智慧交通大数据平台（智慧交通数据平台中国移动中标）

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本文目录一览：

• 1、智能交通五大特征大数据平台应用功能强
• 2、如何运用交通大数据智慧出行
• 3、大数据和智慧交通有哪些应用的案例
• 4、智慧交通大数据能解决城市拥堵么？
• 5、智慧交通云平台实现了跨行业跨部门跨地域数据共享对吗
• 6、智慧交通云平台实现了,跨行业跨部门跨地域数据共享对吗?

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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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。应用大数据有助于智慧交通大数据平台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。

1、活用、善用大数据是改善交通的必由之路

近年来，国内各大中型城市均已开始或酝酿与交通大数据相关的项目建设，如公交都市、城市交通数据中心、智慧交通、交通运行协调指挥中心等，大量项目的上马对大数据技术的需求量也不断加大。

行业对于大数据技术的普及推广始于2011年，经过两年的发展，大数据技术已在智能交通领域深入人心。基于大数据技术的应用和相关业务的开展，未来几年内，活化数据的广泛应用将是国内交通大数据的发展热点。

2、智能交通大数据管理平台应用是核心

虽然大数据技术目前在智能交通领域的发展前景一路看好，但大数据技术在实际使用中仍然面临一些问题。其中最主要的问题就是：面对多样、封闭的运行环境，交通数据如何收集管理？如何保证数据的质量？如何将其快速的应用？这是各地政府、交通企业、交通系统集成商共同面临的难题。

智能交通大数据管理平台的应用将有效解决这些问题。智能交通大数据平台主要包括五方面的内容：城市交通信息数据系统、城市交通综合监测和预警系统、城市交通碳排放实时监测系统、公交都市管理系统、公众出行信息服务系统。

城市交通信息数据系统是基于大数据应用技术的交通行业信息共享交换中心，数据中心建立以后，将成为城市交通信息的枢纽。

城市交通综合监测和预警系统可以实现对整个城市交通状况的实时监测。交通管理部门可以对城市交通中可能发生的大面积交通瘫痪作出有效的预判。同时，该系统也可以引导公众出行，为公众提供全面、及时的出行信息，真正达到绿色交通的出行要求。

智慧出行也称智能交通，是指借助移动互联网、云计算、大数据、物联网等先进技术和理念，将传统交通运输业和互联网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，并利用卫星定位、移动通讯、高性能计算、地理信息系统等技术实现智慧交通大数据平台了城市、城际道路交通系统状态的实时感知，准确、全面地将交通路况，通过手机导航、路侧电子布告板、交通电台等途径提供给百姓。其中，迪蒙智慧交通依托迪蒙科技在云计算、物联网、大数据、人工智能、金融科技等领域的丰富开发经验和雄厚的技术积累以及其他智慧出行领域创新商业模式于一体的高端智慧交通解决方案。在此基础上，集成驾驶行为实时感应与分析技术，实现公众出行多模式多标准动态导航，提高出行效率；并辅助交通管理部门制定交通管理方案，促进城市节能减排，提升城市运行效率。

百度地图利用云计算、大数据分析技术，通过数据可视化的形式，“平安播报”网站为用户提供春运期间全国高速公路的拥堵路段信息查询、重要节点流量查看以及事故多发路段查询等功能，为用户出行提供参考。

同时，百度地图推出适合手机查看的移动版页面，让用户即使在路上，也可以通过手机实时查看权威的全国高速公路通行信息。高德地图则对春运出行发布了春节出行预测报告，通过历年城市的净迁入/净迁出量计算分析，预计出今年拥堵高发公路、游客较多的旅游景点，以供大众出行参考。双方都依靠大数据分析作为解决拥堵问题的一剂良药，“互联网+”交通势在必行。

“互联网+”交通的核心还在在于数据，哪家地图数据以及大数据分析能力最强，谁将取得最大的市场优势。数据服务经济社会时代，如何让大数据释放最大价值成为当务之急，而对大数据的分析则成为了使其能够充分体现价值的前提，这就对IT系统计算能力提出了更高的需求和挑战。在这种背景下，市场对于4路及4路以上服务器需求大幅增长，越来越多的行业用户开始采用高端服务器满足关键业务需求。

大数据和智慧交通有哪些应用的案例

根据ITS114的不完全统计，截至2015年12月31日，包括城市智慧交通和高速公路机电市场的全年千万项目统计规模为182.5亿，其中主要分为四
大市场1.交通管控市场千万项目规模为84.24亿。2.智慧交通/智能运输市场千万项目规模为20.33亿。3.高速公路机电市场千万项目规模为
75.8亿。4.平安城市千万项目规模为56.6亿。以上四个市场都有着很多的智慧交通方面的应用案例。
具体的在交通管控市场方面，
当前各个省积极构建的交通运行监测与应急指挥系统，还有围绕着视频、图像分析，从而实现在治安、交通、工业制造、汽车、人工智能等等诸多领域的应用亦是智
慧交通的典型案例。如深圳榕享的"交通仿真与智能管控机器人"可实时采集视频检测数据与线圈检测数据，将采集的交通流数据、信号配时等数据输入到建立的仿
真路网模型中，进行实时的交通系统仿真。通过一体化交通仿真模型，机器人能快速找出路网拥堵点以及分析路网的常发性拥堵点，并对交通流运营状况的演变进行
预测和分析。在交通仿真与智能管控机器人平台上，还可对城市的任意交叉口的交通环境进行设置，周边居民可将相关建议"告知"机器人，实时模拟交叉口改良效
果，实现全民参与、全民实践、全民创新的交通管理新模式。
智慧交通/运输方面各种“专车”“快车”“拼车”“代驾”平台类和软件数据类的实例比比皆是，如我们都熟知的“滴滴快递”“uber"“e代驾”等app应用。
交
通工具新型技术案例方面：如无人驾驶、自动驾驶、智能车等等；在2015年12月互联网大会上李彦宏展示的无人车，李书福展现的自动驾驶技术都体现了当前
智能交通工具的发展。
更近一点的是，汽车电子标识、ETC、车路协同。2015年的新能源客车市场呈爆发性增长，新能源客车销量达到37363辆，同比增长213.19%，同
时2015年国务院印发《新能源公交车推广应用考核办法（试行）》、《电动汽车充电基础设施发展指南》等等政策文件，可预见的是新能源汽车将会造就一个巨
大的市场，建立在新能源汽车之上的车联网也将搭上顺风车。
平安城市也有很多已经成型的智慧交通案例。平安城市是基于GIS数字地图技术，高
度整合治安监控、智能交通、数字城管、应急指挥等子系统，改变传统的静态管理和单点管理，实现实时、动态的联动管理新模式，实现了整个城市的治安、交通、
城管、应急联动等各个职能部门的联动，建立了高效的城市部门联动机制，提高了城市的集成化、智慧化管理水平。根据高清视频监控系统的特点和应用需求，结合
当前与今后一定时期内图像监控系统与图像应用系统的发展需要，建设一套先进的平安城市综合应用平台，为指挥调度、调查取证、应急处置、交通管理等多种后台
应用提供及时、可靠的视频图像信息，服务于实战。市面上常见的平安城市系统具备的主要功能大部分都有：人脸卡口功能；交通事件检测功能；智能检索功能；道
路违法抓拍功能；车辆稽查布控功能；非现场执法；分析研判功能；交通事态监控功能；视频质量检测功能；智能应用管理功能；数据格式及通信功能；远程控制功
能；指挥调度功能；勤务管理功能； 设备运行状态监测功能。
以上在我看来都是智慧交通的应用案例。
接下来说一下在大数据方面的应用案例
在
医疗方面，纽约的mountsinai医院利用数千名患者的数据、历年汇报的流感爆发数据等数据与病毒的变异过程做交叉比对。通过这种工作，科学家和医生
可以预测病毒如何传播，以及对抗这些病毒的最佳途径；甚至有可能使用预测分析来判断病毒的传播方式，然后采取行动来限制这一传播。据说这家医院有望在未来
阻止流感的发生。
在交通方面，浙江某城市与英特尔合作，安装了1000个数字监控设备，100个智能监测点系统，超过300个检查点的电子警察，和500多个视频监控系统。通过更有效地监测交通和拥堵数据，改善交通流量，减少道路交通事故。
在
废物处理方面，
英国曼彻斯特垃圾处理局有一套系统，能够利用数据使得产生的垃圾被尽可能多的再次利用。通过对来自不同地区的卡车进出加工厂时进行称重，能够了解每个地区
所产生的垃圾数量。这些数据帮助当局出台了相应的政策，鼓励那些特定的社区更好的垃圾回收和垃圾减量。
在建筑方面， 住房慈善机构hact从400,000座住房中持续不断地收集数据，并进行了各种数据分析。通过数据来发现设计、建造、布局中存在的潜在问题，进而在建造新的楼宇时优化相关的参数，避免这些问题，改进政府保障房的的维修，规划空间合理使用。

智能应用服务，Google提供的大数据分析智能应用包括客户情绪分析、交易风险（欺诈分析）、产品推荐、消息路由、诊断、客户流失预测、法律文案分类、
电子邮件内容过滤、政治倾向预测、物种鉴定等多个方面。据称，大数据已经给Google每天带来2300万美元的收入。例如，一些典型应用如下：
（1）基于Map Reduce，Google的传统应用包括数据存储、数据分析、日志分析、搜索质量以及其他数据分析应用。
（2）基于Dremel系统， Google推出其强大的数据分析软件和服务 —
BigQuery，它也是Google自己使用的互联网检索服务的一部分。Google已经开始销售在线数据分析服务，试图与市场上类似亚马逊网络服务
(Amazon Web Services)这样的企业云计算服务竞争。这个服务，能帮助企业用户在数秒内完成万亿字节的扫描。
（3）基于搜索统计算法，Google推出搜索引擎的输写纠错、统计型机器翻译等服务。

（4）Google的趋势图应用。通过用户对于搜索词的关注度，很快的理解社会上的热点是什么。对广告主来说，它的商业价值就是很快的知道现在用户在关心
什么，他们应该在什么地方投入一个广告。据此，Google公司也开发了一些大数据产品，如“Brand Lift in
Adwords”、“Active GRP”等，以帮助广告客户分析和评估其广告活动的效率。
（5）Google Instant。输入关键词的过程，Google
Instant 会边打边预测可能的搜索结果。
谷歌的大数据平台架构仍在演进中，追去的目标是更大数据集、更快、更准确的分析和计算。这将进一步引领大数据技术发展的方向。

在竞选方面，直到2012年，奥巴马的数据团队对数以千万计的选民邮件进行了大数据挖掘，精确预测出了更可能拥护奥巴马的选民类型，并进行了有针对性的宣
传，从而帮助奥巴马成为了美国历史上唯一一位在竞选经费处于劣势下实现连任的总统。只要数据量够大，够及时，挖掘够深刻，就可以洞悉每个选民的投票几率。

在教育方面，"以物联网、云计算等综合技术的成熟为基础，在学生管理数据库中挖掘出有价值的数据，经过过程性和综合性的考虑，找到学生各种行为之间的内在
联系，考量背后的逻辑关系，并作出恰当的教学决策。以某集团最新出版的全球少儿美语旗舰课程为例，引入了首款应用于少儿英语学习领域的
MyEnglishLab在线学习辅导系统（以下简称MEL），应用大数据技术全程实时分析学生个体和班级整体的学习进度、学情反馈和阶段性成果，从而及
时找到问题所在对症下药，实现对学习过程和结果的动态管理。

智慧交通大数据能解决城市拥堵么？

三维交通监控管理可视化技术，就成功应用到了两个交通大数据场景，技术高能预警！更多3D可视化案例可以在官网-资源中心查看~

隧道交通线段的三维交通流展示。通过采集交通流量数据，结合车辆三维模型、三维粒子运动技术，实现通过在隧道中展示车流的运动态势来客观呈现隧道现场的车辆运行状况。

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交通体系城市交通管控系统的可视化。通过可视化技术结合城市路口交通流量，虚拟三维可视化路口，通过对路口车辆流向及运行态势的数据分析，实现拥堵路口车辆流向指挥及调度。

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总结来说，通过可视化技术结合大数据分析，能够利用三维模型展示数据分析结果，并进行交通拥堵数据预测。如今ThingJS提供好用的可视化组件，3D可视化技术门槛进一步降低，注册官网有3D Demo，3D项目开发不难~

智慧交通云平台实现了跨行业跨部门跨地域数据共享对吗

智慧交通云平台实现了跨行业跨部门跨地域数据共享对。智慧交通云建立国家级、省级、市级三级大数据共享云平台，数据由下至上逐级汇聚，实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的数据共享、协同管理。

智慧交通云平台实现了,跨行业跨部门跨地域数据共享对吗?

对。大数据共享平台及交通云技术应用建立智慧交通大数据平台了国家级、省级、市级三级大数据共享云平台智慧交通大数据平台，数据由下至上逐级汇聚智慧交通大数据平台，实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的数据共享、协同管理和一体化服务；在信息资源整合上持续发力智慧交通大数据平台，加强与政府、社会各方面数据的汇聚整合和关联分析，加强对基层实战部门的开放接入和应用指导，切实让大数据充分释放“大”的能量，体现“大”的价值。 关于智慧交通大数据平台和智慧交通数据平台中国移动中标的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 智慧交通大数据平台的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于智慧交通数据平台中国移动中标、智慧交通大数据平台的信息别忘了在本站进行查找喔。

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