智慧交通大数据毕业论文

我国高速公路大多分布在东南沿海发达地区，受到整体地形西高东低的影响，雾害相对严重。随着高速公路里程数的增加，因雾诱发的交通事故，给公路出行者和使用者的生命财产也带来了巨大损失。而新中新智慧交通可以提前预警通知出行者等交通参与者。

总的说来所谓智慧交通的核心就是大数据、人工智能和物联网，大数据来源于多种多样的传感器、摄像头甚至人工采集，大数据为人工智能提供原材料，为控制物联网设备提供决策依据，总的来说大数据为智慧交通在如下几方面起到作用，感知——对整个城市交通状况，如车辆信息、道路信息等形成多维度感知优化——交通信号优化、公交线路优化等等控制——匝道控制、特殊重点车辆管理调度——根据车流量进行智能调整，应对突发事件服务——交通信息实时发布，便民服务

【给定资料】人多、车多、路网多……作为一座经济高速发展的国际化超大城市，上海市一直面临着车辆出行与道路资源供需矛盾突出的难题。如何通过“绣花”般的精细化管理，让有限的道路资源承载更畅通有序的城市交通?上海市公安局积极探索信息化转型升级之路，利用大数据分析、云计算、人工智能等先进技术构建智能交通体系，用“智慧”激活城市交通脉搏，提升城市管理效能，努力让城市道路更安全、更有序、更通畅。“现在虽然车流量还是很大，但通行状况明显好转!”市民刘先生每天都开车经过黄浦区河南路宁波路路口，过去常碰到绿灯期间车流无法完全通过路口的“排队溢流”现象。用他的话说就是“眼看前面是个绿灯，开到马路当中的时候，由于前方路口跳了红灯，车流突然就停住了”。而随着“智能交通信号灯系统”的试点应用，道路交通秩序发生的悄然变化令他惊叹不已。“交通组织是个总体的统筹过程，路口信号灯如何科学配时必须放到区域当中去计算。”上海市公安局交警总队路设处张科长介绍，河南路宁波路路口的“排队溢流”现象是由于相邻路口信号灯没有统筹协调好造成的。在调整了河南—宁波和河南—天津两个路口的信号周期、绿信比、相位差之后，这种现象基本消失了。加之其他的一些改进方案，优化后附近区域的平均车速提升了8%。智能交通信号灯管理系统以云计算平台为基础，以“数据驱动+人工智能”为核心，通过提升交通泛感知能力，依托机器深度智能学习，实现信号配时和设备运维智能化，交通事件发现、处置流程的优化，最终达成警务流程再造、信号配时实时优化、交通组织合理配置的目标。简单来说，“红绿灯”不再只是“灯”了，它能通过多渠道自行感知和收集相关交通数据，再运用自己的“大脑”进行分析研判，给出信号控制和交通组织的最佳方案。现场可以看到，当行人信号灯亮红灯时，人行道LED发光砖亮红色，当检测到有行人闯红灯时，定向扩音器自动发出“您已红灯越线，请退回等待”等提示用语，显示屏显示“遵守交通信号”等文明提示语。同时，人行横道灯光带红色长亮，提示“低头族”禁止通行;车辆通行灯光带亮绿色，与机动车信号灯绿灯一致，表示机动车可以通行。行人信号灯绿灯时，人行道LED发光地砖显示绿色，人行横道灯光带绿色闪烁，提示行人可以通行;停车线发光带长亮，车辆通行灯光带亮红色，与机动车信号灯红灯一致，表示机动车禁止通行。此外，该系统能够自动检测行人闯红灯违法行为，并通过立柱LED屏现场显示和语音自动提示功能进行现场警告;同时，对涉嫌行人闯红灯违法行为进行记录，公安交警部门事后查证再进行处理。公安交警部门利用“大数据”“以图搜图”“智能识别”等技术，开发建设了“失格驾驶人违法行车分析系统”，为一线执勤执法直接提供了准确线索，有力打击了因酒驾、扣分等原因被注销、吊销、撤销、暂扣驾驶证期间仍然驾驶机动车的这类“隐性”重点违法行为。【题目】假如你是N市公安交通管理局的工作人员，随领导前往上海市调研，请根据“给定资料”，就上海市智慧交通建设情况写一份调研报告，供领导参阅。要求：内容具体，紧扣材料，语言流畅，逻辑清晰；不超过400字。【参考答案】关于上海市智慧交通建设情况的调研报告上海市利用先进技术构建智能交通体系，激活城市交通脉搏，提升城市管理效能，让城市道路更安全、更有序、更通畅。现将具体做法报告如下：第一，应用智能交通信号灯系统，减少“排队溢流”。通过多渠道自行感知和收集相关交通数据，再自行进行分析研判，给出信号控制和交通组织的最佳方案。第二，启用行人过街提示系统，减少闯红灯违法行为的发生。通过人行道发光砖与信号灯亮色一致、立柱LED屏现场显示和语音提示，检测、警告行人过街行为，并对违法行为进行记录，公安交警部门事后查证再进行处理。第三，开发失格驾驶人违法行车分析系统，打击隐形重点违法行为。利用“大数据”“智能识别”等技术，为一线执勤执法提供准确线索，并开展“深目”行动集中查缉无证状态下违法驾驶人，提升安全保障。

交通大数据的虚拟性，有利于其信息跨越区域管理，只要多方共同遵照相关的信息共享原则，就能在已有的行政区域下解决跨域管理问题。新中新智慧交通为市民提供全面的出行信息，为交通行业管理提供辅助决策支持，使人、车、路密切配合达到和谐统一，提高城市的宜居性，是智慧城市建设的基础性工程。

随着这些年我国城市化发展的加速，城市交通拥堵、交通污染日益严重，交通事故频繁发生。众所周知，智能交通成为改善城市交通的关键策略。因此，及时、准确获取交通大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技术得到解决。

交通行业现状

我国智能交通发展始于上世纪90年代，在“十二五”规划中，我国交通部进一步明确未来智能交通运输的发展目标，例如，感知识别、网络传输、智能处理和数据挖掘等。在改善结构调整和城际沟通的支撑、引领双重作用，成为城市交通最重要的发展领城。包括大数据等现代先进技术的应用，提高整个交通运输系统的发展水平、质量和管理及服务水平，实现能力供给增加、安全保障性以及经济、环保等的提高。而且，大数据的应用在地铁网络化、大客流运营常态下愈发凸现其对地铁安全、高效运行和乘客服务方面的重要价值。

我国新型城镇化将需要形成城市群内部城市之间、城市内部的轨道交通系统，交通运输环境进一步改善。包括大数据等现代先进技术的应用，目的在于提高整个交通运输系统的发展水平、质量和管理及服务水平，实现能力供给增加、安全保障性以及经济、环保等的提高。而且，大数据的应用在地铁网络化、大客流运营常态下愈发凸现其对地铁安全、高效运行和乘客服务方面的重要价值。

目前遇到的问题

1、海量数据

轨道交通系统每时每刻都在产生大量数据，来自故障维修系统、实时监控系统、项目实施进度系统、物资物料统计系统等，且数据增长速度越来越快，这些数据的价值在哪?该如何利用提升地铁运营效率，确保项目交付的及时监控。

2.数据认知

大多数传统系统，故障维修系统，实时监控系统，物资物料统计系统中，已有简单的分析统计图表，但数据格式比较单一，灵活性差，交互性低，管理者难以对数据有很好的认知。

3、管理决策

大数据运营在地铁网络化、大客流运营常态下愈发凸现其对轨道交通安全、高效运行和乘客服务方面的重要作用，能迅速从底层数据中提取关键数据，以数据驱动运营方向，对决策提供科学支撑。

现在很多地方的交通大数据系统都用的BI平台，比如永洪科技，一般的大数据分析系统分为3个层次:

1、数据层以及建模层:整合交通行业各信息系统，打破信息孤岛，实现数据共享。数据决策方面、销售方面、运营方面关心的指标，建立不同分析主题集市。

2、业务层:梳理交通行业指标，将分析结果推送至展现层。

3、展现层：以丰富美观的图表展现方式，灵活多变的交互方式，将分析结果呈现给各角色管理人员。

基本上现在的大数据分析平台都可以做到以下几个方面：

1、基于交通数据分析平台，决策层、管理层可能洞察轨交运行状况。

2、应对轨交各系统数据量的迅速增长，基于明细数据，任意业务的计算及展现，可达到秒级响应。

3、运营和分析部门都能做部分自服务分析，以满足实时探索分析需求。

4、能够快速响应新的分析需求和变化，提高工作效率 。