基于大数据的广州城市道路交通管理创新研究

基于大数据的广州城市道路交通管理创新研究伴随广州城市化、机动化的快速发展,大量的交通问题逐步涌现,随着机动化总量的增长和道路交通的供需矛盾,如何高效有序地维持城市道路交通的畅通与安全成为道路交通管理部门必须面对和亟需解决的问题。信息技术的飞速发展为城市道路交通管理方式带来了深刻的变革,亦为这种变革提供了一种技术上的支持。尤其是近年来,“大数据”概念的诞生和大数据技术的应用,已经对包括城市道路交通管理在内的社会各个技术领域、管理领域的拓展和进步产生了重大影响,极大的促进了城市道路交通管理智能化的发展,也为城市道路交通管理提出了新的创新性课题。目前,学术界关于交通管理的研究大多是从交通工程的专业角度或者是从技术角度入手,而对城市道路交通管理的研究更是偏重于技术和对信息系统解决方案的研究,基于大数据的城市道路交通管理方面的研究在偏重于专业和技术研究的同时,更多还停留在概念和理念阶段。

本文希望在研究广州市城市道路交通管理现状的基础上,从公共管理的角度出发,结合管理学原理、大数据时代背景特点等,分析广州市城市道路交通管理在大数据背景下出现的问题以及大数据时代面临的机遇,研究广州市城市道路交通管理工作结合大数据应用的创新管理建议,为提高广州市道路交通管理工作水平提供决策参考。本文从内部管理和外部管理两大方面对基于大数据背景下的城市道路交通管理进行创新研究。因此,本文对现有研究文献的概述包括国内外关于大数据的研究和关于大数据在交通管理领域的研究两部分,进而引出基于大数据的广州市道路交通管理创新研究切入点;理论基础部分包括大数据4V理论以及无缝隙政府理论、公共物品理论等,为提出基于大数据的广州市道路交通管理合理创新建议提供理论依据。同时,本文基于数据、图表等分析了广州市道路交通管理现状及大数据应用现状,对其所面临的问题及原因进行了分析,并针对利用大数据技术提升管理效能寻求解决方法,提出若干对策建议,以促进大数据时代广州市道路交通管理整体效能的提升。

广州市智能交通体系改善方案

广州市智能交通体系改善方案 随着ITS技术的发展与应用，如何建设ITS以满足城市经济和交通运输发展的需求是目前国内各大、中城市急需解决的问题。广州市被科技部确定为全国十个ITS的示范城市之一，目前对ITS的建设与应用已初见成效，尤其是交通管理、交通控制及信息化程度方面，均处于全国领先地位。 1.广州市ITS发展现状 广州市被科技部确定为全国十个ITS的示范城市之一，目前对ITS的建设与应用已初见成效，尤其是交通管理、交通控制及信息化程度方面，均处于全国领先地位。但由于中国特有的管理体制，交通规划、交通管理、交通基础设施建设、交通运营管理、通信、信息化建设等分属不同的管理部门（例如交警、交委、建委等），且都建有各自独立的交通信息管理系统，因此根据各部门职能划分，广州市的ITS建设情况可从以下三大平台来阐述。 1.1交通管理综合信息平台 交通管理综合信息平台由广州市交警承建，目前已建成智能交通指挥中心，其智能交通管理指挥系统中主要的ITS应用系统有闭路电视监控系统、电子警察系统、SCATS交通信号控制系统、交通接出警系统、内环路监控系统、移动执法系统、事故处理系统等。但由于系统相对独立、信息来源少，智能交通指挥管理系统未实现与其他ITS系统互联和信息共享，智能指挥管理平台也未能发挥其应有功能，大量交通事故数据、监控系统视频数据等宝贵信息未实现深层次数据挖掘、智能分析和决策支持等功能。 1.2 ITS共用信息平台 ITS共用信息平台由广州市交委承建，是广州市智能交通系统应用试点示范课题，已于2005年率先通过国家科技部验收。目前该平台建立了与出租车综合管理服务系统和联网售票等系统的连接，初步实现了羊城通等交通数据的收集、融合、处理及多种方式发布，具备道路拥堵趋势分析、公交线路行车速度分析、出租车辆分布变化、线路优选、行车诱导、客运票务查询等信息服务功能。但其同样存在着应用子系统未实现互联互通、信息来源少、信息缺乏深层次处理等问题，而且针对各种交通建设项目，缺乏必要的系统建设后评估，还不能为持续投资与合理运营提供数据支持。 1.3电子政务平台 广州市已经建成了全国一流的政府信息网络交换平台，政府各部门分别建立了局域或广域网络，全市12个区、县级市和经济技术开发区都建立了信息网络、网站。目前正在积极建设电子政务平台。但其中仍存在交委、建委、园林局、规划局等横向部门信息共享程度较低、各单位网络建设各自为政、条块分割、“信息孤岛”现象严重，信息采集、整理、加工不规范，业务沟通难等问题。由以上分析可以看出，在交警实行交通管理控制和交委实行综合运输管理及信息服务时，有大量交通信息是密切相关的，而且事实上各交通管理部门对交

大数据在交通方面的应用

大数据在交通方面的应用
100 分
得
?
1.根据周琦老师所讲，高德交通信息服务覆盖（）多个城市以及全国高速路网。（单选题 3 分） 分：3 分
o o o o ?
A.一百一十 B.一百 C.九十 D.八十 2.根据周琦老师所讲，高德实时统计用户近（）行驶里程数据与用户数，一旦发现异常则报警。（单 选题 3 分） 得分：3 分
o o o o ?
A.5 分钟 B.10 分钟 C.15 分钟 D.20 分钟 3.根据周琦老师所讲，高德交通信息服务覆盖全国主干道路及其它 （）以上。 （单选题 3 分） 3分 得分：
o o o o ?
A.90% B.70% C.50% D.30% 4.根据周琦老师所讲，高德交通日均采集数十亿定位请求，系统处理月均（）公里驾驶里程覆盖。 （单 选题 3 分） 得分：3 分

o o o o ? o o o o ? o o o o ? o o o o ?
A.50 亿 B.80 亿 C.100 亿 D.150 亿 5.根据周琦老师所讲，以下哪项不属于数据挖掘的内容？（单选题 3 分） A.补充与完善路网属性 B.多维分析统计用户出行规律 C.建立道路拥堵概率与拥堵趋势变化模型 D.高德地图导航有躲避拥堵功能 6.根据周琦老师所讲，高德交通信息服务覆盖全国高速（）以上。（单选题 3 分） A.90% B.70% C.60% D.50% 7.根据周琦老师所讲，高德 2014 年被（）全资收购了。（单选题 3 分） A.百度 B.阿里巴巴 C.腾讯 D.搜狐 8.根据周琦老师所讲，高德早在（）就开始投入资源来做全国交通信息的采集和发布。 （单选题 3 分） 得分：3 分 得分：3 分 得分：3 分 得分：3 分
o
A.2002 年

城市交通大数据可视化框架及实现

城市交通大数据可视化框架及实现 随着智能交通在物联网、云计算、移动互联等领域的结合应 用和迅速发展，其发展模式已经从传统的信息不均衡、信息处理能力低效的系统发展成为真正的运用新技术的智能交通系统。智能交通系统是多个与交通有关的系统的综合应用，包括车路协同系统、公众出行便捷服务、车联网等，这些应用运用大数据技术、云计算技术、移动互联技术等为交通系统的智能化效率的提高提供重要的支持，不断提高智能交通系统的数据分析判断能力，以优化交通的运行管理，精准地掌握交通状况，给车辆和出行者带来更加智能化的服务。目前大数据技术已经应用在很多城市的智能交通领域，公众出行越来越离不开交通大数据分析带来的便利。 随着大数据技术的兴起，智能交通的发展也在飞速前进的阶段，交通大数据的总量已从TB级跃升为PB级并仍在不断攀升。但目前，在如何运用大数据技术有效处理分析这些日益剧增的交通大数据分析获取更有价值的信息的问题上，我国的智能交通发展仍然处于开始阶段。如何运用大数据技术，有效分析利用交通大数据，实现大数据的可视化，使其发挥出应有的价值，是现阶段智能交通发展的重要任务。 1数据可视化基本框架 1.1 数据可视化流程 科学可视化和信息可视化分别设计了可视化流程的参考体系结

构并被广泛应用于数据可视化系统中。可视分析学的基本流程则通过人机交互将自动和可视分析方法紧密结合。从数据到知识的转化方式有两种途径，交互的可视化方法和自动的数据挖掘方法。过程中用户即可以对可视化结果进行交互的修正，也可以调节参数以修正模型。 在相当多的应用场合，异构数据源需要在可视分析或自动分析方法之间被整合。因此，这个流程的第一步需要将数据预处理并转换，导出不同的表达，便于后续的分析，其他的预处理任务包括数据清洗、数据规范、数据归类和异构数据源集成。在任何一种可视化分析过程中，人都是最核心的要素。机器智能虽然在很多场合都比人的效率要高，但是机器只能承担替代一部分人所承担的工作，并不能够最终决策或对知识进行加工和使用。所以数据可视化的目的并不是替代人的判断和决策，而是为人所用，增强人的能力，提高人的效率。 1.2数据可视化流程中的核心要素数据可视化流程中的核心要 素包括 3 个方面。 1.2.1 数据表示与变换数据可视化的基础是数据表示和变换。为了允许有效的可视化、分析和记录，输入数据必须从原始状态变换到一种便于计算机处理的结构化数据表示形式。通常这些结构存在于数据本身，需要研究有效的数据提炼或简化方法以最大程度地保持信息和 知识的内涵及相应的上下文。

RichData智慧城市行业大数据智能分析解决方案副本

R i c h D a t a智慧城市行业大数据智能分析解决 方案副本 文档编制序号：[KKIDT-LLE0828-LLETD298-POI08]

RichData智慧城市行业大数据智能分析解决方案 方案概述 智慧城市是新一代信息技术支撑、知识社会创新环境下的城市形态，智慧城市通过物联网、云计算等新一代信息技术以及微博、社交网络、Fab Lab、Living Lab、综合集成法等工具和方法的应用，实现全面透彻的感知、宽带泛在的互联、智能融合的应用以及以用户创新、开放创新、大众创新、协同创新为特征的可持续创新。伴随网络帝国的崛起、移动技术的融合发展以及创新的民主化进程，知识社会环境下的智慧城市是继数字城市之后信息化城市发展的高级形态。 “数据驱动世界、软件定义世界，自动化正在接管世界，建设智慧城市将是下一波浪潮和拉动IT世界的重要载体。”《大数据》一书作者涂子沛这样描述。大数据遍布智慧城市的各个方面，从政府决策与服务，到人们衣食住行的生活方式，再到城市的产业布局和规划等，都将实现智慧化、智能化，大数据为智慧城市提供智慧引擎。 近年来，相关业界的领先者们也多次预言，大数据将引发新的“智慧革命”：从海量、复杂、实时的大数据中可以发现知识、提升智能、创造价值。“智慧来自大数据”——城市管理利用大数据，才能获得突破性改善，诸多产业利用大数据，才能发现创新升级的机会点，进而获得先发优势。 大数据驱动下的智慧城市，关乎每个人的生活。结合智慧城市对信息的需求，大数据在智慧城市中的落脚点集中在为其各个领域提供强大的决策支持。智慧交通、智慧安防、智慧医疗……未来智慧城市的美好图景已经被勾勒出来。 方案架构 智慧城市大数据总体系统框架分为五层, 分别是数据层，存储层，计算层，模型层, 应用层。模型层是整个大数据的核心部分，为上层应用提供数据支撑。 智慧城市的本质是对数据的智慧处理，事实上，在任何一个行业中，都不会遇到智慧城市产业中这样跨部门、跨区域和跨类型的数据复杂度。而围绕智慧城市跨部门、跨产业数据整合和分析的大数据业务，引入彩讯大数据平台架构，实现对海量的交通数据、地理位置检测数据、环境数据、医疗数据、政务数据、教育数据、公安数据的实时、全面、系统的数据采集，存储、分析、挖掘，使我们生活的环境变得越来越具备“智慧”特征，我们也将能更“智慧”地利用信息，对世界和他人作出更加“智慧”的判断与回应。

广州智能交通设施项目商业计划书

广州智能交通设施项目商业计划书 规划设计/投资分析/实施方案

报告摘要 我国智能交通系统主要应用于城际高速公路、城市交通、电子停车场 领域。尽管我国的智能交通行业发展较快，但与发达国家相比，仍处于初 级阶段，具有巨大的发展空间。 基于射频技术的路径识别产品是专门解决多义性路径识别问题，明确 通行费用归属，实现联网收费后高速公路投资方利益合理分配的智能交通 产品。基于射频技术的路径识别产品的应用不但进一步促进高速公路收费 管理服务规范化、标准化、现代化，更好的满足用户需要，而且可以让高 速公路投资方以合理的投入完整解决包括人工收费系统(MTC)和ETC两种收 费模式在内的高速公路多义性路径识别问题。 该智能交通设备项目计划总投资10377.48万元，其中：固定资产 投资8158.30万元，占项目总投资的78.62%；流动资金2219.18万元，占项目总投资的21.38%。 达产年营业收入19727.00万元，净利润3194.08万元，达产年纳 税总额1855.12万元；达产年投资利润率41.04%，投资利税率48.66%，投资回报率30.78%，全部投资回收期4.75年，提供就业职位375个。

广州智能交通设施项目商业计划书目录 第一章项目概论 第二章建设必要性分析 第三章产业调研分析 第四章建设规模 第五章土建工程说明 第六章运营管理模式 第七章风险应对说明 第八章 SWOT分析 第九章实施方案 第十章项目投资计划方案 第十一章项目经营效益 第十二章项目结论

第一章项目概论 一、项目名称及建设性质 （一）项目名称 广州智能交通设施项目 （二）项目建设性质 该项目属于新建项目，依托某开发区良好的产业基础和创新氛围，充分发挥区位优势，全力打造以智能交通设备为核心的综合性产业基地，年产值可达20000.00万元。 二、项目承办单位 xxx科技发展公司 三、战略合作单位 xxx科技发展公司 四、项目建设背景 智能交通行业是根据建立智能交通系统所需的设备、服务、技术而衍 生出来行业群。智能交通系统（即ITS——IntelligentTransportationSystem）是将先的电子传感技术、信息技术、 数据通信传输技术、网络技术、控制技术及计算技术等有效地集成运用于 整个交通管理体系，而建立起的一种在大范围、全方发挥作用的，实时、

智能交通市场与竞争格局

智能交通市场潜力分析 目前，各地政府高度重视智能交通建设，将其列为主要政务之一。2011 年智能交通行业应用总体市场规模达到 250 亿元，比 2010 年增长 23.55%。2012 年市场规模将达到 308.87 亿元，增速高达 25.85%。年平均增速将维持在 20%以上。而据中国交通运输协会智能交通技术应用委员会的测算，到2020年全行业的市场规模将接近 2000 亿元。 据中国交通技术网统计，2012 年城市智能交通千万级项目数量235 项，同比增长26%，千万级项目市场规模合计68.1 亿元，同比增长46%。2012 年在国家经济整体不景气，政府换届等因素影响下，智能交通行业无论是项目数量、市场规模仍然保持了高速增长，我国城市智能交通市场发展潜力巨大。 十二五期间城市交通智能化投资增速达20%，规模450亿左右。2010年5月公安部要求省（自治区）、市公安交通指挥系统资源配臵中要配备集成指挥平台系统。目前我国的市级建制城市已达668个，非农业人口在20万以上的城市有319个，建立一个交通指挥中平均投资额约在6,000万元左右（中型城市），如果20万人口以上的城市有一半在5年内只建设初级的指挥中心，其投资额约为100亿元。而在建设指挥中心过程中相应的基应用系统建设投资额至少是指挥中心的两倍左右。同时，类似于北京、上海、广州等特大城市需要大量投入城市快速环路及干道交通监控、诱导系统的规划与投入建设，预计城市智能交通的市场需求量约为150-200亿左右。而实际上十二月10日北京宣布十二五期间投资56亿用于城市智能交通建设，作为中国的经济中心的上海，中外环智能交通覆盖率也没有达到40%，仍然有巨大的建设空间。 我国智能交通市场成长的动力来自于城市人口不断增加与城市道路扩张空间有限的矛盾、来自于汽车生产和销售数量高速上升与城市交通管理体系落后之

交通大数据的应用

交通大数据应用分析 大数据时代是在现代科学技术跨越式发展的过程中逐步衍生而来,大数据诞生以来,世界各国高度重视,积极探索数据的来源、安全等问题，并将其应用于智能交通、智慧政府、智能金融等各行各业各个领域。[1]在政策方面，我国相继出台了《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》、《促进大数据发展行动纲要》等文件，明确提出要全面推进大数据的发展与应用；在实践方面，2016年以智慧城市为代表的“互联网+交通”项目在在全国范围内遍地开花，有效提升了城市的智能化水平。交通大数据是“互联网+交通”发展的重要依据，其发展及应用在宏观层面能为综合交通运输体系的“规、设、建、管、运、养”等提供支撑；在微观层面能够指导优化区域交通组织，如：优化交通信号、交通诱导、路况融合、规范停车场管理等。[2] 一、“互联网+交通”发展形势分析 根据高德地图发布的《中国“互联网+交通”城市指数研究报告》，2016年“互联网+交通”领域中数据开放、资源共建、政务智能服务、智能出行、交通拥堵、绿色出行、交通大数据发展势头强劲，七大热点紧跟时代前沿，符合国家政策导向，且与社会大众的生活就业息息相关。[3]在新常态新形势之下，结合国家“创新、协调、绿色、开放和共享”五大发展理念，“互联网+交通”领域将重点发展绿色、便捷、安全、经济、高效的大容量公共交通，一是通过借助“互联网+交通”领域的前沿技术，模拟城市交通运行情况，采取有效的诱导与控制措施，引导居民出行方式，缓解城市交通拥堵，提高公众出行效率与出行舒适度；二是通过政府与企业建立合作协调与资源共享机制，借助“互联网+交通”领域先进技术，共同致力于提升城市道路交通管理水平，充分实现城市道路体系的高效率利用。[4]实践证明，交通大数据是“互联网+交通”发展的关键支撑，是“互联网+交通”科学决策的重要依据，是构建智能出行系统，缓解城市交通拥堵，实现绿色出行的基础，因此，在“互联网+交通”背景下，不仅要关注交通大数据的发展方向与发展形势，如何解决交通大数据的来源、安全、储存及使用效率，充分发挥交通大数据的价值更为关键。[5]

智能交通大数据综合服务平台设计方案

智能交通大数据综合服务平台 1. 概述 随着经济发展、城市化进程的加快以及城市规模不断扩大，机动车拥有量及道路交通流急剧增加，城市紧缺的土地资源和高密度的土地利用模式，使得交通供给与交通需求之间的矛盾日益突出，交通拥堵、停车困难、环境恶化等交通问题不断加剧，影响了城市的可持续发展及人民生活水平的提高，阻碍了经济的发展。大城市也面临同样的问题，近年来机动车保有量持续快速增长，高峰交通拥堵日益加剧，交通发展面临严峻形势和新的挑战。很多城市在市区主要范围内实施“错峰限行”等交通管理措施。采取调控交通需求削减交通需求总量其原因之一是城市道路已经难以通过基础设施规划建设来改善交通。另一方面,如何利用智能交通系统(ITS)来缓解交通、提升交通效率也是可以着力的一个方向。 目前各交通管理部门建立了功能相对完善的交通指挥控制中心，包括交通信号控制系统、道路交通监控系统、交通诱导显示系统、停车管理系统、交通违章处理系统等，初步实现了交通信号控制、道路监控、交通信息综合查询、有/无线指挥调度及交通诱导等基础功能。ITS的各种信息采集技术（如微波采集技术、视频采集技术、环形线圈感应式采集技术等）被广泛地运用于交通数据采集，公安交管部门不仅具备了交通基础信息，还拥有了各类动态数据，如车辆实时营运信息、道路交通状况等，采集的数据类型包括属性数据、空间数据、影像数据等。对交通三要素（人流、车辆、道路）连续不断采集的多源交通数据流产生了巨量的交通数据，具有典型的“3V”特性：大容量、多样性、高速度，也具有价值、复杂性的特点，属于名符其实的交通“大数据”。仅以国内某城市内道路卡口数据为例，每天达到约15GB的数据量，要实现对城市道路交通的整体运营水平和人们出行规律的深度挖掘，就要以日、月甚至年为时间粒度对大数据进行计算和分析。 数据是智能交通的核心，数据为王的大数据时代已经到来[。如何高效地从海量数据中分析、挖掘所需的信息和规律，结合已有经验和数学模型等生成更高层次的决策支持信息，获得各类分析、评价数据，为交通诱导、交通控制、交通需求管理、紧急事件管理等提供决策支持，为交通管理者、运营者和个体出行者提供交通信息，成为当务之急。交通数据分析的发展趋势正如TDWI大数据分析报告指出的，由常规分析转向深度分析，如图1所示。

2011广州智能交通论坛领导名单

2011广州智能交通产业发展论坛领导嘉宾邀请名单： 广东省交通运输厅厅长何忠友 广东省交通运输厅党组成员、总工程师王富民 广东省科学技术厅副厅长叶景图 广东省公安厅交通管理局局长林卫 广州市交通委员会副主任章威 广东省交通运输厅科技处郑顺潮处长 广东省公安厅交通管理局综合处刘锦英处长 广东省科学技术厅计划发展处周木堂处长 广东省科学技术厅高新技术与产业发展处王韧处长 广东省经济和信息化委员会交通处黄观档处长 广东省经济和信息化委员会信息化推进处神志雄处长 广东省安全生产监督管理局王海贵调研员 广东省经济和信息化委员会创新与质量处李新星调研员 广东省交通输厅安全监督管理处岳明辉副处长 广东省科学技术厅产学研结合处李政访副处长 广东省人民政府法制办吴笛副处长 广东省经济和信息化委员会软件与信息服务处吴志方副处长广东省经济和信息化委员会电子产业处薛洪副处长广州市科技和信息化局办公室范小红主任武汉大学常务副校长李清泉

巫建文广东省交通运输档案信息管理中心主任 徐建闽华南理工大学信息中心主任、物流与智能交通研究所所长余志中山大学智能交通研究中心主任、教授 谢振东广州市交通委员会科技处处长、国家智能交通专家委成员杨贵根广东省公安厅交通管理局综合处副处长 林维望深圳市公安局交警支队科技处处长 张孜广州市交通委员会科技处副处长 李永发增城市交通局局长 刘维明华南理工大学教授 康龙云华南理工大学交通新能源研究中心主任、教授 王勇广东工业大学智能监控与决策中心主任 夏林元中山大学教授 李必军武汉大学教授 李军中山大学教授 关志超深圳市易行网交通科技有限公司董事总经理 华南农业大学信息学院副教授包世泰 广东中科院广州地理研究所李勇博士 广东交通职业技术学院交通信息化研究所所长郭庚麒 广东省信息工程有限公司总工程师钟东江 佛山市电子口岸有限公司总经理龙云 广州交通电台副总监谢伟文

大数据在智慧城市建设中的应用案例

大数据在智慧城市建设中的应用案例

大数据在智慧城市建设中的应用案例 来源：数据观时间：2015-09-25 16:20:22 作者： 当前，全球范围内城市化进程不断推进。随着互联网和信息化的发展，在云平台、大数据和物联网等技术的支持下，率先在美国“智慧星球”概念下诞生的“智慧城市”，逐渐成为当今世界各国城市建设的发展趋势和选择。 一、国外案例 自21世纪初期，美国、英国、德国、荷兰、日本、新加坡、韩国等先一步开展了智慧城市的实践，诞生了许多经典案例。 1. 迪比克 美国第一个智慧城市，也是世界第一个智慧城市，它的特点是重视智能化建设。为了保持迪比克市宜居的优势，并且在商业上有更大发展，市政府与IBM 合作，计划利用物联网技术将城市的所有资源数字化并连接起来，含水、电、油、气、交通、公共服务等，进而通过监测、分析和整合各种数据智能化地响应市民的需求，并降低城市的能耗和成本。该市率先完成了水电资源的数据建设，给全市住户和商铺安装数控水电计量器，不仅记录资源使用量，还利用低流量传感器技术预防资源泄漏。仪器记录的数据会及时反映在综合监测平台上，以便进行分析、整合和公开展示。 2. 纽约 通过数据挖掘，有效预防了火灾。据统计，纽约大约有100万栋建筑物，平均每年约有3000栋会发生严重的火灾。纽约消防部门将可能导致房屋起火的因素细分为60个，诸如是否是贫穷、低收入家庭的住房，房屋建筑年代是否久远，建筑物是否有电梯等。除去危害性较小的小型独栋别墅或联排别墅，分析

人员通过特定算法，对城市中33万栋需要检验的建筑物单独进行打分，计算火灾危险指数，划分出重点监测和检查对象。目前数据监测项目扩大到2400余项， 诸如学校、图书馆等人口密集度高的场所也涵盖了。尽管公众对数据分析和防范措施的有效性之间的关系心存疑虑，但是火灾数量确实下降了。 3. 芝加哥 通过“路灯杆装上传感器”，进行城市数据挖掘。在人们的生活里，无处不在的传感器被应用在了芝加哥市的街边灯柱上。通过“灯柱传感器”，可以收集城市路面信息，检测环境数据，如空气质量、光照强度、噪音水平、温度、风速。芝加哥城市信息技术委员会提供的资料表明，“灯柱传感器”不会侵犯个人隐私，它只侦测信号，不记录移动设备的MAC和蓝牙地址。在今后几年“灯柱传感器”将分批安装，全面占领芝加哥市的大小街区，每台传感器设备初次采购和安装调试成本在215～425美元之间，运行后的年平均用电成本约为15美元。该项目得到了思科、英特尔、高通、斑马技术（Zebra Technologies）、摩托罗拉以及施耐德等公司的技术和资金支持。 4. 西雅图 利用数据节省电力能源。该市与微软和埃森哲（Accenture）合作了一个试 验项目，以减少该地区的能源使用。该项目收集并分析从市区建筑物管理系统中得来的众多数据集，通过预测分析，找出哪里可以减少能源使用，或者根本不需要使用能源。项目的目标是将该地区的电力消耗减少25%。 5. 伦敦 利用数据管理交通。在2012年奥运会期间，负责运行伦敦公共交通网络的 公共机构“伦敦运输（Transport for London）”，在使用者增加25%的情况下，

广州智能交通系统发展规划纲要20112015年

广州智能交通系统十二五发展规划纲要 （2011-2015年） 广州智能交通系统建设工作领导小组办公室 二〇一一年四月

目录 前言1 一、大力发展城市智能交通的重要意义2 （一）十年交通信息化建设成就2 （二）城市交通可持续发展面临的挑战与机遇4 （三）重要意义5 二、指导思想、战略定位和发展目标6 （四）指导思想7 （五）战略定位（动态感知、主动管理、人车路协同）7 （六）总体目标——打造先进的智能交通系统8 三、强化交通相关基础信息采集和共享9 （七）城市交通基础设施信息采集9 （八）交通运行要素信息采集10 （九）横向部门管理信息和海陆空交通运行信息共享10四、拓展智能交通行业应用深度和广度11 （十）提升城市公共交通运输领域应用水平11 （十一）提升城市交通基础设施建设和维护领域应用水平11五、深化智能交通对政府、企业和市民的服务功能12 （十二）深化政府交通管理综合服务功能12 （十三）深化对市民综合服务功能12 （十四）深化对企业综合服务功能13 六、开展科技创新和核心技术国产化应用13 （十五）物联网13 （十六）北斗导航14

（十七）信息采集技术14 七、推进智能交通产业化发展15 （十八）产业链培育15 （十九）关键企业15 （二十）产业联盟16 八、建设内容和重点建设项目16 （二十一）交通信息服务发布中心16 （二十二）公共交通深化应用系统17 （二十三）交通管理与控制系统18 （二十四）交通管理辅助决策系统19 （二十五）行业管理信息化系统20 （二十六）数字市政路桥系统21 （二十七）现代物流信息系统22 （二十八）关键技术应用22 （二十九）区域智能交通系统试点示范23 （三十）智能交通科研支撑24 九、规划实施的保障机制24 （三十一）组建和完善领导机构，统筹智能交通系统建设管理24（三十二）完善和落实“三统一”和板块分工的管理机制25 （三十三）加大财政投入，保障发展规划的落实26 （三十四）政策引导科技创新，解决技术重点、难点问题26

广州关于成立智能交通设备公司可行性报告

广州关于成立智能交通设备公司 可行性报告 投资分析/实施方案

报告摘要说明 美国是智能交通和智能汽车发展的风向标，其智能交通、自动驾驶政策、V2X强制安装立法等被各国重点关注。2015年，美国交通部出台了《智能交通系统战略规划2015-2019》，提出实现汽车互联和推进车辆自动化两大战略重点，同时提出打造更加安全的车辆及道路缓解交通压力，增强交通流动性，以绿色智能交通系统建设保护环境、全面促进智能交通技术发展与创新、构建先进的车联网体系促进信息共享。 xxx投资公司由xxx集团（以下简称“A公司”）与xxx（集团）有限公司（以下简称“B公司”）共同出资成立，其中：A公司出资880.0万元，占公司股份58%；B公司出资630.0万元，占公司股份42%。 xxx投资公司以智能交通设备产业为核心，依托A公司的渠道资源和B公司的行业经验，xxx投资公司将快速形成行业竞争力，通过3-5年的发展，成为区域内行业龙头，带动并促进全行业的发展。 xxx投资公司计划总投资5647.45万元，其中：固定资产投资4870.37万元，占总投资的86.24%；流动资金777.08万元，占总投资的13.76%。 根据规划，xxx投资公司正常经营年份可实现营业收入6142.00万元，总成本费用4625.91万元，税金及附加92.17万元，利润总额

1516.09万元，利税总额1817.38万元，税后净利润1137.07万元，纳税总额680.31万元，投资利润率26.85%，投资利税率32.18%，投资回报率20.13%，全部投资回收期6.47年，提供就业职位97个。 我国智能交通系统主要应用于城际高速公路、城市交通、电子停车场领域。尽管我国的智能交通行业发展较快，但与发达国家相比，仍处于初级阶段，具有巨大的发展空间。

智慧城市中的大数据分析

智慧城市中的大数据分析 摘要：以物联网、云计算等新一代大数据技术为核心的智慧城市建设理念，是未来城市发展的全新模式。智慧城市一个重要职能就是采集、存储、分析、挖掘城市运行中所承载的大数据，具备全面感知和全面分析的能力，同时能够展示和扩展。智慧城市的建设，有利于解决城市发展问题，有利于提升城市信息管理水平。在智慧城市发展过程中必然产生大数据，因此需要通过处理大数据来体现智慧，其核心是智慧城市信息系统的大数据处理平台，其关键技术对于智慧城市的建设和运转起决定性作用，对提升城市服务、提高管理水平和城市的可持续发展具有重大的应用价值。 关键词：智慧城市；云计算；物联网；大数据；Hadoop 1.智慧城市简介 智慧城市就是运用互联网+、物联网、计算机网络、云计算等新一代信息技术手段，对城市运行系统海量数据的关键信息进行的采集、存?Α⒅悄艽?理和分析，对社会管理、政府管理及社会公共服务的各种需求做出智能化响应和智 能化决策支持，从而实现城市的智慧式管理和运行。智慧城市将改变人们传统的生产、生活方式和思想观念，将原有的粗放式模式改变为科学可持续发展的创新驱动和市场发展

模式，以满足城市的可持续发展，从而构建城市发展的全新城市形态。智慧城的关键特征有以下几点。 1.1全面感知 智慧城市中分布大量的感知终端，通过传感器网络，捕捉到人们的生活、生产及城市环境的多种数据。信息感知网络应覆盖城市的个个角落，能够大量采集不同形态、不同属性的各种数据。随着物联网技术的发展和应用，将为智慧城市提供更多的信息资源。 1.2深度互联 智慧城市的信息感知是以多种信息网络为基础的，城市中拥有快捷的互联通道，数据通过互联网、移动互联网和有线电视网等网络实现陕速互联，各个部门专用网络的加入，实现信息资源的一体化。智慧城市将大大增加信息的交互程度，将多个分散独立的小网连接成互联互通的大网络，使网络的价值大大提升，形成更强的驱动力。 1.3智能处理 智慧城市拥有海量级PB单位的信息数据，这些大数据是智慧城市得以正常运转、决策、控制、展示的基础，智慧城市要具有对所拥有的海量信息进行智能处理的能力，这要求通过大数据处理平台将收集到的数据进行效的集中存储和处理，并对数据进行分析，产生具有价值的信息，为自主进行判断和预测提供支持，从而实现智能决策。这一过程中

智能交通论文

智能交通的产生与发展 摘要：智能交通系统(ITS)是在传统的交通工程基础上发展起来的新型交通系统，该系统将信息、通信、控制和计算机技术及其他现代技术集成应用于交通运输领域，将交通四要素“人—车—路—环境”有机地结合在一起，将从根本上解决困扰现代交通的安全性、通畅性、节能和环保问题。论述了智能交通系统的组成及国内外智能交通系统发展状况，我国智能交通系统的的环境、任务现状、发展及建议。 关键词：智能交通；现状；发展 智能交通系统，英文全称为“Inteligent T rans Portation System”(简称ITS) ，指通过高科技开发，使交通系统实现智能化。在智能化的情况下，整个交通系统都显得“聪明”起来：车辆靠自己的智能在道路上自由行驶;公路靠自身的智能将交通流调整到最佳状态。借助大系统的智能，驾驶员对交通状况了如指掌，管理人员则对车辆的行踪一清二楚。ITS 体现了“人—车—路—环境”的密切结合，从而可以极大地提高交通的安全性、系统的工作效率、环境质量以及能源的利用率。 1 智能交通系统的组成及国外发展状况 1.1智能交通系统的组成 智能交通系统(ITS)是在传统的交通工程基础上发展起来的新型交通系统，由于各国具体情况不同，发展交通的重点也不尽一致，ITS研究的内容更不相同。但就一般而言，人们普遍认为ITS是将信息、通信、控制和计算机技术以及其他现代技术集成应用于交通运输领域，建立起全方位发挥作用的实时、准确、高效的运输管理系统，是一个形成“人—车—路—环境”四位一体的系统。 ITS 由六大部分组成，其中信息管理中心是ITS的核心，为ITS实现交通信息的共享提供基础。路边系统：路边系统的任务是实时检测路况和行车情况，包括路面参数和车离路面标志线的距离等，路边系统也包括测量车辆速度的雷达、交通路口的信号灯和电子收费装置。车载系统：车载系统包含动态实时监控系统，导航系统(含路网数据库、路径选取算法、视频音频输出导航信息提示)等。需求管理系统：需求管理系统在ITS 中占有很重要的地位，其作用是对有需求的用户进行分析，以便管理控制系统制定高效的服务策略，实时地提供给用户，包括正在行驶的和预定车辆旅行的用户。交通管理控制系统：交通管理控制系统是IT S 的决策中心，利用应用软件分析整个交通系统的有关信息，并得出控制和管理系统运行的策略，使IT S能够实现其目标:提高用户的安全性、减少堵塞、节省能源、改善环保。

公共交通出行服务大数据平台设计方案

公共交通出行服务大数据平台 解决方案 1概述 随着近几年我省经济的快速发展，公众出行方式日趋多样化，公众对交通出行信息的需求日益增强。如何辅助出行者迅速获取有效交通信息，提高出行效率，提升服务水平，是交通部门面临的一个现实问题。 2005年，交通部将“公众出行交通信息服务系统”确定为三大交通信息化示范工程之一，在交通信息化工作基础较好的几个省市相继开发了一些应用系统，在一定程度上方便了公众的出行，得到了公众的认可。但这些应用系统主要是基于具体部门业务及所拥有的数据进行开发,信息服务的内容还缺少关联性；其次,现有的各类应用系统在服务内容、服务方式、服务质量以及服务范围，以信息发布和推送为主，很少接收来自公众的出行反馈信息，没有形成数据闭环。 目前我省各交通管理部门已经建立了功能相对完善的交通指挥控制中心，包括交通信号控制系统、道路交通监控系统、交通诱导显示系统、停车管理系统、交通违章处理系统等，初步实现了交通信号控制、道路监控、交通信息综合查询、有/无线指挥调度及交通诱导等基础功能。公安交管部门不仅具备了交通基础信息，还拥有了各类动态数据，如车辆实时营运信息、道路交通状况等，采集的数据类型包括属性数据、空间数据、影像数据等。对交通三要素（人流、车辆、道路）连续不断采集的多源交通数据流产生了巨量的交通数据，具有典型的“3V”特性：大容量、多样性、高速度，也具有价值、复杂性的特点，属于名符其实的交通“大数据”。 数据是智能交通的核心，数据为王的大数据时代已经到来。如何高效地从海量数据中分析、挖掘所需的信息和规律，结合已有经验和数学模型，实现对城市道路交通的整体运营水平和人们出行规律的深度挖掘，生成更高层次的决策支持信息，获得各类分析、评价数据，为交通诱导、交通控制、交通需求管理、紧急事件管理等提供决策支持，为交通管理者、运营者和个体出行者提供交通信息，成为当务之急。 本文面对交通大数据，就如何存储、组织和管理数据，并提供政务与商务两方面的公共交通出行服务，提出了解决方案。本文分析了交通大数据分析平台需具备的特点，提出了公共交通出行服务大数据平台逻辑框架，并在现有技术基础上，阐述了平台构建方案。 2功能需求 如前所述，交通服务要提供全面的路况，需要交通综合监测网络对城市道路交通状况、交通流信息、交通违法行为等的全面监测，采集、处理及分析大量的实时监测数据，具有数据量巨大的特点；随着城市机动车保有量不断提高，城市道路交通状况日趋复杂化，交通流特性呈现随时间变化大、区域关联性强的特点，需要根据实时的交通流数据及时全面采集、

广州智能交通设施项目可行性研究报告

广州智能交通设施项目可行性研究报告 投资分析/实施方案

报告摘要说明 我国智能交通系统主要应用于城际高速公路、城市交通、电子停车场 领域。尽管我国的智能交通行业发展较快，但与发达国家相比，仍处于初 级阶段，具有巨大的发展空间。 基于射频技术的路径识别产品是专门解决多义性路径识别问题，明确 通行费用归属，实现联网收费后高速公路投资方利益合理分配的智能交通 产品。基于射频技术的路径识别产品的应用不但进一步促进高速公路收费 管理服务规范化、标准化、现代化，更好的满足用户需要，而且可以让高 速公路投资方以合理的投入完整解决包括人工收费系统(MTC)和ETC两种收 费模式在内的高速公路多义性路径识别问题。 该智能交通设备项目计划总投资12308.10万元，其中：固定资产 投资9745.73万元，占项目总投资的79.18%；流动资金2562.37万元，占项目总投资的20.82%。 本期项目达产年营业收入19625.00万元，总成本费用15188.85 万元，税金及附加215.07万元，利润总额4436.15万元，利税总额5263.10万元，税后净利润3327.11万元，达产年纳税总额1935.99万元；达产年投资利润率36.04%，投资利税率42.76%，投资回报率 27.03%，全部投资回收期5.20年，提供就业职位382个。

美国是智能交通和智能汽车发展的风向标，其智能交通、自动驾驶政策、V2X强制安装立法等被各国重点关注。2015年，美国交通部出台了《智能交通系统战略规划2015-2019》，提出实现汽车互联和推进车辆自动化两大战略重点，同时提出打造更加安全的车辆及道路缓解交通压力，增强交通流动性，以绿色智能交通系统建设保护环境、全面促进智能交通技术发展与创新、构建先进的车联网体系促进信息共享。 智能交通行业是根据建立智能交通系统所需的设备、服务、技术而衍生出来行业群。智能交通系统（即ITS——IntelligentTransportationSystem）是将先的电子传感技术、信息技术、数据通信传输技术、网络技术、控制技术及计算技术等有效地集成运用于整个交通管理体系，而建立起的一种在大范围、全方发挥作用的，实时、准确、高效的综合交通管理系统。智能交通系统通过借助种科技手段和设备，将各核心交通元素联通，实现信息互通与共享以及各交通素的彼此协调、优化配置和高效使用，形成人、车和交通的一个高效协同环境，建安全、高效、便捷和低碳的交通。智能交通系统通过信息化的手段有效地对交通状况进行管理，提高了城市交管理与交通服务水平。中国的智能交通系统具有广阔的发展前景，将在通运输的各个行业和环节得到广泛应用。

大数据在交通方面的应用2018答案

大数据在交通方面的应用（97分） 1.根据周琦老师所讲，高德交通信息服务覆盖（）多个城市以及全国高速路网。（单选题3分） A.一百一十 B.一百 C.九十 D.八十 2.根据周琦老师所讲，高德实时统计用户近（）行驶里程数据与用户数，一旦发现异常则报警。（单选题3分） A.5分钟 B.10分钟 C.15分钟 D.20分钟 3.根据周琦老师所讲，高德交通信息服务覆盖全国主干道路及其它（）以上。（单选题3分） A.90% B.70% C.50% D.30% 4.根据周琦老师所讲，高德交通日均采集数十亿定位请求，系统处理月均（）公里驾驶里程覆盖。（单选题3分） A.50亿 B.80亿 C.100亿 D.150亿 5.根据周琦老师所讲，以下哪项不属于数据挖掘的内容？（单选题3分） A.补充与完善路网属性 B.多维分析统计用户出行规律 C.建立道路拥堵概率与拥堵趋势变化模型 D.高德地图导航有躲避拥堵功能 6.根据周琦老师所讲，高德交通信息服务覆盖全国高速（）以上。（单选题3分） A.90% B.70% C.60% D.50% 7.根据周琦老师所讲，高德2014年被（）全资收购了。（单选题3分） A.百度 B.阿里巴巴 C.腾讯 D.搜狐 8.根据周琦老师所讲，高德早在（）就开始投入资源来做全国交通信息的采集和发布。（单选题3分） A.2002年 B.2004年 C.2005年 D.2007年 9.根据周琦老师所讲，高德交通报告针对全国（）个城市交通状态进行挖掘分析。（单选题3分） A.21 B.25 C.30 D.38

10.根据周琦老师所讲，大数据加速道路网络快速更新，高德（）完成全国10万公里15万处更新。（单选题3分） A.2006年 B.2008年 C.2010年 D.2014年 11.根据周琦老师所讲，高德地图有哪些功能？（多选题8分） A.交通路况实时播报 B.智能计算到达目的地所需的时间 C.避堵路线方案规划 D.为用户搜索地点 12.根据周琦老师所讲，高德现在的数据来源主要是（）。（多选题8分） A.公众数据 B.行业数据 C.政府数据 D.国外数据 13.根据周琦老师所讲，对大数据的管理和使用包括哪些方面？（多选题8分） A.大数据的存储 B.大数据的应用 C.大数据的运营 D.大数据的挖掘 14.根据周琦老师所讲，大数据在交通方面可以有哪些应用？（多选题8分） A.出行轨迹选择 B.旅行时间计算 C.数据挖掘 D.多样化展现 15.根据周琦老师所讲，以下哪些属于数据挖掘的内容？（多选题8分） A.补充与完善路网属性 B.多维分析统计用户出行规律 C.建立道路拥堵概率与拥堵趋势变化模型 D.高德地图导航有躲避拥堵功能 16.根据周琦老师所讲，高德地图使用大数据能进行小路的识别。（判断题3分） 正确错误 17.根据周琦老师所讲，高德地图使用大数据能进行新路的识别。（判断题3分） 正确错误

广州市城市智能交通大数据体系研究与实践

摘要：为了构建现代化交通治理体系，提升品质交通服务能力，亟须构建强驱动与可持续的城市智能交通大数据体系。首先回顾了城市交通大数据研究的应用现状，然后分析了城市交通大数据的发展需求与目标，最后以广州市城市交通大数据应用为例，阐述了广州市“一个中心、三大平台”的城市智能交通大数据体系，为交通大数据的深入研究和应用提供借鉴，推动交通大数据的创新发展。 关键词：智能交通; 交通大数据体系; 体系框架; 大数据应用 1 引言 现代化城市交通管理服务已经进入了以数据资源和信息技术为双轮驱动的新时期。大数据已经成为数字经济新时代不可或缺的生产资料，给城市交通的技术发展与应用革新带来了机遇和挑战，为交通管理和服务提供了更广阔的视野和更有效的途经。 为了推进交通治理体系和治理能力的现代化，提升品质交通服务能力，广州市面向新时代城市交通发展需求，健全完善了交通信息化建设管理体制机制，深入研究了城市智能交通大数据体系，搭建了广州市“一个中心、三大平台”的智能交通大数据体系框架，持续推进大数据等新一代信息技术在城市交通领域的融合应用，在数据感知、处理、应用等方面开展了一系列创新实践，为交通运输行业大数据应用提供经验借鉴。 2 城市智能交通大数据体系架构 本节结合交通大数据的研究应用现状及现代化交通发展需求，基于数据采集、数据处理、业

务应用及服务创新等方面，分析城市智能交通大数据体系发展目标，构建城市智能交通大数据体系。 2.1 交通大数据研究应用现状 近年来，针对城市交通大数据的研究和应用方兴未艾，主要集中在大数据基础理论研究、大数据关键技术研究、交通领域大数据应用3个方面。 ● 大数据基础理论研究主要涉及时效约束的大数据多尺度汇聚计算和动态图谱、高维空间的隐性知识序贯挖掘与演化模型、交通态势的预测机理与调控策略等领域。 ● 大数据关键技术研究主要从基于Hadoop框架的MapReduce模式、数据仓库、大数据处理/挖掘、中央数据登记簿、平台交通地理信息系统（geography information system-transportation，GIS-T）应用、基于非序列性数据操作、大数据融合处理、实时数据分发订阅等方面展开。 ● 交通领域大数据应用主要以数据驱动的方式，分析交通状况、出行规律，建立智能交通系统的分析、评价、预测模型，用于交通规划、管理、决策、控制、服务。交通领域大数据应用主要集中在：城市交通数据与跨行业数据关联分析挖掘、城市交通流预测、城市旅游线路推荐及交通诱导、车辆识别系统、交通事故预警及安全监控、城市交通布局与规划、基于大数据的交通信息服务。 总之，当前交通大数据的研究应用缺乏针对城市整体智能交通大数据体系的顶层规划设计，包括数据采集、软硬件体系、业务及服务应用、保障体系及机制等方面的统筹规划、系统梳理、深入研究与融合应用。