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物联网在智能交通中的应用智能交通作为物联网技术的重要应用领域之一，正逐渐改变着我们的出行方式和交通管理模式。
物联网技术将各种传感器、设备和通信技术连接起来，实现了智能化的交通运行和管理。
本文将重点探讨物联网在智能交通中的应用，并对其带来的影响进行分析。
一、交通监测与管理物联网技术为交通监测与管理提供了更加高效精准的手段。
通过在道路上部署传感器设备，可以实时感知道路的交通状况，包括车辆流量、速度、拥堵情况等。
这些数据可以通过物联网云平台进行实时分析和处理，交通管理部门可以根据这些数据来制定最优的交通调度策略，减少交通拥堵，提高道路通行效率。
二、智能交通信号灯物联网技术还可以应用于智能交通信号灯系统。
传统的交通信号灯是基于固定的时序控制，无法灵活根据交通流量进行调整。
而通过物联网技术的应用，交通信号灯可以根据实时交通状况进行自适应调整。
当某个方向上的车辆流量较大时，该方向上的信号灯可以相应地延长绿灯时间，以提高交通通行效率，减少拥堵。
三、智能停车系统物联网技术在智能停车系统中也发挥了重要作用。
利用传感器设备和网络通信技术，可以实时监测停车场的停车情况。
通过智能手机等终端设备，用户可以实时查看周围空余的停车位信息，并进行预约或导航，从而避免了停车位搜索的时间和烦恼。
同时，交通管理部门可以通过物联网平台对停车场进行调度和管理，提高停车资源的利用率。
四、智能导航与路况预测物联网技术还可以应用于智能导航系统和路况预测。
通过将车辆与交通信息终端设备连接，实时获取道路状况和交通拥堵情况，并提供最优的导航路线。
同时，结合大数据分析，可以预测出未来的交通拥堵情况，帮助用户选择最佳的出行时间和路线，从而减少时间和能源的浪费。
五、智能交通安全监控物联网技术在智能交通安全监控方面也发挥了重要的作用。
通过与监控设备的联动，可以实时监测交通事故和违规行为，及时采取相应的措施，保障道路交通的安全。
同时，通过物联网技术的应用，监控设备可以实现自动报警、图像识别等功能，提高监控效果和应急反应速度。
智能交通系统与交通管理随着城市交通规模的不断扩大和车辆数量的快速增长，传统的交通管理方式已经无法满足城市交通的需求，而智能交通系统的出现为交通管理带来了新的解决方案。
智能交通系统利用先进的技术和智能化设备，通过实时信息的收集、处理和传输，提供了更高效、更便捷的交通管理服务。
一、智能交通系统的基本架构智能交通系统主要包括四个核心组成部分：交通控制子系统、交通应急处理子系统、交通信息服务子系统和交通安全监控子系统。
1. 交通控制子系统交通控制子系统是智能交通系统的核心，它通过信号灯、路口监控设备等实现对交通流的控制。
利用先进的监测技术，包括车辆识别、车流量监测等，交通控制子系统能够实时感知交通状况，并根据实时数据进行智能调控，以优化路网通行效率。
2. 交通应急处理子系统交通应急处理子系统主要应对交通事故、交通拥堵等紧急情况。
通过智能视频监控、实时数据分析等手段，它能够及时发现并对异常情况进行处理，包括路面故障维修、事故现场疏导等，以保证交通安全和通行畅顺。
3. 交通信息服务子系统交通信息服务子系统通过收集、处理和分发交通信息，为驾驶员和交通管理部门提供全面的交通信息服务。
通过导航设备、移动应用等手段，驾驶员可以获取实时路况信息、最佳导航路线等，以提高出行效率。
同时，交通管理部门可以通过分析交通数据，制定更科学、更合理的交通管理策略。
4. 交通安全监控子系统交通安全监控子系统通过视频监控、违法行为识别等技术手段，对交通违法行为、交通事故等进行实时监控和预警。
它能够帮助交通管理部门及时发现交通违法行为，并采取相应的处罚措施，以提高交通安全水平。
二、智能交通系统的优势和挑战智能交通系统相比传统的交通管理方式，具有以下优势：1. 提高交通效率智能交通系统通过实时数据的收集和处理，能够准确掌握交通状况，及时进行路况调控和交通优化，从而提高交通的通行效率和流动性。
2. 优化交通安全智能交通系统通过视频监控、违法行为识别等手段，能够及时监测和预警交通违法行为和交通事故，帮助交通管理部门及时采取措施，保障交通安全。
物联网技术在应急管理中的应用研究随着现代科技的不断发展，物联网技术的应用越来越广泛。
其中，在应急管理领域中，物联网技术的应用越来越受到重视，因为它可以帮助应急管理人员更好地应对各种突发事件，提高应急响应效率。
本文将探讨物联网技术在应急管理中的应用研究。
一、物联网技术的优势物联网技术是一种通过互联网连接物体、设备、传感器等实物的技术，它可以实时采集和传输各种数据信息，从而实现设备互联和自动化管理。
相比于传统的技术手段，物联网技术的优势主要体现在以下几个方面：1. 数据采集快速准确物联网技术可以实时监测和采集各种环境和设备数据信息，其中包括电量、温度、湿度、氧气浓度等各种参数，数据的采集速度快、准确度高。
2. 数据分析能力强物联网技术可以将采集到的数据进行分析，通过算法识别异常信息，预警风险，从而帮助应急管理人员及时响应预警信息。
3. 监测范围广泛物联网技术可以通过互联网连接多种设备和传感器，从而实现大范围的监测和控制，适用于各种应急场景。
二、物联网技术在应急管理中的应用在应急管理中，物联网技术可以帮助应急管理人员实现实时监测、迅速响应等目标，从而提高应急响应效率。
具体应用包括：1. 监测自然灾害物联网技术可以实时监测自然灾害，例如地震、洪水、台风等自然灾害，根据采集到的数据信息制定相应的预警措施和应急救援计划。
2. 监测工业生产在工业生产中，物联网技术可以通过连接各种设备和传感器，实时监测工业生产的各项参数，并对生产过程中的异常情况及时报警，从而避免事故发生，保证工业生产的安全和稳定运行。
3. 监测道路交通物联网技术还可以实现城市交通流量监测，通过连接各种交通设备和传感器，实时监测道路交通状况，预测交通拥堵的发生，并提供指引或调整道路方向。
三、物联网技术在应急管理中的实践案例1. 自然灾害监测我国地震监测网络利用物联网技术实现了地震监测覆盖全国，并通过综合分析各种监测数据，实现了对地震风险的有效预警和预测。
基于物联网的智能交通安全监测与应急系统设计随着物联网技术的发展和智能化趋势的提升，交通安全监测与应急系统在智慧城市建设中变得越来越重要。
本文将基于物联网技术，探讨智能交通安全监测与应急系统的设计。
一、智能交通安全监测系统的设计1. 系统概述智能交通安全监测系统是基于物联网技术的一种交通安全监测与预警系统，旨在实时监测道路交通情况、车辆状态和驾驶员行为，提供准确的数据支持，提高交通安全性和效率。
2. 系统组成该系统由多个子系统组成，包括车辆监测子系统、交通流量监测子系统、驾驶员行为监测子系统和安全预警子系统。
车辆监测子系统通过车载传感器和监控摄像头实时监测车辆行驶情况和车辆状态，交通流量监测子系统通过地面传感器和交通摄像头实时监测道路交通流量，驾驶员行为监测子系统通过人脸识别和图像分析技术实时监测驾驶员的行为，安全预警子系统根据监测数据进行智能分析，预警异常交通情况和驾驶行为。
3. 数据采集与处理系统通过车载传感器、地面传感器、监控摄像头和交通摄像头等设备，采集车辆信息、交通流量数据和驾驶员行为数据。
通过物联网技术，将数据传输到云服务器，并进行实时处理和分析，生成交通状态图表、预测分析和异常处理等报告。
4. 预警和反馈机制在系统监测到交通事故、交通拥堵或驾驶员异常行为时，会立即向驾驶员、交通管理部门和应急救援机构发送预警信息和报警信号。
同时，系统还可以根据历史数据和模型分析，为驾驶员提供实时路况信息和指导，避免潜在的交通安全风险。
二、智能交通应急系统的设计1. 系统概述智能交通应急系统是基于物联网技术的应急救援系统，旨在应对道路交通事故、交通突发事件和紧急情况，提供及时的救援支持和应急措施。
2. 系统组成该系统由多个子系统组成，包括事故监测子系统、救援指挥子系统、智能导航子系统和紧急通信子系统。
事故监测子系统通过监控摄像头、地面传感器和车载传感器实时监测交通事故和突发事件，救援指挥子系统通过大数据技术和人工智能技术进行救援决策和指挥调度，智能导航子系统为救援车辆提供最优路线和导航引导，紧急通信子系统提供紧急通信联络渠道。
基于物联网的智能交通控制系统研究第一章：绪论随着城市化进程的加快，交通问题变得越来越突出，如何提升城市交通管理的效率和精度成为城市管理的一大难题。
智能交通控制系统通过物联网技术的应用，增强对交通的监管、调度和管理，实现交通信息的精细化管理，从而提升城市的交通管理水平。
第二章：智能交通控制系统的需求及应用场景智能交通控制系统是一个结合物联网、互联网、云技术、大数据技术等多种技术的综合系统，旨在提升交通运营效率，降低交通事故率，保障交通安全和畅通。
智能交通控制系统适用于城市道路、高速公路、机场等各种交通场景。
- 城市道路：通过人脸识别、车辆自动识别、红绿灯智能控制等技术手段，实现道路车辆、行人流量控制，并能精细管理道路交通，减少交通拥堵，提升道路畅通度。
- 高速公路：采用智能路牌和可视化监控系统，实现车辆监管和车流量调度，确保交通流畅和安全。
- 机场：通过结合航班信息和乘客信息，实现高效航班调度和乘客引导，提高机场交通的效率和服务质量。
第三章：智能交通控制系统的技术手段智能交通控制系统主要采用以下技术手段进行交通调度和管理。
- 人脸识别技术：通过摄像头和人脸识别算法，实现对行人和车辆的识别和控制。
- 车辆自动识别技术：通过车辆识别，实现对车辆流量的监管和调度。
- 红绿灯智能控制技术：通过信号灯的自动控制，实现道路交通的精细管理。
- 可视化监控技术：通过安装监控摄像头和视频监控系统，实现对交通场景的实时监控和异常情况的及时处理。
- 推荐系统技术：通过对交通数据的分析和挖掘，利用推荐系统技术，为交通管理者提供科学的决策支持。
第四章：智能交通控制系统的优势智能交通控制系统可以带来多重优势，体现在以下几个方面：- 提高交通管理效率：通过对交通数据的收集和分析，实现交通管理工作的智能化和高效化，减少人工干预，提高管理效率。
- 提升交通安全性：通过自动控制和监测技术，实现对交通场景的实时监控和快速响应，降低事故率，保障交通安全。
智能交通应急指挥管理系统_需求规格说明书_V0智能交通应急指挥管理系统是一款专门针对城市交通事故应急管理而研发的软件系统。
它可以协助交通部门全面掌握市区交通状况，及时获取交通事故信息，有效地指挥调度社会资源和协调各方处置应急事件。
为了确保系统能够顺利地运行和管理，我们需要进行需求规格说明。
【一、系统架构】系统应由客户端和服务端两部分组成，客户端为交通部门的应急指挥员提供实时交通情况展示，服务端为系统管理员提供数据维护和管理。
【二、系统功能模块】1.实时路况模块：通过网络实时接收交通路况数据，并展示在客户端地图上，为交通部门的应急指挥员提供实时交通情况。
2.应急通知模块：当发生交通事故时，系统会自动向交通部门的应急指挥员发送应急通知，提供相应的应变措施。
3.多媒体资源管理模块：为交通部门提供多媒体资源管理功能，包括音视频文件存储和播放，帮助应急指挥员了解现场具体情况，并为后续处理提供证据支持。
4.调度资源管理模块：通过资源调度功能，对应急事件场景进行快速反应，合理分配社会资源，有效提高应急事故处理的效率。
【三、系统特点】1.自动化管理：自动化采集交通路况数据，并根据实时数据自动产生应急通知。
提高信息处理的速度和准确性。
2.实时性：自动监控交通环境，提供实时路况，及时向交通部门的应急指挥员发送应急通知。
3.数据处理：系统提供多媒体资源管理功能，将实时获取的图片、视频等信息进行存储，为后续处理提供证据支持。
总的来说，智能交通应急指挥管理系统是一款非常实用和必要的软件系统。
它能够快速响应交通事故，并准确地掌握现场具体情况，为应急指挥员提供有力的决策支持。
同时，它也能够合理分配社会资源，提高应急事故处理的效率。
未来，我们还可以继续完善这个系统，使其更加智能化、高效化、自动化，为城市交通事故应急管理提供更好的支持。
面向物联网的智能交通系统设计智能交通系统设计——连接未来的物联网之桥随着科技的不断进步和社会的不断发展，智能交通系统已经成为了现代城市发展的重要组成部分。
物联网作为一种新兴的技术，为智能交通系统的发展提供了新的机遇和挑战。
本文将就面向物联网的智能交通系统设计进行探讨，旨在探索如何利用物联网技术构建更加高效、安全和可持续的交通系统。
一、物联网与智能交通系统的融合1.智能交通系统概述智能交通系统是应用先进技术和信息通信技术于交通领域，通过感知、分析和控制等手段，提供更加高效、安全和便利的交通服务的一种综合性系统。
2.物联网技术的特点物联网技术具有广泛的使用场景和范围，其主要特点包括感知与识别能力、信息的自动化处理和互联互通、实时性和动态性、智能化和自适应等。
3.物联网与智能交通系统的融合物联网技术为智能交通系统的发展提供了更加广阔的空间，通过物联网技术，智能交通系统可以实现交通拥堵的自动感知与识别、路况信息的实时监测与分析、交通信号灯的智能控制等。
二、面向物联网的智能交通系统设计原则1.信息感知与识别通过物联网的感知技术，智能交通系统可以实时感知和识别交通状况，包括交通流量、车辆位置、环境条件等。
同时，利用物联网技术收集的数据，可以进行交通状况分析和预测，进而提供更加准确的交通信息。
2.数据共享与交互物联网技术可以实现设备之间的互联互通，智能交通系统可以通过数据共享和交互，实现车辆与交通设施之间的信息交流和协同控制。
通过实时数据的共享，可以提高整个交通系统的运行效率和安全性。
3.智能化与自适应智能交通系统应该具备智能化和自适应的能力，通过物联网技术，系统可以根据当前的交通状况实时调整交通信号灯的控制策略，优化交通流动，缓解交通拥堵。
另外，智能交通系统还可以通过学习算法，对历史交通数据进行分析和挖掘，实现交通优化和智能调度。
4.安全保障与应急响应面向物联网的智能交通系统设计要考虑交通安全保障和应急响应的问题。
智能公路监测与交通安全应急预警技术研究交通安全一直是人们关心的焦点，而智能公路监测与交通安全应急预警技术的研究与应用则是近年来广受关注的领域。
本文将对该领域相关技术进行探讨。
一、智能公路监测技术智能公路监测技术是指借助物联网、云计算等技术手段，对公路交通情况进行实时监测、数据分析、预警预测及管理等一系列集成化智能化服务。
智能公路监测技术通过路面传感器、视频监控、智能交通信号灯、GPS 定位等多种技术手段，综合监测交通状况，对于交通拥堵、事故预警等方面给予多方位、多层级、多维度、多元化的实时监控。
在不断发展的智能交通领域中，智能公路监测技术将会成为不可或缺的一部分。
二、交通安全应急预警技术交通安全应急预警技术是指在发生交通事故等紧急情况时，借助信息技术手段，对驾驶员及时进行预警和提醒，从而保障人身、车辆及交通设施的安全。
交通安全应急预警技术主要包括智能车载系统、高架监测系统、航空监测系统等，可以通过大数据分析和实时监测等手段，快速判断危急情况，发出声光警报并向系统运营者发送提示信息，在第一时间为驾驶员提供紧急处置方案，保障驾驶员和交通安全。
交通安全应急预警技术的应用更是推进了安全的基础环境建设，提高了高速公路的管理水准，确保了人民生命财产安全，减少了不必要的人员损失和经济损失。
三、发展趋势当前，随着各地交通压力的加大，智能公路监测和交通安全应急预警技术的关键技术逐渐成熟，越来越多的智能公路监测和交通安全应急预警系统正在陆续推向市场。
同时，人工智能、物联网、云计算等新兴技术的快速发展，也为智能公路监测和交通安全应急预警技术的应用提供了有力支撑，未来该领域的发展势必更加迅速。
总之，智能公路监测和交通安全应急预警技术对于提高交通安全和服务水平有着重要作用。
在日益增长的汽车拥有量和出行需求下，各相关领域应积极探索技术与应用的合作模式、协同创新的切入点，使技术标准得到更全面的落地，让人类出行更加便捷，也更安全。
基于物联网的智能交通检测与应急管理系统上海博超联石智能科技有限公司晋胜国傅福林摘要：本文从物联网和智能交通建设的实际现状出发，在对交通事件智能检测分析和应急管理决策技术等关键技术研究的基础上，提出了基于物联网的交通智能检测与应急管理系统的技术架构及子系统平台设计思路，为新形势下城市智能交通与应急管理系统的理论研究提供了新思路、新技术、新方法，对于交通智能化和智慧城市建设都具有重要的实践意义。
关键词：物联网智能交通事件检测应急管理1 概述随着城市化进程不断深入，城市人口和车辆迅速增多，汽车保有量逐年增长，道路拥挤、交通不畅、环境污染、事故频发，因此，开展智能交通系统理论研究和技术创新，对于解决城市交通安全、交通堵塞及环境污染等问题，最大限度地满足老百姓交通出行需要，提高人民群众生活质量显得十分迫切。
研究发现，通过技术手段实现对交通事件进行智能检测，并对检查到的各种数据参数进行有效管理，可以有效地缩短事件发现、响应和清除所花费的时间，大大提高事件的处理效率。
越快对事件进行处理，就越能减少交通事件所造成的人员伤亡和财产损失；越能改善与事件有关的当事人、事件的处理人以及相关道路使用者的安全性；越能有效地使用各种应急资源，提高管理部门的工作效率。
智能化的交通事件管理不仅可以减少事件所持续的时间、缩短事件所造成的延误、降低偶发性交通拥堵的程度，从而有效地避免二次事件的发生；而且可以通过发布内容更丰富的出行者信息来节省驾驶人员的运行费用，从而更高效灵活地使用人力和道路设施。
因此，研究新形势下基于物联网的智能交通事件自动检测与应急管理的新技术、新思路、新方法，不仅可以提升道路交通管理的智能化水平，促进道路交通的应急救援管理工作上一个新台阶，而且具有显著的经济效益和社会效益。
2 关键技术2.1 车牌识别技术车牌识别算法采用高度模块化的设计，按照车牌识别过程所包含的环节进行划分，一个环节对应一个相对独立的模块，这些模块既相互独立又相互联系，它们共同作用实现对车牌的准确识别。
一般包括：车辆的检测和跟踪：主要是对视频流进行图像分析，根据图像中车辆的位置，实现对其中的车辆进行跟踪，当车辆在最佳位置时，抓拍车辆的特写图片。
而对车辆的跟踪是为了更好地克服来自外界的各种干扰，使识别的结果更加合理。
车牌的定位：车牌定位对后续环节显得十分重要，因此它是车牌识别的基础，车牌定位的准确性直接影响到整体系统的性能。
本系统引进的车牌定位算法是一种完全基于学习的、多种特征融合的新算法，由于它摒弃了传统的算法思路，因此特别适用于各种复杂的场景以及拍摄角度。
车牌的矫正和精确定位：考虑到受现场安装条件的影响，摄像机的安装角度会受到一定的限制，抓拍到的车牌会出现一定程度的倾斜。
需要对车牌图像进行矫正处理，以提高车牌图像的质量，也是为后续对车牌进行切分和识别做准备工作。
我们采用通过精心设计的图像快速处理滤波器，对图像中车牌的整体信息进行快速处理，不仅可以避免因局部噪声所带来的影响，而且通过在算法中对多个中间结果进行比较分析，实现对车牌的精确定位，以减少非车牌区域所造成的影响。
车牌的切分：车牌的切分是根据车牌上文字的颜色、灰度、边缘分布等一系列特征来设计切分算法。
该算法不仅可以有效抑制车牌周围其它噪声的影响，而且可以容忍车牌有一定程度的倾斜，特别是针对车牌图像噪声较大的应用，比如移动式稽查车牌识别，这一算法更具有明显的优势。
车牌的识别：为了更有效地提高字符识别的正确率，本系统设计了多个识别模型，多个识别模型相结合形成一种层次化的字符识别算法。
同时，为了尽可能地保留图像信息，在对字符进行识别之前，先使用一些智能算法对字符图像做一些预处理，一方面可以提高图像的质量，同时也可以保证相似字符更好区分，提高字符的识别率。
车牌识别结果的决策：所谓识别结果的决策，就是根据车牌的历史记录，当一辆车经过视野时，对识别到的结果进行智能化的比较分析，并作出决策。
这种比较分析决策可以通过计算观测帧数，判断识别结果、轨迹、速度等的稳定性，估算平均可信度、相似度等几方面进行综合评价，最后决定是继续跟踪该车、输出识别结果还是拒绝该结果。
这种方法不同于传统的基于单幅图像的识别算法，它综合利用了所有帧的信息，减少了偶然性，大大提高了识别率，使识别结果更加正确、可靠。
车牌的跟踪：车牌跟踪基于各种历史信息数据库以及运动模型和更新模型实现的。
历史信息数据库中记录了车辆行驶过程中每一帧所包含的该车车牌的位置信息、外观信息、识别结果、可信度等信息。
运动模型、更新模型由于具有一定的容错能力，因此可以保证那些短时间被遮挡或者瞬间比较模糊的车牌仍能够被正确地跟踪和预测，并在最终只输出一个识别结果。
下图1为车牌识别的工作流程图：图1 智能交通车牌识别工作流程图2.2 交通事件应急管理与决策技术一般地，交通事件应急管理是指借助计算机技术、通信技术等现代最新技术，根据交通事件应急指挥流程，来建立一套智能交通应急管理决策系统，以实现人、制度、机械和技术等各种资源的有机整合和相互协调，通过有效地减少交通事件的碰撞程度、持续时间等指标，来提高相关人员（如：事件受害者、司乘人员、事件响应者等）的安全水平。
通过该系统还可以缩短发现和查证一起事件所需的时间，通过适当响应，即可实现提高事件操作效率，保障事件安全程度，最终安全清除事件现场的目标。
概括地，智能交通应急管理决策系统应涵盖以下几个基本流程：首先是对事件进行检测，然后是对事件进行辨识，针对不同的事件作出决策，提出应急方案，并立即实施方案，同时发布事件信息，最后还要对实施效果进行评估，评估结果存放到应急管理知识库中。
智能交通应急管理决策系统主要流程如下图2所示：图2 智能交通应急管理决策系统事件检测：智能交通检测技术需要解决高检测率事件检测算法的高灵敏度与高误报率的矛盾，检测率、误报率与平均检测时间之间的矛盾。
检测的准确率与所采用的自动检测算法有着密切的关系。
因此，要提高检测的准确率，除了提高硬件检测精度外，关键要对检测算法进行创新设计。
事件检测算法的设计十分重要，它不仅关系到能否最大限度地发挥监控系统硬件部分的作用，特别是对事故的处理也显得非常地重要。
比如：事故发生后所需的快速检测，事故发生后采取交通控制措施，对事故进行快速处理，以防止二次事故的发生，有效降低事故带来的损失等，都和事件检测算法设计有着直接的关系。
下图3为智能交通事件检测的关键流程：图3 智能交通事件检测流程事件辨识：一旦事件检测模块检测到已发生或将发生的交通事件后，系统会将与此事件相关的原始信息、事件发生地的环境信息、四周的交通信息进行汇总，进入到事件分析模块，进行事件辨识（包括过滤、比对分析等）。
实际上系统在内部，一方面会根据事件的类型、事件的严重程度、导致事件发生的原因等因素来进行事件辨识，更进一步，它还会通过对事件所导致的瓶颈处通行能力的下降程度、事件可能造成的阻塞及其扩散程度等几个方面做出分析和预测，为接下来的应急决策提供基本的依据。
考虑到事件检测模块会有一定的误报率，而且事件检测所提供的与事件有关的属性数据可能很不全面，因此，事件辨识的过程首先是对事件进行确认的过程，也即是首先要对事件的有无进行判断。
然后才是借助预先设计好的各种模型和预案包括数学算法来对事件进行归类并分析，最终得到与事件的有关特征信息、事件的严重程度、事件影响指数等一些重要参数。
当然，要是当检测模块所提供的与事件有关的数据不够完善或者是有残缺时，系统内部会应用数据挖掘和数据融合等技术算法对与事件有关的属性数据进行更进一步的处理。
应急决策：决策分析是交通事件应急管理的难点，它一方面要负责生成救援方案，同时还要负责通知相关救援部门派遣救援资源。
决策模块利用检测模块所采集到的信息，通过具体的决策算法和优化算法生成包括车道控制、匝道控制等救援策略。
在生成这些策略时，不仅要考虑相关交通路网的通行能力和各交通路段通行能力之间的匹配情况以及各交通路段预测的行驶时间，还应考虑生成相关救援部门实施事故救援的具体过程。
决策分析的好坏对于应急决策的效果有直接的影响，因此，在设计交通事件的决策分析算法时，不仅要考虑从事件分析模块所得到与交通事件的有关信息，还要来自辅助决策和资源维护两个外部模块的信息。
辅助决策模块主要涉及GIS、气象、环境等几个方面的内容，可以为决策分析提供所需的地理、环境、气象预测等方面的信息；资源维护模块可以提供有关应急资源的配置和补给等方面的信息，这些信息对于决策方案的制定以及执行过程都有着直接的影响。
此外，交通事件的历史信息和应急预案也都是系统在进行决策分析时的有效依据。
交通事件应急预案一般包括事发路段的如何进行交通管理、如何对出救资源种类进行选择、如何选择出救资源点、如何合理配置应急资源、如何保证救援路径最优，此外，还要考虑对事发路段上游流入交通如何进行迂回诱导和控制、如何紧急管理事发路段的关联平面道路以及如何发布信息等方面的预案。
决策实施与信息发布：决策实施即是应急决策的执行，它包括交通事件救援行动的全过程。
其有效性主要取决于两个方面：一是交通事件的发展趋势，一是可供调度的用于救援的资源状态。
在应急救援过程中，需要应急指挥人员不断从系统中实时获得事件的最新状态和事件的发展趋势，并据此作出处置决策，这些处置决策以指令的形式通过系统下达给有关行动部门，行动部门收到指令后立即组织应急救援人员实施救援和处置，并负责随时通过系统将指令的执行结果（是否正常完成以及不能完成的原因等）反馈给回传给指挥中心的应急指挥人员，以帮助指挥人员作出下一步的决策。
指挥人员发布的指令一般包括：指令编号（系统生成）、指令发布人、发布指令的时间、行动部门、行动人员、行动内容（任务）、协助部门、协助人员等内容。
指令的执行结果需要按照指令编号、任务完成情况（是否完成了指令预定的任务）、结果的描述、完成时间等的字段记录保存到系统数据库，系统根据执行结果记录可提供事后分析，便于进行经验的总结或事后责任的追查。
除了通过系统反馈指令的执行结果外，行动部门还需通过系统将反馈事件发展的及时状态报告，也即是将事件发展的最新状态信息通报给平级的有关部门，或者上报给上级的领导部门。
按照事件发展的不同阶段，状态报告一般分为三类：初报即首次报告（一份）、续报即进程报告（可能多份）、中报即结案报告（一份）。
报告的内容除了要记录报告人、时间、事件状态、事件性质外，还有一项重要内容是对事件的发展趋势要进行预测描述。
智能交通决策实施与应急救援流程如图4所示。
图4 智能交决策实施与应急救援流程图效果评估：交通事件处理结束后，应对整个事件处理的效果进行评估。
效果评估可以通过从系统中调出从事件开始到处理结束整个过程中的记录。
若要对整个交通事件的处理过程进行总结和回顾，只需让系统按照时间顺序(升序)来显示这些过程记录；若要对行动部门在该事件处理过程中的表现进行评价，可以让系统按行动部门进行分类显示。
