厦门智能交通大数据

『壹』 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。

『贰』 鐩樺ぉ锛堝帵闂锛夋櫤鑳戒氦閫氭湁闄愬叕鍙告庝箞鏍

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『叁』 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。

『肆』 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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