大數據交通行業

㈠ 大數據在智慧交通中起了哪些作用

大數據用於智能交通的積極意義
第一，大數據的虛擬性可以解決跨越行政區域的限制。交通大數據的虛擬性，有利於其信息跨越區域管理，只要多方共同遵照相關的信息共享原則，就能在已有的行政區域下解決跨域管理問題。
第二，大數據具有信息集成優勢和組合效率。大數據有助於建立綜合性立體的交通信息體系，通過將不同范圍、不同區域、不同領域的「數據倉庫」加以綜合，構建公共交通信息集成利用模式，發揮整體**通功能，這樣才能發現新價值，帶來新機會。例如氣象、交通、保險部門的數據結合起來，可高效率地研究交通領域防災減災;IC卡數據結合抽樣調查，能更快捷、更精確測得城市交通流分布狀況。
第三，大數據的智能性能較好的配置交通資源。通過對大數據的分析處理，可以輔助交通管理制定出較好的統籌與協調解決方案。一方面減少各個交通部門運營的人力和物力，另一方面可有些提升道理交通資源的合理利用。如根據大數據結果確定多模式地面公交網路高效配置和客流組織方案，多層次地面公交主幹網路綠波通行控制以及交通信號自適應控制。
第四，大數據的快速性和可預測性能提升交通預測的水平。在對各個部門的數據進行准確提煉和構建合適的交通預測模型後，可以有效模擬交通未來運行狀態，驗證技術方案的可行性。而在實時交通預測領域，大數據的快速信息處理能力，對於車輛碰撞、車輛換道、駕駛員行為狀態檢測等實時預測也有非常高的可靠性。
第五，提高交通運行效率。大數據技術能促進提高交通運營效率、道路網的通行能力、設施效率和調控交通需求分析。交通的改善所涉及工程量較大，而大數據的大體積特性有助於解決這種困境。
大數據的實時性，使處於靜態閑置的數據被處理和需要利用時，即可被智能化利用，使交通運行的更加合理。大數據技術具有較高預測能力，可降低誤報和漏報的概率，隨時針對交通的動態性給予實時監控。因此，在駕駛者無法預知交通的擁堵可能性時，大數據亦可幫助用戶預先了解。
第六，提高交通安全水平。主動安全和應急救援系統的廣泛應用有效改善了交通安全狀況，而大數據技術的實時性和可預測性則有助於提高交通安全系統的數據處理能力。在駕駛員自動檢測方面，駕駛員疲勞視頻檢測、酒精檢測器等車載裝置將實時檢測駕車者是否處於警覺狀態，行為、身體與精神狀態是否正常。同時，聯合路邊探測器檢查車輛運行軌跡，大數據技術快速整合各個感測器數據，構建安全模型後綜合分析車輛行駛安全性，從而可以有效降低交通事故的可能性。在應急救援方面，大數據以其快速的反應時間和綜合的決策模型，為應急決策指揮提供輔助，提高應急救援能力，減少人員傷亡和財產損失。
第七，提供環境監測方式。大數據技術在減輕道路交通堵塞、降低汽車運輸對環境的影響等方面有重要的作用。通過建立區域交通排放的監測及預測模型，共享交通運行與環境數據，建立交通運行與環境數據共享試驗系統，大數據技術可有效分析交通對環境的影響。同時，分析歷史數據，大數據技術能提供降低交通延誤和減少排放的交通信號智能化控制的決策依據，建立低排放交通信號控制原型系統與車輛排放環境影響模擬系統。

㈡ 交通大數據是什麼

1、跟交通信息有關的所有數據整合到一起（比如車輛信息、地圖信息、人員信息、違規違章、記錄信息、酒駕等等），形成一個數據鏈，這樣的就是交通大數據。
2、大數據（bigdata），IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
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㈢ 城市交通大數據行業發展現狀剖析

城市交通大數據行業發展現狀剖析
人們在城市中生活每天產生大量的數據，有結構化的也有非結構化的，有一些與交通出行密切相關，而有一些又看似與交通出行沒有什麼關系，這些數據分布在不同的行政管理部門、互聯網公司或者傳統運營企業。舉個例子來說，隨著智慧城市建設熱潮，很多城市中已經布滿了感測設備(交叉口進口道地磁、電子警察、卡口等)，通過地磁可以採集到一定時間間隔交叉口進口道交通流量、速度以及佔有率；通過電子警察或卡口可以實時獲取經過卡口的車輛車牌號、通過時間以及地點車速，這些數據基本都匯聚在地方交警部門。互聯網公司通過為城市居民提供即時通信、導航以及共享服務，可以通過客戶終端定位實時獲取居民的位置。傳統運營企業范圍也很廣泛，包括了公交公司客運企業、計程車公司、通信運營商等，公交公司和客運企業匯聚了客流數據(IC卡、第三方支付以及零票)、車輛定位數據等，計程車公司匯聚了計程車定位數據、而通信運營商則可以匯聚客戶手機MAC地址。上述列舉的數據，都可以為城市交通規劃、政策制定、設計以及管理提供數據支持。後續筆者會結合自身十幾年的理論研究以及交通工程經驗，闡述每種數據未來的應用場景及潛在價值。
城市交通系統分析是一個復雜巨系統，尤其是在交通供需矛盾日益突出的當下，如何提高整個交通系統效率、提升居民出行品質是對每個交通管理者、研究者、工程師的挑戰。交通科學自誕生之日起，就與數據結下不解之緣，這是一門基於統計學的工程科學。
互聯網公司最早認識到了數據在交通領域的應用價值，也極大推動了雲計算、大數據等新一代信息技術在交通領域的應用。高德、滴滴擁堵排名、阿里城市大腦就是互聯網公司藉助自身的數據資源開展交通領域大數據應用的探索。
互聯網公司進軍傳統智能交通行業，一邊是互聯網公司頻頻發布基於大數據分析的各種報告，另一邊也開始產生了各種質疑的聲音。當前城市交通已經有一隻腳邁入了大數據時代，而另外一隻腳則需要傳統交通理論與移動互聯數據有效融合進行驅動。撥開當前交通大數據行業的繁華偽裝，我們以冷靜的眼光去審視，看到當前還存在很多問題，今天就略談一二：
第一、所謂的交通大數據基本還是針對單一數據源開展分析，分析精度有待進一步提高，應用場景有待進一步豐富。大部分的研究集中在基於車載GPS數據以及視頻數據提取車輛描述信息、交通流狀態信息，研究擁堵的表徵指標以及交警執法應用；
第二、城市交通感測設備布局並未從交通大數據的視角進行優化分析。城市智能交通系統規劃一個重要的任務就是研究城市交通採集設備布局方案，目前，較少有人從城市交通規劃與管理智庫頂層設計的高度，對檢測器的分布進行研究。此外，提高感測設備的適用性以及穩定性，也是有效提高當前數據質量的重要手段。
第三、城市交通大數據缺乏統一的數據標准。前面也論述了當前可以用於交通系統分析的數據，這些數據來源不同，要想未來能夠將上述數據利用起來，打破數據壁壘，形成城市交通數據池，就需要共同探討數據共享機制，並制定統一數據標准；此外，形成城市數據池後，城市交通數據治理將是一項復雜而艱巨的任務。
第四、大數據時代城市交通理論的創新面臨巨大挑戰。傳統的交通理論基本都是基於統計學，也就是基於樣本開展研究，而大數據時代的到來變革了交通理論數據來源，使得數據由抽樣變為了全樣，數據由有針對性的調查變為從大數據中抽取有用信息。因此，交通需求預測、交通通行能力分析、交通管控等基本理論將產生巨大變革，交通學者們應當既要仰望天空又要腳踏實地，在基礎領域研究中投入更多的精力，不應被當前的浮雲遮住望眼。
城市交通系統理論與大數據技術的融合發展任重而道遠，也期望與廣大交通工程師以及研究人員共同探討、共同進步。

㈣ 5G、大數據、人工智慧……看看現代交通的創新元素

新華社北京9月27日電 題：5G、大數據、人工智慧……看看現代交通的創新元素

推動交通運輸行業高質量發展，離不開 科技 創新的戰略支撐和科研攻關的持續推進。近些年來，5G、大數據、人工智慧等新興 科技 與交通運輸行業不斷「碰撞」出新的「火花」，在基礎設施、交通裝備、運輸服務等方面不斷突世遲滑破，為建設交通強國注入強大動能。

自助辦理登機牌僅需30秒，自助辦理行李托運僅需90秒，智慧安檢系統提高旅客過檢效率30%左右……作為中國民航首批18個「智慧型機場」示範項目之一，青島膠東國際機場中多種全流程自助設備為旅客帶來便捷、高效的出行。「從值機到登機，自助和刷臉幾乎可以解決所有問題。」 不少旅客由衷地感慨。

加快新型基礎設施建設，是以點帶面推動交通基礎設施數字轉型、智能升級的重要抓手。交通運輸部印發的《關於推動交通運輸領域新型基礎設施建設的指導意見》中明確提出，要以技術創新為驅動，以數字化、網路化、智能化為主線，以促進交通運輸提效能、擴功能、增動能為導向，推動交通基礎設施數字轉型、智能升級，建設便捷順暢、經濟高效、綠色集約、智能先進、安全可靠的交通運輸領域新型基礎設施。

上海建成全球綜合自動化程度最高的洋山港四期碼頭，浙江杭州藉助演算法自動控制火車站內 汽車 排隊模式……近年來，多地交通基礎設施在數字化、智能化方面頻現亮點。不少曾經只能在科幻電影里看到的景象，正一步步具象為人們生活中的熟悉場景。

拿起手機，點開高德地圖App，呼叫計程車，這已經是不少人逛街遊玩、 旅遊 出行的新模式。在北京、深圳、天津等數十座城市，基於高德打車數字化升級解決方案而進行的巡網融合項目已經落地，在滿足人們出行需求的同時，也降低了空駛率，增加了司機收入。高德地圖副總裁王桂馨表示，將用好技術、運營、服務能力，為廣大用戶提供更加優質、便旦彎捷、 科技 的出行服務，讓計程車企業、司機切實感受到「數字化紅利」。

鐵路作為我國重要的運輸方式，搭上 科技 快車，跑出「中國速度」。

2019年12月30日，世界首條智能高鐵——京張高鐵的首發車從北京北站緩緩駛出。這個「大傢伙」採用北斗衛星導航系統，即便時速350公里風馳電掣，也能實現自動駕駛。除此之外，到點自動開車、區間自動運行、到站自動停車、停車自動開門等功能也讓京張高鐵創造多個智能化之最。

「駕駛室里依然有司機，只是司機職能變了。」鐵科院機車車輛研究所研究員張波介紹，以往高鐵司機主要精力在駕駛上，而在智能高鐵上，司機的精力則側重搜臘於故障應急處置。這樣不僅能大幅降低司機的勞動強度，而且通過列車運行數據收集與測算，還能提高列車的節能指標和運行舒適度。

大數據、人工智慧為交通強國提供了新的發展思路。

2019年，我國取消省界收費站，大力推進ETC使用，但由於技術不完善，收費相關的爭議不斷。2020年，湖南高速、華為、拓維信息聯合推出了「AI收費稽核創新方案」，通過AI大數據分析，實現車輛路徑還原、以圖搜圖、車輛異常分析、數據挖掘等服務，快速識別偷逃費行為，並形成完整的偷逃費證據鏈。同時還能精準識別車輛特點，實時獲取車輛信息，並將這些信息上傳雲端。通過數據匯集、計算，完成了收費的網上閉環，精準打擊偷逃費行為。

人工智慧車牌識別提高停車場管理效率、利用演算法智能決定交通燈轉換時間、電子地圖全方位自動化作業讓定位更精準……大數據和人工智慧產品的出現使人們的工作和出行都更為方便，也為數字交通、智能交通提供 科技 賦能，助推交通運輸行業轉型升級。

科技 創新為交通行業的進步注入了力量和動能，不斷引領交通運輸行業高質量發展，為行業發展提供了無限的遐想空間。

㈤ 交通大數據分析會對智慧交通產生那些影響

隨著這些年我國城市化發展的加速，城市交通擁堵、交通污染日益嚴重，交通事故頻繁發生。眾所周知，智能交通成為改善城市交通的關鍵策略。因此，及時、准確獲取交通大數據並構建交通數據處理模型是建設智能交通的前提，而這一難題可以通過大數據技術得到解決。

交通行業現狀

我國智能交通發展始於上世紀90年代，在「十二五」規劃中，我國交通部進一步明確未來智能交通運輸的發展目標，例如，感知識別、網路傳輸、智能處理和數據挖掘等。在改善結構調整和城際溝通的支撐、引領雙重作用，成為城市交通最重要的發展領城。包括大數據等現代先進技術的應用，提高整個交通運輸系統的發展水平、質量和管理及服務水平，實現能力供給增加、安全保障性以及經濟、環保等的提高。而且，大數據的應用在地鐵網路化、大客流運營常態下愈發凸現其對地鐵安全、高效運行和乘客服務方面的重要價值。

我國新型城鎮化將需要形成城市群內部城市之間、城市內部的軌道交通系統，交通運輸環境進一步改善。包括大數據等現代先進技術的應用，目的在於提高整個交通運輸系統的發展水平、質量和管理及服務水平，實現能力供給增加、安全保障性以及經濟、環保等的提高。而且，大數據的應用在地鐵網路化、大客流運營常態下愈發凸現其對地鐵安全、高效運行和乘客服務方面的重要價值。

目前遇到的問題

1、海量數據

軌道交通系統每時每刻都在產生大量數據，來自故障維修系統、實時監控系統、項目實施進度系統、物資物料統計系統等，且數據增長速度越來越快，這些數據的價值在哪?該如何利用提升地鐵運營效率，確保項目交付的及時監控。

2.數據認知

大多數傳統系統，故障維修系統，實時監控系統，物資物料統計系統中，已有簡單的分析統計圖表，但數據格式比較單一，靈活性差，交互性低，管理者難以對數據有很好的認知。

3、管理決策

大數據運營在地鐵網路化、大客流運營常態下愈發凸現其對軌道交通安全、高效運行和乘客服務方面的重要作用，能迅速從底層數據中提取關鍵數據，以數據驅動運營方向，對決策提供科學支撐。

現在很多地方的交通大數據系統都用的BI平台，比如永洪科技，一般的大數據分析系統分為3個層次:

1、數據層以及建模層:整合交通行業各信息系統，打破信息孤島，實現數據共享。數據決策方面、銷售方面、運營方面關心的指標，建立不同分析主題集市。

2、業務層:梳理交通行業指標，將分析結果推送至展現層。

3、展現層：以豐富美觀的圖表展現方式，靈活多變的交互方式，將分析結果呈現給各角色管理人員。

基本上現在的大數據分析平台都可以做到以下幾個方面：

1、基於交通數據分析平台，決策層、管理層可能洞察軌交運行狀況。

2、應對軌交各系統數據量的迅速增長，基於明細數據，任意業務的計算及展現，可達到秒級響應。

3、運營和分析部門都能做部分自服務分析，以滿足實時探索分析需求。

4、能夠快速響應新的分析需求和變化，提高工作效率 。

㈥ 大數據在交通領域的應用

大數據在交通領域的應用可以改善城市交通擁堵情況、提高道路通行能力、降低交通事故發生率等，具體應用如下：

1. 交通流量預測：通過分析歷史車流量數據和實時車輛位置等信息，可以預測未來的交通流量，進而實現交通信號燈控制優化或者路況導航提示。

總之，大數據在交通領域的應用為城市交通運輸管理提供了更加准確、高效和科學的手段，從而有效解決了城市交通問題。

㈦ 大數據對交通行業有什麼作用

第一，為用戶提供服務內容越來越精準。有賴於基於大數據的交通路網動態分析，為用戶提供了出行的實時方案選擇。

第二，交通通行效率越來越高。這也有賴於各種各樣的互聯網感知器，對復雜天氣、事故、各種突發事件的實時分析，使得交通管理部門掌握了更多的交通狀況，及時做出反應。

第三，現場人工執法越來越少。有賴於基於大數據的行為分析，交通執法的事情都變成一個事後的非現場的執法。

第四，交通服務自動化程度越來越高。移動支付和各種自動化設備的應用，自助服務和無感服務普遍應用。

第五，交通主管部門的決策越來越科學。政府對重大政策的制定和推出越來越依賴於對交通行為的分析，最典型的就是廣州限外地牌照這件事情，專業機構通過數據分析發現廣州道路擁堵的症結。

㈧ 2020年交通大數據行業應用現狀

【導讀】可以說交通是國家經濟的命脈所在，而隨著大數據是的商用化普及，智能交通也得到了快速的發展，我們老百姓也可以享受到交通大數據帶來的福利，今天我們就來聊一下2020年交通大數據行業應用現狀如何?一起來看看吧!

作為人類行為的重要組成部分和重要條件之一，對大數據的感知是最為迫切的。近年來，我國的智能交通發展迅速，許多技術手段已達到國際領先水平。問題和困難,但是,非常突出,也從城市發展的角度,智能交通的潛在價值並沒有被有效的挖掘:知覺和交通信息的集合是有限的,大量的數據管理系統中存在的不能共享使用,有效的交通情況分析預測疲勞,公共交通信息服務難以滿足需求。雖然有不同的建築概念和投資在不同地區,整個智能交通的現狀特點是低效率和智能不足,這使得許多先進的技術和設備未能發揮應有的作用,還會導致大量的投資浪費。最重要的是在困難時期的損害較小的數據:管理理念和技術設備模擬時間只有在某種程度上,和關系資料庫管理系統的分析只能嚴格的特定關系,對於大規模數據,尤其是半結構化和非結構化數據。

雖然數字化已經基本實現，但是數字化和數字化並不是一回事。它只是提高了本地收集、存儲和應用的效率，但本質上沒有太大的改變。大數據時代的到來，必將為解決難題帶來巨大機遇。大數據必然要求我們改變小數據條件下的盲目和精確計算，但更好地面對困惑，把握宏觀形勢;大數據不可避免地要求我們關注的不是因果關系而是相關性，這使得處理大量的非結構化數據成為可能，促使我們將一切都數字化，最終實現方便高效的管理。

交通大數據行業的現狀是什麼?目前，大數據在交通中的應用主要有兩個方面。一方面，大數據感測器數據可以用來了解車輛的交通密度，合理的道路規劃可以包括單車道的路線規劃。另一方面，可以利用大量的實時數據實現信號量的實時調度，提高現有線路的運行能力。信號燈的科學布置是一項復雜的系統工程，需要利用大數據計算平台制定出更加合理的方案。科學信號系統將使現有道路的通行能力提高約30%。在美國，政府基於特定路段的交通事故信息增加了更多的交通信號燈，從而將事故發生率降低了50%以上。依託大數據實現機場航班起降，提高航班管理效率。航空公司可以利用大數據來增加乘客容量和降低運營成本。鐵路利用大數據有效安排客運和貨運列車，提高效率和降低成本。

以上就是小編今天給大家整理的關於「2020年交通大數據行業應用現狀」的相關內容，希望對大家有所幫助。總的來說，大數據的價值不可估量，未來發展前景也是非常可觀的，因此有興趣的小夥伴，盡早著手學習哦!