基于大数据的智慧枢纽交通信息服务系统框架研究

第6期（总第195期）2017年12月

CHINA MUNICIPAL ENGINEERING

Ｎｏ．６　（Ｓｅｒｉａｌ　Ｎｏ．１９５）

Ｄｅｃ．　２０１７

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基于大数据的智慧枢纽交通信息服务系统框架研究

王 庆 纲

[上海市政工程设计研究总院（集团）有限公司，上海 200092]

交通信息服务系统也称为先进的旅行者信息系统（ATIS，Advanced Traveler Information System）是智能交通系统的重要组成之一，是运用各种先进的通信技术、网络技术、计算机技术等向出行者提供所需的各种出行信息服务的系统。

随着我国社会经济的快速发展，人们对内和对外的日常交通出行日益频繁，大城市涌现出越来越多的交通枢纽，而这些交通枢纽也逐步突破以往简单、单一的建设模式，朝着综合性、立体化、集约化的方向发展。在此背景下，需要高质量的交通信息服务系统，以提高交通枢纽的集成化和智慧化水平，提升出行者的出行感受和满意度。1 国内外交通信息服务系统建设现状

日本从1990年开始交通信息服务系统（VICS，Vehicle Information and Communication System）的研究和建设，已覆盖东京等大城市及主要高速公路。自2002年VICS 中心可通过手机终端、掌上电脑、个人电脑、车载终端和电视接收器等多种途径提供交通拥堵、交通事故、道路施工、广域最优路径建议、天气状况及停车场信息等多样化的信息服务[1]。新加坡通过建设出行者信息服务系统，为

收稿日期：2017-08-21

作者简介：王庆纲（1978—），男，高级工程师，硕士，主要从事智能交通系统规划设计工作。

摘要：面对目前交通枢纽信息服务的现实问题，通过对枢纽交通数据组成进行分析，从服务对象、服务阶段、服务内容、服务方式等角度对枢纽交通信息服务需求进行系统研究。针对交通枢纽数据多源、海量、异构的特点，将大数据技术应用于智慧枢纽交通信息服务系统框架的构建中，显著提升交通枢纽信息服务的标准化、定制化和智慧化。关键词：智慧枢纽；交通信息服务；体系框架；大数据技术；需求分析

中图分类号：U49 文献标志码：a 文章编号：1004-4655（2017）06-0094-04

出行者提供准确实时的轨道交通、轻轨和公共汽车等公共交通服务信息。除了车辆的到达和离开时间，出行者可查询到任意起终地点间基于最少周转、最低票价或最快抵达的推荐交通路线和相应票价信息。

我国的交通信息服务系统建设以北京、上海为典型代表。

2006年，北京市交通委组织实施交通部公众出行信息服务系统示范工程建设，开通北京公众出行网（https://www.wendangku.net/doc/e012197935.html,），在整合交通行业信息资源的基础上，为公交乘客和自驾车出行者提供实时、动态和综合性的交通信息服务。2007年，在示范工程基础上开展北京市公众交通信息服务系统一期工程建设，为2008年奥运会提供公众交通信息服务奠定基础[2]。

2006年，上海率先建设市级交通综合信息平台，全面、实时整合和处理全市道路交通、公共交通、对外交通领域车流、客流、交通设施等基础信息资源。在此基础上，为保障2010年世博交通高效有序运行，建设和完善世博交通决策支持信息服务系统、世博交通网、世博交通指南、电台电视台、世博交通信息咨询服务热线、路侧可变信息标志、手机与车载导航、自助查询触摸屏等多种信息服务方式。为世博交通管理者、决策者及广大公众提供全面、实时、准确的世博交通信息服务，对世博交

DOI:10.3969/j.issn.1004-4655.2017.06.025

智慧城市基本构架及涉及的领域

天津”智慧城市”基本构架及涉及的领域 1 智慧城市的架构 智慧城市的架构可以分为三层：信息采集层、运作操控层、领导决策支持层。 1．1信息采集层 利用视频监控、RFID技术、各种传感技术、进行城市各种数据和事件的实时测量、采集、事件收集、数据抓取和识别。 1.2运作操控层 对采集到的数据和事件信息进行加工处理后，按照工作流程建模编排、事件信息处理，自动选择应对措施，通知相关负责人、进行工作流程处理、历史信息保留及查询、网络设备监控等。 1.3领导决策支持层 城市管理者可进行多部门仿真演习、信息查询与监控、工作流程进度可视化监控、历史数据分析、相关专家协同分析、进行城市管理流程优化；为城市的智能化管理和各种突发事件的处理提供数据支持与经验分析。 2 智慧城市的应用及内容 目前，智慧城市主要应用功能包括智能交通系统、智慧能源系统、智慧物流及建筑服务系统、城市指挥中心、智慧医疗、城市公共安全、城市环境管理、政府公共服务平台等八个方面。

2.1智能交通系统 通过道路收费系统、多功能智能交通卡系统、数字化交通智能信息管理系统等多种模式的数据整合，提供基于交通预测的智能交通灯控制、交通疏导、出行提示、应急事件处理管理平台；帮助进行城市路网优化分析；为城市规划决策提供支持。 2.2智慧能源系统 以物理清洁能源为目标，以我国的智能电网为基础，将现代先进的传感测量技术、通讯技术、信息技术、计算机技术和控制技术与清洁能源高度集成而形成的新型能源网。 它以充分满足用户对能源的需求和优化资源配置、确保能源供应的安全性、可靠性和经济性、满足环保约束、保证能源质量、适应能源市场化发展等为目的，实现对用户可靠、经济、清洁、互动的能源供应和增值服务。 2.3智慧物流及建筑服务系统 智慧物流利用RFID、BarCode、EDI、GNSS、GIS、GUID、现代网络技术和普适计算等技术，兼容国际国家标准，打造“现代大物流”公共服务平台，利用基于位置的物联网技术实现物流过程中物物之间信息交换、共享，对物流各环节进行实时跟踪和监控，实现物流全过程数字化、信息化、智能化、高效化，融合物流、信息流和资金流，调整物流结构，提升天津物流产业水平，降低物流成本，提供物流效率。“智慧物流”将从以下几个方面开展示范应用： 基于云计算的物流信息化公共服务平台；基于物联网的低成本人车货安全保障服务系统；基于物联网的货物配送信息采集系统；基于物流标准的可定制智能化物流集装箱；电子车牌电子驾照管理系统；基于RFID的仓储配送仓库管理系统；基于RFID的货物运输监控系统；智能闸口系统等。

城市交通大数据可视化框架及实现

城市交通大数据可视化框架及实现 随着智能交通在物联网、云计算、移动互联等领域的结合应 用和迅速发展，其发展模式已经从传统的信息不均衡、信息处理能力低效的系统发展成为真正的运用新技术的智能交通系统。智能交通系统是多个与交通有关的系统的综合应用，包括车路协同系统、公众出行便捷服务、车联网等，这些应用运用大数据技术、云计算技术、移动互联技术等为交通系统的智能化效率的提高提供重要的支持，不断提高智能交通系统的数据分析判断能力，以优化交通的运行管理，精准地掌握交通状况，给车辆和出行者带来更加智能化的服务。目前大数据技术已经应用在很多城市的智能交通领域，公众出行越来越离不开交通大数据分析带来的便利。 随着大数据技术的兴起，智能交通的发展也在飞速前进的阶段，交通大数据的总量已从TB级跃升为PB级并仍在不断攀升。但目前，在如何运用大数据技术有效处理分析这些日益剧增的交通大数据分析获取更有价值的信息的问题上，我国的智能交通发展仍然处于开始阶段。如何运用大数据技术，有效分析利用交通大数据，实现大数据的可视化，使其发挥出应有的价值，是现阶段智能交通发展的重要任务。 1数据可视化基本框架 1.1 数据可视化流程 科学可视化和信息可视化分别设计了可视化流程的参考体系结

构并被广泛应用于数据可视化系统中。可视分析学的基本流程则通过人机交互将自动和可视分析方法紧密结合。从数据到知识的转化方式有两种途径，交互的可视化方法和自动的数据挖掘方法。过程中用户即可以对可视化结果进行交互的修正，也可以调节参数以修正模型。 在相当多的应用场合，异构数据源需要在可视分析或自动分析方法之间被整合。因此，这个流程的第一步需要将数据预处理并转换，导出不同的表达，便于后续的分析，其他的预处理任务包括数据清洗、数据规范、数据归类和异构数据源集成。在任何一种可视化分析过程中，人都是最核心的要素。机器智能虽然在很多场合都比人的效率要高，但是机器只能承担替代一部分人所承担的工作，并不能够最终决策或对知识进行加工和使用。所以数据可视化的目的并不是替代人的判断和决策，而是为人所用，增强人的能力，提高人的效率。 1.2数据可视化流程中的核心要素数据可视化流程中的核心要 素包括 3 个方面。 1.2.1 数据表示与变换数据可视化的基础是数据表示和变换。为了允许有效的可视化、分析和记录，输入数据必须从原始状态变换到一种便于计算机处理的结构化数据表示形式。通常这些结构存在于数据本身，需要研究有效的数据提炼或简化方法以最大程度地保持信息和 知识的内涵及相应的上下文。

基于物联网的智慧城市交通系统架构

基于物联网的智慧城市交通系统架构 智慧城市交通系统主要是利用物联网中的先进的通信与信息技术，实现交通运输的实时高效的管理方法。尤其是随着我国的物联网技术的引进，使我国的智能交通系统中的服务模式与系统的构建发生了翻天覆地的变化。因此，面临的一项的关键的问题，是如何更好地实现网络的互联与互通。 标签：物联网；智能交通；架构 随着我国社会经济水平的快速发展，汽车工业中的能源的利用率很低、大气的环境污染现象很严重、道路安全问题也越来越严重，这些都为我国的经济发展，带来了一定程度的负面的影响。因此，构建一项顺畅又安全的交通系统具有重要的意义。随着近些年来社会经济的快速发展，人们的生活水平也快速的得到了提高，同时也对交通运输的质量，提出了更高的要求。智能交通作为促进未来交通发展的合理趋势，应该引起我国政府部门的高度重视。因此，我国要积极推动智能交通的系统建设，并且要及时组织相关部门采取一定的措施，给予政策上的支持，把智能交通作为一项促进未来的交通领域发展的重要的方向。 一、基于物联网的智能交通系统架构 （一）感知层 物联网的智能交通系统的感知层，主要负责准确的采集各种交通信息。尤其是各类交通信息的感知要通过网络和传感器来得以实现。传感器的采集过程，一定要完全经过无线传感器网络的完全传输，才能实现好数据的汇聚。 （二）应用层 应用层的主要功能，是对交通感知网络进行数据采集，并且要进一步对数据信息进行分析和应用，支持各种智能化的交通服务。应用层系统主要分为，政府应用系统、社会应用系统、各个企业之间的示范系统等等。其中，最为典型的应用系统，主要包括交通控制系统与动态控制系统。要想实现好智能无线传感器与电信网络传感器之间的融合，一定要把无线传感器网络连接到电信网络上。利用电信网络来进一步实现对无线传感器的网络中各项业务的监控与管理。 （三）业务平台 业务平台是促进电信网络的运行与管理，并且还要与无线网络传感器进行结合的业务实体，同时还要协调好电信网络中的其他实体，来完成好整个业务系统。管理平台作为实现电信网络对无线传感器网络的管理实体平台，主要目的是为了实现对业务平台的设备与网络进行管理。同时，为了保证电信网络更加可靠的运行，一定要在电信网络和无线交通传感器之间引入有效的控制机制。这项接入控制机制，指的是电信网络利用网关系统，对控制点进行有效的控制，为无线传感

RichData智慧城市行业大数据智能分析解决方案副本

R i c h D a t a智慧城市行业大数据智能分析解决 方案副本 文档编制序号：[KKIDT-LLE0828-LLETD298-POI08]

RichData智慧城市行业大数据智能分析解决方案 方案概述 智慧城市是新一代信息技术支撑、知识社会创新环境下的城市形态，智慧城市通过物联网、云计算等新一代信息技术以及微博、社交网络、Fab Lab、Living Lab、综合集成法等工具和方法的应用，实现全面透彻的感知、宽带泛在的互联、智能融合的应用以及以用户创新、开放创新、大众创新、协同创新为特征的可持续创新。伴随网络帝国的崛起、移动技术的融合发展以及创新的民主化进程，知识社会环境下的智慧城市是继数字城市之后信息化城市发展的高级形态。 “数据驱动世界、软件定义世界，自动化正在接管世界，建设智慧城市将是下一波浪潮和拉动IT世界的重要载体。”《大数据》一书作者涂子沛这样描述。大数据遍布智慧城市的各个方面，从政府决策与服务，到人们衣食住行的生活方式，再到城市的产业布局和规划等，都将实现智慧化、智能化，大数据为智慧城市提供智慧引擎。 近年来，相关业界的领先者们也多次预言，大数据将引发新的“智慧革命”：从海量、复杂、实时的大数据中可以发现知识、提升智能、创造价值。“智慧来自大数据”——城市管理利用大数据，才能获得突破性改善，诸多产业利用大数据，才能发现创新升级的机会点，进而获得先发优势。 大数据驱动下的智慧城市，关乎每个人的生活。结合智慧城市对信息的需求，大数据在智慧城市中的落脚点集中在为其各个领域提供强大的决策支持。智慧交通、智慧安防、智慧医疗……未来智慧城市的美好图景已经被勾勒出来。 方案架构 智慧城市大数据总体系统框架分为五层, 分别是数据层，存储层，计算层，模型层, 应用层。模型层是整个大数据的核心部分，为上层应用提供数据支撑。 智慧城市的本质是对数据的智慧处理，事实上，在任何一个行业中，都不会遇到智慧城市产业中这样跨部门、跨区域和跨类型的数据复杂度。而围绕智慧城市跨部门、跨产业数据整合和分析的大数据业务，引入彩讯大数据平台架构，实现对海量的交通数据、地理位置检测数据、环境数据、医疗数据、政务数据、教育数据、公安数据的实时、全面、系统的数据采集，存储、分析、挖掘，使我们生活的环境变得越来越具备“智慧”特征，我们也将能更“智慧”地利用信息，对世界和他人作出更加“智慧”的判断与回应。

2017年互联网+城市交通大数据应用现状及未来趋势

汇报内容A 城市交通的数据 B 大数据应用现状 C 未来展望

交通基础数据动态运行数据 车辆和人员行为数据 城市交通数据 检测设备交通基础设施 城市背 景数据 人口、土地开发、社会经济 气象、道路施工、大型活动 第五次综合调查交通调 查数据 运输经济调查

分类数据内容数据规模（以北京为例） 动态运行数据道路检测数据断面流量、速度、车型采集：2分钟，500万记录/天 车辆卫星定位数据 （出租车、公交车、长途客 车和部分货车） 经纬度、时间、方位角、车辆代码采集：60秒（将升为12秒） 6万辆出租车，15G，9000万记录/天 2万辆公交车，5G，3000万记录/天电子收费数据 （IC卡、ETC） 收费时间、位置、线路、额度公交IC卡：2500万记录/天，10G/天 ETC：300万记录/天 车辆识别数据 （视频、RFID） 检测位置和时间、车牌号 （车辆属性数据） 采集：2分钟 2G，500万记录/天（按检测点存储）交通事故数据事故位置、时间、类型 伪码移动信令数据信令发生位置、时间、活动类型北京移动：1800万样本，10亿条/天移动互联网众包数据触发时间、位置、用户高德：2013年12月6日，9G/天 抽样调查数据城市综合交通调查、运输经济专项 调查、出行方式意愿性调查第五次综合调查：共18项调查，其中：入户调查4万户约12万人（面对面） 城市背景数据土地利用、人口分布、气象 道路施工、交通事件 多张网、交错关联 交通基础数据人（从业人员）、车、路（道路网、 公交线路） 数据规模及特征

应用一：浮动车计算系统 由行驶车辆（出租汽车）作为样本，计算获得路段车速（拥堵水平） 北京：40000辆出租汽车，5分钟（20秒）计算一次 五环内路网覆盖率80%，精度86%以上 出租汽车GPS点实时路况

智慧城市的公共交通一卡通系统解决方案精选文档

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智慧城市的公共交通一卡通系统解决方案 来源：中国一卡通网作者：不详发布时间：2014-07-16 16:23:56?字体:[] 关键字： 摘要：本文将结合上海城市公共交通一卡系统的设计思想和发展规划从应用拓展的角度综合论述该系统的体系结构和应用发展趋势，力求探索一种比较合理的系统架构和业务模式，以供各城市在规划和建设交通一卡通系统时参考。 近年来，全国许多城市陆续建立了公共交通一卡通系统，如北京、上海、深圳、南京、大连等，极大地推进了城市信息化建设的进程。该系统的目标是以交通IC卡为主线，连接公交、地铁、出租等公共交通行业和水、电、煤、物业、超市等非公共交通行业，形成“一卡通用、一卡多用”的综合网络服务体系，最终实现“一卡在手，走遍全城”的梦想，并且能够解决长期困惑公共交通行业和部分非公共交通行业的自动收费问题。 使用公共交通一卡通系统，可以减少手持现金的流量，方便市民出行，同时也提高了营运单位的营运效率。市民持有一张交通卡可以在公共交通行业和部分非公共交通行业通用，乘坐常用的交通工具只需以卡代币，无需支付现金，换乘交通工具也不用换卡，同时市民还可以使用交通卡支付水、电、煤等日常生活费用以及超市、便利店等小额消费支出；营运单位通过开办一卡通业务大大减少了收费业务量，使收费过程自动化，节省了人力和物力，加速了资金的流动和周转。因为一卡通系统由统一的机构来管理，有助于对营运单位的监督，避免了逃税和漏税现象的出现，也有助于上层管理者了解各个营运单位的营运情况，从而更好地从宏观上对行业发展进行调控。

交通大数据的应用

交通大数据应用分析 大数据时代是在现代科学技术跨越式发展的过程中逐步衍生而来,大数据诞生以来,世界各国高度重视,积极探索数据的来源、安全等问题，并将其应用于智能交通、智慧政府、智能金融等各行各业各个领域。[1]在政策方面，我国相继出台了《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》、《促进大数据发展行动纲要》等文件，明确提出要全面推进大数据的发展与应用；在实践方面，2016年以智慧城市为代表的“互联网+交通”项目在在全国范围内遍地开花，有效提升了城市的智能化水平。交通大数据是“互联网+交通”发展的重要依据，其发展及应用在宏观层面能为综合交通运输体系的“规、设、建、管、运、养”等提供支撑；在微观层面能够指导优化区域交通组织，如：优化交通信号、交通诱导、路况融合、规范停车场管理等。[2] 一、“互联网+交通”发展形势分析 根据高德地图发布的《中国“互联网+交通”城市指数研究报告》，2016年“互联网+交通”领域中数据开放、资源共建、政务智能服务、智能出行、交通拥堵、绿色出行、交通大数据发展势头强劲，七大热点紧跟时代前沿，符合国家政策导向，且与社会大众的生活就业息息相关。[3]在新常态新形势之下，结合国家“创新、协调、绿色、开放和共享”五大发展理念，“互联网+交通”领域将重点发展绿色、便捷、安全、经济、高效的大容量公共交通，一是通过借助“互联网+交通”领域的前沿技术，模拟城市交通运行情况，采取有效的诱导与控制措施，引导居民出行方式，缓解城市交通拥堵，提高公众出行效率与出行舒适度；二是通过政府与企业建立合作协调与资源共享机制，借助“互联网+交通”领域先进技术，共同致力于提升城市道路交通管理水平，充分实现城市道路体系的高效率利用。[4]实践证明，交通大数据是“互联网+交通”发展的关键支撑，是“互联网+交通”科学决策的重要依据，是构建智能出行系统，缓解城市交通拥堵，实现绿色出行的基础，因此，在“互联网+交通”背景下，不仅要关注交通大数据的发展方向与发展形势，如何解决交通大数据的来源、安全、储存及使用效率，充分发挥交通大数据的价值更为关键。[5]

【智慧城市与智能交通中心】智能车载终端介绍

长安汽车智能仪表盘 安凯车辆远程控制监管平台 01 02 03 04 安凯纯电动新能源车电池模组 远程监控终端 安凯纯电动新能源车智能车载 大屏终端 智能交通研究中心自主研发的车联网智能终端外观精美、操作简单，除具有定位导航、影音娱乐、无线通信等主流终端基本功能与辅助驾驶、镜像互联、手机车辆自动诊断等智能化功能于一体外,还能以汽车为采集和传输节点，为交通部门提供实时、精确的交通数据，为车主提供交通信息，从而实现解决交通拥堵、减少能源耗费、实现政府高效管理及智能安全驾驶的目标。设备高清屏的显示、人性化的交互设计、多样化的网络连接方式，为用户提供视听丰富、出行轻松、操作便捷、驾驶安全的汽车生活。 系统集成集设备信息、故障诊断、视频监控、车身控制、实时定位等功能于一体，提供了整车与客户、机器与人之间的智能人性化沟通交互平台。 主要功能 应用案例 安凯项目构成图 监管平台 车载终端 简介

系统优势与特点 液晶屏及触摸面板 处理器 智能终端硬件模块★ 12英寸TFT液晶屏 ★分辨率达到1024*600 ★纵横比15:9 ★工作温度能够达到-20 ℃~70 ℃ ★亮度达到700cd/m2 屏技术触摸 技术 ★电容式触摸面板 ★ 10点触摸 ★眩光处理 ★工作温度：-20~70℃ 性能介绍 强悍的运算性能 是保障大屏功能和用户体验的基石 专用的车载处理器是可靠性的强力保证智慧的大脑 1、两路CAN 通讯接口。 2、4路视频输入。 3、电容式触摸屏。 4、SD卡接口。 5、usb接口。 6、音频功放 7、3G通讯模块8、GPS/北斗双模模块 9、光线感应器 10、蓝牙wifi通讯模块 11、360度全景拼接系统 12、AP模块 13、超大液晶屏幕（12-17英寸）

以群智感知技术为基础的智慧城市交通系统

以群智感知技术为基础的智慧城市交通系统 随着社会的不断进步，人们的生活水平不断提高，私家车进入了千家万户，加上城市的人口规模急剧加大，道路使用、交通管理等方面的问题，导致城市的交通状况越来越成为人们担忧的问题。交通拥堵不仅让人们的出行变得困难，降低人们的生活质量，同时也带来了严重的污染。 为了改善交通问题，各个城市都采取了不同的手段，如汽车限购限行、绿色出行等多种方式，起到了一定的作用，但是，对于在上班时间出行的人们而言，这些改善措施依然不够。当前，掌握当前的交通信息，为人们的出行创造条件，被认为是最可行的措施。人们获取信息主要借助交通广播、地图、打听等，这些方式收集的信息不够及时，且信息不全，难以满足各人群的需要，而且这种无规律性的信息也不能为管理人员提供可靠的决策依据。 城市道路交通中，基础设施的规划和建设以及调整需要经历相当长的时间，在此期间还会掺杂拆迁、封闭整修等，因此，道路的状况不但不会改善，还会更加混乱。现代化的计算机技术和通信手段应用到现在的交通系统中，实现交通的智慧化运作和调度。这种便捷高效、环保安全、可视可测的指挥交通成为交通管理曾的最佳选择。 当今，物联网在交通的管理中已经有了相应的应用，比如，ETC （不停车电子收费系统）等。但在管理城市的交通系统中还是相

当少的，系统间的数据处理速度也较低，数据共享度也较低。针对这些现实状况，群智感知的智慧城市交通系统（SUTS，Smart Urban Transport System ）应运而生。 一、群智感知的基本概念 所谓群智感知，是指将用户的收集、平板、GPS等各种移动设备当做最基本的感知元件，通过互联网的连接来完成它们之间的协作，完成感知信息和感知数据的分发和收集，从而最终使复杂的、大规模的感知任务得以实现。要达到群智感知的效果，就要充分利用“人多力量大”这一特点，将所有的用户都集结在一起，形成一种强大的力量，随时随地、密切联系人们的生活，将这种系统深入人们生活的各个方面、各个角落。此外，群智感知系统还有个特点，就是完成这些复杂的感知任务，并不需要专业的工作人员，普通的用户就能成为最坚实的力量，通过彼此间合理的合作实现群体的任务。 二、系统的模型智慧城市交通系统是由六大部分组成，信息感 知采集部分 （包括GPS卫星定位、智能手机、电脑等），信息甄别的汇总部分，数据的处理部分、数据应用部分、数据中心部分等。在应用部分，主要包括交通管理、车辆环境、道路设施等。 （一）信息采集部分 通过这一部分采集的数据，必须将数据高效地收集起来，而 且信息要据有整体性和实时性。未来了确保成本较低，可以用“弱联

大数据交通意义和发展趋势

大数据的意义和发展趋势 一：大数据之于智能交通意义重大 智能交通建设和运营的过程中，从视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS定位信息、RFID识别信息等每天产生的数据量可以达到PB 级别，并且是指数级的增长。虽然绝大部分数据是“沉睡的数据”，但按照相关规定，需要对数据进行有期限或无期限的保存，这无疑给用户在存储成本上带来压力，而通过监控摄像机前端智能技术和大数据分析技术的应用，很好地解决了行业用户的此类问题，给用户带来经济效益，同时也可以将工作人员从纷繁复杂的监控画面中解放出来。 大数据之于智能交通的意义，可以解决跨越行政区域的限制，实现数据信息的共享，在信息集成优势和组合效率上，有助于建立综合性立体的交通信息体系;另外在车辆安全、交通资源配置以及利用大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平都有极大的帮助。 第一，大数据的虚拟性可以解决跨越行政区域的限制。交通大数据的虚拟性，有利于其信息跨越区域管理，只要多方共同遵照相关的信息共享原则，就能在已有的行政区域下解决跨域管理问题。 第二，大数据具有信息集成优势和组合效率。大数据有助于建立综合性立体的交通信息体系，通过将不同范围、不同区域、不同领域的“数据仓库”加以综合，构建公共交通信息集成利用模式，发挥整体性交通功能，这样才能发现新价值，带来新机会。例如气象、交通、保险部门的数据结合起来，可高效率地研究交通领域防灾减灾；IC卡数据结合抽样调查，能更快捷、更精确测得城市交通流分布状况。 第三，大数据的智能性能较好的配置交通资源。通过对大数据的分析处理，可以辅助交通管理制定出较好的统筹与协调解决方案。一方面减少各个交通部门运营的人力和物力，另一方面可有些提升道理交通资源的合理利用。如根据大数据结果确定多模式地面公交网络高效配置和客流组织方案，多层次地面公交主干网络绿波通行控制以及交通信号自适应控制。 第四，大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平。在对各个部门的数据进行准确提炼和构建合适的交通预测模型后，可以有效模拟交通未来运行状态，验证技术方案的可行性。而在实时交通预测领域，大数据的快速信息处理能力，对于车辆碰撞、车辆换道、驾驶员行为状态检测等实时预测也有非常高的可靠性。 第五，提高交通运行效率。大数据技术能促进提高交通运营效率、道路网的通行能力、设施效率和调控交通需求分析。交通的改善所涉及工程量较大，而大数据的大体积特性有助

智慧交通大数据可视化管理平台建设方案

智慧交通大数据可视化管理平台建设方案 “智慧交通大数据可视化与虚拟仿真突发事件应对管理决策服务平台”是一个针对交通管控单位的综合型辅助管理决策服务平台和三维仿真突发事件应对系统，系统以实际的交通设备和运输能力分布为基础，运用虚拟现实技术、3DGIS技术、大数据可视化技术，搭建包含市政道路、城际高速路、铁路线、外环线核心区、航空、隧道施工、公路桥梁、车辆在内的全部大城市交通数据可视化三维仿真管理体系，并在完成三维虚拟城市和大城市数据融合的基础上，使人、航空、车、路和交通设备之间的关联以可视化方法展现，为完成实时、精确、安全、环保节能、高效可靠的大交通出示可视化的三维仿真突发事件应对解决方法。 交通大数据可视化紧急模拟仿真系统是运用虚拟现实技术搭建的三维交通模拟仿真服务平台，将包含大城市生态资源、社会资源、基础设施建设、人口数量、经济发展等在内的多种数据以可视化的方式有机结合，完成多部门、多种类数据结合和数据共享，进而为多种可视化运用和交通突发事件应对出示高效率的一站式服务平台，包含：应急指挥、城管执法、信息安全、生态环境保护、智能化交通、基础设施建设等行业展开管理决策适用，从而完成大交通智慧式管控和运作。 一、数据结合与数据共享 系统可结合不同种类、不同文件格式和不同管控部门的数据，并以可视化的方式展开集

中或归类显示信息，工作部门能够即时多方位地操控大城市综合性趋势。包含：市政工程、公安、交通、电力工程、商业服务等多行业数据，如：不同资源的遍布数据、统计分析数据、监控摄像头收集界面等等。 服务平台集成了自然地理空间数据系统、交通管控系统、突发事件应对系统，如：高速收费站、视频监控系统、交通数据信号操纵系统、交通流检验系统、交通数据采集系统、车辆导航定位系统等多种交通数据，并完成各业务流程系统数据的数据共享，能为交通应急指挥和管理决策出示综合型数据支撑。另外，系统支持融合各地道路、高速、路轨交通、港航、运输等制造行业部门现有系统资源，完成多部门数据的数据共享。 二、三维空间自然环境可视化模拟仿真 选用三维仿真技术搭建三维交通互联网，包含：航空、铁路、航运、长途大巴、高速路、道路、公路桥梁、隧道、地铁、轻轨、公交车、的士、停车场、轮渡、交通标识等多种交通系统设备，并能使人、车、路在特定的地区内以数据驱动器的方法展开动态性展现，进而搭建真实交通模拟仿真可视化自然环境，为完成绿色智慧交通和突发事件应对出示三维空间基础。

大数据在智慧城市建设中的应用案例

大数据在智慧城市建设中的应用案例

大数据在智慧城市建设中的应用案例 来源：数据观时间：2015-09-25 16:20:22 作者： 当前，全球范围内城市化进程不断推进。随着互联网和信息化的发展，在云平台、大数据和物联网等技术的支持下，率先在美国“智慧星球”概念下诞生的“智慧城市”，逐渐成为当今世界各国城市建设的发展趋势和选择。 一、国外案例 自21世纪初期，美国、英国、德国、荷兰、日本、新加坡、韩国等先一步开展了智慧城市的实践，诞生了许多经典案例。 1. 迪比克 美国第一个智慧城市，也是世界第一个智慧城市，它的特点是重视智能化建设。为了保持迪比克市宜居的优势，并且在商业上有更大发展，市政府与IBM 合作，计划利用物联网技术将城市的所有资源数字化并连接起来，含水、电、油、气、交通、公共服务等，进而通过监测、分析和整合各种数据智能化地响应市民的需求，并降低城市的能耗和成本。该市率先完成了水电资源的数据建设，给全市住户和商铺安装数控水电计量器，不仅记录资源使用量，还利用低流量传感器技术预防资源泄漏。仪器记录的数据会及时反映在综合监测平台上，以便进行分析、整合和公开展示。 2. 纽约 通过数据挖掘，有效预防了火灾。据统计，纽约大约有100万栋建筑物，平均每年约有3000栋会发生严重的火灾。纽约消防部门将可能导致房屋起火的因素细分为60个，诸如是否是贫穷、低收入家庭的住房，房屋建筑年代是否久远，建筑物是否有电梯等。除去危害性较小的小型独栋别墅或联排别墅，分析

人员通过特定算法，对城市中33万栋需要检验的建筑物单独进行打分，计算火灾危险指数，划分出重点监测和检查对象。目前数据监测项目扩大到2400余项， 诸如学校、图书馆等人口密集度高的场所也涵盖了。尽管公众对数据分析和防范措施的有效性之间的关系心存疑虑，但是火灾数量确实下降了。 3. 芝加哥 通过“路灯杆装上传感器”，进行城市数据挖掘。在人们的生活里，无处不在的传感器被应用在了芝加哥市的街边灯柱上。通过“灯柱传感器”，可以收集城市路面信息，检测环境数据，如空气质量、光照强度、噪音水平、温度、风速。芝加哥城市信息技术委员会提供的资料表明，“灯柱传感器”不会侵犯个人隐私，它只侦测信号，不记录移动设备的MAC和蓝牙地址。在今后几年“灯柱传感器”将分批安装，全面占领芝加哥市的大小街区，每台传感器设备初次采购和安装调试成本在215～425美元之间，运行后的年平均用电成本约为15美元。该项目得到了思科、英特尔、高通、斑马技术（Zebra Technologies）、摩托罗拉以及施耐德等公司的技术和资金支持。 4. 西雅图 利用数据节省电力能源。该市与微软和埃森哲（Accenture）合作了一个试 验项目，以减少该地区的能源使用。该项目收集并分析从市区建筑物管理系统中得来的众多数据集，通过预测分析，找出哪里可以减少能源使用，或者根本不需要使用能源。项目的目标是将该地区的电力消耗减少25%。 5. 伦敦 利用数据管理交通。在2012年奥运会期间，负责运行伦敦公共交通网络的 公共机构“伦敦运输（Transport for London）”，在使用者增加25%的情况下，

智慧交通综合管控平台建设方案 智慧交通大数据平台解决方案 智慧交通整体解决方案

智慧交通大数据平台建设方案智慧交通综合管控平台设计方案 1

目录 第1章、前言 (9) 第2章、总体设计 (10) 2.1、系统概述 (10) 2.2、系统设计原则 (12) 2.3、系统框架 (13) 第3章、交通大数据采集子系统 (18) 3.1、前端采集技术 (18) 3.2、数据共享和交换平台 (20) 3.3、框架支撑平台 (20) 3.3.1、基础网络服务平台 (21) 3.3.2、共享内存数据库 (27) 3.3.3、消息组件 (37) 3.3.4、日志管理 (40) 3.3.5、系统预警及系统告警与状态管理 (42) 3.3.6、一致性哈希分发 (43) 第4章、大数据资源整合存储子系统 (54) 4.1、基础交通数据 (54) 4.1.1、城市路网数据 (55) 4.1.2、公交线路数据 (101) 4.1.3、公交车辆数据 (103) 2

4.1.4、长途客运车数据 (104) 4.1.5、出租车数据 (107) 4.1.6、危化品车数据 (108) 4.1.7、共享单车数据 (109) 4.1.8、火车客运数据 (110) 4.1.9、民航客运数据 (113) 4.1.10、交通资产数据 (115) 4.1.11、出行需求数据 (116) 4.1.12、公路费用数据 (120) 4.1.13、气象数据 (121) 4.1.14、监控设备数据 (122) 4.1.15、追逃车辆数据 (123) 4.2、实时采集数据 (123) 4.3、实时计算数据 (123) 4.3.1、城市交通运行数据 (124) 4.3.2、公交车实时位置数据 (127) 4.3.3、公交（地铁）卡刷卡数据 (128) 4.3.4、长途客车实时数据 (129) 4.3.5、出租车实时数据 (129) 4.3.6、危化品车实时数据 (130) 4.3.7、共享单车实时数据 (131) 4.3.8、路口通行量 (132) 4.3.9、套牌嫌疑车数据 (132) 3

智慧城市中的大数据分析

智慧城市中的大数据分析 摘要：以物联网、云计算等新一代大数据技术为核心的智慧城市建设理念，是未来城市发展的全新模式。智慧城市一个重要职能就是采集、存储、分析、挖掘城市运行中所承载的大数据，具备全面感知和全面分析的能力，同时能够展示和扩展。智慧城市的建设，有利于解决城市发展问题，有利于提升城市信息管理水平。在智慧城市发展过程中必然产生大数据，因此需要通过处理大数据来体现智慧，其核心是智慧城市信息系统的大数据处理平台，其关键技术对于智慧城市的建设和运转起决定性作用，对提升城市服务、提高管理水平和城市的可持续发展具有重大的应用价值。 关键词：智慧城市；云计算；物联网；大数据；Hadoop 1.智慧城市简介 智慧城市就是运用互联网+、物联网、计算机网络、云计算等新一代信息技术手段，对城市运行系统海量数据的关键信息进行的采集、存?Α⒅悄艽?理和分析，对社会管理、政府管理及社会公共服务的各种需求做出智能化响应和智 能化决策支持，从而实现城市的智慧式管理和运行。智慧城市将改变人们传统的生产、生活方式和思想观念，将原有的粗放式模式改变为科学可持续发展的创新驱动和市场发展

模式，以满足城市的可持续发展，从而构建城市发展的全新城市形态。智慧城的关键特征有以下几点。 1.1全面感知 智慧城市中分布大量的感知终端，通过传感器网络，捕捉到人们的生活、生产及城市环境的多种数据。信息感知网络应覆盖城市的个个角落，能够大量采集不同形态、不同属性的各种数据。随着物联网技术的发展和应用，将为智慧城市提供更多的信息资源。 1.2深度互联 智慧城市的信息感知是以多种信息网络为基础的，城市中拥有快捷的互联通道，数据通过互联网、移动互联网和有线电视网等网络实现陕速互联，各个部门专用网络的加入，实现信息资源的一体化。智慧城市将大大增加信息的交互程度，将多个分散独立的小网连接成互联互通的大网络，使网络的价值大大提升，形成更强的驱动力。 1.3智能处理 智慧城市拥有海量级PB单位的信息数据，这些大数据是智慧城市得以正常运转、决策、控制、展示的基础，智慧城市要具有对所拥有的海量信息进行智能处理的能力，这要求通过大数据处理平台将收集到的数据进行效的集中存储和处理，并对数据进行分析，产生具有价值的信息，为自主进行判断和预测提供支持，从而实现智能决策。这一过程中

智慧城市的功能

数信系计科一班陈琳 智慧城市 “智慧城市”的理念把城市本身看成一个生态系统，城市中的市民、交通、能源、商业、通信、水资源构成了一个个子系统，这些子系统形成一个普遍联系、相互促进、彼此影响的整体。在过去的城市发展过程中，由于科技力量的不足，这些子系统之间的关系无法为城市发展提供整合的信息支持。而在未来，借助新一代的物联网、云计算、决策分析优化等信息技术，通过感知化、物联化、智能化的方式，可以将城市中的物理基础设施、信息基础设施、社会基础设施和商业基础设施连接起来，成为新一代的智慧化基础设施，使城市中各领域、各子系统之间的关系显现出来，就好像给城市装上网络神经系统，使之成为可以指挥决策、实时反应、协调运作的“系统之系统”。智慧的城市意味着在城市不同部门和系统之间实现信息共享和协同作业，更合理的利用资源、做出最好的城市发展和管理决策、及时预测和应对突发事件和灾害。如图1所示: 一、智慧城市的功能 1.1 基础业务 基础业务是智慧城市的基础功能和应用， 完成城市信息的实时获取，实施即时的城市管 理。通过城市网格化管理，实现城市管理信息 化、标准化、精细化和动态化，提高管理效率 并且改善市容市貌和维护城市安全。 （1）数字城管。将城区划分一定面积为单位的 网络状单元，应用物联网技术对违反市容规定 的行为等进行实时监控和精确管理，明确管理 责任人，实现分层、分级、全区域管理。 （2）平安城市。公安系统各级监控系统联网，整合安防监控系统、城市报警系统、电子警察系统等，构建城市安全的基础平台，为侦查犯罪与纠查违规行为提供及时充分的信息和分析支持。 1.2 行政业务 智慧城市的行政业务系统指构建综合电子政务平台、整合公共服务。将一系列行政事务进行整合和管理优化，主要系统功能有： （1）并联审批。实现市（区）级社区横向联系，政府建立跨各职能部门的数据标准及交换体系。实现各类行政业务的共享。通过信息透明公开，加强社会监管，实现“阳光式”权力运行。 （2）建立网上虚拟电子政务大厅。实现“一站式”市政服务，精简政务流程，不仅降低了行政成本，而且让市民和企事业单位足不出户完成行政审批和其他政府服务，树立服务性政府为民办事的形象。 这两个业务层次虽然是智慧城市的低级应用，但可以有效提高管理效率和降低行政成本。 1.3 智慧服务 智慧服务针对城市面临的具体问题提出智慧解决方案。 （1）智慧城市交通 智慧城市交通整合公共汽车系统、出租车系统、城市捷运系统（MRT）、城市轻轨系统（LRT）、城市高速路监控信息系统（EMAS）、车速信息系统（TrafficScan）、电子收费系统

智慧城市系列之智能交通系统(ITS)-新版

智慧城市系列 之 智能交通系统（ITS）

目录 第一章智能交通系统的发展 (1) 第一节ITS的基本概念 (1) 第二节ITS在美国 (1) 第三节ITS在日本 (5) 第四节ITS在欧洲 (8) 第五节ITS在中国 (10) 第六节ITS子系统概貌 (10) 第二章ITS体系结构 (13) 第一节什么是ITS体系结构 (13) 第二节ITS体系结构的构建方法 (14) 第三节美国的国家ITS体系结构 (17) 第四节中国国家ITS体系结构展望 (23) 第三章ITS的主要内容 (27) 第一节先进的出行者信息系统（ATIS） (28) 第二节先进的交通管理系统（ATMS） (36) WAN (45) 第三节先进的公共交通系统（APTS） (55) 第四节先进的车辆控制系统（A VCS） (64) 第四章ITS的主要设施 (70) 第一节ITS设施概述 (70) 第二节传感检测设施 (71) 第三节信息传输设施 (73) 第四节计算机硬件 (74) 第五节应用软件 (75) 第六节信息显示终端 (76)

第一章智能交通系统的发展 第一节ITS的基本概念 “智能交通系统”，简称ITS（Intelligent Transportation systems），是交通运输领域各种高科技技术系统的一个统称。凡是运用高新科学技术手段组成的、旨在改善交通状况、缓解交通问题的各种技术系统，都可称为ITS。相关的高新技术主要包括信息技术、计算机技术、自动控制技术、通讯技术等。改善交通状况主要是指提高交通运输效率和提高汽车行驶性能；缓解交通问题主要是指减少交通事故和降低交通对环境的污染。 ITS这一国际性术语于1994年被正式认定。在此之前，美国称这类技术或相关研究项目为“智能车辆道路系统（IVHS）”（Intelligent Vehicle Highway System）；日本将这类技术称为UTMS、VICS等；欧盟则称之为“道路交通信息技术（RTI）”。国际标准化组织（ISO）为ITS设立的专项叫ISO/TC-204，使用的术语是“TICS（交通运输信息与控制系统）”。 第二节ITS在美国 美国在60年代末就已研究开发电子导行系统ERGS（Electronic Route Guidance System）。后来，美国发现欧盟、日本都在致力于研究应用高新技术改善道路交通状况的课题；又考虑到在冷战结束后美国的许多军用高科技成果可转向民用，故中断了相关研究。1989年，由联邦运输部向国会提出了一个研发运用高科技成果改善道路交通的长达30年的战略计划，定名为IVHS，并投资300多亿美元组织全国政府部门、高等院校、研究机构、产业界（包括众多咨询公司）投入这项研究。

大数据在交通方面的应用2018答案

大数据在交通方面的应用（97分） 1.根据周琦老师所讲，高德交通信息服务覆盖（）多个城市以及全国高速路网。（单选题3分） A.一百一十 B.一百 C.九十 D.八十 2.根据周琦老师所讲，高德实时统计用户近（）行驶里程数据与用户数，一旦发现异常则报警。（单选题3分） A.5分钟 B.10分钟 C.15分钟 D.20分钟 3.根据周琦老师所讲，高德交通信息服务覆盖全国主干道路及其它（）以上。（单选题3分） A.90% B.70% C.50% D.30% 4.根据周琦老师所讲，高德交通日均采集数十亿定位请求，系统处理月均（）公里驾驶里程覆盖。（单选题3分） A.50亿 B.80亿 C.100亿 D.150亿 5.根据周琦老师所讲，以下哪项不属于数据挖掘的内容？（单选题3分） A.补充与完善路网属性 B.多维分析统计用户出行规律 C.建立道路拥堵概率与拥堵趋势变化模型 D.高德地图导航有躲避拥堵功能 6.根据周琦老师所讲，高德交通信息服务覆盖全国高速（）以上。（单选题3分） A.90% B.70% C.60% D.50% 7.根据周琦老师所讲，高德2014年被（）全资收购了。（单选题3分） A.百度 B.阿里巴巴 C.腾讯 D.搜狐 8.根据周琦老师所讲，高德早在（）就开始投入资源来做全国交通信息的采集和发布。（单选题3分） A.2002年 B.2004年 C.2005年 D.2007年 9.根据周琦老师所讲，高德交通报告针对全国（）个城市交通状态进行挖掘分析。（单选题3分） A.21 B.25 C.30 D.38

10.根据周琦老师所讲，大数据加速道路网络快速更新，高德（）完成全国10万公里15万处更新。（单选题3分） A.2006年 B.2008年 C.2010年 D.2014年 11.根据周琦老师所讲，高德地图有哪些功能？（多选题8分） A.交通路况实时播报 B.智能计算到达目的地所需的时间 C.避堵路线方案规划 D.为用户搜索地点 12.根据周琦老师所讲，高德现在的数据来源主要是（）。（多选题8分） A.公众数据 B.行业数据 C.政府数据 D.国外数据 13.根据周琦老师所讲，对大数据的管理和使用包括哪些方面？（多选题8分） A.大数据的存储 B.大数据的应用 C.大数据的运营 D.大数据的挖掘 14.根据周琦老师所讲，大数据在交通方面可以有哪些应用？（多选题8分） A.出行轨迹选择 B.旅行时间计算 C.数据挖掘 D.多样化展现 15.根据周琦老师所讲，以下哪些属于数据挖掘的内容？（多选题8分） A.补充与完善路网属性 B.多维分析统计用户出行规律 C.建立道路拥堵概率与拥堵趋势变化模型 D.高德地图导航有躲避拥堵功能 16.根据周琦老师所讲，高德地图使用大数据能进行小路的识别。（判断题3分） 正确错误 17.根据周琦老师所讲，高德地图使用大数据能进行新路的识别。（判断题3分） 正确错误

大数据对智能交通的意义

随着我国汽车保有量在近年来急剧增加，交通拥堵、交通污染日益严重，交通事故频繁发生，这些都成为了各大城市亟待解决的交通管理问题。智能交通成为改善城市交通的关键所在。为此，及时、准确获取交通数据并构建交通数据处理模型是建设智能交通的前提，而这一难题可以通过大数据技术得到解决。 智能交通需求与大数据契合 智能交通整体框架主要包括物理感知层、软件应用平台及分析预测及优化管理的应用。其中物理感知层主要是对交通状况和交通数据的感知采集；软件应用平台是将各感知终端的信息进行整合、转换处理，以支撑分析预警与优化管理的应用系统建设；分析预测及优化管理应用主要包括交通规划、交通监控、智能诱导、智能停车等应用系统。 系统利用先进的视频监控、智能识别和信息技术手段，增加可管理空间、时间和范围，不断提升管理广度、深度和精细度。整个系统由信息综合应用平台、信号控制系统、视频监控系统、智能卡口系统、电子警察系统、信息采集系统、信息发布系统等组成。以达到四方面的目标：提高通行能力、减少交通事故、打击违章事件、出行信息服务。 在各城市建设智慧交通的过程中，将产生越来越多的视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS定位信息、RFID识别信息等数据，每天产生的数据量可以达到PB级别，并且呈现指数级增长。 大数据用于智能交通的积极意义 第一，大数据的虚拟性可以解决跨越行政区域的限制。交通大数据的虚拟性，有利于其信息跨越区域管理，只要多方共同遵照相关的信息共享原则，就能在已有的行政区域下解决跨域管理问题。 第二，大数据具有信息集成优势和组合效率。大数据有助于建立综合性立体的交通信息体系，通过将不同范围、不同区域、不同领域的“数据仓库”加以综合，构建公共交通信息集成利用模式，发挥整体性交通功能，这样才能发现新价值，带来新机会。例如气象、交通、保险部门的数据结合起来，可高效率地研究交通领域防灾减灾;IC卡数据结合抽样调查，能更快捷、更精确测得城市交通流分布状况。 第三，大数据的智能性能较好的配置交通资源。通过对大数据的分析处理，可以辅助交通管理制定出较好的统筹与协调解决方案。一方面减少各个交通部门运营的人力和物力，另一方面可有些提升道理交通资源的合理利用。如根据大数据结果确定多模式地面公交网络高效配置和客流组织方案，多层次地面公交主干网络绿波通行控制以及交通信号自适应控制。 第四，大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平。在对各个部门的数据进行准确提炼和构建合适的交通预测模型后，可以有效模拟交通未来运行状态，验证技术方案的可行性。而在实时交通预测领域，大数据的快速信息处理能力，对于车辆碰撞、车辆换道、驾驶员行为状态检测等实时预测也有非常高的可靠性。 第五，提高交通运行效率。大数据技术能促进提高交通运营效率、道路网的通行能力、设施效率和调控交通需求分析。交通的改善所涉及工程量较大，而大数据的大体积特性有助于解决这种困境。 大数据的实时性，使处于静态闲置的数据被处理和需要利用时，即可被智能化利用，使交通运行的更加合理。大数据技术具有较高预测能力，可降低误报和漏报的概率，随时针对交通的动态性给予实时监控。因此，在驾驶者无法预知交通的拥堵可能性时，大数据亦可帮助用户预先了解。 第六，提高交通安全水平。主动安全和应急救援系统的广泛应用有效改善了交通安全状况，而大数据技术的实时性和可预测性则有助于提高交通安全系统的数据处理能力。在驾驶员自动检测方面，驾驶员疲劳视频检测、酒精检测器等车载装置将实时检测驾车者是否处于警觉状态，行为、身体与精神状态是否正常。同时，联合路边探测器检查车辆运行轨迹，大数据技术快速整合各个传感器数据，构建安全模型后综合分析车辆行驶安全性，从而可以有效降低交通事故的可能性。在应急救援方面，大数据以其快速的反应时间和综合的决策模型，为应急决策指挥提供辅助，提高应急救援能力，减少人员伤亡和财产损失。 第七，提供环境监测方式。大数据技术在减轻道路交通堵塞、降低汽车运输对环境的影响等方面有重要的作用。通过建立区域交通排放的监测及预测模型，共享交通运行与环境数据，建立交通运行与环境数据共享试验系统，大数据技术可有效分析交通对环境的影响。同时，分析历史数据，大数据技术能提供降低交通延误和减少排放的交通信号智能化控制的决策依据，建立低排放交通信号控制原型系统与车辆排放环境影响仿真系统。 在当前大数据时代，数据充斥所带来的影响远远超出了企业领域，其不仅能带来商业价值，亦能产生社会价值。随着信息通讯技术的发展，交通运输从数据贫乏的困境转向数据丰富的环境，而面对众多的交通数据，如何从中根据用户需求提取有效数据成为关键所在。但是，大数据技术在智能交通应用领域同样面临着巨大挑战，包括隐私，数据处理硬件设施、数据不完备性、模型有效性等领域，这些都是我们未来继续需要探讨和解决的问题。