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大數據在智能交通行業的應用

發布時間:2018-06-12       分享到:

        近年來,國內各大中型城市均已開始或醞釀與交通大數據相關的項目建設,如公交都市、城市交通數據中心、智慧交通、交通運行協調指揮中心等,大量項目的上馬對大數據技術的需求量也不斷加大。

        行業對于大數據技術的普及推廣始于2011年,經過兩年的發展,大數據技術已在智能交通領域深入人心。基于大數據技術的應用和相關業務的開展,未來幾年內,活化數據的廣泛應用將是國內交通大數據的發展熱點。

大數據之于智能交通意義重大

        智能交通建設和運營的過程中,從視頻監控、卡口電警、路況信息、管控信息、營運信息、GPS定位信息、RFID識別信息等每天產生的數據量可以達到PB級別,并且是指數級的增長。雖然絕大部分數據是“沉睡的數據”,但按照相關規定,需要對數據進行有期限或無期限的保存,這無疑給用戶在存儲成本上帶來壓力,而通過監控攝像機前端智能技術和大數據分析技術的應用,很好地解決了行業用戶的此類問題,給用戶帶來經濟效益,同時也可以將工作人員從紛繁復雜的監控畫面中解放出來。

        大數據之于智能交通的意義,可以解決跨越行政區域的限制,實現數據信息的共享,在信息集成優勢和組合效率上,有助于建立綜合性立體的交通信息體系;另外在車輛安全、交通資源配置以及利用大數據的快速性和可預測性能提升交通預測的水平都有極大的幫助。

        中國已有上百個地區提出建設智慧城市,以上海、天津、重慶、無錫、深圳、沈陽、武漢、成都等主要都市為代表,著重于智慧交通、電子政務等行業。

大數據在智能交通行業的應用

智能行為分析,助力違法監測

        在傳統的道路監控中,闖紅燈、超速、逆行、不按導向行駛抓拍等車等功能已經被人們所熟知,如今結合圖像智能分析算法能夠更加精確地識別車牌顏色、車身顏色、車型、車標、車輛子品牌等屬性,并且能實現不系安全帶、接打電話行為檢測、遮陽板檢測等眾多智能行為分析檢測,以更好的規范駕駛員行為習慣,遏制事故與違法源頭,同時也為交警實現非現場執法提供了強有力的技術保障。此外,在交通應用中,人臉卡口功能所發揮的作用也日益凸顯,它通過分析抓拍圖中的人臉部分,比對黑名單庫或進行嫌疑人人臉檢索,助力公安捕獲違法犯罪分子,實現城市道路暢通與公共安全有序發展。

智能路況分析,提高道路效率

        隨著互聯網技術的普及和完善,將先進的信息技術、通訊技術、傳感技術、控制技術以及計算機技術等有效地集成運用于公路監控體系,極大提高了監控、管理、服務效率。各功能系統產生快速、大量、多樣的數據,經過高效的數據查詢、分析處理功能,也就是面向"大數據"的分析處理技術,可實時準確獲取公路交通信息,為交通管理和交通信息服務提供數據支持。如應用傳感技術,獲取道路結冰、雨雪、大霧、事故、施工等信息,建立交通信息發布及服務系統,為出行者提供準確的出行信息,以便出行者確定最佳的出行時間、交通路徑及交通方式。并可把服務信息通過運營商網絡發布到出行者移動終端上,可向司機提供天氣、路面狀況、事故易發地等信息,并可推薦行駛路線。

智能研判分析,提供決策依據

        當下,涉車涉駕的刑事案件越來越多,智能交通的大量的卡口和電警系統在事后通過車牌查找車輛軌跡行蹤發揮了重要的作用。然而,傳統的方式對于海量的視頻數據,圖片數據,過車數據依然停留在事后被動“查”“看”階段,缺少事前預警預知,事中快速響應,事后深度分析的應用手段。交通數據智能研判系統,通過無縫對接城市卡口系統,運用云計算、車輛特征二次識別、大數據挖掘等技術,對部分交通行為或事件多維度碰撞預警和特征的深度二次分析,如:首次進程,高危地區,遮擋面部等層層過濾式的嫌疑車輛挖掘技術,預測槍擊等犯罪行為可能在何時、何地、哪些人之間發生。滿足“事前預警、事中打擊、事后偵查”的不同場景需求,為公安的治安、指揮中心、刑偵、圖偵、情報、交警等不同業務部門提供決策依據。

智能擁堵分析,助力城市交通規劃

        隨著城市汽車保有量的不斷上升,城市擁堵問題日益嚴峻。通過大數據建設道路交通指數,得知擁堵路段,擁堵時間,擁堵空間,通過數據分析掌握現狀,也找出了規律,進行預測,為城市道路、軌道交通、公交系統的建設提供依據。


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大數據在智能交通行業的應用

發布時間:2018-06-12       分享到:

        近年來,國內各大中型城市均已開始或醞釀與交通大數據相關的項目建設,如公交都市、城市交通數據中心、智慧交通、交通運行協調指揮中心等,大量項目的上馬對大數據技術的需求量也不斷加大。

        行業對于大數據技術的普及推廣始于2011年,經過兩年的發展,大數據技術已在智能交通領域深入人心。基于大數據技術的應用和相關業務的開展,未來幾年內,活化數據的廣泛應用將是國內交通大數據的發展熱點。

大數據之于智能交通意義重大

        智能交通建設和運營的過程中,從視頻監控、卡口電警、路況信息、管控信息、營運信息、GPS定位信息、RFID識別信息等每天產生的數據量可以達到PB級別,并且是指數級的增長。雖然絕大部分數據是“沉睡的數據”,但按照相關規定,需要對數據進行有期限或無期限的保存,這無疑給用戶在存儲成本上帶來壓力,而通過監控攝像機前端智能技術和大數據分析技術的應用,很好地解決了行業用戶的此類問題,給用戶帶來經濟效益,同時也可以將工作人員從紛繁復雜的監控畫面中解放出來。

        大數據之于智能交通的意義,可以解決跨越行政區域的限制,實現數據信息的共享,在信息集成優勢和組合效率上,有助于建立綜合性立體的交通信息體系;另外在車輛安全、交通資源配置以及利用大數據的快速性和可預測性能提升交通預測的水平都有極大的幫助。

        中國已有上百個地區提出建設智慧城市,以上海、天津、重慶、無錫、深圳、沈陽、武漢、成都等主要都市為代表,著重于智慧交通、電子政務等行業。

大數據在智能交通行業的應用

智能行為分析,助力違法監測

        在傳統的道路監控中,闖紅燈、超速、逆行、不按導向行駛抓拍等車等功能已經被人們所熟知,如今結合圖像智能分析算法能夠更加精確地識別車牌顏色、車身顏色、車型、車標、車輛子品牌等屬性,并且能實現不系安全帶、接打電話行為檢測、遮陽板檢測等眾多智能行為分析檢測,以更好的規范駕駛員行為習慣,遏制事故與違法源頭,同時也為交警實現非現場執法提供了強有力的技術保障。此外,在交通應用中,人臉卡口功能所發揮的作用也日益凸顯,它通過分析抓拍圖中的人臉部分,比對黑名單庫或進行嫌疑人人臉檢索,助力公安捕獲違法犯罪分子,實現城市道路暢通與公共安全有序發展。

智能路況分析,提高道路效率

        隨著互聯網技術的普及和完善,將先進的信息技術、通訊技術、傳感技術、控制技術以及計算機技術等有效地集成運用于公路監控體系,極大提高了監控、管理、服務效率。各功能系統產生快速、大量、多樣的數據,經過高效的數據查詢、分析處理功能,也就是面向"大數據"的分析處理技術,可實時準確獲取公路交通信息,為交通管理和交通信息服務提供數據支持。如應用傳感技術,獲取道路結冰、雨雪、大霧、事故、施工等信息,建立交通信息發布及服務系統,為出行者提供準確的出行信息,以便出行者確定最佳的出行時間、交通路徑及交通方式。并可把服務信息通過運營商網絡發布到出行者移動終端上,可向司機提供天氣、路面狀況、事故易發地等信息,并可推薦行駛路線。

智能研判分析,提供決策依據

        當下,涉車涉駕的刑事案件越來越多,智能交通的大量的卡口和電警系統在事后通過車牌查找車輛軌跡行蹤發揮了重要的作用。然而,傳統的方式對于海量的視頻數據,圖片數據,過車數據依然停留在事后被動“查”“看”階段,缺少事前預警預知,事中快速響應,事后深度分析的應用手段。交通數據智能研判系統,通過無縫對接城市卡口系統,運用云計算、車輛特征二次識別、大數據挖掘等技術,對部分交通行為或事件多維度碰撞預警和特征的深度二次分析,如:首次進程,高危地區,遮擋面部等層層過濾式的嫌疑車輛挖掘技術,預測槍擊等犯罪行為可能在何時、何地、哪些人之間發生。滿足“事前預警、事中打擊、事后偵查”的不同場景需求,為公安的治安、指揮中心、刑偵、圖偵、情報、交警等不同業務部門提供決策依據。

智能擁堵分析,助力城市交通規劃

        隨著城市汽車保有量的不斷上升,城市擁堵問題日益嚴峻。通過大數據建設道路交通指數,得知擁堵路段,擁堵時間,擁堵空間,通過數據分析掌握現狀,也找出了規律,進行預測,為城市道路、軌道交通、公交系統的建設提供依據。


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