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基于大数据技术的智能交通指挥系统设计与开发智能交通指挥系统是指利用大数据技术对交通流量、道路状况、交通事故等信息进行实时监测和分析，并基于这些数据为交通管理部门、驾驶员和市民提供智能化的交通指导和服务的系统。
通过精确的数据分析和智能决策，智能交通指挥系统能够提高交通效率，减少交通拥堵，提供安全和便利的交通环境。
系统架构设计方面，智能交通指挥系统可分为数据采集层、数据处理层和应用层三个层次。
在数据采集层，各种传感器、监控摄像头、测量设备等负责采集交通状态的数据。
例如，通过安装在路面上的车辆识别摄像头，可以实时获取车辆位置、速度、车型等信息；使用地面磁力传感器可以实时获得道路交通流量信息等。
这些传感器产生的数据将通过网络传输到数据处理层进行分析和提取。
数据处理层是整个系统的核心部分，它负责对数据进行实时处理、分析和挖掘。
首先，数据处理层需要对采集到的原始数据进行清洗和预处理，以去除噪声、纠正误差。
然后，需要利用大数据技术进行数据挖掘和分析，通过建立交通模型、预测模型等，来预测未来的交通状况，以便做出相应的决策。
此外，数据处理层还需要实时监控交通事故的发生和交通流量的变化，并将这些信息通过应用层展示出来。
应用层是系统与用户之间的交互接口，它将数据处理层的结果以可视化的形式呈现给用户。
应用层可以通过交通指挥中心的大屏显示，将实时的交通情况、预测的拥堵情况、推荐的路线等展示给交通管理人员，以便他们制定相应的交通措施。
同时，应用层也可以将交通状况以智能交通软件的形式提供给驾驶员和市民，帮助他们选择最佳路线、避免拥堵和事故。
智能交通指挥系统的开发涉及到多个技术领域，其中，大数据技术是至关重要的。
大数据技术能够处理海量的数据并进行高效的分析，为交通管理提供数据支持和决策依据。
在智能交通指挥系统中，大数据技术可以帮助完成以下任务：1. 数据采集和存储：智能交通指挥系统需要从各种传感器和监控设备中采集交通数据，然后将这些数据存储在可靠的数据库中。
大数据智能交通云系统技术方案示例大数据智能交通云系统技术方案示例第一章项目概况第二章项目建设内容本次建设主要包括以下内容：1、新建智能交通综合管控平台一套，接入一期已经建设的智能交通子系统，包括视频监控系统（含高清和标清系统）、闯红灯电子警察系统、卡口检测系统。
并实现交通流采集、交通态势监控、交通指挥调度、勤务管理、特勤任务、数据融合、稽查布控、分析研判等功能；为保证系统的稳定性和弹性扩展，新建智能交通综合管控平台要基于云计算的物联网结构建设，所有硬件资源通过云计算操作系统进行统一管理，所有服务层要基于vPaas平台实现，所有应用层通过vPaas提供的标准服务接口进行工作。
2、嵌入卡口大数据平台系统，实现过车图片的二次识别（车牌颜色、车辆类型、车牌品牌、子品牌、车辆特征）与存储；并实现大数据分析，如套牌车分析、伴随车分析、OD分析、基于大数据的稽查布控等等。
3、嵌入视频大数据平台系统：通过视频智能分析，实现视频浓缩与摘要、视频索引、目标特征提取、人脸卡口、异常行为分析、以图搜图等功能，并将结果数据存入视频大数据系统，用于后期大数据分析与查询。
4、APP应用：警员和警车使用的APP；采用安卓操作系统。
5、平台建设相关的服务器、存储设备、网络安全设备、交换设备、机房设备等等。
第三章系统整体设计1.整体架构设计平台应采用B/S（浏览器）模式，基于云计算技术为架构vPaaS 平台，支持各有线无线网络接入，承载物联网大数据的并行处理和可靠安全存储服务能力，资源的虚拟化管理和弹性扩展。
可支撑物联网发展所需的大并发吞吐量，大数据量，高运算性能的业务需求。
平台着重于物联的数据和视频的融合功能服务构建。
软件系统的基础由云计算支撑，基于资源的虚拟化管理，和HA及动态可伸缩云技术提供软件服务和应用的高可靠，服务弹性运行的能力。
vPaaS提供数据和视频的采集/存贮/分析/管理与融合应用，及对物联设备的安全连接，配置，固件和软件升级与故障管理。
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。
基于大数据分析的智能交通管理系统智能交通管理系统是一种基于大数据分析的先进技术，旨在提高交通效率、减少拥堵、增强安全性，并为用户提供更便捷的交通出行体验。
本文将重点介绍智能交通管理系统的核心特点和优势，并探讨大数据分析在该系统中的应用。
智能交通管理系统的核心特点是其对大数据的实时、准确分析能力，以实现交通信息的获取、处理和应用。
首先，系统利用传感器、监控摄像头、GPS和运动传感器等设备，实时收集交通流量、车速、停车场入口和出口数据等，并将这些数据实时传输到中央数据中心。
其次，中央数据中心利用大数据分析技术，对大量数据进行处理、计算、统计和预测，以准确判断交通状态、预测交通变化趋势，并通过智能控制设备、联网车辆或智能手机等渠道向用户提供实时交通信息和推荐最佳路线。
大数据分析在智能交通管理系统中发挥了重要作用。
首先，通过对大量历史交通数据的分析，系统可以识别交通热点、拥堵点及其原因，并针对特定时段、特定区域提出有效的交通管理措施，如调整红绿灯时长、限制或引导车辆流动，从而最大限度地减少拥堵。
其次，通过对实时交通数据的分析，系统可以提供实时的路况信息，帮助用户选择最佳出行路线，节约时间和燃料消耗。
此外，系统还可以根据用户的行为习惯和偏好，智能推荐适合的出行方式和路线，提供个性化的服务。
智能交通管理系统的实施将带来诸多优势。
首先，系统可以提高交通效率，减少拥堵和行程时间，提高城市交通运营效果，增加经济效益。
其次，系统可以增加交通安全性，通过实时监测和预测交通变化，系统可以提前采取相应措施，降低交通事故发生概率，保障交通运行安全。
此外，系统还可以提供个性化的交通服务，根据用户需求为其提供最佳的出行方案，提高用户的满意度和体验。
然而，智能交通管理系统的实施还面临一些挑战和难题。
首先，数据的收集、处理和存储需要大量的技术支持和设备投入，这对于一些资源匮乏的地区可能存在困难。
其次，数据隐私和安全问题是一个重要的考虑因素，必须确保用户的个人数据和交通信息不被滥用和泄露。
基于大数据的城市智能交通指挥系统研究近年来，城市化进程加速，城市人口日益增长，城市交通问题变得越来越突出。
传统的城市交通模式已经无法满足日益增长的交通需求，需要采用新的技术手段来解决交通问题。
基于大数据的城市智能交通指挥系统是一种新兴的解决方案。
该系统通过收集、存储和分析大量的交通数据，以实现对城市交通流量的精细化掌控和有效管理，从而提高城市交通效率和便利度。
一、城市智能交通指挥系统的构成城市智能交通指挥系统主要由三部分组成：交通数据获取系统、交通数据处理系统和交通数据应用系统。
1. 交通数据获取系统交通数据获取系统是城市智能交通指挥系统的重要组成部分，它包括许多设备和传感器，用于收集城市交通相关的数据。
这些数据可以来自于交通信号灯、摄像头、车载传感器等。
交通数据获取系统通过实时监控城市交通流量，采集车流、行人流、公交车流等交通数据，对城市交通状况进行实时监测和精准分析。
这些数据经过处理后，可以形成城市交通情况的综合概览，为城市交通的管控提供精准的数据支撑。
2. 交通数据处理系统交通数据处理系统是城市智能交通指挥系统的另一重要组成部分，它主要负责对交通数据进行处理、分析和建模。
这个系统使用诸如机器学习、人工智能等技术，对收集到的交通数据进行深度挖掘和处理，提取数据中的有用信息。
交通数据处理系统通过对交通数据进行分析，能够做出对当前城市交通状况的判断，并智能地制定交通管理方案。
通过数据建模和预测，交通数据处理系统能够根据交通状况做出智能的优化调整，保障城市交通的畅通。
3. 交通数据应用系统交通数据应用系统是城市智能交通指挥系统的最后一部分，它主要用于综合应用交通数据，并为城市管理者和市民提供了详尽的交通信息与服务。
交通数据应用系统能够将交通数据以图表、报表等形式呈现，让管理者从数据中更直观地了解城市交通的情况。
同时还可以为市民提供实时的交通信息，包括路况状况、道路拥堵情况等，减少市民的出行压力。
二、基于大数据的城市智能交通指挥系统的应用基于大数据的城市智能交通指挥系统具有广阔的应用前景，主要应用于以下领域：1. 交通事故预警与应急处理交通事故是城市交通中最严重的问题之一，基于大数据的城市智能交通指挥系统可以将交通事故的发生率降到最低。
基于大数据的交通指挥智能化系统研究设计随着城市化进程的不断推进，城市的交通问题也日益突出，车流量大、路况复杂等问题已经成为城市发展的瓶颈之一。
如何有效地解决交通拥堵问题，提高城市交通效率，是当今社会的热门研究方向之一。
而基于大数据的交通指挥智能化系统的研究设计，可以更好地解决城市交通问题。
本文将就该领域的相关技术和应用进行探讨。
一、基于大数据的交通指挥智能化系统的概念及特点基于大数据的交通指挥智能化系统是一种基于数据挖掘和数据分析技术的交通指挥系统，它可以通过对道路交通流量、车速、路况、交通事件等大量数据进行收集、分析和处理，实现对城市交通的实时监控和调度。
该系统的特点主要包括以下几个方面：1. 全面性：该系统可以对城市交通状况进行全面性的监控，实时掌握道路交通流量、道路拥堵情况以及车辆位置等信息。
2. 实时性：基于大数据的交通指挥智能化系统可以实现对交通状况的实时监控和调度。
当城市交通状况出现变化时，系统可以快速地做出响应，确保城市交通高效流畅。
3. 精准性：基于大数据的交通指挥智能化系统可以实现对不同区域、不同时间段的交通状况进行精准分析和处理，从而更好地指导城市交通调度。
4. 智能化：该系统不仅可以实现对交通状况的实时监控，还可以通过数据分析和机器学习等技术，进行智能化决策和优化调度，提高城市交通效率。
二、基于大数据的交通指挥智能化系统的应用基于大数据的交通指挥智能化系统的应用范围很广，它可以应用于城市交通监控、交通调度、交通建设、交通预测等领域。
以下对其应用进行阐述：1. 城市交通监控：利用基于大数据的交通指挥智能化系统对城市道路交通进行监控，实时掌握交通流量、交通拥堵情况以及车辆位置等信息。
当发现城市主干道交通拥堵时，系统可以通过实时调度制定新的交通路线，减少交通拥堵。
2. 交通调度：基于大数据的交通指挥智能化系统可以进行交通调度，从而实现合理分配交通资源，提高城市交通效率。
当出现交通拥堵时，系统将进行自动调度，尽可能地分散交通流量，缓解拥堵。
基于大数据的智能交通管理系统设计智能化的交通管理越来越受到人们的关注，它可以提高道路的利用效率、减少交通事故、节约能源等。
而基于大数据的智能交通管理系统正是应运而生。
下面本文将对这个系统进行探讨。
一、大数据在智能交通管理中的应用大数据是指处于海量、高速、多样化的数据环境下，基于信息化手段获取、存储、管理、处理和分析所产生的数据。
大数据分析技术主要以挖掘数据中隐含的规律、主题、关联等知识，为企业决策、管理、创新提供支持。
在交通运输领域，大数据的应用主要体现在以下方面：1.交通状况实时监测与分析交通状况是交通管理的重要指标，大数据技术可以实时监测各类交通流量，通过分析交通状况、路况等数据，提前预测交通拥堵情况，实现精确导航和路径规划，优化车流量、提高道路通行效率。
2.实现车辆安全管理和预测预警基于大数据的交通管理系统可以通过安装传感器和智能监控设备，实现对车辆的实时监管，包括车速、行驶路线、违章等信息，通过数据分析，实现对车辆的安全规范管理，预测发生交通事故的概率并提前预警。
3.优化公共交通系统运营管理基于大数据的公共交通管理系统可以收集和分析运营数据，不断优化公共交通线路，提高公共交通系统的运营效率，降低公共交通系统对环境的影响。
二、基于大数据的智能交通管理系统设计基于大数据的智能交通管理系统具有多领域、综合效应的特点，该系统主要包括数据采集、数据存储、数据处理、数据挖掘和数据应用五部分。
1.数据采集在交通管理系统中，数据来源主要包括智能监控设备和车载传感器，这些设备能够实时监测交通状态和车辆运行情况，并产生海量数据。
2.数据存储在数据存储方面，要求安全、稳定、高效、可扩展性。
目前主要使用高效数据库技术和云计算技术实现大规模数据的存储；在硬件设备方面，使用高效性能的服务器和存储设备。
3.数据处理数据处理是对海量数据进行清洗、切分、筛选、分类，实现对数据的抽取、转化、规约等过程。
主要采用数据清洗和数据预处理技术，对数据进行去重、去噪声、缺失值填充，等等。
、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”、“ 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。
、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：（ ）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。
（ ）交通警卫：管理人员随时掌握交通警卫录像，大型集会活动的交通状况，及时调动警力，以保证交通警卫录像畅通。
对监控范围内的突发性治安事件录像取证，为内外事警卫工作服务，起到综合治理效果（ ）通过突发事件的录像，提高处置突发事件的能力。
（ ）通过对违章行为的处理，发挥智能交通管控系统在经济效益和社会效益方面的积极作用。
（ ）建立公路事故、事件预警系统的指标体系及多类分析预警模型，实现对高速公路通行环境、交通运输对象、交通运输行为的综合分析和预警，建立真正意义上的分析及预警体系。
（ ）及时准确地掌握所监视路口、路段周围的车辆、行人的流量、交通治安情况等，为指挥人员提供迅速直观的信息从而对交通事故和交通堵塞做出准确判断并及时响应。
（ ）收集、处理各类公路网动静态交通安全信息，分析研判交通安全态势和事故隐患，并进行可视化展示和预警提示。
（ ）提供接口与其他平台信息共享和关联应用，基于各类动静态信息的大数据分析处理，实现交通违法信息的互联互通、源头监管等功能。
、主要内容系统框架设计系统是一款面向道路交通监控系统建设、实现快速集成及各项监控基础业务应用为主要目标的平台软件，采用 架构设计，支持集中部署下的分级授权应用管理。
系统实现公路卡口、固定测速、移动测速、区间、路口电子警察、车载平台、交通事件检测等各设备子系统的安全接入，支持国标（ 协议）视频接入，以及非国标视频监控接入，实现卡口过车、违法、交通事件图像视频数据和各种文本监测信息数据的可靠存储。
支持主流厂商的各种卡口、电警、测速系统的接入；通过接入插件的简单定制，即可快速实现其它厂商监测系统的接入。
系统可与 系统无缝集成，实现基于电子地图的设备在线监控、设备在线率统计、数据传输监控、设备抓拍数据监控、高清视频监控、交通流量及道路通行状态监控、交通事件监控、多条件任意组合的查车应用、车辆轨迹分析、车辆布控 比对 报警、区间违法合成、违法证据处理、交通监测数据综合统计分析等基础业务功能，并提供红 白名单管理应用、假牌比对 套牌检测、大车占道行驶检测、两客一危等重点车辆监管、交通执法服务站管理、交通事故统计分析等拓展性业务功能。
平台可实现与公安交通管理综合应用平台、机动车缉查布控系统等对接，实现车辆登记信息查询、假牌车比对，违法证据录入后上传六合一平台、卡口文本及特征车牌数据上传缉查布控系统。
图 平台系统研发设计路线图区间测速固定测速电子警察车载平台机动车缉查布控系统六合一平台PGIS支队用户大队用户移动测速交通事件检测总队用户PKI/PMI图 系统整体框架图项目研发重点） 系统 交互设计平台系统开发采用 富客户端技术。
微软是一个跨浏览器、跨客户平台的技术，能够设计、开发和发布有多媒体体验与富交互 的网络交互程序。
因为 提供了一个强大的平台，能够开发出具有专业图形、音频和视频的 应用程序，增强了用户体验，进步增加用户交互界面的友好度。
图 系统 端 人机界面）平台系统数据库系统设计系统数据库采用 数据库，存储采用索引、分区等优化手段，增强查询效率。
是一套解决信息管理问题的工具，是数据文件及处理这些数据文件的程序的集合。
数据库系统实现在多用户环境下可靠地管理大量的数据，使得很多用户在并发处理时获得相同的结果，而且必须具有处理数据的高效性、可靠性、安全性和容错性，同时提供简便易用的客户端用户操作过程和应用接入。
数据库采用数据库进程和应用程序分进程处理的 结构的关系型数据库，采用大型数据库的磁盘空间管理形式，支持大量用户同时操作相同的数据，实现高度可靠性、高度的安全性、高效率和在线备份机制。
数据库的设计适合于各种不同的硬件环境和不同的操作系统，且具有接口方便和控制容易的特性，并支持多点实时复制。
）系统平台数据通讯设计软件系统的数据通讯采用 中间件及 队列中间件相结合的方式。
在设计架构的时候使用 实现对系统应用的基础对象操作，将基础对象操作和数据库操作封装在这一层，在业务逻辑层以及表现层 、 、 、 进行更丰富的表现与操作，从而实现比较好的架构，方便后期扩展。
支持分布式的部署管理、消息中间件及网格计算等，可用 、 及 等进行分布式的交互计算。
队列为构造以同步或异步方式实现的分布式应用提供了松耦合方法。
消息队列的 调用被嵌入到新的或现存的应用中，通过消息发送到内存或基于磁盘的队列或从它读出而提供信息交换。
消息队列可用在应用中可执行多种功能，比如要求服务、交换信息或异步处理等。
）交通管理地理信息设计交通地理信息平台是智能交通管理的基础，本系统采用 系统集成技术开发。
作为宏观显示监测设备的 地图模块，能够反映出监测设备的运行状态、故障报警、偷盗报警、路段流量异常报警等监测设备的综合信息，同时能够查看单个监测设备的工作状况（抓拍图片数量等）、实时监控视频等信息。
系统支持根据某一号牌号码，在某段时间内经过各监测点位的历史记录，查询检索出车辆过车历史信息，并通过地理信息平台，动态回放车辆行驶轨迹。
）流量检测分析与智能诱导设计通过对前端设备实时上报的过往车辆数据，按照预制的算法进行实时统计分析，当某一路段的车流量数据，超过预定报警值后，系统在该路段前一段距离的 诱导屏上显示相关预警信息，可提示过往车辆改道行驶等。
）实时性系统设计系统平台应用中，卡口过车、布控报警、违法、设备状态等数据的实时性要求都很高，基本要求无延时显示，这对实时消息通信技术的选择提出了更高的要求。
整个系统在各个传输环节均采用全双工网络通讯技术，保证数据的及时接收和处理，使用 的技术实现 架构的双工通信技术，为了保证数据的及时存储，采用 插件用来缓冲存储传输至后台的大量数据。
）车辆布控比对报警设计系统软件设计采用模糊比对技术对车牌信息进行比对，当车牌信息识别不完全正确、布控车辆车牌信息不完整、与数据库中的黑名单车辆一致等，系统检测到这些嫌疑号牌时可分别做出相应的报警。
）系统可扩展性和平台开放性设计设备处理能力强，接口丰富，扩展能力强。
系统在现有设备基础上，只增加相应的硬件设备及软件升级，即可实现将一条封闭路段上的任意两个或以上固定式测速系统改造为区间测速系统。
系统软件预留接口，可随时更新换代，根据工作需要随时完善需求。
同时，系统设计遵循开放性原则，使业务信息的输入、输出标准化，便于与其它系统之间的连接，使系统能支持多种服务器平台，支持开放网络传输协议，也便于系统本身的扩充与延伸。
项目关键技术）车辆图像采集、智能识别技术利用最新的图像识别算法技术，通过 建模技术，将目前市场上主要的车型建立特定的 模型，对抓拍到的车辆信息，通过算法和 模型进行比对核准，来识别采集信息中车辆的类型；针对号牌号码和号牌颜色，利用号牌识别算法，能准确识别出军牌、警牌、教练车号牌、普通号牌等目前标准汽车号牌号码，能准确识别白色、黑色、蓝色、黄色等号牌颜色。
）事件检测预警技术通过内置在视频监控设备中的视频检测算法，利用安装在监测点位的视频监控设备采集的实时视频，可以检测到在视频监控区域内的违章停车、逆行、抛撒物、事故等事件，并能实时联动相关设备进行抓拍取证，对交通事故等事件信息，在后台系统能以图像、声音或发送短信的形式对相关执勤人员进行提示报警。
图 区间预警示意图）机动车测速取证技术采用多目标信号准确识别技术，保证监测数据的唯一性。
同时，系统采用高分辨率摄像机和一体化监控球机相结合的取证模式，取证内容包括：两张高清图片和一段标清视频录像；车辆超速时，自动抓拍高清图片和标清视频录像的取证，形成超速违法证据；图片及视频资料支持本地循环存储及防篡改功能。
系统支持将满足条件的单点测速设备进行相应的区间设置，针对设定的区间进行区间测速，为了保证组成区间的单点设备的时间的准确性，前端设备采用 模块进行时间校准，并利用 、 等无线或专用光纤传输技术，实时将抓拍数据传输至后端系统，设备支持断点续传、拨号检测与复位处理、信号检测、虚拟服务器和动态域名解析等技术。
这较普通意义上的无线传输有了很大的提高。
）多类型前端监测设备采集的海量信息数据处理技术系统支持区间测速、电子警察、固定点测速、视频监控等多种类型的前端监测设备，采集到的海量信息数据进行存储、入库、查询、分析和整合。
根据用户的需求，分析挖掘数据价值点，如套牌车分析、流量拥堵分析和跟车关联性分析等。
针对省级范围内数据，为了兼顾网络宽带、存储查询效率，系统采用集中加分布式存储的模式，对于占用存储空间较小的过往车辆号牌和违法等文本信息，以及统计运算的数据等，集中统一存储到总队，其他数据主要存储在各支队。
数据存储采用先进的数据仓库技术，并做高效率的备份设计，在满足海量数据存储、运算的前提下，保证数据的高安全性。
