智能交通产品数据库

高速公路智能交通管理系统的研究与开发在现代交通网络中，高速公路的重要性毋庸置疑。

随着车辆数量的不断增加，如何保证高速公路的安全和效率成了一个全球性的难题。

为了解决这个问题，在全球范围内都出现了一种新的解决方案——高速公路智能交通管理系统。

本文详细讲解了这种系统的研究和开发。

一、智能交通管理系统的基本原理智能交通管理系统是由多个智能组件构成的，包括一系列传感器、计算机视觉、无线通信和数据存储和处理组件。

在高速公路上，这些组件被布置在交通流中，其目的是监控车流量、车速、车距等交通信息，并基于这些数据做出预测和控制决策。

具体来说，此类系统的基本组件如下：传感器：传感器是检测车辆运动和行为的设备。

主要包括雷达、红外线、光电二极管、图像传感器等。

计算机视觉系统：计算机视觉系统由摄像机转化为数字信号的设备组成，主要用于提供车辆和行人的实时影像。

这些影像可用于车辆检测、车速估算、车道检测等。

无线通信：无线通信是传感器和计算机视觉系统之间的连接。

这种通信方式可使用许多种网络协议，包括Wi-Fi、蓝牙、传统手机网络等。

这些通信协议可用于车辆到设备之间、设备到设备和设备到基地站等通讯。

数据存储和处理：数据存储和处理是智能交通管理系统的核心组件。

数据存储在物理数据库中，包括实时传感器数据、交通模型信息以及其他相关数据。

数据处理包括高速公路车流模拟、车流量估计、交通拥堵预测等数学处理。

二、智能交通管理系统的应用智能交通管理系统的主要应用场景是高速公路，其具体应用包括以下几个方面：1. 实时路况和拥堵控制智能交通管理系统可用于提供实时路况信息。

该系统监控车流量和速度，并将此信息发送到中央服务器以分析交通状况。

然后系统将收到的消息发送给经过该公路的驾驶员。

在交通流量大的区域，此类系统可以控制交通灯、变道指示器等灯光设备，以确保路况畅通。

2. 交通公告发布使用智能交通管理系统，在公路上安装有LED屏幕，它可以用于发布所有关于路况的新闻，这些新闻包括事故、远足、施工等事件。

第四篇交通综合监测系统一、系统概述本系统是在A市重要出入口、全市快速路、主次干道及城区灯控路口建设卡口监控系统设备、高清非现场执法设备、高清视频监控设备、交通综合信息采集设备等构建相应的交通综合监测系统，在交警部门已部署完成统一的违法处理平台的基础上，实现与所有违法处理业务与现有的平台的对接，实现违法数据的顺利平滑接入.构建具有良好扩展性与兼容性的实用的交通综合监测系统，实现综合应用功能,实现视频、非现场执法、号牌识别、信息采集等功能的综合应用。

同时接入上级部署的图像平台、监控网络、警综平台等各类平台与系统。

五、应用系统软件技术要求（一）交通综合监测系统平台功能交通综合监测平台是一个基于服务器、操作系统、依托于数据库、架构于网络的服务系统,是支撑起智能交通类监控系统产品的中央管理平台，一个能够实现设备接入与用户服务的综合软硬件体系。

交通综合监测平台利用统一的数据库、软件及服务，接入分散的设备并建立用户、业务接口，以完成分散设备的统一管理并提供用户业务需要的服务.交通综合监测平台需在指定的路段安装数据采集设备,通过各级接入服务器及其应用软件，最终实现诸如交通违法记录与处理、交通事件监测、通行车辆记录、智能研判、交通流量统计等交通业务的功能与应用。

功能架构如上图所示。

考虑未来的扩展性,系统支持亿级数据，秒级快速检索功能。

交通综合监测平台功能详细描述如下表所示：表5-1交通综合监测系统功能表交通综合监测系统平台具备智能研判功能，对系统采集的交通数据进行深度挖掘与分析.智能研判功能，是以系统前端采集的各项交通数据（点位车辆信息、车辆号牌等属性信息）为基础，通过关联算法，挖掘并评估不同类别交通数据之间的关联性，最终对部分交通事件作出辅助性的判断与决策，为交通管理者提供决策建议.智能研判包括套牌嫌疑分析、行车轨迹分析、关联性分析、频繁过车分析、初次入城分析。

套牌嫌疑研判当前用户权限管辖范围内的所有监测点，对选定时间段内的过车信息进行比对，若检索出符合指定套牌规则的车辆信息,则显示在列表中,同时也可人工处理后加入布控车辆信息中。

数据库的分类及应用场景数据库是指根据某种数据模型建立的、存储数据的仓库，可以实现对数据的高效管理、检索和更新。

数据库的分类及应用场景是一个非常广泛的话题，它涉及到了计算机科学、信息技术、商业管理等多个领域。

本文将对数据库的分类进行详细介绍，并举例说明数据库在不同应用场景下的具体应用。

一、数据库的分类数据库主要可以按照以下几个维度进行分类：1.按照数据模型分类根据数据模型的不同，数据库可以分为关系型数据库和非关系型数据库两大类。

关系型数据库是以表格的形式来存储和管理数据的数据库，常见的关系型数据库有MySQL、Oracle、SQL Server等。

关系型数据库使用结构化查询语言（SQL）来进行数据操作，具有严密的数据一致性、事务管理和索引优化等特点，适用于需要复杂查询和事务处理的场景。

非关系型数据库则是以文档、键值对、列族等形式来存储数据的数据库，常见的非关系型数据库有MongoDB、Redis、HBase等。

非关系型数据库适用于数据量大、结构不规则、需求变化频繁的场景，具有高性能、高可扩展性和灵活的数据模型等特点。

2.按照数据存储方式分类根据数据的存储方式，数据库可以分为传统的磁盘数据库和新兴的内存数据库。

磁盘数据库是将数据存储在磁盘上，并通过磁盘I/O来读写数据，例如MySQL、Oracle等数据库。

磁盘数据库适用于数据量较大、不频繁更新的场景，具有较大的存储容量和稳定的持久性特点。

内存数据库则是将数据存储在内存中，并通过内存读写数据，例如Redis、Memcached等数据库。

内存数据库适用于需要高速读写和响应的场景，具有极高的性能和低延迟的特点。

3.按照应用场景分类根据应用场景的不同，数据库可以分为OLTP数据库和OLAP数据库两类。

OLTP数据库（联机事务处理）主要用于对业务数据进行快速交易处理和查询，如银行系统、在线购物系统等。

常见的OLTP数据库有MySQL、SQL Server等，具有高并发、高事务处理能力和快速实时查询的特点。

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智能交通车辆识别与跟踪系统设计随着城市化的进程，交通流量不断增加，因而交通管理和安全问题日益突出。

为了解决这些问题，智能交通车辆识别与跟踪系统应运而生。

本文将介绍该系统的设计原理、关键技术和应用前景。

一、设计原理智能交通车辆识别与跟踪系统是一种结合图像处理和机器学习技术的智能化系统。

其设计原理主要包括三个部分：数据采集、车辆识别和车辆跟踪。

1. 数据采集：系统通过安装在道路上的摄像头来采集交通图像数据。

摄像头的位置和数量需要合理布局，以覆盖整个道路网络，确保数据采集的全面性和准确性。

2. 车辆识别：通过图像处理和计算机视觉技术，将采集到的交通图像数据转化为可用于识别的特征向量。

常用的车辆识别方法包括图像分割、特征提取和分类器训练等。

通过建立车辆数据库和使用机器学习算法，系统能够实现对车辆的准确识别。

3. 车辆跟踪：基于车辆识别结果，系统能够对车辆进行实时跟踪。

跟踪方法可以利用目标检测和跟踪算法，结合车辆运动模型进行预测，从而实现对车辆在时间和空间上的跟踪。

二、关键技术智能交通车辆识别与跟踪系统设计需要运用到多种关键技术，包括图像处理、计算机视觉、模式识别和机器学习等。

1. 图像处理：对采集到的交通图像数据进行预处理，包括去噪、图像增强和图像分割等，以提高后续车辆识别与跟踪的准确性。

2. 计算机视觉：利用计算机视觉相关算法，提取车辆特征来实现车辆识别。

常用的计算机视觉算法包括边缘检测、角点检测和特征描述等。

3. 模式识别：通过建立车辆数据库和使用模式识别算法，如支持向量机（SVM）和卷积神经网络（CNN），实现对车辆的分类和识别。

4. 机器学习：通过机器学习算法，如深度学习和强化学习，对采集到的车辆数据进行学习和训练，从而提高系统对车辆的识别和跟踪能力。

三、应用前景智能交通车辆识别与跟踪系统具有广阔的应用前景。

它可以应用于交通管理、道路安全、城市规划等领域，带来以下几个方面的益处：1. 交通管理：通过实时识别和跟踪交通车辆，系统可以提供实时的交通流量和拥堵情况信息，为交通管理部门提供决策支持，优化道路交通组织和减少交通拥堵。

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。

网络信息安全,保障智能交通系统的数据安全网络信息安全是指保护网络和网络数据不受非法或恶意攻击、窃取和破坏，确保网络和数据的完整性、可用性和保密性。

智能交通系统是一个复杂的系统，包括交通数据的收集和存储、交通信号控制、交通管理和安全监测等多个方面。

为保障智能交通系统的数据安全，需要采取一系列的措施。

首先，要加强对智能交通系统的网络防护。

网络防护主要包括防火墙、入侵检测系统和入侵防御系统等。

防火墙是网络安全的第一道防线，可以监控和过滤进出系统的数据包，防止非法访问和网络攻击。

入侵检测系统能够监测和识别来自内部或外部的入侵，及时发现和报告异常行为。

入侵防御系统可以对网络和主机进行主动防御，阻止入侵者的攻击。

其次，要加密和保护智能交通系统的数据传输。

智能交通系统涉及到大量的交通数据和用户信息，在传输过程中容易被黑客截获和窃取。

因此，在数据传输时，应采用加密技术对数据进行加密，确保数据在传输过程中不被窃取和篡改。

同时，也应采取访问控制和身份认证技术，确保只有授权用户才能访问和操作系统数据。

第三，要加强智能交通系统的数据库安全。

智能交通系统中的数据库存储了大量的交通数据和用户信息，是黑客攻击的主要目标。

因此，需要采取必要的措施来保护数据库的安全。

可以采用数据库安全软件来防止SQL注入、拒绝服务攻击等常见的数据库攻击手段。

此外，还应定期备份和监控数据库，及时发现和处理异常行为。

第四，要加强对智能交通设备的安全管理。

智能交通设备包括摄像头、传感器、交通信号控制器等，它们的安全性直接影响系统的安全性。

为了保障智能交通设备的安全，应加强物理安全措施，如设备放置在安全的地方，限制物理访问。

同时，也要定期更新和维护设备的操作系统和软件，及时修补漏洞。

最后，要加强对智能交通系统的监控和审计。

安全监控和审计可以帮助及时发现异常行为，并对系统进行及时应对和调整。

可以通过网络安全监控软件对系统的网络流量进行实时监控，检测并阻止异常网络活动。

智能交通系统的发展和实施智能交通系统（ITS）是一种利用通信、计算和控制技术来改善交通流动性、提高交通安全性和减少交通污染的系统。

ITS能够实现对交通状况的实时监控和调整，并提供各类交通信息，如路况、公共交通信息、汽车导航等，这种技术的实现需要政府、工业界和公民的共同努力。

ITS主要由四个部分组成：传输系统、信息处理系统、控制系统和观察系统。

ITS传输系统包括通信设备和数据传输网络，将交通信息传输到信息处理系统。

信息处理系统则包括数据库和算法以及处理软件，它能够实现对交通数据的实时监控和分析。

ITS控制系统是基于信息处理系统的结果，通过控制和调整交通信号等方式实现对交通状况的管理。

最后，ITS观察系统包括传感器和视频监控设备等，能够监测交通状态和识别交通安全隐患。

ITS的发展和实施对于解决城市交通拥堵、减少交通事故和降低环境污染等方面具有重要的作用。

随着ITS技术的发展和应用，许多城市已经推出了各种类型的ITS服务，如实时地图、智能路况、停车指引等，以提高城市交通运行的效率。

ITS实施的关键是全面考虑交通的方方面面。

首先，建设相应的基础设施，包括传输系统、信息处理系统、控制系统和观察系统等；其次，需要与现有的传统交通系统进行无缝对接，确保ITS 能够准确地反映交通状况；最后，需对技术创新进行持续的研发和实验。

ITS实施的有利效应也是不言而喻的。

首先，ITS利用先进的通信、计算和控制技术减少堵车，提高交通效率。

其次，ITS能够减少交通事故，提高路面安全性。

此外，随着智能汽车的普及，ITS还可以有效地解决人与车之间的安全互动问题。

最后，ITS可以减少车辆尾气排放，提高环境素质。

当然，ITS技术的推广需要付出较高的成本和时间，同时涉及到诸多问题和政策考虑。

例如，如何保护个人信息和隐私，如何优先考虑公共利益而非个人利益等。

必须考虑到各种可能的冲突和矛盾，适当地限定或划分ITS服务的范围。

综上所述，ITS的推广不仅能够提高城市交通的效率和安全，还能减少环境污染，对于现代城市的可持续发展有着不可替代的作用。

第３８卷　第１期Ｖｏｌ．３８ Ｎｏ．１ 中州大学学报ＪＯＵＲＮＡＬ　ＯＦ　ＺＨＯＮＧＺＨＯＵ　ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ ２０２１年２月Ｆｅｂ．２０２１　基于大数据架构的智能交通可视化平台设计于志青（河南警察学院交通管理工程系，河南郑州４５００４６）收稿日期：２０２０－１１－２８基金项目：２０１９年度河南警察学院院级科研项目“公安大数据在交通管理中的应用研究”（ＨＮＪＹ－２０１９－３５）；２０１８年度河南省科技攻关项目“基于视频图像特征的人脸模拟画像检索技术及应用”（１８２１０２２１００４０）作者简介：于志青（１９７０—），女，河南巩义人，硕士，河南警察学院交通管理工程系副教授，研究方向为：交通管理与安全。

摘　要：利用大数据技术、地理信息技术、数据可视化技术等，构建智能交通可视化平台，给出平台的总体架构、技术架构，并对平台的功能进行了设计。

文章基于地理信息系统的大数据可视化、多源异构海量数据融合、地理信息专用引擎、大数据引擎、多源数据分析等技术深入的研究，对利用交通管理大数据、时空大数据建立分析研判模型进行了设计，可为公安机关建设基于大数据的智能交通可视化平台提供参考。

关键词：大数据；智能交通；可视化ＤＯＩ：１０．１３７８３／ｊ．ｃｎｋｉ．ｃｎ４１－１２７５／ｇ４．２０２１．０１．０２２中图分类号：Ｕ４９５；ＴＰ３１１．１３ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００８－３７１５（２０２１）０１－０１２０－０４１　引言随着社会经济的发展，机动车保有量不断上升，城市交通路网、高速公路及其他公路不断扩展，公安交通管理部门的任务日益繁重，需要处理的信息量越来越大。

为了更好地实施道路交通管理，公安交通管理部门必须利用云计算、互联网、大数据、地理信息、人工智能等新一代信息技术，融合接处警、路面执勤、电子警察、智能卡口、停车场，以及其他执法终端等各类基础信息资源，辅助交警指挥决策，实现道路交通管理的网格化、智能化、可视化，提高交通管理的水平，构建智能交通，为智慧城市的建设提供支撑。