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大数据在智能交通中的应用研究报告绪论智能交通系统通过整合信息技术、通信技术和控制技术，实现交通运输系统的智能化和高效化。
大数据作为一种新兴的信息资源，其在智能交通中的应用正逐渐受到重视。
本报告旨在研究大数据在智能交通中的应用，并分析其对交通运输系统的影响。
一、大数据在交通状况监测中的应用1.1 实时交通数据采集智能交通系统通过安装在车辆上的传感器和交通设施上的监测器，采集大量的实时交通数据。
这些数据包括车速、车流量、道路条件等，对监测交通状况和预测交通拥堵具有重要意义。
1.2 交通拥堵预测与管理通过分析历史交通数据和实时交通数据，可以建立交通拥堵的预测模型。
基于这些预测结果，智能交通系统能够采取相应的措施来减缓交通拥堵，如调整信号灯周期、引导交通流向等。
1.3 交通事故预警与管理利用大数据分析交通事故发生的规律和原因，可以实现交通事故的预警和管理。
通过监测车辆的行为和道路的状况，智能交通系统能够及时发现潜在的危险并采取措施避免事故的发生。
二、大数据在交通出行服务中的应用2.1 路线规划与优化基于大批量的历史出行数据，可以分析出行者的出行偏好和常用路线，从而为用户提供个性化的路线规划与导航服务。
此外，智能交通系统还可以根据实时交通数据为用户提供最优路线选择。
2.2 公共交通运营优化通过分析乘客的出行数据以及公交车辆的行驶数据，可以对公共交通线路和班次进行优化。
智能交通系统能够根据需求预测和实时数据，合理调配运力，提高公共交通的效率和满意度。
2.3 出行行为分析与管理大数据分析可以深入理解出行者的行为特征，了解他们的出行目的、时间和方式等。
通过对出行行为的分析，智能交通系统可以制定出行政策、优化交通设施等，提供更好的出行体验。
三、大数据在交通安全管理中的应用3.1 交通违法监测与处理通过分析行车记录仪、交通相机等设备采集的数据，智能交通系统可以实时监测交通违法情况，并及时采取相应的处理措施。
大数据分析可以帮助交通部门高效管理交通违法行为。
《道路交通事故研判分析系统》目录一、项目概述二、网络体系三、功能体系四、系统功能五、系统特点六、售后服务一、系统概述基于公安部六合一道路交通事故处理信息平台而开发的增值应用系统。
应用大数据挖掘分析理念，从公安部六合一平台海量事故案例数据中自动分析、归纳、总结事故发生的规律。
对可能出现的道路交通事故概率高发倾向及时向交通管理决策部门发出预警。
具备智能专家库辅助决策功能，根据本系统研判分析出事故发生的规律，针对事故高发倾向系统自动给出优选可行的解决方案和治理措施，以便降低事故发生的概率。
具备交通治理决策执行反馈评估机制，对决策执行的有效性基于数据进行科学评价。
针对不同层次的领导提出有针对性的研判分析结论和辅助决策信息。
可在月末、季度末、半年期、年终等关键节点自动生成事故研判分析结论，不需要人为参与，研判分析结论并自动分发相关领导。
二、网络体系二、功能体系三、系统功能多维常规数据统计常态化模板研判分析道路交通死亡事故重点研判事故高发倾向预警提示多维度智能研判分析研判结果分类展示指定研判分析结论.辅助建议决策生成决策执行反馈评估级别权限设置（一）事故案例多维数据统计基本信息统计星期事故统计机动车违法原因统计不同天气下事故信息统计不同路面情况下事故信息统计不同道路类型事故信息统计事故形态事故信息统计事故地点事故信息统计同比年（月）事故信息统计环比年（月）事故信息统计针对公安部六合一处理平台的数据进行的查询统计功能，查询统计的事故类型包括一般事故、特大事故、一般特大混合事故；可通过起止时间和基本约束条件（受伤人数、死亡人数、财产损失）作为查询条件进行数据统计；可将多维度事故元素作为查询条件进行数据统计；查询统计出的结果将以数据表格和图表的形式进行展示。
.（二）常态化模板研判分析根据各地交警事故处理部门的特定需求，系统自动生成内容格式基本固定的常态事故研判分析报告，作为事故管理部门例行会议的基本数据分析报告，通过分析辖区道路交通事故数据，分析出该研判周期内各类事故的数量，以及事故数据的数量变化及同比、环比等总体情况，模板基本涵盖如下层面：事故基本情况：1.1 全省（市）总体事故情况全年、半年、季度、月份事故情况统计分析1.2 省市所属各辖区事故情况根据行政区划，针对各辖区统计分析事故情况1.3 死亡 XX人以上事故情况，其中死亡人数可作为参数配置1.4 无死亡人数同比增减较多的支队、大队、中队2.事故规律特点：2.1 XX 支队辖区道路交通事故同比上升绝对值（比值）， XX 支队辖区道路交通事故同比下降绝对值（比值）。
1.1平台功能1.1.1平台基础功能1・1・1.1实时视频、过车监控功能智能交通综合管控平台作为视频监控综合管控平台，具备强大而便捷的视频监控及控制功能，主要能够实现视频监控前端的接入、访问，视频的实时浏览、回放以及云台控制等功能。
1,1・1,2统计功能统计功能是系统对前端所采集的往来车辆数据信息进行分类汇总，并根据不同的业务单元的要求，以不同的形式出具统计报表，挖掘隐藏在数据背后的信息。
目前系统能够对单路口、多路口、以及不同时段的车流量进行统计，并出具柱状、曲线或列表形式的日报、周报、月报和年报表。
1,1・1.3布控管理布控功能需要通过前端抓拍点位与平台数据库相互配合，以最短的时间查找到目标对象（车辆、人员等）。
通过上级单位提供的布控数据（通常是车牌号、车辆其他属性特征、人员身份及其他特征信息），综合管控平台能够将各前端采集点所采集的车辆、人员信息与布控数据比较，用以发现布控车辆，并通过平台客户端、所连接的外部设备发出通知、提示信息。
通过布控管理界面能够实现布控配置、红名单配置、批量布控以及撤控的操作，用户能够添加、撤销布控信息，并可选不同的布控方式。
平台高级功能中支持多种布控方式，包括单一车辆布控、单双号布控、单行线布控、限时禁行布控、反向布控、强力布控等。
1・1.1.4运维管理功能智能交通综合管控平台具备运维管理功能，从平台角度而言，在实现前端点位接入并统一管理的基础上，能够实时获取设备在线状态，并当设备异常离线、网络故障时及时报警。
平台通过各类软、硬件模块支持外部报警输入接口，智能交通综合管控平台断电报警接口用户能够通过运维管理功能界面，实时了解系统及其中的各设备当前的运行状况，当系统或设备运行异常时，系统能够将异常的情况反映在信息提示列表中，用户就能够根据异常设备的情况及时采取维护措施。
1・1,1.5外部设备控制应用功能交通综合管控平台作为多功能应用的软件平台，执行常规的业务应用流程，将数据分析、处理的结果以不同形式予以展现。
《道路交通事故研判分析系统》目录一、项目概述二、网络体系三、功能体系总结事二、二、功能体系三、系统功能多维常规数据统计常态化模板研判分析道路交通死亡事故重点研判事故高发倾向预警提示多维度智能研判分析研判结果分类展示指定研判分析结论辅助建议决策生成决策执行反馈评估作为查询条件进行数据统计；可将多维度事故元素作为查询条件进行数据统计；查询统计出的结果将以数据表格和图表的形式进行展示。
（二）常态化模板研判分析根据各地交警事故处理部门的特定需求，系统自动生成内容格式基本固定的常态事故研判分析报告，作为事故管理部门例行会议的基本数据分析报告，通过分析辖区道路交通事故数据，分析出该研判周期内各类事故的数量，以及事故数据的数量变化及同比、环比等总体情况，模板基本涵盖如下层面：事故基本情况：1.1全省（市）总体事故情况全年、半年、季度、月份事故情况统计分析1.2省市所属各辖区事故情况根据行政区划，针对各辖区统计分析事故情况1.3死亡XX人以上事故情况，其中死亡人数可作为参数配置1.42.2.1XX2.2X2.3X2.4X2.52.62.72.8在XX（四）交通事故高发倾向预警提示系统自动分析定位特定事故类型的高发倾向，并且在随后连续的研判周期自动追踪分析，如发现该类型事故持续处于高发态势，则系统将及时向交通管理决策部门发出预警，以便及时采取治理措施。
（五）多维度智能综合研判分析从公安部六合一平台事故案例数据库中提取海量事故案例信息，应用大数据挖掘分析理论算法从事故案例信息中包含的多个关键信息项中总结、归纳事故发生的规律，定位出事故高发倾向所在之处，以概括性的文字结论展示给相关领导和事故干警，作为交管部门进行交通治理决策的有力依据，以便谋求逐步降低事故发生的概率，并且对可能出现的事故高发态势倾向及时预警。
不同级别的登陆用户（总队、支队、大队、中队）可根据自己权限对本辖区内发生的交通进行综合研判分析，可以不指定任何条件进行全面综合研判分析，也可以针对本辖区关键路段、时间段或者事故类型等进行专项研判分析。
大数据分析在智能交通中的应用随着科技的不断发展，智能交通系统已经成为现代城市交通管理的重要组成部分。
而大数据分析作为一种强大的工具，正逐渐在智能交通中发挥着重要的作用。
本文将探讨大数据分析在智能交通中的应用，并分析其带来的益处和挑战。
一、实时交通监控大数据分析技术可以通过收集和分析交通数据，实时监控道路交通情况。
通过智能交通摄像头、车载传感器等设备获取的数据，可以实时分析道路拥堵情况、交通事故发生率等信息。
基于这些数据，交通管理部门可以采取相应的措施，如调整信号灯时间、引导交通等，以提高交通效率和安全性。
二、交通预测和规划大数据分析可以通过历史交通数据和实时交通数据，对未来的交通情况进行预测和规划。
通过分析历史数据中的交通流量、拥堵状况等信息，可以预测未来某个时间段的交通情况。
这对于城市交通规划和交通管理非常重要，可以帮助决策者合理规划道路建设、公共交通线路等，以提高交通效率和减少拥堵。
三、智能导航和路径优化大数据分析可以为智能导航系统提供更准确的路径规划和导航建议。
通过分析历史交通数据和实时交通数据，可以评估不同路径的交通状况，为驾驶者提供最佳的导航建议。
同时，大数据分析还可以根据驾驶者的行驶习惯和偏好，个性化地为其提供导航服务，提高驾驶体验和路线选择的准确性。
四、交通安全管理大数据分析在交通安全管理中也发挥着重要的作用。
通过分析交通事故数据，可以找出事故发生的规律和原因，并提出相应的预防措施。
此外，大数据分析还可以帮助交通管理部门进行交通违法行为的识别和处理，提高交通执法的效率和准确性。
然而，大数据分析在智能交通中的应用也面临一些挑战。
首先，数据的质量和准确性对于分析结果的可靠性至关重要。
如果数据采集不准确或者存在偏差，将会影响到分析结果的准确性和可信度。
其次，数据的隐私和安全问题也需要引起重视。
在收集和使用交通数据的过程中，需要确保数据的安全性，防止数据泄露和滥用。
此外，大数据分析技术的应用还需要充分考虑交通管理部门和驾驶者的需求，确保技术的实用性和可操作性。
1、项目背景近几年来，随着国内经济的快速发展，高速公路建设步伐不断加快,全国机动车辆、驾驶员数量迅速增长，交通管理工作日益繁重,压力与日俱增。
为了提高公安交通管理工作的科学化、现代化水平，缓解警力不足，加强和保障道路交通的安全、有序和畅通，减少道路交通违法和事故的发生，全国各地建设和使用了大量的“电子警察”、“高清卡口”、“固定式测速”、“区间测速”、“便携式测速”、“视频监控”、“预警系统”、“能见度天气监测系统"、“LED 信息发布系统”等交通监控系统设备.尽管修建了大量的交通设施，增加了诸多前端监控设备，但交通拥挤阻塞、交通安全状况仍然十分严重。
由于道路上交通监测设备种类和生产厂家繁多，目前还没有一个统一的数据采集和交换标准，无法对所有的设备、数据进行统一、高效的管理和应用，造成各种设备和管理软件混用的局面,给使用单位带来了很多不便,使得国家大量的基础建设投资未达到预期的效果。
各交警支队的设备大都采用本地的分布式管理，交警总队无法看到各支队的监测设备及监测信息,严重影响对全省交通监测的宏观管理；目前网络状况为设备专网、互联网、公安网并存的复杂情况,需要充分考虑公安网的安全性,同时要保证数据的集中式管理；监控数据需要与“六合一”平台、全国机动车稽查布控系统等的数据对接，迫切需要一个全盘考虑面向交警交通行业的智能交通管控指挥平台系统.2、项目目标以党的十八届三中全会全面深化改革的精神为指导，以建立科学的交通管理体系、逐步提高管理的科学化水平和“智能交通系统”的应用程度为宗旨,以维护公路通行秩序、保障公路畅通、有效预防和减少交通事故为目标，以科技信息化建设应用为支撑,安徽超远信息技术有限公司开始研发面向公安交警行业的智能交通管控指挥平台系统。
智能交通管控指挥平台建成后，达到了以下效果目标：（1)交通监视和疏导：通过系统将监视区域内的现场图像传回指挥中心,使管理人员直接掌握车辆排队、堵塞、信号灯等交通状况,及时调整信号配时或通过其他手段来疏导交通,改变交通流的分布，以达到缓解交通堵塞的目的。
交通设施的大数据分析和智能决策支持系统随着社会的发展和城市化进程的加速推进，交通问题越来越突出。
为了提高交通运行效率，优化路网规划，降低交通事故率，提供便捷的交通出行环境，大数据分析和智能决策支持系统逐渐成为解决交通问题的关键。
本文将从交通设施的大数据分析和智能决策支持系统的概念、构成、应用案例以及未来发展方向等方面进行论述。
一、概念及构成1.1 概念交通设施的大数据分析和智能决策支持系统是一种基于综合大数据分析技术和人工智能算法的交通运行监测、预测和决策支持系统。
通过对各类交通设施数据的采集、整合和分析，系统能够实现对交通运行状况的实时监测、趋势预测以及智能决策的辅助。
1.2 构成交通设施的大数据分析和智能决策支持系统主要由以下几个核心组成部分构成：（1）数据采集与传输：该部分主要负责对各类交通设施数据进行实时采集和传输，包括交通流量、车速、车辆位置、驾驶行为等数据。
（2）数据存储与管理：该部分主要负责对采集到的交通设施数据进行存储和管理，包括数据的清洗、整合、备份和存储。
（3）数据分析与建模：该部分主要负责对存储和管理的交通设施数据进行大数据分析和建模，通过数据挖掘、机器学习等技术方法，提取交通运行的规律和特征。
（4）决策支持与优化：该部分主要负责将分析和建模结果转化为决策支持和优化措施，提供交通管理者决策的参考和指导。
二、应用案例2.1 交通流量监测与疏导交通设施的大数据分析和智能决策支持系统可以通过对交通流量数据的实时监测和趋势预测，提供交通疏导方案。
例如，在城市主干道布设大数据采集设备，通过对车辆数量和车速的分析，实时监测道路的交通流量状况，以及预测未来的交通流量趋势。
当交通流量过大时，系统可以提供优化的疏导方案，如道路限行、交通信号优化等，以降低交通拥堵程度，提高通行效率。
2.2 道路网络规划与优化交通设施的大数据分析和智能决策支持系统可以通过对道路网络数据的分析和建模，提供道路规划和优化方案。
大数据分析知识：基于大数据的公共交通运行管理近年来，随着物联网、云计算、人工智能等技术的逐步发展，大数据成为了推动社会进步和经济发展的关键驱动力。
而在城市运输方面，大数据分析也被广泛应用，尤其是在公共交通运行管理方面，它可以为公交公司、政府部门和乘客提供信息共享、动态调度、预测决策等方面的服务，实现公共交通服务的高效、便捷、可靠和环保。
首先，在公共交通运行管理中，大数据分析可以为公交公司提供数据支持。
现在公交公司从收集到的数据中解析载客量、客流量，途径站点和车辆班次等信息。
如果运用大数据分析技术对这些数据进行处理和分析，便可以进一步得出更为准确、细致地结果，从而为公交公司提供更为详实的数据指导，减少决策的随意性和盲目性，将公共交通发展转向更为成熟和规范的方向。
其次，大数据分析技术还可以为政府部门提供交通数据应用平台。
目前，国内许多大中城市都有专门的公共交通和出行数据平台，其中便包含着许多纷繁复杂的公共交通数据信息。
若利用大数据分析技术分析这些数据，就能得出公共交通运行的整体情况，能够指导政府部门制定交通政策、优化公路规划，帮助公共交通系统真正适应不断变化的市场需求和人口流动的现状。
另外，大数据分析技术还可以为乘客提供更为方便、及时和实用的公共交通出行服务。
例如，乘客通过微信公众平台或手机应用程序，就能查询公交车运行状态和准确时间到站等信息，从而提高出行效率和便利度。
此外，在一些重要活动、特殊时段和路况不佳的时候，通过运用大数据分析技术，运输部门还能够在最短时间内部署足够的交通资源，缓解出行难题，保证乘客的出行安全、顺畅和快捷。
还有一点值得指出，大数据分析技术的运用不仅可以让城市交通系统变得更为严密和智能，同时也具有社会价值和经济价值。
例如，通过对交通压力、交通流量和交通事故发生率等方面的分析，可以让公共交通系统的发展变得更加合理和适应市场需求。
另外，对于各类的数据分析处理需求，也会催生新型的大数据从业者和公司，带动城市的科技创新和就业增长。
基于大数据分析的智能交通管制系统设计与实现智能交通管制系统是利用大数据分析技术，对城市交通流量进行实时监测、预测和调度的一种智能化交通管理系统。
本文将围绕基于大数据分析的智能交通管制系统的设计与实现展开探讨，包括系统的架构设计、数据采集与处理、交通流量预测与调度等方面。
一、系统架构设计智能交通管制系统的设计首先需要考虑系统的整体架构。
该系统可以基于云平台，将数据采集、处理和分析等模块通过云计算的方式进行统一管理和调度。
另外，还可以采用分布式架构，将数据分散存储和处理，提高系统的稳定性和可扩展性。
在系统架构设计中，还需要考虑系统的安全性和实时性。
为了保证数据的安全，可以采用加密技术对数据进行保护，并设置权限管理机制，限制用户对数据的访问权限。
为了保证系统的实时性，可以采用消息队列等技术，实现数据的快速传输和处理。
二、数据采集与处理智能交通管制系统的数据采集是系统的核心环节，主要包括交通流量数据、道路信息数据、车辆信息数据等。
交通流量数据可以通过视频监控、传感器等设备获取，道路信息数据可以通过地理信息系统（GIS）获取，车辆信息数据可以通过车载设备和移动终端获取。
数据采集后，还需要进行数据的预处理和清洗。
预处理包括数据去噪、数据转换、数据归一化等步骤，以保证数据的准确性和一致性。
清洗则是剔除异常数据和缺失数据，以确保数据的完整性和可靠性。
三、交通流量预测与调度基于大数据分析的智能交通管制系统的核心功能之一是交通流量的预测和调度。
通过历史交通流量数据、天气数据、节假日数据等，可以对未来的交通流量进行预测，并制定相应的交通调度策略。
交通流量预测可以采用机器学习和数据挖掘技术。
通过对历史交通流量数据进行训练，构建预测模型，然后利用该模型对未来的交通流量进行预测。
同时，还可以结合实时交通流量数据，对预测模型进行动态调整，提高预测精度。
交通调度则是根据预测结果，制定最优的交通调度策略，包括交通信号配时优化、道路限行管理、交通警力调度等。
基于大数据的智能交通管理系统中的交通拥堵预测与控制随着城市化进程的不断推进，交通拥堵问题已经成为现代城市面临的最大挑战之一。
为了有效地解决交通拥堵问题，大数据的应用正成为舆论热点。
本文将探讨基于大数据的智能交通管理系统中的交通拥堵预测与控制。
一、交通拥堵预测交通拥堵预测是通过大数据集合与分析，结合交通数据、人流数据以及其他相关数据，对交通状况进行预测和分析的过程。
通过交通拥堵预测，智能交通管理系统可以提前采取相应措施，有效地应对交通拥堵情况。
1. 数据采集与处理首先，智能交通管理系统需要收集大量的交通数据。
这些数据包括交通速度、车流量、交通信号灯状态等。
传感器、摄像头、GPS等设备可以帮助收集这些数据。
然后，这些数据将通过网络传输到数据中心，并经过处理和清洗，以便后续分析使用。
2. 数据分析与建模接下来，交通数据将被分析和建模。
数据科学家和分析师将利用机器学习和数据挖掘等技术，对数据进行深入挖掘和分析。
他们可以通过时间序列分析、回归模型等方法，识别出交通拥堵的规律和趋势。
同时，他们还可以结合天气数据、节假日等其他因素，对交通拥堵进行更加准确的预测。
3. 预测结果呈现与应用最后，预测结果将被可视化并运用于智能交通管理系统。
交通管理人员可以通过实时地监测交通状态和预测结果，及时采取相应的措施来缓解交通拥堵。
例如，他们可以调整交通信号灯的时长，引导交通流向畅通的道路，或者提前通知驾驶员避开拥堵路段。
二、交通拥堵控制交通拥堵控制是指在交通拥堵出现时，通过智能交通管理系统采取相应措施，缓解交通压力，恢复交通流畅的过程。
1. 实时交通监测智能交通管理系统通过传感器、摄像头等设备，实时监测交通情况。
交通状况的实时监测可以帮助交通管理人员及时了解交通拥堵的情况，以便能够迅速做出应对措施。
2. 交通信号优化交通信号灯是交通拥堵控制的重要手段。
通过交通数据分析和预测结果，智能交通管理系统可以对交通信号进行优化。
例如，根据预测的交通拥堵情况，调整信号灯的时长，优化交通流动，提高道路通行效率。
交通管控大数据分析研判系统Document number【AA80KGB-AA98YT-AAT8CB-2A6UT-A18GG】交通管控大数据分析研判系统设计方案目录1 系统概述1.1 系统背景随着经济迅猛发展，机动车辆不断增加，道路交通拥堵、交通肇事现象也越来越严重。
交通管理部门部署了大量交通监控设备对道路交通情况进行监控，这些设备24小时不间断捕获过车数据和图像数据，产生了海量的历史记录。
在此情况下，如何利用先进的技术手段，对交通监控设备采集的海量的、格式多样的数据进行深度分析应用，对海量数据进行查找、关联、比对等处理，实时发现其中潜在的问题并预警,成为当前迫切需要解决的问题。
主要体现在以下两个方面：一是交通管理部门的现有系统还处于结构化数据处理模式架构体系中，要实现对城市道路交通的整体运行状况、车辆出行规律等方面以日、月甚至年为时间粒度进行数据分析还存在不足。
二是交通管理部门的现有系统在对这些具有逻辑关联的海量多源异构数据处理过程中，数据存储结构、处理种类、处理效率等方面仍存在不足，不能满足持续扩大的交通管理数据规模以及对数据深度快速挖掘和应用需求。
交通管控大数据平台构建了一个支持横向扩展，具有分布、并行、高效特点的大数据处理平台的体系架构。
综合运用云计算、云存储、并行数据挖掘、图像识别等技术，开展数据的存储、挖掘、联动、分析。
通过将电子监控设备的数据、图像等异构的数据资源接入大数据处理平台，通过分布式存储和并行数据挖掘，提供在线实时分析模式和离线统计分析模式两种应用模式，对交通管理的各类大数据全方位地进行实时和离线分析处理。
可以将隐藏于海量数据中的信息挖掘出来，可全面掌握道路通行情况，为策略制定、分析研判、行动部署提供依据，大大提升综合管理的集约化程度。
1.2 系统意义（1）信息查询和预警分析借助在线实时分析、离线统计分析和数据共享等手段，通过接口与集成指挥平台等各个业务系统关联，高效开展交通管理工作。
例如通过分析一段时间内的过车信息进行查询分析对比，确定该时期造成交通拥堵的主要原因和发展趋势，对交通拥堵的发生进行一定的预测和判断，并采取相应的管控措施控制诱发交通拥堵的原因，科学预防交通拥堵。
（2）多维度布控打击违法犯罪通过车辆特征二次识别比对，可对特定车辆的局部特征进行提取分析和建模，在车辆号牌信息缺失（套牌、遮挡号牌或无牌）情况下，按照车辆品牌、型号、颜色、类别以及局部特征等自定义组合布控报警，准确快速地实现特定车辆追踪与锁定，获取车辆真实行踪，将有价值的图片数据提供给公安刑侦部门，为侦破交通肇事逃逸案、利用机动车作为犯罪工具的刑事案、以及抢劫出租车等恶性案件提供线索和证据，为刑侦部门确定线索侦查破案提供支持。
（3）大粒度的数据分析为决策提供支持通过交通流大数据采集存储、流量查询分析，车辆特征研判、车辆轨迹分析等深度应用，系统不仅仅可以实现对车辆和人员的分析研判，通过大量数据的积累和变化规律进行深度的信息挖掘，帮助决策者和管理者提供有价值的线索信息，同时结合车驾管数据库，开展交通信息综合分析研判。
1.3 研发原则项目建设总体上坚持“结构上的整体性、技术上的先进性、使用上的稳定性、经济上的合理性、实施上的安全性、操作上的友好性、升级上的可拓展性”原则，建设综合信息的统一管理、展示、控制平台，制定安全可靠的集成规范，完成各业务系统的智能协调联动功能，实现资源集成、数据集成、业务集成、控制集成和展现集成。
1、实用性原则项目采用技术和解决方案应该具有很强的实用性，系统建设应始终贯彻面向应用、注重实效的方针，坚持实用、经济的原则。
2、先进性原则采用先进、成熟的方法和技术，各种先进方法和手段应该充分考虑阜阳市社会可行性、法律可行性、管理可行性、技术可行性。
既注意概念、技术和方法的先进性，又要注意成熟性。
使项目能反映当今的先进水平，并具有一定的发展潜力。
3、资源共享信息资源共享是本项目的主要项目目标之一，需要注意本项目与业主方已建智能交通信息化成果之间的信息互联与资源共享。
4、可持续性系统设计采用合理的、有弹性的架构，并预留有一定的接口，保证系统能进行不断的完美和扩展。
5、开放性和标准性注意遵循相关的技术标准和行业标准，并采用合理的系统架构，不采用垄断技术，保证系统的开放性和标准性。
6、可靠性和稳定性从系统结构、技术措施、设备性能、系统管理、厂商技术支持及维护能力等方面着手，确保系统运行的可靠性和稳定性，达到设计的最大平均无故障时间。
7、安全性和保密性在考虑信息资源的充分共享的同时，注意对信息的保护和隔离，采用系统安全机制、数据存取的权限控制等方案解决系统安全性问题。
8、扩展性和易维护性采用先进的软件工程理论、良好的系统设计，以及分层和代理的方法等方法，保证实现的系统层次清晰、模块合理，接口协议开放，保证系统的扩展性和易维护性。
1.4 系统内容交通管控大数据平台由5类服务器组成，包括：数据接入服务器、数据库服务器、流处理服务器、二次识别服务器、应用服务器。
（1）数据接入服务器：统一接入卡口、电警过车数据和过车图片，并按大数据架构统一转换管理。
（2）数据库服务器：管理节点作为主服务器，管理Hadoop文件系统的命名空间和客户端对文件系统的访问操作。
可进行节点安装、配置、服务配置等，对Hadoop服务器进行实时状态检测。
数据节点管理存储的数据，支持PB 级数据和图片存储和数据索引管理。
（3）流处理服务器：基于Spark的大数据云计算技术，支持高速查询和低延时的统计能力，实现亿以上的过车记录大数据量秒级检索能力。
（4）二次识别服务器：于大数据下深度学习的图像识别技术，支持车辆号牌、品牌型号、车身颜色、车辆型号等信息关联比对。
（5）应用服务器：部署交通管控大数据平台系统软件和数据发布软件。
2 需求分析2.1 业务需求2.1.1 面向交通管理的大数据业务需求随着城市交通拥堵问题顽固化、复杂化和多样化，交通管理工作面临着从事后分析向事前研判预警拓展、从历史统计向在线分析挖掘拓展、从简单应用向综合服务评价拓展的内在需求发展方向。
并对管辖范围内的车辆出行规律等方面以日、月年为时间粒度进行实时和历史统计分析，并对现有信息开展任意范围内的快速检索和实时统计分析，并将结果可视化显示。
2.1.2 面向交通安全的大数据业务需求管理路面违法、假/套牌、肇事车辆、黑车等重点布控车辆、维护交通安全和事故处理是交管部门的另一项行政管理职能。
基于大数据系统，通过大量历史数据对涉案车开展比对，形成对涉案车辆行为的分析及涉案车辆的匹配分析，为精确打击违法行为提供证据，按照车辆特征进行布控，有效提升现有违法查处的精准打击和查缉布控能力。
2.2 功能需求2.2.1 基于大数据的在线统计和离线分析需求以总量统计、信息查询等业务数据检索的后台软件模块为支持，通过大数据系统备份或抽取历史数据资源，重构数据结构，并为每一种应用添加算法模块，实现对大批量信息检索及统计分析的实时处理。
2.2.2 基于大数据的车辆特征分析需求以基于海量卡口数据获取车辆出行OD，挖掘车辆通勤出行行为，分析车辆通勤行为特征与交通拥堵相关性分析，研究拥堵路段车流集散、车辆属地属性发展变化规律。
准确统计道路交通、卡点进出车辆流动情况，为合理调配警力、提高车辆管理水平提供科学依据。
2.2.3 基于大数据的违法事故分析需求基于大数据系统进行违法和事故数据的关联分析，从不同视角研究违法和事故成因，定期将交通违法、事故的相关驾驶人特征与车辆特征进行分析，按类掌握违法、事故中高发、易发的驾驶人与车辆，为重点管理的群体提供数据支撑。
通过大数据平台对交通违法、事故数据及属性开展关联分析，定期将违法、事故与驾驶人特征，包括培训考试过程、工作单位、家庭背景等因素，与车辆特征，包括品牌、车型、营运性质、号牌属地、车身颜色、车辆保养等因素，与道路特征，包括道路类型、线性、天气、时间、环境、设施等相关联的，集中分析掌握违法、事故中高发、易发的驾驶人、车辆和道路，为管控提供最为真实的资料和依据。
2.2.4 基于大数据的勤务快速处置需求在岗执勤民警通常负责的是一个区域的交通管理工作，很难掌握管辖区域内所有路口路段的实时交通状况。
基于对过车流量特性的大数据分析，可为交管人员分析管辖区域内交通流量情况，为在岗执勤民警提供更加准确的拥堵点，有助于交管人员日常勤务安排和以及上下游及时联动和快速反应。
2.2.5 基于大数据平台的车辆特征二次识别需求过车图片里面包含了很多信息，这些信息是卡口设备本身无法有效识别出来的信息，例如车辆品牌、车辆型号等。
基于大数据系统的车辆特征二次识别技术从根本上克服了传统车辆检索只能按照号牌进行单一查询的功能缺陷，实现了按照车辆品牌、型号、颜色、类别以及局部特征等自定义组合查询和模糊查询强大功能。
在不改变现有卡口设备的情况下，就能够挖掘出更多的车辆特征，便于实现更多应用，有效利用了现有卡口设备，降低不必要的卡口重建投入。
2.2.6 基于大数据平台的技战法需求通过过车图片、行驶行为特征分析和人员、车辆档案关联分析，确定各类涉案人员/车辆的详细信息。
以全库精细搜索和模糊查询，实现一定时间内经过各采集点特定车辆行车轨迹分析，记录轨迹路线信息并在GIS地图中进行可视化展示和报警，形成行驶轨迹数据的高速检索。
对同一辆车在多个监控点出现的轨迹进行时空分析，实现对任意时间和地区范围内重点车辆行驶规律的分析研判，并预测一定时间内高概率出现的区域。
2.3 性能需求2.3.1 高并发实时数据采集需求采用Kafka消息队列，良好兼容Hadoop系统，可通过SQL访问，延迟在2秒内。
2.3.2 海量数据存储需求采用Hadoop和HDFS文件系统，具备PB数据级别的在线存储能力，数据容量可动态扩展。
2.3.3 分布式流处理需求采用Spark Streaming，支持分布式数据集上的迭代作业，每一个批次的数据的时间间隔在100ms。
2.3.4 车辆二次识别需求可检测200万、300万、500像素的图片，单张图片处理速度平均为0.1S，单台日处理最多为80万张，检测正确率≥85%。
3 架构设计3.1 总体应用架构交通管控大数据分析研判平台分为数据层、采集层、处理层、存储层、应用层等层次架构。
系统总体结构如下：采集层：通过设备系统接口或稽查布控系统接口，通过kafka消息总线接入所辖范围内的设备上报的车辆通行文本信息、图像信息、设备状态信息。
处理层：系统通过Spark流计算模块，对海量过车数据进行二次比对分析，流计算模块根据系统设置的报警条件，可实时进行多种比对计算。
存储层：包括Hadoop数据库，用于存储海量结构化数据和非结构化数据。
可通过动态增加节点，提升吞吐能力，扩展存储、查询、分析性能。
