随着城市的迅速发展,交通拥堵、交通污染日益严重,交通事故频繁发生,这些都是各大城市亟待解决的问题。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分析得到解决。
交通大数据独有地域和时域动态演化特征,实时性显著
智慧交通将大数据技术、传感技术、信号技术等与城市交通系统相结合,建立智能化网络交通体系,进而对交通系统覆盖区域实现全过程、实时性监督,确保城市交通系统的正确运行。大数据分析平台依托云存储和分布式数据处理技术,实现信息资源的存储与分配,通过各个路口安装的监控设备,对交通资源进行整合,在大数据技术的分化处理工作模式下,对交通环境进行立体化分析,以此提供更加全面的数据服务和交通体系网络。交通行业的大数据分析平台以人机交互系统、监控系统、信号传输系统、警报系统、信息传输系统、导航系统等为主,结合智能城市发展的需要,将大数据的数据采集、智能服务、安全指令等应用于智能城市建设,充分实现大数据时代智能城市交通系统的完善建设。
智慧交通大数据分析的特点
1、时空移动性:交通事件具有地域和时域特征。交通大数据在时间和空间维度具有动态演化特征。
2、多维结构特征:交通大数据的多维结构特征明显,如时间信息、空间信息、天气驾驶员信息等。
3、社会关联性:交通大数据存在于信息空间和物理世界,二者与人类社会有机连接和互动。
4、时效性明显:交通管理和规划决策更注重分析近期甚至实时数据,数据挖掘和分析的实时性高。
智慧交通大数据分析的应用
1、交通规划:发现交通片区趋势和模式,支撑长期决策和城市规划,分析交通流量、交通信号灯。
2、交通预测:使用数据挖据和机器学习算法,对可能的交通事件做出预测,交通规堵和事故预测。
3、交通监督:实时自适应交通控制系统、车牌车辆识别、检测交通事故、分析道路危险状况。
4、交通指引:从历史轨迹数据集中挖掘有规律的线路,提供乘车共享建议,路径推荐、导航系统。
一站式大数据分析平台——亿信ABI
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