大数据智能化对交通管理影响

⑴ 智能交通这个行业的前景如何

我来讲下智能交通的智能隧道方面发展吧~

随着我国经济快速发展，全国交通基础设施进展迅速，我国已经成为世界上隧道最多，建设速度最快的国家。在新基建模式下城市与城市之间通过一系列的通道建设，形成了新的城市交通网络，我国的隧道研发与制造不断发展壮大。

隧道作为高速路段的一个特殊附属设施，是需要特别关注的，其封闭的构造内拥有数量庞大的设备。但是现有的管理系统存在硬件标准高、软件水平低，智能检测系统运用少，自动化程度低，以人工巡检为主的情况。“养护管理难、应急处理难、安全管理难”成为了隧道运营管理的发展瓶颈。

以互联网+和大数据为基础对其进行数字化改造，形成低成本高效率的运营方式。那么以higihtopo的只能隧道为例，给大家讲解下其发展：

可视化管理系统直击运维难点

1、细化运维铸就行业领先者

隧道运维管理的精细与否，对于防止事故发生、减少事故损失有着至关重要的作用。在传统运维模式下会出现：隧道内通风以及消防设备出现故障；内部照明、指示标、引导等设备性能变差；监控设备设置出错无法有效掌控当下状态做不到及时响应，不能准确掌控隧道内机电设备状态；隧道系统难以一体化等情况，造成运营困难和大量安全隐患。

而可视化展现的是隧道全局，可通过远程操控隧道内的风机或指示标，及时调整通风系统的运作方式。访问隧道内不同设备，及时掌握其运行状态。在出现紧急情况时，监控、交通管控、消防系统能够协同工作，解决险情防止损失进一步扩大，从细节上决定成败。

降低能耗符合时代发展

目前，我国隧道照明大多数采用高压钠灯。其电费高昂，2km左右的隧道每年就要消耗38万元。照明线缆数量巨大布设复杂，给排查检修带来了不小的难度。调光控制较为落后，使得灯具长期陷入全功率负荷状态，也容易因线路三相不平衡引发安全事故。采用数字化管理，改变了其用电方式，可根据交通量的变化，自行调光。减少出现隧道路面过亮、或明暗不均影响驾驶的现象发生。合理的进行电力资源配置，做到了绿色运行，减少了能耗成本。

3、高效应急处理减少损失

隧道是一个狭长的密闭空间，发生火灾险情时，烟雾扩散快但不易排出，引导疏散难度大，救援空间有限。通过综合监控系统可利用烟感以及多位监控设备，及时对隧道内部情况进行监测。通过车辆联网监控对具有危险性的车辆进行定位。一旦出现险情，该路段立刻进行报警封闭，调动内部排风系统并预先启动消防措施做到初步的抢险工作，配合外部救援行动形成双重保险。

更多资料

图扑软件（Hightopo）是由厦门图扑软件科技有限公司独立自主研发，基于HTML5标准技术的Web前端2D和3D图形界面开发框架。非常适用于实时监控系统的界面呈现，广泛应用于电信网络拓扑和设备管理，以及电力、燃气等工业自动化 (HMI/SCADA) 领域。Hightopo提供了一套独特的 WebGL 层抽象，将 Model–View–Presenter (MVP) 的设计模型延伸应用到了 3D 图形领域。

⑵ 大数据对交通行业有什么影响

第一，为用户提供服务内容越来越精准。有赖于基于大数据的交通路网动态分析，为用户提供了出行的实时方案选择。

第二，交通通行效率越来越高。这也有赖于各种各样的互联网感知器，对复杂天气、事故、各种突发事件的实时分析，使得交通管理部门掌握了更多的交通状况，及时做出反应。

第三，现场人工执法越来越少。有赖于基于大数据的行为分析，交通执法的事情都变成一个事后的非现场的执法。

第四，交通服务自动化程度越来越高。移动支付和各种自动化设备的应用，自助服务和无感服务普遍应用。

第五，交通主管部门的决策越来越科学。政府对重大政策的制定和推出越来越依赖于对交通行为的分析，最典型的就是广州限外地牌照这件事情，专业机构通过数据分析发现广州道路拥堵的症结。

⑶ AI会给交通这方面带来什么变化

带来的变化应该是方方面面的叭，最近一直在炒无人驾驶嘛，这个就是人工智能带给交通的变化！

首先从交通工具上来说，未来，无人驾驶应该会成为主流，不论是汽车还是高铁应该都会采用人工智能，然后发展无人驾驶，而且我们现在应用的导航也越来越高级，这个应该也属于人工智能带来的变化之一吧。但是其安全性还是有待于进一步的检验的，需要进一步提高，但是只要我们稍加注意，其进步性还是大于其弊端的。

除了这些，人工智能AI将还会在交通的其他领域有很大的影响，只是我认为，在利用人工智能时，还是离不开人工的控制，以保障其能发挥最大的作用！

⑷ 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。

⑸ 如今智能化成为未来发展趋势，那么智慧高速智慧公路也可以

智慧交通是在智能交通的基础上，融入了物联网、云计算、大数据、移动互联网、人工智能等新技术。通过高新技术汇集交通信息，对交通管理、交通运输、公众出行等等交通领域全方面以及交通建设管理全过程进行管控支撑，使交通系统在区域、城市甚至更大的时空范围具备感知、互联、分析、预测、控制等能力，以充分保障交通安全、发挥交通基础设施效能、提升交通系统运行效率和管理水平，为通畅的公众出行和可持续的经济发展服务。

大数据分析、智能决策为智慧交通主要技术特征

智慧交通运用大数据技术从海量数据中提取有价值的信息，实时分析、预测、调控交通运输需求，促进交通运营效率、道路网通行能力和设施使用效率的提升。基于行业管理和信息服务需求，利用人工智能最新技术，将动态交通大数据、实时动态交通分配、交通诱导措施等紧密联动，实现交通运输基础设施和运载装备的智能控制、行业智能管理以及信息智能服务。

——更多数据参考前瞻产业研究院发布的《中国智慧交通行业市场前瞻与投资规划分析报告》。

⑹ 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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⑺ 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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