Ⅰ 根據 大數據在交通方面可以有哪些應用

交通方面的大數據用的還是比較多的。只是常在人們的身邊，人們忽略了而已。典型的就是網路地圖工具，那就是利用大數據分析的出來的路況信息。幾乎每個人都有用過吧？

Ⅱ 大數據在智慧交通中起了哪些作用

總的說來所謂智慧交通的核心就是大數據、人工智慧和物聯網，大數據來源於多種專多樣的感測器、攝屬像頭甚至人工採集，大數據為人工智慧提供原材料，為控制物聯網設備提供決策依據，總的來說大數據為智慧交通在如下幾方面起到作用，
感知——對整個城市交通狀況，如車輛信息、道路信息等形成多維度感知
優化——交通信號優化、公交線路優化等等
控制——匝道控制、特殊重點車輛管理
調度——根據車流量進行智能調整，應對突發事件
服務——交通信息實時發布，便民服務

Ⅲ 大數據技術在城市交通檢測中有哪些常見應用

大數據在交通行業的應用還是比較多的，典型的就是網路地圖的工具，當你查詢線路的時候內，網路地圖容會給你推薦最佳的線路，大城市會給你最不容易堵車的線路，這就是根據大數據分析的結果而得出的，也是最典型的交通行業的大數據了。

Ⅳ 大數據在智慧交通中起了哪些作用

大數據用於智能交通的積極意義
第一，大數據的虛擬性可以解決跨越行政區域的限制。交通大數據的虛擬性，有利於其信息跨越區域管理，只要多方共同遵照相關的信息共享原則，就能在已有的行政區域下解決跨域管理問題。
第二，大數據具有信息集成優勢和組合效率。大數據有助於建立綜合性立體的交通信息體系，通過將不同范圍、不同區域、不同領域的「數據倉庫」加以綜合，構建公共交通信息集成利用模式，發揮整體**通功能，這樣才能發現新價值，帶來新機會。例如氣象、交通、保險部門的數據結合起來，可高效率地研究交通領域防災減災;IC卡數據結合抽樣調查，能更快捷、更精確測得城市交通流分布狀況。
第三，大數據的智能性能較好的配置交通資源。通過對大數據的分析處理，可以輔助交通管理制定出較好的統籌與協調解決方案。一方面減少各個交通部門運營的人力和物力，另一方面可有些提升道理交通資源的合理利用。如根據大數據結果確定多模式地面公交網路高效配置和客流組織方案，多層次地面公交主幹網路綠波通行控制以及交通信號自適應控制。
第四，大數據的快速性和可預測性能提升交通預測的水平。在對各個部門的數據進行准確提煉和構建合適的交通預測模型後，可以有效模擬交通未來運行狀態，驗證技術方案的可行性。而在實時交通預測領域，大數據的快速信息處理能力，對於車輛碰撞、車輛換道、駕駛員行為狀態檢測等實時預測也有非常高的可靠性。
第五，提高交通運行效率。大數據技術能促進提高交通運營效率、道路網的通行能力、設施效率和調控交通需求分析。交通的改善所涉及工程量較大，而大數據的大體積特性有助於解決這種困境。
大數據的實時性，使處於靜態閑置的數據被處理和需要利用時，即可被智能化利用，使交通運行的更加合理。大數據技術具有較高預測能力，可降低誤報和漏報的概率，隨時針對交通的動態性給予實時監控。因此，在駕駛者無法預知交通的擁堵可能性時，大數據亦可幫助用戶預先了解。
第六，提高交通安全水平。主動安全和應急救援系統的廣泛應用有效改善了交通安全狀況，而大數據技術的實時性和可預測性則有助於提高交通安全系統的數據處理能力。在駕駛員自動檢測方面，駕駛員疲勞視頻檢測、酒精檢測器等車載裝置將實時檢測駕車者是否處於警覺狀態，行為、身體與精神狀態是否正常。同時，聯合路邊探測器檢查車輛運行軌跡，大數據技術快速整合各個感測器數據，構建安全模型後綜合分析車輛行駛安全性，從而可以有效降低交通事故的可能性。在應急救援方面，大數據以其快速的反應時間和綜合的決策模型，為應急決策指揮提供輔助，提高應急救援能力，減少人員傷亡和財產損失。
第七，提供環境監測方式。大數據技術在減輕道路交通堵塞、降低汽車運輸對環境的影響等方面有重要的作用。通過建立區域交通排放的監測及預測模型，共享交通運行與環境數據，建立交通運行與環境數據共享試驗系統，大數據技術可有效分析交通對環境的影響。同時，分析歷史數據，大數據技術能提供降低交通延誤和減少排放的交通信號智能化控制的決策依據，建立低排放交通信號控制原型系統與車輛排放環境影響模擬系統。

Ⅳ 大數據，數據挖掘在交通領域有哪些應用

交通領域大數據分析和應用的場景會相當多，這裡面要注意兩點，一個是大數據本身的技術處理平台，一個是數據分析和挖掘演算法。具體場景當時寫過點內容，如下：
對於公交線路規劃和設計是一個大數據潛在的應用場景，傳統的公交線路規劃往往需要在前期投入大量的人力進行OD調查和數據收集。特別是在公交卡普及後可以看到，對於OD流量數據完全可以從公交一卡通中採集到相關的交通流量和流向數據，包括同一張卡每天的行走路線和換乘次數等詳細信息。對於一個上千萬人口的大城市而言，每天的流量數據都會相當大，單一分析一天的數據可能沒有相關的價值，而分析一個周期的數據趨勢變化則會相當有價值。結合交通流量流向數據趨勢變化，可以很好的幫助公交部門進行公交運營線路的調整，換乘站的設計等很多內容。這個方法可能很早就有人想到，但是在公交卡沒有普及或海量數據處理和計算能力沒有跟上的時候確實很難實際落地操作，而現在則是完全可以落地操作的時候了。
從單一的公交流量流向數據動態分析僅僅是一個方面，大數據往往更加強調相關性分析。比如對於在某一個時間段內公交流量和流向數據發生明細的趨勢變化的時候，這個趨勢變化的究竟和哪些潛在的大事件或其它影響因素的變化存在相關性，如何去分析這些相關性並做出正確的應對。舉個簡單的例子來說，當市中心區內的房屋租金持續增長的時候一定會影響到交通流的變化，很多人可能會搬離到更遠的地方去居住，自然會形成更多的新增公交流量和流向信息。在《大數據時代》裡面談到更多的會關心相關性而不是因果只是一個方面的內容，實際上往往探索因果仍然很重要，就拿尿片和啤酒的例子來說看起來很簡單，但是究竟是誰發現了這種相關性才更加重要，發現相關性的過程往往是從果尋因的過程，否則你也很難真正就確定是具備相關性。
其次就智能交通來說，現在的智慧交通應用往往已經能夠很方面的進行整個大城市環境下的交通狀況監控並發布相應的道路狀況信息。在GPS導航中往往也可以實時的看到相應的擁堵路況等信息，而方便駕駛者選擇新的路線。但是這仍然是一種事後分析和處理的機制，一個好的智能導航和交通流誘導系統一定是基於大量的實時數據分析為每個車輛給出最好的導航路線，而不是在事後進行處理。對於智能交通中的交通流分配和誘導等模型很復雜，而且面對大量的實時數據採集，根據模型進行實時分分析和計算，給出有價值的結果，這個在原有的信息技術下確實很難解決。隨著物聯網和車聯網，分布式計算，基於大數據的實時流處理等各種技術的不斷城市，智能的交通導航和趨勢分析預測將逐步成為可能。
還有一個在國外大片中經常能夠看到的就是實時的車輛追蹤，隨著智慧城市的建設，城市裡面到處都是攝像頭採集數據，當鎖定一個車輛後如何根據車輛的特徵或車牌號等信息，實時的追蹤到車輛的行走路線和位置。這裡面往往需要實時的視頻數據採集，採集數據的實時分析和比對，給出相應的參考信息和數據。這個個人認為是具有相當大的難度，要知道對於視頻流和圖像信息的比對和分析往往更加耗費計算資源，需要更長的計算周期，要從城市成千上萬個攝像頭裡面採集數據並進行實時分析完全滿足大數據常說的海量數據，異構數據，速度和價值等四個維度的特徵。基於車輛能夠做到，基於人當然同樣也可以做到，希望這類應用能夠逐步的出現，至少現在從硬體水平能力和技術基礎上已經具備這種大數據應用的能力。
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Ⅵ 大數據和智慧交通有哪些應用的案例

智能交通成為改善城市交通的關鍵所在。為此，及時、准確獲取交通數據並構建交通數據處理模型是建設智能交通的前提，而這一難題可以通過大數據技術得到解決。

智能交通整體框架主要包括物理感知層、軟體應用平台及分析預測及優化管理的應用。其中物理感知層主要是對交通狀況和交通數據的感知採集;軟體應用平台是將各感知終端的信息進行整合、轉換處理，以支撐分析預警與優化管理的應用系統建設;分析預測及優化管理應用主要包括交通規劃、交通監控、智能誘導、智能停車等應用系統。

系統利用先進的視頻監控、智能識別和信息技術手段，增加可管理空間、時間和范圍，不斷提升管理廣度、深度和精細度。整個系統由信息綜合應用平台、信號控制系統、視頻監控系統、智能卡口系統、電子警察系統、信息採集系統、信息發布系統等組成。以達到四方面的目標：提高通行能力、減少交通事故、打擊違章事件、出行信息服務。
在各城市建設智慧交通的過程中，將產生越來越多的視頻監控、卡口電警、路況信息、管控信息、營運信息、GPS定位信息、RFID識別信息等數據，每天產生的數據量可以達到PB級別，並且呈現指數級增長。

Ⅶ 大數據應用主要是應用在哪些方面

很多方抄面，最典型是分析垃圾郵件內容，過濾垃圾信息。另外還有搜索引擎，圖像識別，語音識別等。一般平民很難接觸到大數據，需要很龐大的數據量得出的結果才有意義，所以大數據是有門檻的。但是大數據仍然在不知不覺間幫助我們。

Ⅷ 互聯網 大數據在智能交通上有哪些應用

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