基于大数据的智能交通体系架构

根据智能交通大数据处理的强实时性和高效性特点,构建基于大数据技术的智能交通数据处理平台,对其关键技术和处理流程深入分析,并从方法论角度提出针对该平台的交通大数据处理体系架构,系统地从数据源、数据处理、知识库和应用四个方面论述该架构的主要研究内容和架构所涉及的理论、方法与技术,为交通大数据的深入分析与处理奠定基础.     

城市智能交通大数据平台的模型库研究与设计分析

智能交通是城市现代化发展的一个重要方向,智能交通最大的外在表现是应用通信、计算机等高新科技逐步建设与应用模型库、知识库等,一方面显著提升了交通系统的运行效率,另一方面也增强了地面交通网络的安全性。该文首先分析交通大数据平台的模型库的基本功能,包括记录过车及车辆违规行驶数据、对接信号控制系统等;其次从不同方面探究主要模型库的设计方法,有交通状态识别、交通专题分析、跨专题式大数据分析挖掘模型这3种;最后探讨交通仿真与该文所设计功能性平台的融合问题,统计并分析了区域内车辆仿真结果,证实了该研究设计平台的科学性、有效性,具有一定推广价值。     

智能交通系统主要技术的发展

 以城市智能交通和智能交通新技术两个角度为重点,盘点了智能交通发展现状,分析了关键技术及其发展状态;探讨了交通大数据平台及其应用、视频技术、分析研判技术、交通控制技术、车路协同技术、城市交通大脑、无感技术等关键技术的未来发展;结合交通强国战略要求,提出了未来智能交通发展的重点方向与建议。     

淄博公安智能交通综合管控平台设计与实现

介绍了基于PGIS的智能交通综合管控平台的设计和实现,给出了平台的总体结构设计,对平台的主要功能进行了分析说明,讨论了平台的信息处理流程,并从集成的体系框架、平台数据集成、扁平化指挥调度、应用创新等方面阐述了综合管控平台建设的集成化思路.该智能交通综合管控平台实现了对智能交通的信息共享及综合业务应用.     

基于大数据的交通处理平台的分析与应用

为了提高交通处理平台的大数据分析和管理能力,提出一种基于大数据融合调度模型的交通处理平台。对交通处理大数据进行信息聚类处理,采用关联规则特征提取方法进行交通处理平台大数据有效挖掘,结合信息融合理论,对交通处理平台中的文本信息、位置信息、图片、音频、视频等数据进行模式识别和信息融合,提高大数据计算资源的利用效率。建立实时性较高的有效算法库,快速形成面对不同模型大数据的知识库,实现大数据优化挖掘和智能调度,提高交通处理平台的智能信息管理能力。实验结果表明,采用该方法进行交通处理平台的大数据挖掘的聚类性较好,信息融合度较高,数据调度的准确率高达96%。运用该平台能够使数据调度和访问的效率得到有效提升。     

互联网交通大数据应用教学探究平台设计

随着大数据等新兴技术的发展,交通数据的内涵和外延得到了进一步拓展,对数据进一步挖掘利用成为交通研究和实践的热点,数据分析应该成为交通专业学生必备技能,交通实验课程体系也应跟上大数据技术的发展步伐.对建设互联网交通大数据实验平台进行探讨,以滴滴出行平台交通大数据共享为基础,开发交互性、可变性较强的大数据分析及可视化实验,...     

基于虚拟仪器技术的智能交通车载信息采集平台

实时的交通和车辆信息的采集是很多种智能交通系统应用的基础.本文作者介绍了一种基于虚拟仪器技术的智能交通车载信息采集平台,详细描述了该平台的设计思想、构建方法及其应用.这种信息采集平台为智能交通系统中驾驶行为特性的研究、交通数据采集、现场测试等提供良好的辅助测试和验证平台.该平台还能作为智能交通多功能测试车的一个辅助检测手段,进行移动检测的研究.而虚拟仪器技术结合了计算机和电子仪器的优势,它能够使测量过程更加便捷可靠.     

智能交通信息采集中数据融合技术探讨

交通信息的采集是智能交通系统的关键技术,而数据融合技术通过对不同来源交通数据的综合处理可以获得更加准确的交通信息。本文首先介绍了智能交通信息的采集技术,对数据融合技术在交通信息采集中应用的必要性做了分析,最后探讨了在交通信息采集中,数据融合技术在事件检测和消除估计误差方面的应用。     

基于大数据技术的智能交通管理与应用研究

"互联网+"使各行各业每天都产生了海量数据,针对交通数据的爆炸式增长,传统的交通规划与管制已经不能满足复杂的交通需求,交通管理的难度不断增加这一问题,提出一种智能交通大数据处理框架;通过该框架及相关技术进行交通大数据的数据采集、数据同步与传输、数据存储、数据分析与处理和结果展现等应用研究,将起到助力交通违法与环境监测、为相关业务部门提供决策依据、提高交通运行效率与交通安全水平、提升城市交通规划等作用,使交通管理真正地智能起来;大数据研究与应用下的智能交通将成为解决诸多交通城市病的有力手段,其发展将导致各种新技术的不断诞生,使人们的出行方式和生活模式产生巨大变革,人们的生活将更加美好。     

交通视频大数据应用研究进展

 通过较为经济的方式实时感知交通路网运行状况是支撑交通安全畅通的基础条件，而交通事件快速准确发现和交通数据及时可靠采集是其中的难点问题。传统的交通事件和交通数据监测采集方式在直观性、时效性、性价比等方面存在不同程度的提升空间。近年来，视频大数据和人工智能的发展，为上述问题的解决提供了新的思路。回顾了智能视频分析在交通领域的研究历史及应用局限，提出了视频大数据的特征内涵，设计了视频大数据驱动的人工智能平台，展示了面向高速交通的解决方案及应用效果。     

大数据环境下的动态最短路径算法

数量庞大、类型复杂的海量数据给智能交通带来了新的挑战.文中对交通诱导中的动态最短路径问题进行了研究,提出了动态交通网络数学模型,在此基础上设计了考虑交叉口延时的动态最短路径算法,并使用当前流行的大数据技术,设计了基于Ha Loop MapReduce的动态最短路径并行计算模型,最后在连续流智能交通管控平台上对算法进行了测试.实验结果表明,文中设计的算法和基于大数据的并行计算模型可以有效地查找到大规模路网中的动态最短路径,同时能很好地满足实时性需求.     

农业信息化中智能网络服务平台的研究

针对加快推进农业信息化的迫切需求,结合物联网、大数据和云计算研究农业信息化的智能网络服务平台。本文通过对智能网络在农业信息化中现状的研究,阐述这三种技术对农业信息化产生的影响与应用案例,并探讨物联网、大数据及云计算在农业信息化中三者之间的关系,最后构建了从农业物联网信息数据采集到大数据的组织管理,再到云计算应用的智能网络服务平台。     

五角场筑梦智慧商圈生态链

作为上海市市级商圈,五角场智慧商圈试点的地域范围由国定路、国定东路一线、国和路、走马塘围合而成.依托大数据、云计算、物联网等技术,以“管理现代化、应用智能化、服务专业化”为推手,构建涵盖商业、交通、社交、舆情等多方面数据信息的大数据中心,打造集智能交通管理、商场智能决策、用户智能购物、智能WiFi应用、客户精准营销等功能于一体的平台,塑造大数据智慧商圈.     

智能电网大数据技术发展探索

随着科技的不断进步,我国的智能电网技术取得了飞快的发展,成为大数据最重要的应用领域之一。智能电网大数据技术对电力行业的影响非常巨大,对其可持续发展有重要的意义。该文主要阐述智能电网大数据的特征与应用,智能电网大数据研究包括分析架构、关键技术、智能电网大数据技术的发展策略。智能电网大数据技术的发展策略主要有大数据传输和存储技术,实时数据的处理技术和异构多数据源处理技术。     

智能车辆实验平台的研究与设计

为了适应军事应用与智能交通领域的发展趋势,以及对其关键技术进行研究,自主开发了智能车辆实验平台。本文首先对其基本系统架构、工作原理进行了介绍,再对组成本实验平台的各个子系统及其构成原理进行介绍,最终进行实验验证,结果证明智能车辆实验平台已经可以综合应用多种传感器及其相关技术,在校园环境下进行自主与半自主驾驶。     

智能交通管理系统中的视频采集技术

智能交通管理系统(ITMS)是智能交通系统(ITS)的重要组成部分,而各种交通信息采集是实现系统智能化的前提,交通信息采集的方法和技术很多,其中,视频检测技术具有大区域、大信息量、多功能的特点,正成为交通动态信息采集技术主流。本文分析了视频交通动态信息采集技术的特点,对智能交通管理系统中综合应用视频交通信息采集技术进行了技术探讨。     

大数据:改变传统企业的“神之手”

随着信息技术的发展进步,企业对大数据的理解与认识已经十分深入,对全量数据的分析和利用能力成为企业不可或缺的一项技能,对大数据价值的挖掘成为企业发展变革的重要影响因子.无论是在以互联网为代表的新兴行业,还是在医药、交通等传统行业,大数据都在不断产生巨大的使用价值和影响. 技术方兴未艾 应用突飞猛进 目前,大数据技术的应用包含金融、电力、物流、交通、公共服务等.在金融行业,大数据应用促进了交易形式的多样化,提升了运营效率与精准性,进一步激发了以芝麻信用为代表的个人信用体系不断完善,推动了在线金融模式推陈出新;在医疗卫生领域,大数据技术能够更好地帮助政府和企业高效地进行疫情监测、医药研发、疾病诊疗、公共卫生管理、居民健康管理、健康危险因素分析等;在交通领域,大数据技术成绩斐然,更精确的智能导航、更高效的交通控制已经实现,为智能交通管理规划、决策、运营、服务等提供有力支持也逐步走进现实.     

互联网数据在高校大数据平台中的应用研究

互联网数据是高校大数据平台应用的重要数据来源,该文主要阐述了高校大数据平台的技术架构,并在此基础上提出了互联网数据的重要价值,分析了高校大数据应用中专业数据、资讯数据和网络舆情数据三大主要互联网数据构成,并对应用模式和应用场景进行了研究。提出并阐述了学科大数据分析、网络舆情监测、情报大数据分析、校友大数据分析等高校互联网数据大数据应用场景。     

面向视觉大数据的监控ROF检测技术

＂大情报＂平台是全面提高公安机关维护国家安全和社会稳定能力的重要推手。针对＂大情报＂平台数据量大,人为进行数据分析效率低、耗资大的问题,提出了一种面向视觉大数据的监控ROF检测技术。该方法首先分析对＂大情报＂平台数据分析的主要特点和面临的主要困难,然后详细阐述了基于＂大情报＂平台的海量视频焦点区域（Region of Focus,ROF）检测技术。应用实践表明：基于＂大情报＂平台的海量视频监控ROF检测技术能够根据不同场景通过智能识别分类,将区域按照重要性分级,把吸引监视注意和对分析有意义、有价值的动态或者静态区域提取出来,能够快速挖掘出破案情报,可以有效促进侦查分析工作的顺利开展。     

车联网大数据环境下的交通信息服务协同体系

以车联网大数据环境下的新型交通信息服务协同体系建设为目标,在深入分析车联网和大数据的内涵和技术特征的基础上,针对交通信息服务的应用需求,基于分布移动交通信息原子服务计算平台,提出了新型交通信息服务协同体系,包括交通信息服务模型描述、基于机会通信的服务发现协议、基于语义的交通信息服务匹配算法和上下文驱动的服务动态组合4个部分,从这4个方面入手,建立了车联网大数据环境下的新型交通信息服务协同原型系统,验证了服务描述、服务发现、服务匹配服务组合技术。研究结果表明:新型交通信息服务协同体系能够很好地提高交通信息服务的智能化和个性化水平,服务质量明显提高,用户所需服务供给的针对性显著提高;该服务协同体系能为车联网用户提供更为智能和个性化的交通信息服务,有助于保障交通运输的安全和高效运营。