交通“大数据、互联网+可视化”应用需求.docx
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2022-11-16
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交通“大数据、互联网+可视化”应用需求
1.背景与挑战
在智慧交通建设中，数据中心是其中关键的一环。它作为整个智慧交通的大脑，承载着
交通部门关键的业务和数据，实现信息的集中交换、处理、存储和管理，要求能够提供安全
可靠且连续不间断的 7X24 小时服务。数据中心主要包含机房基础设施、IT 基础设施、业务
系统和数据等内容。然而交通部门传统的数据中心 IT 系统普遍存在系统利用率不均、整体
利用率偏低，建设和扩容成本高、扩容部署周期长，存储扩容压力巨大、缺乏 PB 级存储扩
展能力，数据爆炸式增长、关系型数据库难以支撑海量数据分析，数据结构不统一，分散运
维、运维人力物力成本高等问题。
公安交通管理数据中心作为智慧交通信息化系统的载体，主要包括计算、存储、网络、
大数据分析、智能分析、灾备、安全等系统。
交通问题是现在我国较为难解决的问题之一，同时随着车辆数量的不断增长，导致的一
系列问题如交通堵塞、尾气污染等也影响着人们的生活。通过 GPS 地理感知设备所提供的
大量定位数据能够清晰地反映城市交通的情况，诊断出城市交通的各种问题，提供人群出行
的重要模式，为智能交通的研究提供重要的技术手段。随着近些年来信息可视化技术的不断
发展与应用，在智能交通领域的研究出现了交通可视化分析的分支。可视化分析相比较与传
统的交通研究方式，能够通过丰富的交互手段为人民显示一种完整的数据明细，并且可视化
技术能够应用图形来对结果进行展示，便于人们理解和接受。
一、对于交通数据的预处理
卫星定位可以采集到 GPS 车辆的信息，并通过一定的数据重建来反映出车辆轨迹的数
据，不过在众多车辆的 GPS 设备中难免会遇到因设备问题或其他缺陷导致的各种数据异常
问题，这就会导致采集的数据中存在异常记录。为了避免这些异常数据对后期数据处理造成
影响，应当进行相应的数据清洗工作，主要是清除那些数据整体丢失的、时间错误以及长时
间停车和速度过快距离过长等明显错误的记录数据。进行数据的清洗之后仍然会存在与真实
情况有一定的偏差，因为在数据发出和接收过程当中 GPS 系统由于精度问题会存在一定的
系统误差。另外 GPS 系统的坐标和其他市面上一些地图软件系统中采用的坐标不同，直接
应用 GPS 数据点轨迹会有一定的偏移量，表现在其他系统地图上就是会以固定的距离偏离
于城市道路网络，因此应当对采集回来的数据进行校对，用修正数据所产生的轨迹代替原始
数据，保证最后可视化分析的准确性。最后，对于采集到的交通数据预处理还应当对轨迹数
据进行化简，因为 GPS 在采集数据过程中的频率是比较高的，返回一个数据或者多个数据
会造成 GPS 采样点的叠加和难以处理，因此可以选择用路段来代表轨迹，提高交通可视化
分析处理的效率。
二、对城市道路交通流量的分析处理
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