大數據在智能交通中的應用

⑴ 大數據和智慧交通有哪些應用的案例

大數據方面的應用案例

在醫療方面，紐約的mountsinai醫院利用數千名患者的數據、歷年匯報的流感爆發數據等數據與病毒的變異過程做交叉比對。通過這種工作，科學家和醫生可以預測病毒如何傳播，以及對抗這些病毒的最佳途徑；甚至有可能使用預測分析來判斷病毒的傳播方式，然後採取行動來限制這一傳播。據說這家醫院有望在未來阻止流感的發生。

在交通方面，浙江某城市與英特爾合作，安裝了1000個數字監控設備，100個智能監測點系統，超過300個檢查點的電子警察，和500多個視頻監控系統。通過更有效地監測交通和擁堵數據，改善交通流量，減少道路交通事故。

在廢物處理方面， 英國曼徹斯特垃圾處理局有一套系統，能夠利用數據使得產生的垃圾被盡可能多的再次利用。通過對來自不同地區的卡車進出加工廠時進行稱重，能夠了解每個地區所產生的垃圾數量。這些數據幫助當局出台了相應的政策，鼓勵那些特定的社區更好的垃圾回收和垃圾減量。

在建築方面， 住房慈善機構hact從400,000座住房中持續不斷地收集數據，並進行了各種數據分析。通過數據來發現設計、建造、布局中存在的潛在問題，進而在建造新的樓宇時優化相關的參數，避免這些問題，改進政府保障房的的維修，規劃空間合理使用。

智能應用服務，Google提供的大數據分析智能應用包括客戶情緒分析、交易風險（欺詐分析）、產品推薦、消息路由、診斷、客戶流失預測、法律文案分類、電子郵件內容過濾、政治傾向預測、物種鑒定等多個方面。據稱，大數據已經給Google每天帶來2300萬美元的收入。例如，一些典型應用如下：

（1）基於Map Rece，Google的傳統應用包括數據存儲、數據分析、日誌分析、搜索質量以及其他數據分析應用。

（2）基於Dremel系統， Google推出其強大的數據分析軟體和服務 — BigQuery，它也是Google自己使用的互聯網檢索服務的一部分。Google已經開始銷售在線數據分析服務，試圖與市場上類似亞馬遜網路服務(Amazon Web Services)這樣的企業雲計算服務競爭。這個服務，能幫助企業用戶在數秒內完成萬億位元組的掃描。

（3）基於搜索統計演算法，Google推出搜索引擎的輸寫糾錯、統計型機器翻譯等服務。

（4）Google的趨勢圖應用。通過用戶對於搜索詞的關注度，很快的理解社會上的熱點是什麼。對廣告主來說，它的商業價值就是很快的知道現在用戶在關心什麼，他們應該在什麼地方投入一個廣告。據此，Google公司也開發了一些大數據產品，如「Brand Lift in Adwords」、「Active GRP」等，以幫助廣告客戶分析和評估其廣告活動的效率。

（5）Google Instant。輸入關鍵詞的過程，Google
Instant 會邊打邊預測可能的搜索結果。

谷歌的大數據平台架構仍在演進中，追去的目標是更大數據集、更快、更准確的分析和計算。這將進一步引領大數據技術發展的方向。

在競選方面，直到2012年，奧巴馬的數據團隊對數以千萬計的選民郵件進行了大數據挖掘，精確預測出了更可能擁護奧巴馬的選民類型，並進行了有針對性的宣傳，從而幫助奧巴馬成為了美國歷史上唯一一位在競選經費處於劣勢下實現連任的總統。只要數據量夠大，夠及時，挖掘夠深刻，就可以洞悉每個選民的投票幾率。

在教育方面，"以物聯網、雲計算等綜合技術的成熟為基礎，在學生管理資料庫中挖掘出有價值的數據，經過過程性和綜合性的考慮，找到學生各種行為之間的內在聯系，考量背後的邏輯關系，並作出恰當的教學決策。以某集團最新出版的全球少兒美語旗艦課程為例，引入了首款應用於少兒英語學習領域的MyEnglishLab在線學習輔導系統（以下簡稱MEL），應用大數據技術全程實時分析學生個體和班級整體的學習進度、學情反饋和階段性成果，從而及時找到問題所在對症下葯，實現對學習過程和結果的動態管理。

智慧交通的應用案例

根據ITS114的不完全統計，截至2015年12月31日，包括城市智慧交通和高速公路機電市場的全年千萬項目統計規模為182.5億，其中主要分為四大市場1.交通管控市場千萬項目規模為84.24億。2.智慧交通/智能運輸市場千萬項目規模為20.33億。3.高速公路機電市場千萬項目規模為75.8億。4.平安城市千萬項目規模為56.6億。以上四個市場都有著很多的智慧交通方面的應用案例。

具體的在交通管控市場方面， 當前各個省積極構建的交通運行監測與應急指揮系統，還有圍繞著視頻、圖像分析，從而實現在治安、交通、工業製造、汽車、人工智慧等等諸多領域的應用亦是智慧交通的典型案例。如深圳榕享的"交通模擬與智能管控機器人"可實時採集視頻檢測數據與線圈檢測數據，將採集的交通流數據、信號配時等數據輸入到建立的模擬路網模型中，進行實時的交通系統模擬。通過一體化交通模擬模型，機器人能快速找出路網擁堵點以及分析路網的常發性擁堵點，並對交通流運營狀況的演變進行預測和分析。在交通模擬與智能管控機器人平台上，還可對城市的任意交叉口的交通環境進行設置，周邊居民可將相關建議"告知"機器人，實時模擬交叉口改良效果，實現全民參與、全民實踐、全民創新的交通管理新模式。

智慧交通/運輸方面各種「專車」「快車」「拼車」「代駕」平台類和軟體數據類的實例比比皆是，如我們都熟知的「滴滴快遞」「uber"「e代駕」等app應用。

交通工具新型技術案例方面：如無人駕駛、自動駕駛、智能車等等；在2015年12月互聯網大會上李彥宏展示的無人車，李書福展現的自動駕駛技術都體現了當前智能交通工具的發展。 更近一點的是，汽車電子標識、ETC、車路協同。2015年的新能源客車市場呈爆發性增長，新能源客車銷量達到37363輛，同比增長213.19%，同時2015年國務院印發《新能源公交車推廣應用考核辦法（試行）》、《電動汽車充電基礎設施發展指南》等等政策文件，可預見的是新能源汽車將會造就一個巨大的市場，建立在新能源汽車之上的車聯網也將搭上順風車。

平安城市也有很多已經成型的智慧交通案例。平安城市是基於GIS數字地圖技術，高度整合治安監控、智能交通、數字城管、應急指揮等子系統，改變傳統的靜態管理和單點管理，實現實時、動態的聯動管理新模式，實現了整個城市的治安、交通、城管、應急聯動等各個職能部門的聯動，建立了高效的城市部門聯動機制，提高了城市的集成化、智慧化管理水平。根據高清視頻監控系統的特點和應用需求，結合當前與今後一定時期內圖像監控系統與圖像應用系統的發展需要，建設一套先進的平安城市綜合應用平台，為指揮調度、調查取證、應急處置、交通管理等多種後台應用提供及時、可靠的視頻圖像信息，服務於實戰。市面上常見的平安城市系統具備的主要功能大部分都有：人臉卡口功能；交通事件檢測功能；智能檢索功能；道路違法抓拍功能；車輛稽查布控功能；非現場執法；分析研判功能；交通事態監控功能；視頻質量檢測功能；智能應用管理功能；數據格式及通信功能；遠程式控制制功能；指揮調度功能；勤務管理功能； 設備運行狀態監測功能。

⑵ 大數據，數據挖掘在交通領域有哪些應用

交通領域大數據分析和應用的場景會相當多，這裡面要注意兩點，一個是大數據本身的技術處理平台，一個是數據分析和挖掘演算法。具體場景當時寫過點內容，如下：
對於公交線路規劃和設計是一個大數據潛在的應用場景，傳統的公交線路規劃往往需要在前期投入大量的人力進行OD調查和數據收集。特別是在公交卡普及後可以看到，對於OD流量數據完全可以從公交一卡通中採集到相關的交通流量和流向數據，包括同一張卡每天的行走路線和換乘次數等詳細信息。對於一個上千萬人口的大城市而言，每天的流量數據都會相當大，單一分析一天的數據可能沒有相關的價值，而分析一個周期的數據趨勢變化則會相當有價值。結合交通流量流向數據趨勢變化，可以很好的幫助公交部門進行公交運營線路的調整，換乘站的設計等很多內容。這個方法可能很早就有人想到，但是在公交卡沒有普及或海量數據處理和計算能力沒有跟上的時候確實很難實際落地操作，而現在則是完全可以落地操作的時候了。
從單一的公交流量流向數據動態分析僅僅是一個方面，大數據往往更加強調相關性分析。比如對於在某一個時間段內公交流量和流向數據發生明細的趨勢變化的時候，這個趨勢變化的究竟和哪些潛在的大事件或其它影響因素的變化存在相關性，如何去分析這些相關性並做出正確的應對。舉個簡單的例子來說，當市中心區內的房屋租金持續增長的時候一定會影響到交通流的變化，很多人可能會搬離到更遠的地方去居住，自然會形成更多的新增公交流量和流向信息。在《大數據時代》裡面談到更多的會關心相關性而不是因果只是一個方面的內容，實際上往往探索因果仍然很重要，就拿尿片和啤酒的例子來說看起來很簡單，但是究竟是誰發現了這種相關性才更加重要，發現相關性的過程往往是從果尋因的過程，否則你也很難真正就確定是具備相關性。
其次就智能交通來說，現在的智慧交通應用往往已經能夠很方面的進行整個大城市環境下的交通狀況監控並發布相應的道路狀況信息。在GPS導航中往往也可以實時的看到相應的擁堵路況等信息，而方便駕駛者選擇新的路線。但是這仍然是一種事後分析和處理的機制，一個好的智能導航和交通流誘導系統一定是基於大量的實時數據分析為每個車輛給出最好的導航路線，而不是在事後進行處理。對於智能交通中的交通流分配和誘導等模型很復雜，而且面對大量的實時數據採集，根據模型進行實時分分析和計算，給出有價值的結果，這個在原有的信息技術下確實很難解決。隨著物聯網和車聯網，分布式計算，基於大數據的實時流處理等各種技術的不斷城市，智能的交通導航和趨勢分析預測將逐步成為可能。
還有一個在國外大片中經常能夠看到的就是實時的車輛追蹤，隨著智慧城市的建設，城市裡面到處都是攝像頭採集數據，當鎖定一個車輛後如何根據車輛的特徵或車牌號等信息，實時的追蹤到車輛的行走路線和位置。這裡面往往需要實時的視頻數據採集，採集數據的實時分析和比對，給出相應的參考信息和數據。這個個人認為是具有相當大的難度，要知道對於視頻流和圖像信息的比對和分析往往更加耗費計算資源，需要更長的計算周期，要從城市成千上萬個攝像頭裡面採集數據並進行實時分析完全滿足大數據常說的海量數據，異構數據，速度和價值等四個維度的特徵。基於車輛能夠做到，基於人當然同樣也可以做到，希望這類應用能夠逐步的出現，至少現在從硬體水平能力和技術基礎上已經具備這種大數據應用的能力。

⑶ 大數據應用案例有哪些

案例如下：

1、交通大數據暢通出行

交通作為人類行為的重要組成和重要條件之一，對於大數據的感知也是最急迫的。近年來，我國的智能交通已實現了快速發展，許多技術手段都達到了國際領先水平。交通的大數據應用主要在兩個方面，一方面可以利用大數據感測器數據來了解車輛通行密度，合理進行道路規劃包括單行線路規劃。另一方面可以利用大活數據來實現即時信號燈調度，提高已有線路運行能力。

2、教育大數據因材施教

在課堂上，數據不僅可以幫助改善教育教學，在重大教育決策制定和教育改革方面，大數據更有用武之地。利用數據來診斷處在輟學危險期的學生、探索教育開支與學生學習成績提升的關系、探索學生缺課與成績的關系。

3、環保大數據對抗PM2.5

在美國NOAA（國家海洋暨大氣總署）其實早就在使用大數據業務。每天通過衛星、船隻、飛機、浮標、感測器等收集超過35億份觀察數據。收集完畢後，NOAA會匯總大氣數據，海洋數據，以及地質數據，進行直接測定，繪制出復雜的高保真預測模型，將其提供給NWS（國家氣象局）做出氣象預報的參考數據。

大數據特點

1、大容量

例如，IDC最近的報告預測到2020年，世界數據量將擴大50倍.目前，大數據的規模仍然是不斷變化的指標，單一數據集的規模範圍從數十TB到數PB不同.簡單來說，存儲1PB數據需要2萬台配備50GB硬碟的PC.此外，各種意想不到的來源可以產生數據。

2、多樣性

數據多樣性的增加主要是由於網路日誌、社交媒體、網路檢索、手機通話記錄、感測器網路等數據類型。

3、高速

高速描述的是數據創建和移動的速度.在高速網路時代，通過實現軟體性能優化的高速計算機處理器和伺服器，創建實時數據流已成為流行趨勢.企業不僅要知道如何快速創建數據，還要知道如何快速處理、分析和返回用戶，以滿足他們的實時需求。

⑷ 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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⑸ 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。

⑹ 互聯網 大數據在智能交通上有哪些應用

之前有看過一篇有關商業智能在公交領域的文章，主要體現在公交的智能化信息管內理方面
具體的應用容如下：
(1)應用功能不能實現完全自動化。
(2)網路負載大，應用開發和維護繁瑣。
(3)由於系統存在功能不足，需要大量人手進行分析報表工作。
(4)系統本身的技術架構己經落後，不能滿足用戶不斷提出的對數據應用的要求。
(5)近十年累積的改動和擴展，使到系統過於龐大，介面很多，多種技術和平台混合使用，應用和維護成本高。
(6)信息系統間共享數據的需求客觀存在，但由於各系統的開發時間、開發工具、部門要求以及在資料庫的選擇等不同原因，分布在網路中的不同系統中的數據相互獨立，無法實現真正的信息資源共享。
(7)每個信息系統都有私有的資料庫，對於同一事物，可能在不同的系統中被賦予不同的意義，帶來語義混亂。不同系統中存儲格式存在差異，這些在綜合處理時都會帶來很大的麻煩同時，跨系統調用數據也會嚴重影響性能。
這是有關FineBI的應用，具體的你可以查一下

⑺ 大數據和智慧交通有哪些應用的案例

智能交通成抄為改善城市交襲通的關鍵所在。為此，及時、准確獲取交通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。

智能交通整體框架主要包括物理感知層、軟體應用平台及分析預測及優化管理的應用。其中物理感知層主要是對交通狀況和交通數據的感知採集;軟體應用平台是將各感知終端的信息進行整合、轉換處理，以支撐分析預警與優化管理的應用系統建設;分析預測及優化管理應用主要包括交通規劃、交通監控、智能誘導、智能停車等應用系統。

系統利用先進的視頻監控、智能識別和信息技術手段，增加可管理空間、時間和范圍，不斷提升管理廣度、深度和精細度。整個系統由信息綜合應用平台、信號控制系統、視頻監控系統、智能卡口系統、電子警察系統、信息採集系統、信息發布系統等組成。以達到四方面的目標：提高通行能力、減少交通事故、打擊違章事件、出行信息服務。
在各城市建設智慧交通的過程中，將產生越來越多的視頻監控、卡口電警、路況信息、管控信息、營運信息、GPS定位信息、RFID識別信息等數據，每天產生的數據量可以達到PB級別，並且呈現指數級增長。