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基于大数据的智能交通管理系统设计与实现智能交通管理系统是基于大数据技术的一种创新应用系统。
随着城市化进程的加快和车辆保有量的持续增长，我国的交通问题日益凸显。
尤其是城市交通拥堵、交通事故和环境污染等问题对人们的生活质量和城市发展产生了严重影响。
为了解决这些问题，智能交通管理系统应运而生。
一、系统架构及关键技术智能交通管理系统基于大数据技术，其核心是数据的采集、分析和应用。
具体而言，系统架构主要包含以下几个部分：数据采集子系统、数据处理子系统、数据应用子系统和用户界面子系统。
数据采集子系统通过智能设备（如传感器、摄像头等）和车载终端设备对交通数据进行实时采集。
例如，通过传感器可以获取车辆的数量、速度、车道占用情况等信息；而通过摄像头则可以获取车辆的行驶轨迹、车牌号等详细信息。
数据处理子系统通过处理采集到的大量交通数据，实现交通状态的实时监测、交通事件的自动检测和交通数据的分析等功能。
在数据处理过程中，可以使用大数据分析算法和机器学习算法，实现车辆行为识别、交通流预测等重要功能。
数据应用子系统通过将处理后的数据应用于智能交通管理的相关决策，如信号控制优化、路况导航等，以提高交通效率和减少交通拥堵。
此外，还可以结合其他城市管理系统，如公共安全管理系统、环境监测系统等，实现跨领域的数据共享和协同。
用户界面子系统为用户提供友好的交互界面，使其可以方便地使用系统功能，并及时获取交通信息。
例如，通过Web应用或移动应用，用户可以查看实时交通流量、路况状况、事故警示等信息，以便做出相应的出行决策。
在实现智能交通管理系统时，可以借助以下关键技术：大数据存储与管理技术、大数据计算与分析技术、智能感知与识别技术和区块链技术等。
二、系统功能及优势智能交通管理系统具备多种功能，主要包括实时交通监测、交通流优化、事故预警和出行推荐等方面。
实时交通监测功能呈现了交通网络的运行状态，包括拥堵程度、交通流量、车速等信息。
通过实时监测数据，系统可以检测拥堵现象，并对交通信号进行实时优化以缓解交通拥堵。
基于大数据技术的智能交通管理系统设计 随着社会的不断发展和进步，人们的生活质量也得到了很大的提高，而交通管制系统的发展和变化也随之而来。传统的交通管理方式已经不能满足现代社会的需求，因此大数据技术开始被广泛应用在交通管理领域中，基于大数据技术的智能交通管理系统应运而生。本文将从以下几个方面介绍基于大数据技术的智能交通管理系统设计。
一、概述 随着社会经济的不断发展，人口数量也在不断增长，交通拥堵、交通事故等问题也随之而来。因此，如何有效地管理交通成为了一个重要的问题。大数据技术的出现让交通管理工作变得更加高效和智能，特别是在交通预测、交通规划、交通优化等方面，大数据技术发挥了巨大的作用。为了实现更加有序、高效的交通运输和方便更多市民出行，研发基于大数据技术的智能交通管理系统是当前迫切需要解决的问题。
二、基于大数据技术的智能交通管理系统设计 基于大数据技术的智能交通管理系统包括以下几个方面： 1.数据采集 数据采集是智能交通管理系统的重要组成部分。数据来源包括监测设备、GPS定位设备、智能手机等。监测设备主要是交通摄像机，主要用于获取交通流量、车速等数据。GPS定位设备主要是获取车辆实时追踪及其驾驶行为的数据。智能手机主要是获取行人的实时位置和信息。这些数据采集设备可以轻松实现数据的高精度、高准确度和实时性。
2.数据处理 大量的交通数据将会被采集、存储和处理。在数据处理阶段，需要先对采集的数据进行清理和筛选，去除无用数据，然后对数据进行分类，以便后期的分析和使用。数据处理过程可以通过MapReduce、NoSQL等大数据处理技术来实现，如Hadoop等。
3.数据分析 数据分析是智能交通管理系统的核心部分，它主要解决交通拥堵、车辆停车问题等，以用以制定最优的交通规划和路径优化方法。数据分析的过程中可以通过各种算法模型来实现，如聚类分析、回归分析、神经网络等方法，以实现最优的方法和方案。
4.交通模型 交通模型是基于大数据技术的智能交通管理系统中的一个核心部分，主要用于预测交通状况、优化路网和交通规划等，以提高交通的运行效率和交通管理的质量。交通模型是依据在特定区域内的交通形势、车流量和路面条件等，对整个交通网络进行建模分析的一种方法。
基于大数据的智能城市交通管理系统设计一、引言随着城市化进程的加速和交通出行需求的不断增长，城市交通管理问题日益突出。
为了提高城市交通系统的效率和安全性，基于大数据的智能城市交通管理系统成为解决方案之一。
本文将详细介绍基于大数据的智能城市交通管理系统的设计。
二、背景分析城市交通拥堵、交通事故频发等问题严重影响着城市的可持续发展和居民的出行体验。
传统的城市交通管理方式已经无法满足日益增长的出行需求，因此需要智能化的解决方案。
三、系统架构设计1. 数据采集和处理首先，需要收集城市交通相关的大数据，包括交通流量、道路状况、交通事故等信息。
可以利用传感器、摄像头等设备采集数据，并通过云平台进行实时传输和处理。
2. 数据存储和管理收集到的大数据需要进行存储和管理，使用高效的数据库管理系统，如关系型数据库或分布式数据库。
同时，还需要对数据进行清洗和去重的处理，以确保数据的准确性和完整性。
3. 数据分析和挖掘通过对存储的大数据进行分析和挖掘，可以发现交通流量的周期性、交通事故的高发地点等规律。
可以利用数据挖掘算法，如聚类分析、关联规则挖掘等，来提取有价值的信息和知识。
4. 智能决策和优化基于数据分析得到的结果，可以制定智能化的交通管理决策，如优化交通信号灯的配时方案、调整道路通行方向等。
可以利用优化算法，如遗传算法、模拟退火算法等，来导出最优的决策方案。
四、关键技术和方法1. 大数据技术大数据技术是基于大规模数据处理和分析的基础，包括数据采集、存储、处理和分析等。
需要借助大数据平台和工具，如Hadoop、Spark等，来处理和分析大规模的交通数据。
2. 数据挖掘和机器学习数据挖掘和机器学习技术可以从大数据中发现隐藏的模式和规律，并用于交通管理系统的决策和优化。
需要利用各种数据挖掘算法和机器学习模型，如聚类分析、关联规则挖掘、决策树等。
3. 智能优化算法智能优化算法可以针对交通管理系统中的各类问题进行求解，如交通信号灯的配时方案、路径规划等。
基于大数据的智能交通管理与控制系统设计智能交通管理与控制系统是基于大数据技术的一种创新型交通管理系统。
随着人口增长和城市化进程的加速，交通拥堵和交通事故成为城市发展的难题。
智能交通管理与控制系统的设计可以帮助解决这些问题，优化交通流量，提高路网使用效率，减少交通事故的发生。
本文将介绍智能交通管理与控制系统的设计原理、功能和应用。
智能交通管理与控制系统设计的原理是基于大数据技术的交通数据分析，利用传感器、相机等设备收集和处理交通数据，并利用大数据分析算法进行交通流量预测、交通信号控制和交通路线规划等功能。
系统可以实时监测道路上的交通状况，通过分析数据来优化交通信号配时和道路规划，以提高交通效率和减少交通拥堵。
智能交通管理与控制系统的功能包括交通流量监测、交通信号控制、路线规划和交通事故预测等。
首先，交通流量监测功能通过传感器和相机等设备获取交通数据，实时监测道路上的交通状况，包括交通流量、车速等信息。
其次，交通信号控制功能通过大数据分析交通数据，优化交通信号配时，根据实际交通情况智能调整信号灯的时间，以减少交通堵塞和提高路网使用效率。
再次，路线规划功能基于大数据分析和交通状况预测，为驾驶员提供最佳的行车路线，避开拥堵路段，提高路线效率。
最后，交通事故预测功能通过大数据分析历史交通数据，利用机器学习算法预测交通事故的发生概率，提前采取措施避免交通事故的发生。
智能交通管理与控制系统的应用广泛，可以在城市交通管理、智能交通导航和公共交通等方面得到应用。
首先，在城市交通管理方面，系统可以通过实时监测交通状况和优化信号控制，减少城市交通拥堵问题，提高城市交通效率和居民出行体验。
其次，在智能交通导航方面，系统可以通过大数据分析和路线规划功能，为驾驶员提供最优的行车路线，帮助他们避开拥堵路段，提高行车效率。
此外，在公共交通方面，系统可以通过交通流量监测和交通信号控制，优化公共交通线路和车辆调度，提高公共交通系统的效率和服务质量。
基于大数据的智能城市交通管理解决方案第一章绪论 (3)1.1 研究背景与意义 (3)1.2 国内外研究现状 (3)1.3 研究内容与方法 (3)第二章智能城市交通管理概述 (4)2.1 智能城市交通管理概念 (4)2.2 智能城市交通管理的关键技术 (4)2.2.1 大数据分析技术 (4)2.2.2 物联网技术 (4)2.2.3 云计算技术 (4)2.2.4 人工智能技术 (5)2.3 智能城市交通管理的发展趋势 (5)2.3.1 交通系统智能化 (5)2.3.2 个性化出行服务 (5)2.3.3 跨界融合 (5)2.3.4 城市交通管理与服务一体化 (5)第三章大数据技术在智能交通管理中的应用 (5)3.1 大数据技术概述 (5)3.2 大数据技术在交通信息采集中的应用 (5)3.2.1 数据来源 (6)3.2.2 数据采集技术 (6)3.3 大数据技术在交通数据分析中的应用 (6)3.3.1 交通流量分析 (6)3.3.2 车辆行驶速度分析 (6)3.3.3 交通分析 (7)3.3.4 交通违法行为分析 (7)3.3.5 交通需求预测 (7)第四章城市交通数据采集与处理 (7)4.1 交通数据采集技术 (7)4.1.1 视频监控技术 (7)4.1.2 地磁传感器技术 (7)4.1.3 车载传感器技术 (7)4.1.4 移动通信技术 (7)4.2 交通数据处理方法 (8)4.2.1 数据预处理 (8)4.2.2 数据挖掘 (8)4.2.3 时空分析 (8)4.2.4 模型构建 (8)4.3 交通数据质量评估 (8)4.3.1 完整性评估 (8)4.3.2 准确性评估 (8)4.3.4 时效性评估 (9)第五章智能交通信号控制系统 (9)5.1 交通信号控制原理 (9)5.2 基于大数据的信号控制策略 (9)5.3 信号控制系统的优化与评价 (10)第六章智能交通诱导系统 (10)6.1 交通诱导系统概述 (10)6.2 基于大数据的交通诱导算法 (10)6.2.1 算法原理 (10)6.2.2 算法类型 (11)6.3 交通诱导系统的实施与效果评估 (11)6.3.1 实施步骤 (11)6.3.2 效果评估 (11)第七章智能公共交通系统 (12)7.1 公共交通系统概述 (12)7.2 基于大数据的公共交通优化策略 (12)7.2.1 数据采集与处理 (12)7.2.2 线路优化 (12)7.2.3 调度优化 (12)7.2.4 服务质量提升 (12)7.3 公共交通系统的实施与评价 (12)7.3.1 实施步骤 (12)7.3.2 评价方法 (13)第八章智能停车管理系统 (13)8.1 停车管理系统概述 (13)8.2 基于大数据的停车管理策略 (13)8.3 停车管理系统的实施与评价 (14)第九章智能交通管理政策与法规 (14)9.1 交通管理政策概述 (14)9.2 基于大数据的交通管理政策制定 (15)9.2.1 大数据的内涵与应用 (15)9.2.2 基于大数据的交通管理政策制定流程 (15)9.2.3 基于大数据的交通管理政策特点 (15)9.3 交通管理法规的实施与监管 (15)9.3.1 交通管理法规的实施 (15)9.3.2 交通管理法规的监管 (16)第十章智能城市交通管理案例分析 (16)10.1 案例一：某城市交通大数据应用实践 (16)10.1.1 背景介绍 (16)10.1.2 应用实践 (16)10.2 案例二：某城市智能交通管理系统建设 (16)10.2.1 背景介绍 (16)10.2.2 建设内容 (17)10.3 案例三：某城市智能公共交通系统优化 (17)10.3.1 背景介绍 (17)10.3.2 优化措施 (17)10.3.3 优化成果 (17)第一章绪论1.1 研究背景与意义城市化进程的加快，城市交通问题日益突出，交通拥堵、频发、环境污染等问题给城市居民的生活带来了极大的困扰。
基于大数据的智能交通管理系统设计与实现随着城市化进程的不断加快，交通拥堵问题日益严重，对城市交通管理提出了更高的要求。
为了解决这一问题，越来越多的城市开始采用基于大数据的智能交通管理系统。
本文将探讨基于大数据的智能交通管理系统的设计与实现。
大数据的应用已经渗透到各行各业，交通领域也不例外。
传统的交通管理方法往往需要凭借人工经验进行决策，容易出现信息不准确、反应迟钝等问题。
而基于大数据的智能交通管理系统能够利用交通数据实时监控和分析，提供更准确、快速的交通管理决策。
首先，设计一个基于大数据的智能交通管理系统需要建立一个完善的数据采集平台。
通过各种传感器、摄像头等设备收集交通数据，并将其传输到中心服务器进行存储和分析。
这些数据包括交通流量、车速、道路状况等，能够提供全面的交通信息。
其次，系统需要建立交通数据分析模型。
通过对采集到的数据进行处理和分析，可以得到各个路段的交通状况、拥堵情况等信息。
这些数据能够为交通管理决策提供科学依据。
同时，利用数据挖掘和机器学习算法，可以预测交通流量的变化趋势，进而优化交通信号控制，提高交通效率。
另外，系统需要建立实时监控与调度平台。
通过将交通数据与地理信息系统（GIS）相结合，实时监控交通状况，并利用智能算法进行路况预测。
当发现拥堵状况时，系统能够实时调度交通信号，实现交通流的平衡和优化。
此外，系统还能够根据特定需求，为紧急救援车辆提供优先通行策略，提高救援效率。
为了更好地服务用户，系统还需要提供交通信息查询和推送功能。
通过移动应用等渠道，用户可以随时查询路况、建议出行方案等信息。
同时，系统还能够根据用户的出行需求，提供个性化的交通推荐策略，减少用户出行时间和成本。
在系统实现过程中，还需要考虑数据隐私与安全保护。
交通数据属于敏感信息，需要采取有效的安全措施，保护用户的隐私。
同时，系统应具备防止黑客攻击和数据泄露的能力，确保交通数据的安全性和完整性。
总之，基于大数据的智能交通管理系统设计与实现，是解决城市交通拥堵问题的重要手段。
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。
智能交通管控平台1 概述经济飞速发展和居民收入水平的稳定增加，使得交通运输的需求激增。
交通运输的增长突出表现了两个方面，一个是交通运输量的大幅度增加，另外就是社会及居民机动车保有量的飞速增长。
现今的交通问题已成为世界问题，通过交通信息化来解决城市交通问题也逐渐成为趋势。
在此背景下，推出基于大数据技术的新一代智能交通管控平台。
以贯彻交警信息化、执法规范化、和谐警民关系为出发点，以“掌握现状、找出规律、科学诱导、有效指挥”的总体指导思想，研发先进的、智慧的道路交通管理与指挥调度系统。
以KGIS+电子地理信息系统为基础的调度平台。
在KGIS+平台上综合集成道路交通监控系统、电子警察/高清卡口系统、交通信号控制系统、交通信息采集与诱导系统、交通设备与设施管理系统以及交通管理信息系统等业务系统。
通过对各个子系统的集成，达到提高道路利用率，科学调度交通警力，提高对交通突发事件的快速反应能力。
通过平台可实现统一指挥调度和重大事件应急处置，可实现对下属交警大队指挥中心、事件现场和路面值勤民警的扁平化指挥调度。
系统在集成各类控制子系统的基础上，加强对日常交通流的监视、检测、控制、协调、调度、疏导、诱导，建立闭环控制指挥模式，形成包括信息收集、审核调度与指挥部署、交通控制与信息发布为基础的三级指挥方式，实现对交通的宏观调控、指挥调度，对突发事件起到快速反应、快速作战指挥的目标，有效解决道路交通问题，降低突发事件对道路正常秩序的影响。
2 平台架构交通集成指挥中心是各个智能交通子系统的上位系统集中部署的场所，交警的主要工作都在指挥中心展开，便于各个系统之间的协调工作。
在指挥中心，工作人员可以方便的得到前端设备采集的各种交通信息，经统一分析处理，指挥人员发出指挥调度命令并在前端设备执行，完成各种事件的处理过程。
交通集成指挥中心是各个智能交通子系统的上位系统集中部署的场所，交警的主要工作都在指挥中心展开，便于各个系统之间的协调工作。
基于大数据的智能交通管理系统设计一、背景介绍随着城市化进程的加速和人口、车辆规模的不断增长，交通拥堵问题也日益突出，交通安全问题随之产生。
为了应对这些问题，智能交通管理系统被广泛提出和研究。
其中，基于大数据的智能交通管理系统可以充分利用海量的交通数据，对交通状态做出准确判断，实现对交通的有效管控和应急响应。
二、系统架构设计基于大数据的智能交通管理系统的架构设计，需要考虑数据采集、数据存储、数据处理和应用展示四个方面。
1.数据采集为了获取有效的原始数据，需要在交通要素之间布设各种传感器。
常见的交通传感器有监控摄像头、地磁传感器、车载感应器等。
这些传感器获取的数据包括车辆位置、速度、行驶轨迹等信息。
此外，还可以通过司机手机、支付软件等手段获取用户乘车、停车、付款等信息。
2.数据存储大数据技术的应用需要有存储系统支持。
交通数据存储系统需要同时满足高可靠性、高并发性、高扩展性和低成本等特点。
常用的交通数据存储系统包括Hadoop、NoSQL、Elasticsearch等。
3.数据处理采集到的大量数据需要进行分析和挖掘，以实现交通状态监测、预测和调度等功能。
数据处理的流程主要包括数据清洗、特征提取、数据建模及预测等步骤。
4.应用展示智能交通管理系统最终的目的是为了提高交通的效率和安全性。
为了更好地支持运营管理，需要提供一系列应用服务，包括个人出行建议、路况预测、交通状况展示、应急响应等功能。
三、系统技术应用基于大数据的智能交通管理系统具有广泛的应用场景。
下面分别介绍几个重要的应用场景。
1.交通状况监测通过对多源数据的分析，系统可以实时掌握整个路段、整个区域的交通状况。
同时，通过数据分析中的异常检测，对交通事故、道路拥堵等问题进行预警和处理。
2.交通状态预测与调度通过分析历史数据和实时数据，系统可以预测未来的交通状态，并利用预测结果来进行智能调度。
比如，在预测到公共交通客流激增的情况下，扩大公交车辆发车频率或增派车辆。
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。 （2）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 （3）通过突发事件的录像，提高处置突发事件的能力。 （4）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。 （5）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。 （6）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。 （7）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。 （8）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。
3、 主要内容
3.1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B/S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（28181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PGIS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3.1 平台系统研发设计路线图 智能交通管控指挥平台
区间测速固定测速卡口系统视频监控电子警察车载平台机动车缉查布控系统六合一平台PGIS支队用户大队用户设备层移动测速交通事件检测
总队用户基础服务数据跨网安全接入交通管理地理信息系统交通管理信息数据仓库PKI/PMI应用层比对报警设备在线监控交通路况监测车辆轨迹分析执法服务站应用综合统计分析重点车辆监管交通违法管理视频图像大数据存储数据分级传输和共享
区间测速套牌车检测
图3.2 系统整体框架图 3.2项目研发重点
1） 系统UI WEB交互设计 平台系统开发采用Silverlight富客户端技术。微软Silverlight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(RIA,Rich Interface Application)的网络交互程序。因为Silverlight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Web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3.3 系统WEB端UI 人机界面 2） 平台系统数据库系统设计 系统数据库采用oracle 11g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Client/Server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。 3） 系统平台数据通讯设计 软件系统的数据通讯采用ICE中间件及MQ队列中间件相结合的方式。在设计架构的时候使用ICE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(java、php、.net、python)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。ICE支持分布式的部署管理、消息中间件及网格计算等，可用C++、Java及c#等进行分布式的交互计算。MQ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API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。 4） 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ArcGIS系统集成技术开发。作为宏观显示监测设备的GIS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。 5） 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LED诱导屏上显示相关预警信息，可提示过往车辆改道行驶等。 6） 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Silverlight+WCF的技术实现B/S架构的双工通信技术，为了保证数据的及时存储，采用Rabbit MQ插件用来缓冲存储传输至后台的大量数据。 7） 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。 8） 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。
3.3项目关键技术 1） 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3D建模技术，将目前市场上主要的车型建立特定的3D模型，对抓拍到的车辆信息，通过算法和3D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。 2） 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3.4 区间预警示意图 3） 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
