智能交通属于大数据吗

❶ 百度所说的「智慧交通」到底是什么

网络所说的“智慧交通”用一句话来概括：用大数据来指挥道路运输，实时调整信号灯，降低路线拥堵压力。

2021年12月27日，网络Create 2021（网络AI开发者大会）在线上举办。网络创始人、董事长兼首席执行官李彦宏在演讲中表示：智能交通将是影响未来10-40年的重大变革，可使5年之内中国一线城市将不再需要限购和限行，10年之内基本解决拥堵问题。他认为，智能交通可以解决三大问题：第一，减少90%道路安全事故。第二，系统解决拥堵问题。第三，自动驾驶和智能交通可以助力碳减排。

到底什么是智慧交通呢？

智慧交通的这个定义其实就是和我们的这些快速发展的技术结合到一起，它把这些先进的技术用在我们的日常道路交通中，不管是小汽车的拥堵的治理，还是在公共交通运输效率的提升，还是说老百姓的交通信息服务的感受，它是在应用在了我国交通领域里面的各个方面，进而提升整体的这个运输服务的效能。

智慧交通的具体设想是什么呢？

我们的交通指挥中心是个庞大的数据库，它就是这个智慧交通的“智慧大脑”，通过各个路口红绿灯、详尽的交通路线图和360度无死角的电子眼，可以智能识别每一路口、每一辆车的具体位置和运行速度等，然后反馈给“智慧大脑”，“智慧大脑”通过数据分析，做出调整时下路口红绿灯的时长和车辆通行方向的指示，尽可能达到高效快快速通行的目的，进而实现全时、全域、全量、精准计算的要求。

总的来说“智慧交通”就是交通系统的各个摄像头可以实时准确地获取交通状况信息，你在某时某分处在某地，你要去往的方向，大数据都可以实时抓取周围的路况信息，可以提供最优的出行方案。

❷ 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。

❸ 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。

❹ 大数据之于智能交通意义重大仍面临五大难题

大数据之于智能交通意义重大仍面临五大难题

日前，在2015中国智慧城市国际博览会上，来自台湾的勤亚科技张及人透露“台湾政府在将近九年前就开始规划所谓的大的交通数据云，用数据来管理整个交通出行。比如通知你从A到B大概走多少时间，这个时间给你选择走西会更快或者更慢一点，通过这种模式来做。”在公共交通部门，张及人称台湾已经全面做到了公车到站提醒，准确率在96在97%。“这样大家坐公交时不会浪费时间，能合理地安排自己的出行计划。”在出租车和商用车方面，“台湾有一个服务厅，可以清楚地告诉调度公司，在某个天气、时间、路口会有比较多乘客，只要买了这个服务，系统会高速你客人在哪里，这就是大数据做的应用。

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。

大数据支撑智能交通发展仍面临五大难题

随着移动互联网、大数据、车联网等技术越来越多地渗透到交通领域，百姓的出行将越来越高效便捷，同时也有利于管理部门为社会提供更好的公共交通服务。借助移动互联网、云计算、大数据、物联网等先进技术和理念，将互联网产业与传统交通运输业进行有效渗透与融合，形成具有线上资源合理分配，线下高效优质运行的新业态和新模式。积极用好大数据技术来支撑交通运输行业科学决策。交通运输部正在推进开展行业信息资源整合，同时也与互联网企业开展合作，利用定位大数据和智能化分析技术，成为科学决策的技术支撑。

不过，大数据虽然支撑着智能交通的前行，但其发展道路上难免要历经磨难，从目前来看主要存在五个问题。

问题一：海量设备管理问题

随着系统规模扩大，前端设备点位增加，设备故障点也呈几何级数增长，管理人员仅忙于应付设备故障，无暇他顾。以电子警察系统为例，目前一、二线城市基本都实现了电警设备在重点路口、路段的全覆盖，建设规模均有上千台摄像机及相应的控制设备，由于各厂商产质量量良莠不齐，前端设备实际完好率不高。设备故障未暴露，或暴露但没有得到及时维护的现象非常严重，给业主造成了大量的投资浪费。

问题二：统一标准和技术规范

国内智能交通系统项目的建设先于行业统一标准的推出。在缺乏标准的条件下，许多地区的智能交通系统自成体系，缺乏应有的衔接和配合，标准互不统一。即便在城市内部，道路上的传感器标准也非常混乱，因为传感器设备生产企业缺乏统一的接口标准。标准和规范的混乱妨碍了交通数据的获取，从而无法进行交通流的分析和预测。在高速公路收费系统方面，各省或地区内建设的网络一卡通或不停车收费系统，也没有统一指导和标准，为将来的全国联网造成了困难。

问题三：系统可靠性与稳定性

智能交通系统复杂度和整合程度越来越高，而系统的健壮性却没有同步提高，往往有牵一发而动全身的问题出现。以某地级市为例，智能交通系统由近200台服务器和2千多台前端设备组成，包括信号控制、交通流量采集、交通诱导、电子警察、卡口等子系统，数据要和省级交管平台、区县级交管子平台、公安业务集成平台等系统相连。系统具有流程复杂、业务系统众多、客户端分散等等一系列特点。业主竭尽全力为了保证业务系统的正常运行，但还是经常出问题。系统及网络结构复杂是一方面，业务系统众多无法“照顾”过来才是最严重的问题。

问题四：数据源的质量

智能交通应用需要高质量的数据源，而目前设备长时间运行的性能得不到保证，数据质量不高限制了智能交通业务高水平的扩展应用。现代化的交通诱导和交通信号控制需要实时准确的交通流量数据以供交通状态判断以及短时交通预测使用。而由于目前系统健壮性不足，难以自行判断数据质量，从而使得交通诱导和信号控制系统不能发挥预期效用，从而影响了整体智能交通系统的投资价值。

问题五：信息安全问题

由于智能交通兼具交通工具带来的移动特性和通信传输所使用的无线通信两方面的特点，它也就集成了无线网和移动网两大类型网络的安全问题。然而，当前针对智能交通的研究还只是偏重于其功能的实现，忽略了其信息安全问题。实际上，无论是从信息的收集、信息的传输、信息的处理各个环节，智能交通都存在严重的信息泄露、伪造、网络攻击、容忍性等安全问题，亟须受到人们的关注和重视。

结语：未来伴随着移动互联网、大数据、车联网等技术越来越多地渗透到智能交通，将会使我们的出行越来越便捷、高效、舒适。对于管理部门来讲，通过智能交通设施大数据分析预测出行规律和趋势，科学安排各项保障工作，为全社会提供更好的公共交通服务。

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❺ 大数据在智慧交通中起了哪些作用

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**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。

❻ 智能交通五大特征大数据平台应用功能强

智能交通五大特征大数据平台应用功能强

大数据、云计算，已逐渐为互联网企业广泛应用，而将这种理念应用在交通管理服务中的，并不多见。烟台市交警支队从2010年开始建设大数据、云计算平台，到2013年底基本建成，在不断完善中，大数据、云计算的智能交通系统在交管中发挥了越来越重要的作用。

智能交通有以下五个基本特征

分析当前我国交通发展现状和技术生产力发展情况，可以认为应具有以下几点特征。

特征一：交通要素泛在互联

包括道路、桥梁、附属设施等交通基础设施，车辆、船舶等运输装备，以及人和货物在内的所有交通要素，在新的传感、自组网、自动控制技术环境下，能够实现彼此间的信息互联互通和自动控制，交通基础设施、运输装备将具备多维感知、智慧决策、远程控制、自动导航等功能，实现主动预测、自动处置。

特征二：虚拟与现实相结合，线上与线下相配合

未来的交通运输系统将由用户在网络上提出客货运输需求，运输系统在接收网上运输需求以后，利用大数据、云计算、人工智能等技术手段在网络上解析运输需求，提出运输策略，制定运输计划，然后再交由线下的交通运输设备设施去完成实际的运输生产。

特征三：门到门一体化综合运输

对用户而言，未来的交通运输系统就是一个整体的运输服务提供商。用户无需了解交通运输系统内部的构造与运作方式，只需要提供从a到b的运输需求，系统自然会提供一整套的解决方案，包括票务的“一票制”，运输组织的多式联运、无缝衔接、连续性和全程性。

特征四：应需而变为用户提供适应性服务

在全面感知、实时通信、海量数据分析能力不断提升的前提下，用户与系统平台交互更加频繁密切，使交通运输系统更加具有类人的智慧，可以根据实际情况的变化，应需而变，为各类用户提供个性化的、多样化的、以人为本的运输服务。

特征五：运输生产组织和管理高可靠性和高效能

智慧交通包含智能化的交通基础设施、智能化的交通运输装备、智能化的运输组织服务等。生产组织和管理者对各种运输要素的掌握更加详细、及时、准确，对各种风险能够更加有效地控制和应对，并能够通过智能技术使得运输生产的策略更加科学，运输生产组织和管理可靠性更高、效能更高。

智能交通综合平台应用效果

大数据平台试运行收获多

10月15日，从承德交警支队视频综合应用警务平台新闻发布会上获悉，市区一天就出现违反交通规则行驶734起，市交警部门根据以上状况，迅速做出反应，将当前工作重点及时调整，开展了机动车违规行驶专项整治。这种针对问题做出的快速反应得益于市交警目前引入实施的“大数据”平台建设。

以往交警使用的系统设备全部为模拟产品，大部分工作环节需人工操作，工作效率低、重要线索无法及时发现，无法实现精细化管理和应用。为改变这种状况，我市交警部门实施了“大数据”建设，引入实时指挥、违法状况分析、布控报警联动、套牌检测、轨迹分析等功能。平台试运行一个月，通过技术手段，分析判断出500多辆套牌嫌疑车辆，其中近20辆为出租车。

交通信号智能管控

烟台市2011年引入智能交通管理系统，包括“一个管控平台，十二大集成系统”建设，共增设高清监控328处、电子警察103个路口、卡口23处，智能诱导系统41处、流量采集点49处、智能信号控制300处。系统投入使用后，城区闯红灯、不按导向车道行驶等违法率降低50%；早晚高峰主干道同行速度提高14.6%和12.1%，道路通行能力提高13.5%，城区拥堵程度有“中度拥堵”下降为“轻度拥堵”。

除去交通信号系统的智能管控，烟台市率先实现了市区主干道的公交车交通信号优先。烟台市1路公交行驶路线贯穿烟台市最繁华的南大街全线，全长近20公里。烟台市交警支队交警王健对记者说：“1路公交全部车辆安装了信号发射器，要通过的25个路口也全部安装了信号接收装置，当1路公交接近路口时，信号灯会根据1路公交的车速和距离，适时调整信号灯时长。1路公交全程运行时间缩短5—10分钟。”但是牵一发而动全身，1路公交得到了信号优先，就将影响周边交通流量，而智能交通系统就需要找到其中的平衡点，“这些都是通过大量数据的计算得到的结果。”

除去缓解城市交通拥堵，大数据、云计算的智能管控系统还能实现更多更强大的功能。比如，乘客打车时物品遗落，但无法说清车牌号。交警接到报警后，根据乘客乘车行驶的线路和时间，用时不到5分钟，就检索到了乘客所乘车辆；凌晨时间通行的车辆，除去出租车外，一般情况都会单向行驶，不会在市区内乱转。一旦凌晨时段一辆汽车反复通过某几个路口，就可能存在违法行为嫌疑，系统会自动报警。而对于可能存在的假牌、套牌车，智能管控系统会自动甄别车牌号并报警。特别是套牌车，同一时间不同路段出现2个同样号牌，系统同样自动报警。系统启用以来，共查处假套牌车276辆，协助侦破刑事治安案件40起，涉嫌金额达2000万元。在刑事案件中，很多会跟踪受害人。通过系统，很迅速就可以得到跟踪车辆的信息。智能平台可以为公安各警种提供服务。

沿着智能交通发展的前沿技术，在大数据和物联网等环境的支持下，未来的智能交通，车辆开始成为道路交通信息源，高速行驶的汽车上可以随时接入宽带互联网，手机可与汽车对话，驾驶员的血压和心跳等身体状况在线监控、一旦需要可通过车路交互发给有关单位，大型货车和客车的自动编队运行已经在公路上试验，自动行驶从实验室走向应用的步伐在加快……

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❼ 大数据应用于什么行业

大数据应用于各个行业包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的痕迹。

制造业：利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。

金融业：大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。

汽车行业：利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。

互联网行业：借助于大数据技术分析用户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。

餐饮行业：利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式。

电信行业：利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。

能源行业：随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力早码虚需求响应系统，确保电网运行安全。

物流行业：利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。

城市管理：利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。

生物医学：大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理，同时还可以帮助我们解读DNA,了解更多的生命奥秘。

公共安全领域：政府利用大数据技术构建强大的国家安全保障体系，公共安全领域的大数据分析应用，反恐维稳与各类案件分析的信息化手段，借助大数据预防犯罪。

个人生活：大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活行陆燃为轨迹，为其提供更加周到的个性化服务。

大数据的价值远不止于此，大数据对各行各业的渗透，是模羡推动社会生产和生活的核心要素。

(7)智能交通属于大数据吗扩展阅读：

大数据的价值体现在以下几个方面：

1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销

2) 做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型

3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值

不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。

著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。”这确实是需要警惕的。

参考资料：大数据_网络