交通“大大数据、互联网+可视化”应用需求.docx

【交通大数据、互联网+可视化应用】是智慧交通建设的核心组成部分，旨在通过先进的信息技术解决交通问题，提高城市交通的效率和安全性。在这个领域，大数据扮演着至关重要的角色，它收集、处理和分析来自各种来源的交通数据，如GPS定位信息，以提供深入的洞察和实时的决策支持。 交通数据中心是支撑智慧交通的关键基础设施，它负责整合、处理和存储交通数据，确保7x24小时的稳定服务。数据中心通常包括硬件设施（如机房）、IT设备、业务系统和海量数据。然而，传统的交通数据中心面临诸多挑战，如系统利用率低、扩容成本高、部署周期长、存储压力大、缺乏大规模扩展能力、数据快速增长以及数据库难以应对海量数据分析等。此外，数据结构的不统一和分散运维增加了管理难度和成本。 公安交通管理数据中心整合了计算、存储、网络、大数据分析、智能分析、灾备和安全等系统，以处理和解决交通问题。随着车辆数量的增加，交通堵塞、环境污染等问题日益严重。GPS数据提供了监测和分析城市交通状况的宝贵资源，通过对GPS定位数据的分析，可以识别交通瓶颈，优化交通流动，减少拥堵。 近年来，信息可视化技术在智能交通领域的应用越来越广泛，特别是在交通可视化分析方面。可视化分析通过交互式界面呈现复杂数据，使得非专业人员也能理解并利用这些信息。例如，对于交通数据的预处理，需要进行数据清洗以消除异常记录，如GPS设备故障导致的数据丢失或错误。此外，还需对数据进行校准，修正GPS坐标系统与地图软件间的差异，以确保轨迹的准确性。通过轨迹简化，降低数据处理的复杂性，提高分析效率。 在城市道路交通流量的分析处理中，可视化技术帮助管理者直观地了解交通状况。通过箭头表示交通流向和流量大小，马赛克图展示特定区域的车流分布，以及2D和3D方法强化轨迹的空间属性，这些方法提供了丰富的视觉信息，使用户能快速理解交通动态。例如，出租车轨迹处理分析系统利用这些工具，让用户查询打车费用、交通流量和出租车密度，同时也帮助研究人员发现城市的交通热点和潜在问题。 交通事件的分析是智能交通系统中的另一重要环节。通过大数据挖掘，可以识别出可能导致交通拥堵的事件，如速度显著下降的区域。这些事件可以用不同的颜色在地图上表示，以预警和协助快速响应，从而减轻交通拥堵。 交通大数据、互联网+可视化的应用涉及到数据的采集、处理、分析和可视化展示，旨在优化交通管理，提升城市交通的效率和安全性。通过技术创新和智能系统的集成，我们有望解决交通难题，创造更智能、更绿色的交通环境。