大数据处理技术在智能交通中的应用

❶ 大数据，数据挖掘在交通领域有哪些应用

交通领域大数据分析和应用的场景会相当多，这里面要注意两点，一个是大数据本身的技术处理平台，一个是数据分析和挖掘算法。具体场景当时写过点内容，如下：
对于公交线路规划和设计是一个大数据潜在的应用场景，传统的公交线路规划往往需要在前期投入大量的人力进行OD调查和数据收集。特别是在公交卡普及后可以看到，对于OD流量数据完全可以从公交一卡通中采集到相关的交通流量和流向数据，包括同一张卡每天的行走路线和换乘次数等详细信息。对于一个上千万人口的大城市而言，每天的流量数据都会相当大，单一分析一天的数据可能没有相关的价值，而分析一个周期的数据趋势变化则会相当有价值。结合交通流量流向数据趋势变化，可以很好的帮助公交部门进行公交运营线路的调整，换乘站的设计等很多内容。这个方法可能很早就有人想到，但是在公交卡没有普及或海量数据处理和计算能力没有跟上的时候确实很难实际落地操作，而现在则是完全可以落地操作的时候了。
从单一的公交流量流向数据动态分析仅仅是一个方面，大数据往往更加强调相关性分析。比如对于在某一个时间段内公交流量和流向数据发生明细的趋势变化的时候，这个趋势变化的究竟和哪些潜在的大事件或其它影响因素的变化存在相关性，如何去分析这些相关性并做出正确的应对。举个简单的例子来说，当市中心区内的房屋租金持续增长的时候一定会影响到交通流的变化，很多人可能会搬离到更远的地方去居住，自然会形成更多的新增公交流量和流向信息。在《大数据时代》里面谈到更多的会关心相关性而不是因果只是一个方面的内容，实际上往往探索因果仍然很重要，就拿尿片和啤酒的例子来说看起来很简单，但是究竟是谁发现了这种相关性才更加重要，发现相关性的过程往往是从果寻因的过程，否则你也很难真正就确定是具备相关性。
其次就智能交通来说，现在的智慧交通应用往往已经能够很方面的进行整个大城市环境下的交通状况监控并发布相应的道路状况信息。在GPS导航中往往也可以实时的看到相应的拥堵路况等信息，而方便驾驶者选择新的路线。但是这仍然是一种事后分析和处理的机制，一个好的智能导航和交通流诱导系统一定是基于大量的实时数据分析为每个车辆给出最好的导航路线，而不是在事后进行处理。对于智能交通中的交通流分配和诱导等模型很复杂，而且面对大量的实时数据采集，根据模型进行实时分分析和计算，给出有价值的结果，这个在原有的信息技术下确实很难解决。随着物联网和车联网，分布式计算，基于大数据的实时流处理等各种技术的不断城市，智能的交通导航和趋势分析预测将逐步成为可能。
还有一个在国外大片中经常能够看到的就是实时的车辆追踪，随着智慧城市的建设，城市里面到处都是摄像头采集数据，当锁定一个车辆后如何根据车辆的特征或车牌号等信息，实时的追踪到车辆的行走路线和位置。这里面往往需要实时的视频数据采集，采集数据的实时分析和比对，给出相应的参考信息和数据。这个个人认为是具有相当大的难度，要知道对于视频流和图像信息的比对和分析往往更加耗费计算资源，需要更长的计算周期，要从城市成千上万个摄像头里面采集数据并进行实时分析完全满足大数据常说的海量数据，异构数据，速度和价值等四个维度的特征。基于车辆能够做到，基于人当然同样也可以做到，希望这类应用能够逐步的出现，至少现在从硬件水平能力和技术基础上已经具备这种大数据应用的能力。
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❷ 大数据和智慧交通有哪些应用的案例

巴塞隆拿是西班牙首屈一指的智能城市。早於2011年，巴塞隆拿市政府已推出一项名为"Barcelona as a people city"的计划，利用崭新科技推动经济增长，并为市民谋福址。当地市政府其後在交通、衞生以至消闲及环境等不同范畴推出多个智能城市项目，成功将巴塞隆拿发展成为欧洲最创新的城市之一。2014年，欧洲委员会将首届"欧洲创新之都"(European Capital of Innovation)奖项颁发给巴塞隆拿，充分肯定当地政府为改善公共服务及市民生活质素所付出的努力。
在智能交通方面，巴塞隆拿市民可以使用特定的流动应用程式，查看各个地点的出租单车供应情况。除了推动单车使用外，巴塞隆拿全市亦设有300个供电动车辆使用的免费充电站，目的是建立一个既符合能源效益又可持续发展的交通系统。除此以外，智能巴士候车亭、流动支付应用程式、智能泊车及智能交通灯亦是该市推行的智能交通计划的一部分。
智能巴士候车亭
为提升乘客的候车体验，巴塞隆拿市政府实施了创新方案，把市内多个巴士站升级为智能巴士候车亭(Smartquesinas)，在设计上加入了多项智慧功能，包括：

(a) 大型触碰式屏幕，让乘客查看交通资讯，以及使用近场通讯技术(near field communication technology)和快速响应矩阵码(Quick Response "QR" codes)，下载多个与交通、旅游及娱乐有关的服务应用程式；

(b) Wi-Fi连接及供流动电话充电的充电插口；

(c) 智能广告屏幕，可以根据站在广告屏幕前的候车乘客的性别及年龄组别，展示不同的数码广告；及

(d) 太阳能电池板，用以进行太阳能发电。6注释符号代表请参阅Transports Metropolitans de Barcelona (2013) 及BCN Smart City网站。, 7注释符号代表据报首批8个智能巴士候车亭已於2013年启用，涉及支出合共约56万欧元(577万港元)。根据巴塞隆拿的公共交通营办商Transports Metropolitans de Barcelona，其後有更多巴士站获升级为智能巴士候车亭，而截至2016年3月底，巴塞隆拿共有16个智能巴士候车亭。
流动支付应用程式及智能泊车
2013年，巴塞隆拿市政府推出流动支付应用程式ApparkB，让驾驶人士可在网上支付公共泊车位费用，而无需使用传统泊车咪表。驾驶人士需先登记成为ApparkB用户，才可使用该应用程式缴费，而每次泊车时亦需登入帐户。8注释符号代表驾驶人士停泊车辆後，必需在应用程式上输入其车辆登记号码及所属泊车区。该系统会透过流动全球衞星定位系统找出其位置，并按相关的收费率计算泊车费。驾驶者然後按下"开始"按钮确认泊车；当车辆离开泊车位时，驾驶者只需在应用程式上按下"完成"按钮。请参阅Barcelona City Council (2014a)。 有别於传统泊车咪表，透过ApparkB支付的费用是按实际泊车时间计算。当泊车时间快将达到上限时，该应用程式会发出讯息提醒驾驶者。驾驶者在付款後会收到电子收据，亦可於ApparkB查阅交易纪录。据巴塞隆拿市政府表示，该应用程式自推出以来，下载率已超过8万次。
除ApparkB外，巴塞隆拿市政府亦推出智能泊车试验计划，以协助驾驶者寻找可供使用的泊车位及改善城市交通管理。市政府拨出了14万欧元(144万港元)，用作在选定路旁停车泊位安装500个感应器，以蒐集有关泊车位使用情况的资料。。 泊车资料经网络收集及整合後，驾驶者可透过其流动装置实时查看附近的泊车场地及供应情况。
智能交通灯
许多城市均设有发声交通灯，协助失明人士横过马路。巴塞隆拿更走前一步，为失明人士提供可携带上街的小型摇控装置。失明人士在等待横过马路时启动装置的声音模式，该装置便会在交通灯亮起绿色时发出提示声音。由於响声只在失明人士横过马路时发出，而且只会维持数分钟，因此有助减低发声讯号对附近居民造成的滋扰。
巴塞隆拿亦推出了管理交通灯的智能系统以配合紧急服务。当接报发生紧急事故(例如火警或交通意外)，该智能系统会在紧急车辆驶近交通灯号时，将灯号设为绿色。紧急车辆驶往目的地途中，沿路的交通灯设定会相应调整，确保道路畅通无阻，让紧急车辆可更快捷及安全地抵达现场，同时不会妨碍车辆流通。紧急车辆驶过後，交通灯设定便会恢复正常。

❸ 大数据应用案例有哪些

案例如下：

1、交通大数据畅通出行

交通作为人类行为的重要组成和重要条件之一，对于大数据的感知也是最急迫的。近年来，我国的智能交通已实现了快速发展，许多技术手段都达到了国际领先水平。交通的大数据应用主要在两个方面，一方面可以利用大数据传感器数据来了解车辆通行密度，合理进行道路规划包括单行线路规划。另一方面可以利用大活数据来实现即时信号灯调度，提高已有线路运行能力。

2、教育大数据因材施教

在课堂上，数据不仅可以帮助改善教育教学，在重大教育决策制定和教育改革方面，大数据更有用武之地。利用数据来诊断处在辍学危险期的学生、探索教育开支与学生学习成绩提升的关系、探索学生缺课与成绩的关系。

3、环保大数据对抗PM2.5

在美国NOAA（国家海洋暨大气总署）其实早就在使用大数据业务。每天通过卫星、船只、飞机、浮标、传感器等收集超过35亿份观察数据。收集完毕后，NOAA会汇总大气数据，海洋数据，以及地质数据，进行直接测定，绘制出复杂的高保真预测模型，将其提供给NWS（国家气象局）做出气象预报的参考数据。

大数据特点

1、大容量

例如，IDC最近的报告预测到2020年，世界数据量将扩大50倍.目前，大数据的规模仍然是不断变化的指标，单一数据集的规模范围从数十TB到数PB不同.简单来说，存储1PB数据需要2万台配备50GB硬盘的PC.此外，各种意想不到的来源可以产生数据。

2、多样性

数据多样性的增加主要是由于网络日志、社交媒体、网络检索、手机通话记录、传感器网络等数据类型。

3、高速

高速描述的是数据创建和移动的速度.在高速网络时代，通过实现软件性能优化的高速计算机处理器和服务器，创建实时数据流已成为流行趋势.企业不仅要知道如何快速创建数据，还要知道如何快速处理、分析和返回用户，以满足他们的实时需求。

❹ 如何运用交通大数据智慧出行

2015年两会上，“大数据（big data）”一词首次写入政府工作报告。在交通领域，大数据一直被视作缓解交通压力的技术利器。应用大数据有助于了解城市交通拥堵问题中人的出行规律和原因，实现交通和生活的和谐，提高城市的宜居性，为政府精准管理提供基于数据证据的综合决策。

随着手机网络、全球定位系统（global positioning system，GPS）/北斗车载导航、车联网、交通物联网的发展，交通要素的人、车、路等的信息都能够实时采集，城市交通大数据来源日益丰富。在日益成熟的物联网和云计算平台技术支持下，通过城市交通大数据的采集、传输、存储、挖掘和分析等，有望实现城市交通一体化，即在一个平台上实现交通行政监管、交通企业运营、交通市民服务的集成和优化。

❺ 互联网+交通” 大数据时代下的智能交通

互联网+交通”：大数据时代下的智能交通
早上十点，张先生准备从位于城南的公司出发去城北的咖啡厅见客户。出发之前，他打开手机导航APP，选择了一条车流量最少、交通状况最好的出行线路。二十分钟后，张先生顺利抵达目的地。令他感到舒心的是，咖啡厅附近新建了停车场，以往他可是因为有急事却找不到停车位吃了好几次罚单。和客户寒暄的过程中，张先生得知客户这次没开车，而是选择了打车软件，原本40元的车程，他只花了十几元。
如今，越来越多的人和张先生一样感受着智能交通带来的便利。但是他们可能并不知道，经常遇到的摄像头、电子卡口、电子警察等系统，它们在保障城市安全、维持交通秩序的同时，也在不断产生大量数据信息，不仅能够节约时间，也能大大提高交通工具和道路的使用效率，减少能耗。
在“互联网+”背景下，智能交通大数据技术的应用，不仅将“先知”逐渐变成现实，更建立起车、路、人之间的网络，通过整合信息，最终为人（车内的人和关注车内人的人）提供服务，使得交通更加智能、精细和人性；对管理者而言则大大提高管理者获取数据的能力，提高他们的决策能力和管理交通的能力。
一、“互联网+交通”的表现形式
2015年3月5日，李克强总理在政府工作报告中首次提出“互联网+”行动计划。互联网与传统行业的融合发展将从全流程上改造传统行业，从而产生新的业态。互联网与交通的碰撞也形成了“线上资源合理分配、线下高效优质运行”的新格局。
早在2011年底，“互联网＋交通”已初见端倪。铁路推出了网络订购火车票的新举措，让百姓利用电脑、手机，通过网络，足不出户就能买到火车票；民航行动更快，很早就实现了网络订票，现在通过大数据分析，通过手机APP可实现手机购票值机、查看航班动态等功能；而大力推进高速公路ETC联网发展，则是公路方面推进网络化的措施。此外，人们平日出行开车也越来越离不开导航系统、打车软件。
1． 事前预判
我们在生活中，总会有感觉到交通不方便的地方，如飞机晚点、延误，超级大堵车……如此这些，已经成为我们生活中习以为常的事情。交通永远不会有发展到最完美的时候，人类会不断提出新的要求以改善舒适度。
以出行高峰时段的交通拥堵为例，智能交通能够提高人们出行的计划性，通过他人的出行数据，预备出行者可以提早知晓不久后的某时段交通预计的流量情况，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，即例如甲要从A地去B地，必经路线的堵车已经无法避免，提高出行可靠性就在于可以通过智能交通的技术手段，根据以往同一时段该路线的交通状况，预估同样出行方式下将可能多耗费的时间。再者，智能交通应用在汽车上的自动避让和制动等功能还可以在一定程度上提高出行的安全性。
总而言之，以智能交通的技术手段提高信息采集强度及采集量，并提高其数据处理水平，继而把所得信息通过各种不同渠道传送给每个有需要的人，智能交通正在提高整个交通系统的应变性和个人出行的应变性。
几年前，海康威视已经布局大数据和云计算，并在武汉市成立了大数据和云计算研发中心。目前，海康威视已推出了大数据的初步应用，主要在三个方面：人脸数据的大库检索、海量卡口数据的高效检索分析和案事件数据的分析。
大数据的魅力在于我们可以从数据中找规律，它能使原来的“事后检索”变成“事前预判”。海康威视大数据库检索，可以做到将犯罪分子人脸、作案车辆等特征图片放进视频图像库里进行搜索比对，寻找犯罪嫌疑人的踪迹。
例如，在南方某座特大城市，针对某系列案件，警方运用海康威视的大数据技术，通过大量信息的检索、比对和分析，发现嫌疑人每次作案前均会到某个地方落脚的规律。当地警方提前在落脚点布防，成功抓获了准备再次作案的嫌疑人。基于大数据的云计算搜索，就像网络搜索关键词一样迅速找到想要的东西，不需要像从前一样由多名警察一帧一帧盯着事发地点的监控录像，寻找作案嫌疑人。
大数据还必须做到“秒级响应”，反应迟缓的话，大数据也就失去了价值。海康威视在多个城市的电子卡口系统中应用了大数据技术，在上百亿条车辆记录中快速搜索，几秒钟甚至零点几秒锁定结果。在此基础上，可以更好地实现如套牌车辆研判、跟车关联分析、违法多发时间和地点研判、交通流量分析和交通诱导等应用。
2． 调整更改
在传统的规划过程中，设计部门根据对现状的判断和经验的积累，容易对交通项目进行个人意志和团队意志的主观操作，更有某些小型设计单位采用闭门造车的方式进行拿来主义的设计，这与规划的本职形成严重对峙，更不符合互联网+时代下对大数据应用的渴求。
对于城市管理者或是城市交通管理者、公路交通管理者，智能交通是帮助提高其管理的技术手段，大大提高管理者获取数据的能力，提高他们的决策能力和管理交通的能力。
举个最简单的例子，道路的渠化由交通设计院规划设计，然后施工建设。然而道路及其周边区域的情况不是一成不变的。随着城市的发展，道路起初的设计可能无法满足市民的实际需求。比如城北新建了一个工业园区，那早高峰往北面上班的车会明显增多，同时晚高峰从城北返城的车会增多。这时之前设计的道路显然不足以满足市民的需求，道路再次设计成潮汐车道或者是可变车道均可提升道路的通行能力，满足市民的需求。但是二者如何选择，抑或两个方案一起实施，一直是困扰交通管理者的一件事情。这时，道路上安装的电子警察、卡口和视频检测器所采集的过车信息和车流量数据就可以为道路的渠化提供有用的信息。
再举个例子，城市交通中，大家最熟悉的是红绿灯。有些城市的红绿灯装有信号控制系统，在所有道路资源都充分使用的条件下，红绿灯的转换频率只能按时间分配，不可能让路上的车辆变少，然而合理的红绿灯配时可以让道路的通行率大大提升。前端信号机配备有车检板，支持地埋线圈的接入，同时也可以通过视频检测器，实现控制区域内车流量、占有率、车速、排队长度等交通参数的采集、处理和存储。交通信号控制系统可根据前端独立的车辆信息来直接调整对应信号灯的绿信比，也可根据区域整体的车流状况对信号灯配时方案进行针对性的区域协调。同时这部分交通参数信息也可提供到其他相关联的交通管理系统使用。比如通过大数据采集分析和交通仿真，进行区域的信号协调控制。
3.分析应用
对交通出行的大数据进行分析总结可以得出不同城市的相互联系强度、城市流动人口的来源，指导城市对外交通建设；能够分析出城市交通现象与重要事件之间的关系，有效预防下次突发事件造成的交通压力；大数据能够形象地反映居民的出行路径、偏好，总结出居民的出行习惯从而为第三方服务平台提供参考，加快推进交通运输由传统产业向现代服务业转型升级。
智能交通综合管控平台存储了大量的交通数据信息，如何有效充分地利用这些信息将非常重要。通过对平台存储的数据进行智能研判分析，获得一些潜在有价值的数据和信息，为交通管理、刑侦稽查提供重要的线索和数据信息。
比如案件刑侦分析时，某些车辆行驶轨迹可能会成为重要线索。平台行车轨迹分析功能可以输入关注车辆号牌，选定关注的时间段，进行分析。分析结果会以列表的方式呈现在列表中按照时间先后顺序显示该车辆在此时间段内的所有过车信息。如果平台部署了电子地图模块。可在电子地图模块展现车辆行车轨迹分析结果展示，并在地图按照车辆行驶的时间和空间顺序，在地图中描绘车辆行驶轨迹。
同时，目前机动车数量的激增，机动车车辆牌照无法凭借肉眼观察直接判定车辆号牌真伪、套牌与否。出现部分车主为了逃避交通违法处罚，甚至进行其它不法活动时为了躲避刑侦缉查，而使用假牌和套牌的手段。智能交通综合管控平台使用车牌识别技术，采集经过监测点车辆的信息，如车牌号码、车身颜色、车辆类型、出现时间，根据创建的套牌分析模型，实时自动完成套牌嫌疑车辆的检测和报警，可有效打击使用套牌车辆的行为。
而在治安监控中，外来车辆初次入城信息将会成为外地车辆流窜作案的重要线索。可利用卡口、电子警察对车辆采集进行数据信息，可在指定时间段内，对首次经过指定路口的车辆进行查询展示，此功能配合城市卡口包围圈、城际卡口、电子警察采集的数据信息将发挥更大的作用。
现在在很多一二线城市，由于出租车在高峰时期供不应求，催生出了很多非法营运车辆。这些车辆虽然在一定程度内可以方便大众的出行，但是由于其无监管部门，对于民众的生命和财产有一定的安全隐患，而此类车辆很难从常规车辆中分辨出来。针对这类情况，可引入车辆积分制度，对符合积分细则的车辆进行积分，例如在本地案件多发地区的车辆进行高积分规则，每抓拍捕获一次积3分，对相对涉案车辆较少地区的车辆，每次抓拍捕获积1分。在研判中可按一定时段检索分值排列靠前的车辆，纳入视线，进行重点管控，并从中发现相关线索。积分细则可由相关部门的业务实际应用进行设定，积分细则后期可进行添加和修改，积分实行累加制，不设上限。同时可以对于重点监控区域，如学校、银行、医院、广场、娱乐场所（广场、KTV等），可以有针对性的对重点区域的卡口/路口某些时段内的车辆进行分析和观察，分析出这些区域内频繁出入的车辆、按照次数从高到低排行显示车辆的详细抓拍识别信息。对频繁出入车辆进行关注，从而起到预警作用。
交通管理部门如何保证交通安全、交通秩序是一个重要的任务。在有限警力的条件下如何达到管理交通安全的目标，警力有的放矢的调动安排将非常重要。智能交通综合管控平台对交通数据进行研判分析，可将违法多发地点按照违法次数从高到低的次序显示排名靠前的违法多发地点，为交通管理部门的警力调动安排提供参考信息。为了在有限警力的条件下达到管理交通安全的目标，保证警力在最合适的时间出勤。智能交通综合管控平台对交通数据时间特点进行分析研判，可将违法多发时段分析出来，并按照违法多发时段的违法次数排序，显示违法多发时间段，为交通管理部门警力调度提供参考。
二、“互联网+交通”在国内的应用
杭州市建立了“一个中心、三个系统”即交通指挥中心、交通管理信息系统、交通控制系统和交通工程类信息系统。杭州市交警支队还实行了集中调度指挥和交通信息预报制度，在市区主干路、主要交叉路口实行分级预警和干预机制，重点解决早晚高峰、节假日重要时段的路面交通问题。
各城市交管部门一直在探索优秀的勤务模式，以最少的警力、最小的行政成本，获得最好的交通管理效果和最大的社会效益。杭州市通过改变交警的传统路面巡逻执勤模式，通过交警支队视频作战室、交警大队分指挥室和交警中队数字勤务室三级指挥系统的网络巡逻执勤模式，结合路边重点巡逻，实施“上下联动”机制，实现“桌面就是路面”，使科技应用直达基层民警，提升了交通管控效能，扩大了路面管理的覆盖面，加大了路面管理的密度和力度，提高了应对交通拥堵、交通事故等交通突发事件的快速反应能力，减少了道路交通事故和交通违法行为，提高了道路通行能力，缓解了交通拥堵，确保了城市道路交通的安全、畅通、有序。
三、“互联网+交通”的发展趋势
首先，要大力发展绿色、便捷、高效、经济的公共交通。通过智能交通技术手段提高公共交通系统的服务水平，引导城市居民出行方式的转变。
其次，以智能交通技术提升道路交通管理水平，提高城市道路体系的综合利用效率。
再次，优化区域交通组织，以先进的交通管理手段如先进的交通信号系统、交通诱导系统、交通违法自动考量系统，减少路口延误、排队等候，使得道路通畅、规范停车场管理等关键环节。
当前我国城市交通发展处于挑战和机遇并存的关键历史阶段。一方面，随着城镇化、机动化的持续快速发展，城市交通拥堵加剧、污染严重、事故频发，面临严峻挑战；另一方面，我国城市出在老城改造、新城建设的城市大发展时期，是实现生态城市、绿色交通的最佳时机，可以通过“互联网+交通”的融合发展，通过智能交通实现我国城市绿色交通系统建设的跨越式发展。

❻ 大数据和智慧交通有哪些应用的案例

智能交通成抄为改善城市交袭通的关键所在。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。

❼ 互联网 大数据在智能交通上有哪些应用

之前有看过一篇有关商业智能在公交领域的文章，主要体现在公交的智能化信息管内理方面
具体的应用容如下：
(1)应用功能不能实现完全自动化。
(2)网络负载大，应用开发和维护繁琐。
(3)由于系统存在功能不足，需要大量人手进行分析报表工作。
(4)系统本身的技术架构己经落后，不能满足用户不断提出的对数据应用的要求。
(5)近十年累积的改动和扩展，使到系统过于庞大，接口很多，多种技术和平台混合使用，应用和维护成本高。
(6)信息系统间共享数据的需求客观存在，但由于各系统的开发时间、开发工具、部门要求以及在数据库的选择等不同原因，分布在网络中的不同系统中的数据相互独立，无法实现真正的信息资源共享。
(7)每个信息系统都有私有的数据库，对于同一事物，可能在不同的系统中被赋予不同的意义，带来语义混乱。不同系统中存储格式存在差异，这些在综合处理时都会带来很大的麻烦同时，跨系统调用数据也会严重影响性能。
这是有关FineBI的应用，具体的你可以查一下

❽ 智能交通中有哪些问题可以用大数据来解决

随着时代的发展，人们已经不知不觉走进了信息化时代，在信息化时代大量的数据爆棚成了新时代的特征。在这种特征下人们依然追求生产生活质量的提高。对于发展智能交通使人们生活以及现实社会的需要，然而在智能交通的构建当中，大量的信息数据也给其增添了变化和难度，如何在大数据时代构建一个智能化、安全化、低成本、高效便捷化的智能交通系统成为了当今人们研究的课题。

就目前而言，国际上还没有给予“大数据”一个明确的具有权威性的定义，但是其在本质上的认识各个国家基本相同。一些研究人士认为“大数据”是数量极大的一堆数据，其作用性非常强，并且其可以对其应用领域的大体上做出预测。还有一些研究人士认为，在大量信息数据技术处理应用当中，“大数据”是一项大的数据集合，并且该种集合不仅数据量大并且还非常复杂。但是无论怎样大数据时代已经走来，我们必须接受并且要利用好其在各个领域的应用。因此在今天的智能交通领域，利用大数据技术已经成为了时代发展的必然，因为其可以给现代智能交通带来诸多大的变化。

随时网络信息技术以及相关配套技术的快速发展，使得当今时代在不知不觉中走进一个“大数据”时代阶段。大数据时代已经来临，对于城市交通来说既是机遇，也是挑战，如何应对，如何利用，这是一个很大的课题。在传统交通中，城市交通是中流砥柱，具有基础性的作用。大数据时代的特征人们用四个V字开头的英文单词来表达即速度（Velocity）、多样性（Variety）、体量（Volume）以及价值密度（Value）。在大数据时代，城市交通与大数据必然发生各种联系，通过大数据带来的技术突破推动城市交通迈向全面信息化时代，通过城市交通的快速发展推动大数据更加落地，产生实效城市交通大数据的集成和未来的挖掘应用对于现代轨道的发展具有重要作用。不论对哪一个传统行业来说，对大数据的需求，都要既懂技术又深谙内情。能够驾驭行业大数据的人，需要比金融更懂金融，比电信更懂电信，比交通更懂交通，需要充分调查乘客的实际需求，需要对高峰期充分了解。

❾ IA,大数据,云计算,物联网,5g技术到来给智能交通带来了什么样的变化

智能行为分析，助力违法监测

在传统的道路监控中，闯红灯、超速、逆行、不按导向行驶抓拍等车等功能已经被人们所熟知，如今结合图像智能分析算法能够更加精确地识别车牌颜色、车身颜色、车型、车标、车辆子品牌等属性，并且能实现不系安全带、接打电话行为检测、遮阳板检测等众多智能行为分析检测，以更好的规范驾驶员行为习惯，遏制事故与违法源头，同时也为交警实现非现场执法提供了强有力的技术保障。

智能路况分析，提高道路效率

随着互联网技术的普及和完善，将先进的信息技术、通讯技术、传感技术、控制技术以及计算机技术等有效地集成运用于公路监控体系，极大提高了监控、管理、服务效率。各功能系统产生快速、大量、多样的数据，经过高效的数据查询、分析处理功能，也就是面向"大数据"的分析处理技术，可实时准确获取公路交通信息，为交通管理和交通信息服务提供数据支持。

❿ 大数据和智慧交通有哪些应用的案例

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。