近幾年，互聯網行業發展風起雲湧，“大數據”炙手可熱，引領著DT時代未來發展，催化智能交通行業向大數據轉型，再加上國家推動智能交通行業的大數據應用，對形成完整的大數據產業創新鏈條，產生了海量的結構化、半結構化和非結構化數據，智能交通行業已然進入大數據時代。
數據運用應當秉要執本
大數據是在智能交通中的應用主要有兩個方面：數據收集和數據分析，但大數據的重點並不在“大”，而在於其價值，價值含量、挖掘成本比數量更為重要，因而後者才是真正需要關注的地方。數據分析主要分為五個方面：
1、事前預判：大數據的魅力在於我們可以從數據中找規律，它能使原來的“事後檢索”變成“事前預判”，即以智能交通的技術手段提高信息採集強度及採集量，並提高其數據處理水平，繼而把所得信息通過各種不同渠道傳送給每個有需要的人。
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於公路監控體系，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，建立交通信息發佈及服務系統，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。並可把服務信息通過運營商網絡發佈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，並可推薦行駛路線。
2. 調整更改：對於城市管理者、城市交通管理者或公路交通管理者來說，大數據能幫助提高其管理的技術手段，獲取數據的能力，以及他們的決策能力和管理交通的能力。在傳統的規劃過程中，設計部門根據對現狀的判斷和經驗的積累，容易對交通項目進行個人意志和團隊意志的主觀操作，更有某些小型設計單位採用閉門造車的方式進行拿來主義的設計，這與規劃的本職形成嚴重對峙，更不符合互聯網+時代下對大數據應用的渴求。
3. 城市規劃：智能交通綜合管控平臺存儲了大量的交通數據信息，如何有效充分地利用這些信息非常重要。通過對平臺存儲的數據進行智能研判分析，獲得一些潛在有價值的數據和信息，為交通管理、刑偵稽查提供重要的線索和數據信息。對交通出行的大數據進行分析總結可以得出不同城市的相互聯繫強度、城市流動人口的來源，指導城市對外交通建設；能夠分析出城市交通現象與重要事件之間的關係，有效預防下次突發事件造成的交通壓力；大數據能夠形象地反映居民的出行路徑、偏好，總結出居民的出行習慣，從而為第三方服務平臺提供參考，加快推進交通運輸由傳統產業向現代服務業轉型升級。
4、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，並且能實現不繫安全帶、接打電話行為檢測、遮陽板檢測等眾多智能行為分析檢測，以更好的規範駕駛員行為習慣，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。
5、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後通過車牌查找車輛軌跡行蹤發揮了重要的作用。然而，傳統的方式對於海量的視頻數據，圖片數據，過車數據依然停留在事後被動“查”“看”階段，缺少事前預警預知，事中快速響應，事後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，運用雲計算、車輛特徵二次識別、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徵的深度二次分析，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、事後偵查”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。
政府企業均需融合發展
如今大數據已成為智能交通的重要戰略資源，是大家爭相搶奪的新焦點，但也有很多業界的專家學者表示，即便我們國內現在的大數據技術已經變得比較成熟和先進了，仍然顯現出不少發展問題。當前我國城市交通發展處於挑戰和機遇並存的關鍵歷史階段。一方面，隨著城鎮化、機動化的持續快速發展，城市交通擁堵加劇、汙染嚴重、事故頻發，面臨嚴峻挑戰；另一方面，我國城市處在老城改造、新城建設的城市大發展時期，是實現生態城市、綠色交通的最佳時機，可以通過“互聯網+交通”的融合發展，通過智能交通實現我國城市綠色交通系統建設的跨越式發展。
大數據的深度應用不僅有助於智能交通產品精細化，還有利於推動國民經濟發展。對於企業來說，要想搶佔市場先機，必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，並將其與雲處理深度融合，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平臺之一。
對於智能交通產業來說，要想實現智能交通的聯網，就應清醒地認識城市交通的基本屬性，並充分利用大數據時代的數據和計算變革，建設基於人機交互、全面診斷和高端智慧決策的智能交通系統。相信未來智能交通將基於大數據這個基礎建立起跨領域的數據共享平臺，並擴展到企業層面，成為未來產業的核心一環。
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