瞧一瞧：智能交通与大数据

最近几年，交通管控系统应用普遍，虽说交通违法情况有了遏制，但是拥堵问题却一直无法解决。而想要缓解交通拥堵的问题，就需要利用交通大数据。

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据采集与存储 更准确的资源

很明显，随着智能交通系统建设规模的不断扩展，交通大数据采集的范围、广度和深度将会越来越大。交通大数据由交通检测数据、视频监控数据、系统数据和服务数据构成，而这些数据一般通过GPS定位信息、视频监控、路况信息、卡口电警、RFID识别信息、管控信息、营运信息等数据获得。

根据上海市交通数据监测得知，全市的卡口将近6600南昌企业拆迁律师
多个，而每一天将会产生近8000万的通行数据，会有许多视频、图片以及通行记录。再利用二次识别技术，对这些采集的车辆图片和视频进行分析，可以获得准确的数据资源。

数据分析与应用 更智能的判断

大数据的分析与应用，需要千亿数据的秒级返回的检索能力，而这种能力将需要高效的云计算产生。基于深度学习的智能分析算法，将会对交通大数据的分析起到很好的支撑作用，也会为交通管理带来更有效的数据支持。

整合车辆大数据服务智能交通

道路拥堵是建设智能交通系统面临的一个重点问题，我们可以通过高清视频监控、卡口数据以及线圈微波采集数据，再利用大数据技术，就可以实现路口的自适应以及信号配时的优化。

通过大数据分析，获得某些区域的路口通行能力，用于红绿灯的配时优化，以达到区域内路口的通行效率提升。另外，我们还可以根据早高峰时间段、节假日以及主要关键路口的多维度通行情况，来人工或者系统自动设置不同的配时，以提高交通通行能力。

另外，我们在对视频监控和卡口数据进行二次识别的时候，也能分析出车辆的轨迹。对车辆大数据进一步挖掘，就能够实现对车辆的全面监控。有关部门曾经通过常州车辆大数据平台分析车辆轨迹以及落脚点，每天发现套牌车辆10余起。另外，我们还可以通过智能算法和二次识别，得到多维度的数据，例如车牌、车牌颜色、车型、车标等，然后在某些特定的场景下加以分析运用。

智能交通驶向未来

可以预计，在未来，智能交通的应用将会非常广泛，我们的出行也将越来越方便。