智能交通屬於大數據嗎

❶ 百度所說的「智慧交通」到底是什麼

網路所說的「智慧交通」用一句話來概括：用大數據來指揮道路運輸，實時調整信號燈，降低路線擁堵壓力。

2021年12月27日，網路Create 2021（網路AI開發者大會）在線上舉辦。網路創始人、董事長兼首席執行官李彥宏在演講中表示：智能交通將是影響未來10-40年的重大變革，可使5年之內中國一線城市將不再需要限購和限行，10年之內基本解決擁堵問題。他認為，智能交通可以解決三大問題：第一，減少90%道路安全事故。第二，系統解決擁堵問題。第三，自動駕駛和智能交通可以助力碳減排。

到底什麼是智慧交通呢？

智慧交通的這個定義其實就是和我們的這些快速發展的技術結合到一起，它把這些先進的技術用在我們的日常道路交通中，不管是小汽車的擁堵的治理，還是在公共交通運輸效率的提升，還是說老百姓的交通信息服務的感受，它是在應用在了我國交通領域裡面的各個方面，進而提升整體的這個運輸服務的效能。

智慧交通的具體設想是什麼呢？

我們的交通指揮中心是個龐大的資料庫，它就是這個智慧交通的「智慧大腦」，通過各個路口紅綠燈、詳盡的交通路線圖和360度無死角的電子眼，可以智能識別每一路口、每一輛車的具體位置和運行速度等，然後反饋給「智慧大腦」，「智慧大腦」通過數據分析，做出調整時下路口紅綠燈的時長和車輛通行方向的指示，盡可能達到高效快快速通行的目的，進而實現全時、全域、全量、精準計算的要求。

總的來說「智慧交通」就是交通系統的各個攝像頭可以實時准確地獲取交通狀況信息，你在某時某分處在某地，你要去往的方向，大數據都可以實時抓取周圍的路況信息，可以提供最優的出行方案。

❷ 互聯網+交通」 大數據時代下的智能交通

互聯網+交通」：大數據時代下的智能交通
早上十點，張先生准備從位於城南的公司出發去城北的咖啡廳見客戶。出發之前，他打開手機導航APP，選擇了一條車流量最少、交通狀況最好的出行線路。二十分鍾後，張先生順利抵達目的地。令他感到舒心的是，咖啡廳附近新建了停車場，以往他可是因為有急事卻找不到停車位吃了好幾次罰單。和客戶寒暄的過程中，張先生得知客戶這次沒開車，而是選擇了打車軟體，原本40元的車程，他只花了十幾元。
如今，越來越多的人和張先生一樣感受著智能交通帶來的便利。但是他們可能並不知道，經常遇到的攝像頭、電子卡口、電子警察等系統，它們在保障城市安全、維持交通秩序的同時，也在不斷產生大量數據信息，不僅能夠節約時間，也能大大提高交通工具和道路的使用效率，減少能耗。
在「互聯網+」背景下，智能交通大數據技術的應用，不僅將「先知」逐漸變成現實，更建立起車、路、人之間的網路，通過整合信息，最終為人（車內的人和關注車內人的人）提供服務，使得交通更加智能、精細和人性；對管理者而言則大大提高管理者獲取數據的能力，提高他們的決策能力和管理交通的能力。
一、「互聯網+交通」的表現形式
2015年3月5日，李克強總理在政府工作報告中首次提出「互聯網+」行動計劃。互聯網與傳統行業的融合發展將從全流程上改造傳統行業，從而產生新的業態。互聯網與交通的碰撞也形成了「線上資源合理分配、線下高效優質運行」的新格局。
早在2011年底，「互聯網＋交通」已初見端倪。鐵路推出了網路訂購火車票的新舉措，讓百姓利用電腦、手機，通過網路，足不出戶就能買到火車票；民航行動更快，很早就實現了網路訂票，現在通過大數據分析，通過手機APP可實現手機購票值機、查看航班動態等功能；而大力推進高速公路ETC聯網發展，則是公路方面推進網路化的措施。此外，人們平日出行開車也越來越離不開導航系統、打車軟體。
1． 事前預判
我們在生活中，總會有感覺到交通不方便的地方，如飛機晚點、延誤，超級大堵車……如此這些，已經成為我們生活中習以為常的事情。交通永遠不會有發展到最完美的時候，人類會不斷提出新的要求以改善舒適度。
以出行高峰時段的交通擁堵為例，智能交通能夠提高人們出行的計劃性，通過他人的出行數據，預備出行者可以提早知曉不久後的某時段交通預計的流量情況，以此妥善安排自身的出行。其次，智能交通可以提高出行的可靠性，即例如甲要從A地去B地，必經路線的堵車已經無法避免，提高出行可靠性就在於可以通過智能交通的技術手段，根據以往同一時段該路線的交通狀況，預估同樣出行方式下將可能多耗費的時間。再者，智能交通應用在汽車上的自動避讓和制動等功能還可以在一定程度上提高出行的安全性。
總而言之，以智能交通的技術手段提高信息採集強度及採集量，並提高其數據處理水平，繼而把所得信息通過各種不同渠道傳送給每個有需要的人，智能交通正在提高整個交通系統的應變性和個人出行的應變性。
幾年前，海康威視已經布局大數據和雲計算，並在武漢市成立了大數據和雲計算研發中心。目前，海康威視已推出了大數據的初步應用，主要在三個方面：人臉數據的大庫檢索、海量卡口數據的高效檢索分析和案事件數據的分析。
大數據的魅力在於我們可以從數據中找規律，它能使原來的「事後檢索」變成「事前預判」。海康威視大資料庫檢索，可以做到將犯罪分子人臉、作案車輛等特徵圖片放進視頻圖像庫里進行搜索比對，尋找犯罪嫌疑人的蹤跡。
例如，在南方某座特大城市，針對某系列案件，警方運用海康威視的大數據技術，通過大量信息的檢索、比對和分析，發現嫌疑人每次作案前均會到某個地方落腳的規律。當地警方提前在落腳點布防，成功抓獲了准備再次作案的嫌疑人。基於大數據的雲計算搜索，就像網路搜索關鍵詞一樣迅速找到想要的東西，不需要像從前一樣由多名警察一幀一幀盯著事發地點的監控錄像，尋找作案嫌疑人。
大數據還必須做到「秒級響應」，反應遲緩的話，大數據也就失去了價值。海康威視在多個城市的電子卡口系統中應用了大數據技術，在上百億條車輛記錄中快速搜索，幾秒鍾甚至零點幾秒鎖定結果。在此基礎上，可以更好地實現如套牌車輛研判、跟車關聯分析、違法多發時間和地點研判、交通流量分析和交通誘導等應用。
2． 調整更改
在傳統的規劃過程中，設計部門根據對現狀的判斷和經驗的積累，容易對交通項目進行個人意志和團隊意志的主觀操作，更有某些小型設計單位採用閉門造車的方式進行拿來主義的設計，這與規劃的本職形成嚴重對峙，更不符合互聯網+時代下對大數據應用的渴求。
對於城市管理者或是城市交通管理者、公路交通管理者，智能交通是幫助提高其管理的技術手段，大大提高管理者獲取數據的能力，提高他們的決策能力和管理交通的能力。
舉個最簡單的例子，道路的渠化由交通設計院規劃設計，然後施工建設。然而道路及其周邊區域的情況不是一成不變的。隨著城市的發展，道路起初的設計可能無法滿足市民的實際需求。比如城北新建了一個工業園區，那早高峰往北面上班的車會明顯增多，同時晚高峰從城北返城的車會增多。這時之前設計的道路顯然不足以滿足市民的需求，道路再次設計成潮汐車道或者是可變車道均可提升道路的通行能力，滿足市民的需求。但是二者如何選擇，抑或兩個方案一起實施，一直是困擾交通管理者的一件事情。這時，道路上安裝的電子警察、卡口和視頻檢測器所採集的過車信息和車流量數據就可以為道路的渠化提供有用的信息。
再舉個例子，城市交通中，大家最熟悉的是紅綠燈。有些城市的紅綠燈裝有信號控制系統，在所有道路資源都充分使用的條件下，紅綠燈的轉換頻率只能按時間分配，不可能讓路上的車輛變少，然而合理的紅綠燈配時可以讓道路的通行率大大提升。前端信號機配備有車檢板，支持地埋線圈的接入，同時也可以通過視頻檢測器，實現控制區域內車流量、佔有率、車速、排隊長度等交通參數的採集、處理和存儲。交通信號控制系統可根據前端獨立的車輛信息來直接調整對應信號燈的綠信比，也可根據區域整體的車流狀況對信號燈配時方案進行針對性的區域協調。同時這部分交通參數信息也可提供到其他相關聯的交通管理系統使用。比如通過大數據採集分析和交通模擬，進行區域的信號協調控制。
3.分析應用
對交通出行的大數據進行分析總結可以得出不同城市的相互聯系強度、城市流動人口的來源，指導城市對外交通建設；能夠分析出城市交通現象與重要事件之間的關系，有效預防下次突發事件造成的交通壓力；大數據能夠形象地反映居民的出行路徑、偏好，總結出居民的出行習慣從而為第三方服務平台提供參考，加快推進交通運輸由傳統產業向現代服務業轉型升級。
智能交通綜合管控平台存儲了大量的交通數據信息，如何有效充分地利用這些信息將非常重要。通過對平台存儲的數據進行智能研判分析，獲得一些潛在有價值的數據和信息，為交通管理、刑偵稽查提供重要的線索和數據信息。
比如案件刑偵分析時，某些車輛行駛軌跡可能會成為重要線索。平台行車軌跡分析功能可以輸入關注車輛號牌，選定關注的時間段，進行分析。分析結果會以列表的方式呈現在列表中按照時間先後順序顯示該車輛在此時間段內的所有過車信息。如果平台部署了電子地圖模塊。可在電子地圖模塊展現車輛行車軌跡分析結果展示，並在地圖按照車輛行駛的時間和空間順序，在地圖中描繪車輛行駛軌跡。
同時，目前機動車數量的激增，機動車車輛牌照無法憑借肉眼觀察直接判定車輛號牌真偽、套牌與否。出現部分車主為了逃避交通違法處罰，甚至進行其它不法活動時為了躲避刑偵緝查，而使用假牌和套牌的手段。智能交通綜合管控平台使用車牌識別技術，採集經過監測點車輛的信息，如車牌號碼、車身顏色、車輛類型、出現時間，根據創建的套牌分析模型，實時自動完成套牌嫌疑車輛的檢測和報警，可有效打擊使用套牌車輛的行為。
而在治安監控中，外來車輛初次入城信息將會成為外地車輛流竄作案的重要線索。可利用卡口、電子警察對車輛採集進行數據信息，可在指定時間段內，對首次經過指定路口的車輛進行查詢展示，此功能配合城市卡口包圍圈、城際卡口、電子警察採集的數據信息將發揮更大的作用。
現在在很多一二線城市，由於計程車在高峰時期供不應求，催生出了很多非法營運車輛。這些車輛雖然在一定程度內可以方便大眾的出行，但是由於其無監管部門，對於民眾的生命和財產有一定的安全隱患，而此類車輛很難從常規車輛中分辨出來。針對這類情況，可引入車輛積分制度，對符合積分細則的車輛進行積分，例如在本地案件多發地區的車輛進行高積分規則，每抓拍捕獲一次積3分，對相對涉案車輛較少地區的車輛，每次抓拍捕獲積1分。在研判中可按一定時段檢索分值排列靠前的車輛，納入視線，進行重點管控，並從中發現相關線索。積分細則可由相關部門的業務實際應用進行設定，積分細則後期可進行添加和修改，積分實行累加制，不設上限。同時可以對於重點監控區域，如學校、銀行、醫院、廣場、娛樂場所（廣場、KTV等），可以有針對性的對重點區域的卡口/路口某些時段內的車輛進行分析和觀察，分析出這些區域內頻繁出入的車輛、按照次數從高到低排行顯示車輛的詳細抓拍識別信息。對頻繁出入車輛進行關注，從而起到預警作用。
交通管理部門如何保證交通安全、交通秩序是一個重要的任務。在有限警力的條件下如何達到管理交通安全的目標，警力有的放矢的調動安排將非常重要。智能交通綜合管控平台對交通數據進行研判分析，可將違法多發地點按照違法次數從高到低的次序顯示排名靠前的違法多發地點，為交通管理部門的警力調動安排提供參考信息。為了在有限警力的條件下達到管理交通安全的目標，保證警力在最合適的時間出勤。智能交通綜合管控平台對交通數據時間特點進行分析研判，可將違法多發時段分析出來，並按照違法多發時段的違法次數排序，顯示違法多發時間段，為交通管理部門警力調度提供參考。
二、「互聯網+交通」在國內的應用
杭州市建立了「一個中心、三個系統」即交通指揮中心、交通管理信息系統、交通控制系統和交通工程類信息系統。杭州市交警支隊還實行了集中調度指揮和交通信息預報制度，在市區主幹路、主要交叉路口實行分級預警和干預機制，重點解決早晚高峰、節假日重要時段的路面交通問題。
各城市交管部門一直在探索優秀的勤務模式，以最少的警力、最小的行政成本，獲得最好的交通管理效果和最大的社會效益。杭州市通過改變交警的傳統路面巡邏執勤模式，通過交警支隊視頻作戰室、交警大隊分指揮室和交警中隊數字勤務室三級指揮系統的網路巡邏執勤模式，結合路邊重點巡邏，實施「上下聯動」機制，實現「桌面就是路面」，使科技應用直達基層民警，提升了交通管控效能，擴大了路面管理的覆蓋面，加大了路面管理的密度和力度，提高了應對交通擁堵、交通事故等交通突發事件的快速反應能力，減少了道路交通事故和交通違法行為，提高了道路通行能力，緩解了交通擁堵，確保了城市道路交通的安全、暢通、有序。
三、「互聯網+交通」的發展趨勢
首先，要大力發展綠色、便捷、高效、經濟的公共交通。通過智能交通技術手段提高公共交通系統的服務水平，引導城市居民出行方式的轉變。
其次，以智能交通技術提升道路交通管理水平，提高城市道路體系的綜合利用效率。
再次，優化區域交通組織，以先進的交通管理手段如先進的交通信號系統、交通誘導系統、交通違法自動考量系統，減少路口延誤、排隊等候，使得道路通暢、規范停車場管理等關鍵環節。
當前我國城市交通發展處於挑戰和機遇並存的關鍵歷史階段。一方面，隨著城鎮化、機動化的持續快速發展，城市交通擁堵加劇、污染嚴重、事故頻發，面臨嚴峻挑戰；另一方面，我國城市出在老城改造、新城建設的城市大發展時期，是實現生態城市、綠色交通的最佳時機，可以通過「互聯網+交通」的融合發展，通過智能交通實現我國城市綠色交通系統建設的跨越式發展。

❸ 智能交通中有哪些問題可以用大數據來解決

隨著時代的發展，人們已經不知不覺走進了信息化時代，在信息化時代大量的數據爆棚成了新時代的特徵。在這種特徵下人們依然追求生產生活質量的提高。對於發展智能交通使人們生活以及現實社會的需要，然而在智能交通的構建當中，大量的信息數據也給其增添了變化和難度，如何在大數據時代構建一個智能化、安全化、低成本、高效便捷化的智能交通系統成為了當今人們研究的課題。

就目前而言，國際上還沒有給予「大數據」一個明確的具有權威性的定義，但是其在本質上的認識各個國家基本相同。一些研究人士認為「大數據」是數量極大的一堆數據，其作用性非常強，並且其可以對其應用領域的大體上做出預測。還有一些研究人士認為，在大量信息數據技術處理應用當中，「大數據」是一項大的數據集合，並且該種集合不僅數據量大並且還非常復雜。但是無論怎樣大數據時代已經走來，我們必須接受並且要利用好其在各個領域的應用。因此在今天的智能交通領域，利用大數據技術已經成為了時代發展的必然，因為其可以給現代智能交通帶來諸多大的變化。

隨時網路信息技術以及相關配套技術的快速發展，使得當今時代在不知不覺中走進一個「大數據」時代階段。大數據時代已經來臨，對於城市交通來說既是機遇，也是挑戰，如何應對，如何利用，這是一個很大的課題。在傳統交通中，城市交通是中流砥柱，具有基礎性的作用。大數據時代的特徵人們用四個V字開頭的英文單詞來表達即速度（Velocity）、多樣性（Variety）、體量（Volume）以及價值密度（Value）。在大數據時代，城市交通與大數據必然發生各種聯系，通過大數據帶來的技術突破推動城市交通邁向全面信息化時代，通過城市交通的快速發展推動大數據更加落地，產生實效城市交通大數據的集成和未來的挖掘應用對於現代軌道的發展具有重要作用。不論對哪一個傳統行業來說，對大數據的需求，都要既懂技術又深諳內情。能夠駕馭行業大數據的人，需要比金融更懂金融，比電信更懂電信，比交通更懂交通，需要充分調查乘客的實際需求，需要對高峰期充分了解。

❹ 大數據之於智能交通意義重大仍面臨五大難題

大數據之於智能交通意義重大仍面臨五大難題

日前，在2015中國智慧城市國際博覽會上，來自台灣的勤亞科技張及人透露「台灣政府在將近九年前就開始規劃所謂的大的交通數據雲，用數據來管理整個交通出行。比如通知你從A到B大概走多少時間，這個時間給你選擇走西會更快或者更慢一點，通過這種模式來做。」在公共交通部門，張及人稱台灣已經全面做到了公車到站提醒，准確率在96在97%。「這樣大家坐公交時不會浪費時間，能合理地安排自己的出行計劃。」在計程車和商用車方面，「台灣有一個服務廳，可以清楚地告訴調度公司，在某個天氣、時間、路口會有比較多乘客，只要買了這個服務，系統會高速你客人在哪裡，這就是大數據做的應用。

大數據之於智能交通意義重大

智能交通建設和運營的過程中，從視頻監控、卡口電警、路況信息、管控信息、營運信息、GPS定位信息、RFID識別信息等每天產生的數據量可以達到PB級別，並且是指數級的增長。雖然絕大部分數據是「沉睡的數據」，但按照相關規定，需要對數據進行有期限或無期限的保存，這無疑給用戶在存儲成本上帶來壓力，而通過監控攝像機前端智能技術和大數據分析技術的應用，很好地解決了行業用戶的此類問題，給用戶帶來經濟效益，同時也可以將工作人員從紛繁復雜的監控畫面中解放出來。

大數據之於智能交通的意義，可以解決跨越行政區域的限制，實現數據信息的共享，在信息集成優勢和組合效率上，有助於建立綜合性立體的交通信息體系；另外在車輛安全、交通資源配置以及利用大數據的快速性和可預測性能提升交通預測的水平都有極大的幫助。

大數據支撐智能交通發展仍面臨五大難題

隨著移動互聯網、大數據、車聯網等技術越來越多地滲透到交通領域，百姓的出行將越來越高效便捷，同時也有利於管理部門為社會提供更好的公共交通服務。藉助移動互聯網、雲計算、大數據、物聯網等先進技術和理念，將互聯網產業與傳統交通運輸業進行有效滲透與融合，形成具有線上資源合理分配，線下高效優質運行的新業態和新模式。積極用好大數據技術來支撐交通運輸行業科學決策。交通運輸部正在推進開展行業信息資源整合，同時也與互聯網企業開展合作，利用定位大數據和智能化分析技術，成為科學決策的技術支撐。

不過，大數據雖然支撐著智能交通的前行，但其發展道路上難免要歷經磨難，從目前來看主要存在五個問題。

問題一：海量設備管理問題

隨著系統規模擴大，前端設備點位增加，設備故障點也呈幾何級數增長，管理人員僅忙於應付設備故障，無暇他顧。以電子警察系統為例，目前一、二線城市基本都實現了電警設備在重點路口、路段的全覆蓋，建設規模均有上千台攝像機及相應的控制設備，由於各廠商產質量量良莠不齊，前端設備實際完好率不高。設備故障未暴露，或暴露但沒有得到及時維護的現象非常嚴重，給業主造成了大量的投資浪費。

問題二：統一標准和技術規范

國內智能交通系統項目的建設先於行業統一標準的推出。在缺乏標準的條件下，許多地區的智能交通系統自成體系，缺乏應有的銜接和配合，標准互不統一。即便在城市內部，道路上的感測器標准也非常混亂，因為感測器設備生產企業缺乏統一的介面標准。標准和規范的混亂妨礙了交通數據的獲取，從而無法進行交通流的分析和預測。在高速公路收費系統方面，各省或地區內建設的網路一卡通或不停車收費系統，也沒有統一指導和標准，為將來的全國聯網造成了困難。

問題三：系統可靠性與穩定性

智能交通系統復雜度和整合程度越來越高，而系統的健壯性卻沒有同步提高，往往有牽一發而動全身的問題出現。以某地級市為例，智能交通系統由近200台伺服器和2千多台前端設備組成，包括信號控制、交通流量採集、交通誘導、電子警察、卡口等子系統，數據要和省級交管平台、區縣級交管子平台、公安業務集成平台等系統相連。系統具有流程復雜、業務系統眾多、客戶端分散等等一系列特點。業主竭盡全力為了保證業務系統的正常運行，但還是經常出問題。系統及網路結構復雜是一方面，業務系統眾多無法「照顧」過來才是最嚴重的問題。

問題四：數據源的質量

智能交通應用需要高質量的數據源，而目前設備長時間運行的性能得不到保證，數據質量不高限制了智能交通業務高水平的擴展應用。現代化的交通誘導和交通信號控制需要實時准確的交通流量數據以供交通狀態判斷以及短時交通預測使用。而由於目前系統健壯性不足，難以自行判斷數據質量，從而使得交通誘導和信號控制系統不能發揮預期效用，從而影響了整體智能交通系統的投資價值。

問題五：信息安全問題

由於智能交通兼具交通工具帶來的移動特性和通信傳輸所使用的無線通信兩方面的特點，它也就集成了無線網和移動網兩大類型網路的安全問題。然而，當前針對智能交通的研究還只是偏重於其功能的實現，忽略了其信息安全問題。實際上，無論是從信息的收集、信息的傳輸、信息的處理各個環節，智能交通都存在嚴重的信息泄露、偽造、網路攻擊、容忍性等安全問題，亟須受到人們的關注和重視。

結語：未來伴隨著移動互聯網、大數據、車聯網等技術越來越多地滲透到智能交通，將會使我們的出行越來越便捷、高效、舒適。對於管理部門來講，通過智能交通設施大數據分析預測出行規律和趨勢，科學安排各項保障工作，為全社會提供更好的公共交通服務。

以上是小編為大家分享的關於大數據之於智能交通意義重大仍面臨五大難題的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

❺ 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。

❻ 智能交通五大特徵大數據平台應用功能強

智能交通五大特徵大數據平台應用功能強

大數據、雲計算，已逐漸為互聯網企業廣泛應用，而將這種理念應用在交通管理服務中的，並不多見。煙台市交警支隊從2010年開始建設大數據、雲計算平台，到2013年底基本建成，在不斷完善中，大數據、雲計算的智能交通系統在交管中發揮了越來越重要的作用。

智能交通有以下五個基本特徵

分析當前我國交通發展現狀和技術生產力發展情況，可以認為應具有以下幾點特徵。

特徵一：交通要素泛在互聯

包括道路、橋梁、附屬設施等交通基礎設施，車輛、船舶等運輸裝備，以及人和貨物在內的所有交通要素，在新的感測、自組網、自動控制技術環境下，能夠實現彼此間的信息互聯互通和自動控制，交通基礎設施、運輸裝備將具備多維感知、智慧決策、遠程式控制制、自動導航等功能，實現主動預測、自動處置。

特徵二：虛擬與現實相結合，線上與線下相配合

未來的交通運輸系統將由用戶在網路上提出客貨運輸需求，運輸系統在接收網上運輸需求以後，利用大數據、雲計算、人工智慧等技術手段在網路上解析運輸需求，提出運輸策略，制定運輸計劃，然後再交由線下的交通運輸設備設施去完成實際的運輸生產。

特徵三：門到門一體化綜合運輸

對用戶而言，未來的交通運輸系統就是一個整體的運輸服務提供商。用戶無需了解交通運輸系統內部的構造與運作方式，只需要提供從a到b的運輸需求，系統自然會提供一整套的解決方案，包括票務的「一票制」，運輸組織的多式聯運、無縫銜接、連續性和全程性。

特徵四：應需而變為用戶提供適應性服務

在全面感知、實時通信、海量數據分析能力不斷提升的前提下，用戶與系統平台交互更加頻繁密切，使交通運輸系統更加具有類人的智慧，可以根據實際情況的變化，應需而變，為各類用戶提供個性化的、多樣化的、以人為本的運輸服務。

特徵五：運輸生產組織和管理高可靠性和高效能

智慧交通包含智能化的交通基礎設施、智能化的交通運輸裝備、智能化的運輸組織服務等。生產組織和管理者對各種運輸要素的掌握更加詳細、及時、准確，對各種風險能夠更加有效地控制和應對，並能夠通過智能技術使得運輸生產的策略更加科學，運輸生產組織和管理可靠性更高、效能更高。

智能交通綜合平台應用效果

大數據平台試運行收獲多

10月15日，從承德交警支隊視頻綜合應用警務平台新聞發布會上獲悉，市區一天就出現違反交通規則行駛734起，市交警部門根據以上狀況，迅速做出反應，將當前工作重點及時調整，開展了機動車違規行駛專項整治。這種針對問題做出的快速反應得益於市交警目前引入實施的「大數據」平台建設。

以往交警使用的系統設備全部為模擬產品，大部分工作環節需人工操作，工作效率低、重要線索無法及時發現，無法實現精細化管理和應用。為改變這種狀況，我市交警部門實施了「大數據」建設，引入實時指揮、違法狀況分析、布控報警聯動、套牌檢測、軌跡分析等功能。平台試運行一個月，通過技術手段，分析判斷出500多輛套牌嫌疑車輛，其中近20輛為計程車。

交通信號智能管控

煙台市2011年引入智能交通管理系統，包括「一個管控平台，十二大集成系統」建設，共增設高清監控328處、電子警察103個路口、卡口23處，智能誘導系統41處、流量採集點49處、智能信號控制300處。系統投入使用後，城區闖紅燈、不按導向車道行駛等違法率降低50%；早晚高峰主幹道同行速度提高14.6%和12.1%，道路通行能力提高13.5%，城區擁堵程度有「中度擁堵」下降為「輕度擁堵」。

除去交通信號系統的智能管控，煙台市率先實現了市區主幹道的公交車交通信號優先。煙台市1路公交行駛路線貫穿煙台市最繁華的南大街全線，全長近20公里。煙台市交警支隊交警王健對記者說：「1路公交全部車輛安裝了信號發射器，要通過的25個路口也全部安裝了信號接收裝置，當1路公交接近路口時，信號燈會根據1路公交的車速和距離，適時調整信號燈時長。1路公交全程運行時間縮短5—10分鍾。」但是牽一發而動全身，1路公交得到了信號優先，就將影響周邊交通流量，而智能交通系統就需要找到其中的平衡點，「這些都是通過大量數據的計算得到的結果。」

除去緩解城市交通擁堵，大數據、雲計算的智能管控系統還能實現更多更強大的功能。比如，乘客打車時物品遺落，但無法說清車牌號。交警接到報警後，根據乘客乘車行駛的線路和時間，用時不到5分鍾，就檢索到了乘客所乘車輛；凌晨時間通行的車輛，除去計程車外，一般情況都會單向行駛，不會在市區內亂轉。一旦凌晨時段一輛汽車反復通過某幾個路口，就可能存在違法行為嫌疑，系統會自動報警。而對於可能存在的假牌、套牌車，智能管控系統會自動甄別車牌號並報警。特別是套牌車，同一時間不同路段出現2個同樣號牌，系統同樣自動報警。系統啟用以來，共查處假套牌車276輛，協助偵破刑事治安案件40起，涉嫌金額達2000萬元。在刑事案件中，很多會跟蹤受害人。通過系統，很迅速就可以得到跟蹤車輛的信息。智能平台可以為公安各警種提供服務。

沿著智能交通發展的前沿技術，在大數據和物聯網等環境的支持下，未來的智能交通，車輛開始成為道路交通信息源，高速行駛的汽車上可以隨時接入寬頻互聯網，手機可與汽車對話，駕駛員的血壓和心跳等身體狀況在線監控、一旦需要可通過車路交互發給有關單位，大型貨車和客車的自動編隊運行已經在公路上試驗，自動行駛從實驗室走向應用的步伐在加快……

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❼ 大數據應用於什麼行業

大數據應用於各個行業包括金融、汽車、餐飲、電信、能源、娛樂等在內的社會各行各業都已經融入了大數據的痕跡。

製造業：利用工業大數據提升製造業水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝，優化生產過程能耗、工業供應鏈分析與優化、生產計劃與排程。

金融業：大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮重大作用。

汽車行業：利用大數據和物聯網技術的無人駕駛汽車，在不遠的未來將走入我們的日常生活。

互聯網行業：藉助於大數據技術分析用戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放。

餐飲行業：利用大數據實現餐飲O2O模式，徹底改變傳統餐飲經營方式。

電信行業：利用大數據技術實現客戶離網分析，及時掌握客戶離網傾向，出台客戶挽留措施。

能源行業：隨著智能電網的發展，電力公司可以掌握海量的用戶用電信息，利用大數據技術分析用戶用電模式，可以改進電網運行，合理設計電力早碼虛需求響應系統，確保電網運行安全。

物流行業：利用大數據優化物流網路，提高物流效率，降低物流成本。

城市管理：利用大數據實現智能交通、環保監測、城市規劃和智能安防。

生物醫學：大數據可以幫助我們實現流行病預測、智慧醫療、健康管理，同時還可以幫助我們解讀DNA,了解更多的生命奧秘。

公共安全領域：政府利用大數據技術構建強大的國家安全保障體系，公共安全領域的大數據分析應用，反恐維穩與各類案件分析的信息化手段，藉助大數據預防犯罪。

個人生活：大數據還可以應用於個人生活，利用與每個人相關聯的「個人大數據」，分析個人生活行陸燃為軌跡，為其提供更加周到的個性化服務。

大數據的價值遠不止於此，大數據對各行各業的滲透，是模羨推動社會生產和生活的核心要素。

(7)智能交通屬於大數據嗎擴展閱讀：

大數據的價值體現在以下幾個方面：

1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷

2) 做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型

3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值

不過，「大數據」在經濟發展中的巨大意義並不代表其能取代一切對於社會問題的理性思考，科學發展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。

著名經濟學家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過：「就今日言，有很多人忙碌於資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經濟意義的了解。」這確實是需要警惕的。

參考資料：大數據_網路