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大数据分析在智能交通系统中的道路运输安全管理随着科技的日益发展，智能交通系统（ITS）作为一种综合性的交通管理手段，正逐渐成为现代城市道路运输安全管理的重要工具之一。
其中，大数据分析作为ITS的核心技术之一，可以为道路运输安全管理提供有力支持。
本文将探讨大数据分析在智能交通系统中的道路运输安全管理中的应用。
1.数据采集与存储智能交通系统通过各种传感器、监控设备等手段收集道路运输相关的大量数据，如车辆行驶速度、交通流量、道路状况等。
这些数据被大数据分析技术所处理和存储，以支持后续的安全管理工作。
2.道路状况分析大数据分析技术可以处理多源异构的道路状况数据，并通过数据挖掘、机器学习等方法，提取出有关道路状况的关键信息。
通过分析道路状况，可以提前预警道路交通事故的风险，减少事故发生的可能性。
例如，大数据分析可以识别出道路拥堵的区域和时间，从而引导交通流向畅通的道路，减少交通拥堵，降低交通事故的发生率。
3.驾驶行为分析大数据分析可以通过车辆上搭载的传感器和监控设备，对驾驶员的行为进行监测和分析。
通过收集和分析驾驶行为数据，可以评估每个驾驶员的驾驶习惯和风险倾向，并提供相应的安全驾驶建议。
此外，大数据分析还可以通过驾驶行为分析，判断驾驶员是否疲劳、酒驾等，及时提醒驾驶员并采取相应措施，确保交通安全。
4.事故预测与预防通过分析历史的道路运输数据，大数据分析可以识别出事故发生的潜在原因和影响因素，进一步预测事故的发生概率。
根据预测结果，交通管理部门可以采取相应的措施，如加强道路维护、调整交通信号等，以预防交通事故的发生。
5.实时交通管理大数据分析可以对实时的交通数据进行快速处理和分析，以支持交通管理决策的制定。
通过实时交通管理，可以根据道路运输数据提前发现潜在的安全隐患，及时采取措施进行调整，避免交通事故的发生。
综上所述，大数据分析在智能交通系统中的道路运输安全管理中具有重要意义。
通过大数据分析，可以提前预警道路交通事故的风险、分析驾驶行为、预测事故发生概率、实现实时交通管理等，为交通管理部门提供科学决策的依据，提高道路运输安全水平。
交通运输行业中的大数据分析与智能交通管理随着科技的进步和信息化的快速发展，大数据分析和智能交通管理在交通运输行业中扮演着越来越重要的角色。
本文将探讨大数据分析和智能交通管理对交通运输行业的影响以及其应用前景。
一、大数据分析在交通运输行业中的应用1. 交通流量管理：通过大数据分析技术，可以对交通流量进行实时监控与预测。
交通管理部门可以根据分析结果合理调整信号灯的时长，优化路线规划，提高道路的通行效率。
2. 安全事故预警：通过对大数据进行深入分析，可以预测和避免交通事故的发生。
通过监测车辆的速度、位置等数据，结合历史事故数据，可以提前发现潜在的危险，采取相应的措施来避免交通事故的发生。
3. 智能导航系统：借助大数据分析技术，可以实现更准确、更智能的导航系统。
通过分析实时交通数据和历史交通数据，可以为驾驶员提供最佳路线规划，避免拥堵和交通事故。
4. 货物运输优化：大数据分析可以对货物运输进行智能调度和优化。
通过对货物运输路径、时效等数据进行实时分析，可以减少运输成本、提高运输效率。
5. 客流管理：在公共交通领域，大数据分析可以帮助优化线路规划和车辆调度，提高公交系统的运行效率和服务质量。
通过对乘客的上下车数据和车内拥挤程度的分析，可以合理安排车辆和改进线路。
二、智能交通管理的意义和应用1. 车辆监控与管理：智能交通管理系统可以实时监控和管理车辆。
通过无线传感器、摄像头等技术，可以对车辆进行远程监控、追踪和管理，提高车辆运行的安全性和效率。
2. 交通信号优化：智能交通管理系统可以根据实时交通数据和预测模型，自动优化交通信号灯的控制策略，减少交通拥堵，提高道路通行效率。
3. 交通事故处理：通过智能交通管理系统，交通管理部门可以实时监控交通事故的发生，并及时采取措施进行处理。
智能交通管理系统可以将交通事故的位置、时间等信息快速传输给相关部门，提高事故处理的效率和准确性。
4. 交通违法监测：智能交通管理系统可以通过摄像头等设备对交通违法行为进行监测和记录。
智能交通管理中的大数据实时分析与应用随着全球城市化进程的加快和交通运输需求的不断增长，智能交通系统作为解决城市交通问题的重要手段，正受到越来越多的关注。
而大数据技术作为一种强大的工具，被广泛应用于智能交通管理中的实时分析和决策支持。
本文将重点探讨智能交通管理中的大数据实时分析与应用，并介绍其对交通运行的优化和提升的作用。
智能交通管理中的大数据实时分析是指通过采集、存储、处理和分析海量的交通数据，从中获取有价值的信息，并根据需要及时作出相应的决策。
这些数据可以包括车辆位置、速度、拥堵情况、交通事故等信息。
通过对这些数据进行实时分析，交通管理者可以了解当前道路的交通状况，并根据分析结果采取相应的措施，例如优化交通信号配时方案、调整道路路况信息发布等，以提高交通运行效率和缓解道路拥堵。
大数据实时分析在智能交通管理中具有以下几个重要的应用场景。
首先，大数据实时分析可以用于道路拥堵预测和管理。
通过分析车辆的速度和密度等数据，可以实时判断道路上是否出现拥堵情况，进而制定相应的交通管理措施。
例如，根据分析结果可以调整交通信号的配时方案，合理引导车流，避免交通拥堵，提高道路通行能力。
此外，通过预测拥堵状况，人们可以提前规划路线，选择避开拥堵的道路，节省时间和能源。
其次，大数据实时分析可以用于交通事故预警和处理。
通过分析车辆的位置数据和交通事故历史数据，可以实时预警交通事故的发生，并迅速采取应对措施，减少交通事故造成的人员伤亡和财产损失。
例如，在发现交通事故发生后，可以通过智能交通系统立即向交通管理部门发送警报，并指挥交警及时赶到现场进行处理。
再次，大数据实时分析可以用于交通运行效率评估和改进。
通过对交通流数据的分析，可以评估道路的通行能力和交通运行效率，并找出瓶颈和问题所在。
根据评估结果，交通管理者可以采取措施改进道路设计和交通管理，提高道路通行能力和交通运行效率。
例如，通过分析交通流数据，可以确定道路扩建的必要性和方向，重新规划交通路线，优化公交车站位置等。
交通管理中的大数据分析方法在当今社会，交通管理面临着日益复杂的挑战。
随着城市化进程的加速，车辆数量不断增长，交通拥堵、事故频发等问题愈发严重。
为了有效地解决这些问题，提高交通系统的运行效率和安全性，大数据分析方法在交通管理中发挥着越来越重要的作用。
大数据分析方法在交通管理中的应用范围广泛。
首先，在交通流量预测方面，通过对历史交通数据的分析，可以准确预测未来一段时间内不同路段的交通流量变化。
这有助于交通管理部门提前制定合理的交通疏导策略，如调整信号灯时间、优化道路规划等，从而减少拥堵的发生。
其次，在交通事故分析中，大数据能够帮助我们深入了解事故的发生原因和规律。
通过收集事故现场的数据、车辆行驶数据以及驾驶员的相关信息，运用数据分析技术，可以找出事故的高发时段、路段和类型，进而采取针对性的预防措施，如加强道路安全设施建设、开展交通安全宣传教育等。
再者，在智能交通系统的优化方面，大数据也功不可没。
例如，公交智能调度系统可以根据实时的乘客流量和车辆位置数据，优化公交线路和发车频率，提高公交服务的质量和效率，吸引更多人选择公共交通出行，从而缓解道路交通压力。
那么，在交通管理中，具体有哪些大数据分析方法呢？数据采集是第一步。
交通数据的来源多种多样，包括传感器、摄像头、GPS 设备、移动应用等。
这些设备和系统能够实时收集大量的交通相关数据，如车辆速度、流量、位置、道路状况等。
为了确保数据的准确性和完整性，需要对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、筛选、转换等操作。
数据分析方法中，聚类分析是常用的手段之一。
它可以将相似的交通数据归为一类，例如，根据交通流量的大小将不同路段进行分类，从而便于对交通状况进行分类管理。
关联规则挖掘也是重要的方法之一。
通过挖掘不同交通因素之间的关联关系，比如交通流量与天气状况、节假日之间的关系，能够为交通管理决策提供有力的依据。
另外，回归分析在交通管理中也有广泛应用。
可以利用回归分析建立交通流量、速度等与其他因素之间的数学模型，从而预测未来的交通状况。
大数据分析在城市交通管理中的应用随着科技的发展和城市化的加快，城市交通管理成为了一个亟待解决的难题。
然而，传统的交通管理方法往往效率低下且难以满足实际需求。
而大数据分析技术的出现，则为城市交通管理提供了新的解决方案。
本文将探讨大数据分析在城市交通管理中的应用，并讨论其优势和挑战。
一、实时交通状况监测与预测大数据分析技术可以通过采集现有交通数据，如道路监控摄像头的视频、车辆GPS数据、移动APP的用户信息等，来实时监测城市交通状况，并预测未来的交通流量和拥堵情况。
通过分析这些数据，交通管理部门可以准确把握城市道路的实时情况，及时进行调度和疏导，提高道路的通行效率，减少交通拥堵现象的发生。
二、交通事故预警与处理利用大数据分析技术，可以对历史交通事故数据进行深入挖掘和分析，从而识别出与交通事故密切相关的因素，并进行事故预警。
例如，分析历史数据可以发现某个路段或时间段交通事故频发，交通管理部门可以采取相应的措施，比如改善路况、加强巡逻等，以减少交通事故的发生。
同时，大数据分析还可以帮助交通管理部门对交通事故进行快速处理，提高应急救援的效率，保障市民的安全。
三、交通流优化与智能导航大数据分析技术可以对城市交通流的性质和规律进行深入研究和分析，进而提供交通流优化的策略。
例如，通过分析交通数据，交通管理部门可以确定合理的信号灯配时方案，以最大程度地减少交通拥堵。
此外，大数据分析还可以将实时交通信息与导航系统相结合，为驾驶员提供最优的导航路线，避开拥堵路段，提高出行效率。
四、交通规划与决策支持借助大数据分析技术，交通管理部门可以对城市交通规划和决策提供科学的参考。
通过对大量的交通数据进行分析，可以了解城市道路网络的状况、交通需求的变化趋势等，为交通规划提供准确的数据支持。
此外，大数据分析还可以对交通政策的实施效果进行评估，为决策提供科学依据。
尽管大数据分析在城市交通管理中具有广阔的应用前景，但也面临着一些挑战。
大数据在智能交通系统中的应用随着科技的不断发展，大数据已经成为当今社会各个领域的重要应用工具之一。
在智能交通系统中，大数据的应用也逐渐得到了广泛的关注和应用。
大数据技术在智能交通系统中的应用，不仅可以提高交通运行效率，还可以提升交通安全性和便捷性。
本文将重点探讨大数据在智能交通系统中的应用，并分析其对交通管理和出行体验带来的积极影响。
1. 实时交通监测和分析在智能交通系统中，大数据技术可以实时监测道路交通流量、车辆速度、道路拥堵状况等信息。
通过大数据的分析处理，交通管理部门可以及时了解交通状况，调整交通信号灯、改变路口道路流向，从而缓解交通拥堵，提高交通运行效率。
大数据还可以分析车辆在路上的行驶轨迹，为交通管理部门提供数据支持，以便对交通流量进行合理调配。
2. 智能导航和路径规划大数据技术可以通过对车辆行驶轨迹、道路状况和交通流量等数据的分析，为用户提供更加智能的导航和路径规划服务。
车载智能导航系统可以根据实时的路况信息，为司机提供最优的行驶路径，并实时调整导航路线，避开拥堵路段，提高出行效率。
通过大数据的支持，智能导航系统还可以提供更加准确的到达时间预测，帮助司机更好地规划行程。
3. 交通安全管理大数据技术可以分析交通事故发生的规律和原因，帮助交通管理部门进行交通安全管理。
通过对交通违法行为和事故数据的分析，可帮助交通管理部门发现交通安全隐患，并采取相应的措施加以改善。
大数据还可以支持交通管理部门在重点路段和时间段加强交通巡逻和监控，提高交通安全管理的效果。
4. 公共交通优化大数据技术可以对公共交通系统进行优化管理。
通过对公交线路和车辆运行数据的分析，可以提高公交线路的运行效率，减少乘客候车时间，提升公交车辆的运行速度和准点率。
大数据还可以帮助公交公司更好地了解乘客的出行需求，为乘客提供更加方便快捷的公共交通服务。
二、大数据在智能交通系统中的积极影响1. 提高交通运行效率大数据技术可以帮助交通管理部门更加及时、准确地了解道路交通状况，从而做出更加科学的交通管理决策。
如何利用大数据分析提升城市交通管理随着城市人口的不断增加和交通需求的日益增大，城市交通管理面临着越来越多的挑战。
传统的交通管理方式已经无法满足城市交通的复杂需求，因此需要借助大数据分析来提升城市交通管理的水平。
大数据分析可以帮助城市交通管理者更加精确地了解交通状况、优化交通流量、提高交通安全。
本文将详细介绍如何利用大数据分析提升城市交通管理的方法和策略。
一、建立交通数据采集系统要进行大数据分析，首先需要建立一个完善的交通数据采集系统。
这个系统可以利用各类传感器、监控设备、智能手机等技术手段，采集城市交通数据，包括交通流量、速度、拥堵情况、事故发生率等信息。
同时，还可以获取交通相关的天气数据、社交媒体数据等，以便更全面地了解城市交通的情况。
二、数据质量与清洗采集到的交通数据可能会存在一些噪声或者异常值，影响数据分析的准确性。
因此，在进行数据分析之前，需要对数据进行质量控制和清洗。
通过数据清洗和异常值处理，可以提高数据的准确性和可信度，为后续的分析工作提供可靠的数据基础。
三、交通状况分析利用大数据分析技术，可以对城市交通的状况进行全面分析。
通过对交通流量、速度、拥堵情况等数据进行统计和分析，可以得出交通状况的定量描述，包括交通熵、交通拥堵指数等指标。
通过交通状况分析，可以及时掌握交通拥堵的状况，提前制定交通疏导方案，减少交通拥堵对城市运行的影响。
四、交通流量预测除了对交通状况进行分析外，利用大数据分析还可以进行交通流量的预测。
通过对历史交通数据的分析，可以预测未来某个时间段内的交通流量，从而合理安排交通资源，优化交通调度。
交通流量预测还可以用于交通规划，预测交通拥堵状况，引导交通开发。
五、交通安全管理城市交通安全一直是交通管理的重要问题。
利用大数据分析技术，可以对交通事故数据进行分析，找出事故的规律和原因，为交通安全管理提供科学依据。
同时，可以利用大数据分析技术建立交通安全预警系统，及时发现交通安全隐患，并给出相应的预警措施，保障城市交通的安全和畅通。
交通管控大数据分析研判系统设计方案目录1 系统概述 (5)1.1 系统背景 (5)1.2 系统意义 (6)1.3 研发原则 (6)1.4 系统内容 (8)2 需求分析 (9)2.1 业务需求 (9)2.1.1 面向交通管理的大数据业务需求 (9)2.1.2 面向交通安全的大数据业务需求 (9)2.2 功能需求 (9)2.2.1 基于大数据的在线统计和离线分析需求 (9)2.2.2 基于大数据的车辆特征分析需求 (9)2.2.3 基于大数据的违法事故分析需求 (10)2.2.4 基于大数据的勤务快速处置需求 (10)2.2.5 基于大数据平台的车辆特征二次识别需求 (10)2.2.6 基于大数据平台的技战法需求 (11)2.3 性能需求 (11)2.3.1 高并发实时数据采集需求 (11)2.3.2 海量数据存储需求 (11)2.3.3 分布式流处理需求 (11)2.3.4 车辆二次识别需求 (11)3 架构设计 (12)3.1 总体应用架构 (12)3.2 软件框架结构 (13)3.3 网络部署架构 (13)3.4 数据流结构 (13)3.5 关键技术路线 (14)3.5.1 Hadoop技术 (14)3.5.2 Spark技术 (15)3.5.3 车辆特征二次识别技术 (17)4 功能设计 (17)4.1 功能结构图 (17)4.2 功能模块 (17)4.2.1 首页 (17)4.2.2 实时预警 (21)4.2.3 信息查询 (22)4.2.4 统计分析 (28)4.2.5 技战法 (31)4.2.6 车辆布控 (34)4.2.7 系统设置 (35)4.2.8 运维管理 (36)5 数据库设计 (37)5.1 数据库ER模型 (37)5.2 数据库表 (37)6 接口设计 (37)6.1 接口分布图（接口关联图） (37)6.2 接口详细说明 (37)7 系统特色 (37)7.1 优化交通大数据集中存储能力 (37)7.2 提升交通大数据分析研判能力 (37)7.3 提升交通案件侦破能力 (38)7.4 提升交通监管能力 (38)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。
智能交通中的大数据分析与预测随着人口数量与交通工具的不断增加，在城市中出现了越来越复杂的交通问题。
很多城市开始探索用大数据分析和预测技术来解决交通问题，这就是智能交通。
智能交通是指利用现代信息技术、传感技术和智能控制技术将道路、公路、铁路、机场等运输设施有机地融合在一起，建立起具备传感、控制、协调和优化功能的交通管理和服务系统。
随着技术的不断提升，智能交通系统中积累的数据越来越多。
这些数据可以用于交通流量预测、拥堵识别、车祸分析、路网优化等方面，从而提高城市交通管理的效率与精度。
1.智能交通中的大数据收集智能交通系统通过传感器、摄像头、雷达等各种传感器设备收集数据。
这些设备安装在城市交通信号灯、路口、桥梁、隧道、高速公路等重要交通设施中。
通过这些传感器设备，智能交通系统可以收集到车辆流量、速度、车型等实时数据，还可以收集到天气情况、道路状况等环境数据。
捕捉到的数据通过网络传输到指挥中心，然后使用大数据处理技术进行分析和预测。
2.智能交通中的大数据分析在智能交通系统中，大数据分析技术主要是利用机器学习、数据挖掘、神经网络等技术，将收集的数据进行分析和预测。
在交通流量预测方面，通过对历史数据的分析，可以预测未来的车辆流量和拥堵情况。
如果有一个城市的通行瓶颈，我们可以利用历史数据分析预测出哪些时段、哪些路段容易拥堵，从而及时调整交通管理的策略。
在车祸分析方面，通过对车祸现场的数据进行分析，可以判断发生车祸的原因和责任。
如果出现了重大车祸，则智能交通系统可以向驾驶员发出警报，提醒驾驶员将注意力集中于道路上。
3.智能交通中的大数据预测在智能交通中，大数据预测技术可以帮助我们判断未来的交通状况，以便我们采取更加准确的交通管理策略。
例如，当发现公路上的车辆流量突然增加时，智能交通系统可以自动调整交通信号灯的时间，以便更好地控制车辆的流动。
对于交通拥堵问题，智能交通系统可以通过车辆的速度和流量数据，预测出未来的拥堵情况，并及时通知有关部门采取措施，来缓解道路上的车流量。
城市交通管理数据分析总结随着城市化进程的加速，城市交通管理越来越受到关注。
为更好地解决城市交通拥堵、安全和效率问题，数据分析的应用变得尤为重要。
本文将对城市交通管理数据进行分析和总结，帮助我们更好地理解和改进现有交通管理措施。
一、数据来源及分析方法城市交通管理数据广泛来源于各类交通传感器、调查问卷、市政部门等，主要包括交通流量、车速、事故统计、交通信号灯等。
为了分析这些数据，我们采用了以下方法：1. 数据收集与清洗：收集各种交通管理数据，并通过清洗和整理使其符合分析需求。
此步骤有助于消除数据噪声和冗余，确保分析的准确性。
2. 数据可视化：使用图表和地图等可视化工具将数据以直观的方式呈现出来。
这有助于我们更清楚地了解交通现状和问题。
3. 统计分析：采用统计方法对交通管理数据进行分析，包括描述性统计、相关性分析、聚类分析等。
这有助于发现交通管理中存在的问题和潜在的解决方案。
二、交通流量分析交通流量是衡量城市交通拥堵程度和路网负荷的重要指标。
分析交通流量可以帮助我们准确评估交通状况，并采取相应的管理措施。
根据数据分析结果，我们可以发现城市交通流量峰值出现在早晚高峰时段，尤其是工作日的上下班时段。
而在非高峰时段，交通流量相对较为平稳。
这为交通管理部门合理规划道路网、调整交通信号灯等提供了依据。
三、车速分析车速是衡量交通效率和道路畅通程度的重要指标。
通过分析车速数据，我们可以评估道路状况和交通拥堵程度，并为改进交通运行提供建议。
根据数据分析结果，我们发现在城市主干道上，工作日的交通车速明显低于非工作日，特别是早晚高峰时段。
这表明城市交通拥堵问题主要集中在工作日的上下班时段，需要增加交通设施和优化交通组织方式来提高车速和减少拥堵。
四、事故统计分析交通事故是城市交通管理的重点之一。
通过对事故数据进行分析，可以帮助我们识别事故发生的频率、地点和原因，从而采取相应的预防措施。
根据数据分析结果，在城市交通事故中，高速公路和交叉口是事故发生最集中的地点。
交通管控大数据分析研判系统设计方案目录1 系统概述 (5)1.1 系统背景 (5)1.2 系统意义 (5)1.3 研发原则 (6)1.4 系统内容 (7)2 需求分析 (8)2.1 业务需求 (8)2.1.1 面向交通管理的大数据业务需求 (8)2.1.2 面向交通安全的大数据业务需求 (8)2.2 功能需求 (9)2.2.1 基于大数据的在线统计和离线分析需求 (9)2.2.2 基于大数据的车辆特征分析需求 (9)2.2.3 基于大数据的违法事故分析需求 (9)2.2.4 基于大数据的勤务快速处置需求 (10)2.2.5 基于大数据平台的车辆特征二次识别需求 (10)2.2.6 基于大数据平台的技战法需求 (10)2.3 性能需求 (10)2.3.1 高并发实时数据采集需求 (10)2.3.2 海量数据存储需求 (10)2.3.3 分布式流处理需求 (11)2.3.4 车辆二次识别需求 (11)3 架构设计 (11)3.1 总体应用架构 (11)3.2 软件框架结构 (12)3.3 网络部署架构 (12)3.4 数据流结构 (13)3.5 关键技术路线 (13)3.5.1 Hadoop技术 (14)3.5.2 Spark技术 (14)3.5.3 车辆特征二次识别技术 (16)4 功能设计 (16)4.1 功能结构图 (16)4.2 功能模块 (16)4.2.1 首页 (16)4.2.2 实时预警 (20)4.2.3 信息查询 (21)4.2.4 统计分析 (27)4.2.5 技战法 (31)4.2.6 车辆布控 (34)4.2.7 系统设置 (35)4.2.8 运维管理 (36)5 数据库设计 (37)5.1 数据库ER模型 (37)5.2 数据库表 (37)6 接口设计 (37)6.1 接口分布图（接口关联图） (37)6.2 接口详细说明 (37)7 系统特色 (37)7.1 优化交通大数据集中存储能力 (37)7.2 提升交通大数据分析研判能力 (37)7.3 提升交通案件侦破能力 (38)7.4 提升交通监管能力 (38)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。
