大數據和雲計算逐漸被互聯網公司廣泛應用，但將這壹概念應用於流量經營服務的並不多見。煙臺交警支隊從2010開始建設大數據和雲計算平臺，到2013年底基本完成。在不斷完善的過程中，大數據、雲計算的智能交通系統在交通控制中發揮了越來越重要的作用。
智能交通有以下五個基本特征。
分析中國交通發展和技術生產力發展的現狀，可以認為應該有以下幾個特點。
特點壹:交通要素無處不在的互聯互通
所有的交通要素，包括道路、橋梁、附屬設施、車輛、船舶等運輸設備以及人和貨物，都可以在傳感、自組網、自動控制的新技術環境下實現信息互聯和自動控制。交通基礎設施和交通設備將具備多維感知、智能決策、遠程控制和自動導航功能，實現主動預測和自動處置。
特點二:虛擬與現實相結合，線上與線下相結合。
在未來的交通系統中，用戶將在網絡上提出客貨運輸需求。運輸系統收到線上運輸需求後，會利用大數據、雲計算、人工智能等技術手段，分析網絡上的運輸需求，提出運輸策略，制定運輸計劃，然後交給線下的運輸設備和設施，完成實際的運輸生產。
特點三:門到門綜合運輸
對於用戶來說，未來的交通系統是壹個整體的交通服務提供商。用戶不需要知道運輸系統的內部結構和運作模式，只需要提供從A到b的運輸需求，系統自然會提供壹整套解決方案，包括售票、多式聯運、無縫銜接、連續性、運輸組織全過程的“壹票制”。
特點四:用戶按需提供自適應服務。
隨著綜合感知、實時溝通和海量數據分析能力的不斷提升，用戶與系統平臺的交互更加頻繁和緊密，使得交通系統更加人性化，能夠根據實際變化為各類用戶提供個性化、多樣化、人性化的交通服務。
特點五:運輸生產組織管理的高可靠性和高效率。
智能交通包括智能交通基礎設施、智能交通設備和智能交通組織服務。生產組織和管理者對各種運輸要素的掌握更加細致、及時、準確，能夠更加有效地控制和應對各種風險，能夠通過智能技術使運輸生產的策略更加科學，運輸生產的組織和管理更加可靠、高效。
智能交通綜合平臺的應用效果
大數據平臺試運營收獲頗豐
10 6月5438+05日，從承德交警支隊視頻綜合應用警務平臺新聞發布會上獲悉，市區壹天內共發生交通違法734起。根據上述情況，市交警部門快速反應，及時調整當前工作重點，開展機動車違法駕駛專項整治。這種對問題的快速反應得益於目前市交警引入並實施的“大數據”平臺建設。
過去，交警使用的系統設備都是模擬產品，大部分工作環節需要人工操作，效率低下，重要線索不能及時發現，無法實現精細化管理和應用。為改變這壹現狀，我市交警部門實施了“大數據”建設，引入了實時指揮、違法情況分析、報警聯動、套牌檢測、軌跡分析等功能。平臺上線試運行壹個月，通過技術手段，對500多輛疑似車輛進行分析研判，其中近20輛為出租車。
智能交通信號管理與控制
煙臺2011引入智能交通管理系統，包括“壹個控制平臺、十二個集成系統”建設，新增高清監控站點328個，103路口、檢查站電子警察23個，智能誘導系統41，交通采集點49個，智能信號控制站300個。系統投入使用後，市區闖紅燈、不按導向車道行駛的違法率降低50%；早晚高峰時段，主幹道車速分別提高14.6%和12.1%，道路通行能力提高13.5%，城市擁堵程度由“中度擁堵”降至“輕度擁堵”。
除了交通信號系統的智能控制，煙臺率先實現了城市主幹道公交交通信號優先。煙臺1的公交線路貫穿煙臺最繁華的南大街全線，全長近20公裏。煙臺交警支隊的交警王健告訴記者:“公交壹號的所有車輛。1配有信號發射器，擬通行的25個路口也全部配有信號接收裝置。當巴斯諾。1接近路口，信號燈會根據公交車的速度和距離調整信號燈時長。1.1公交車全程運行時間縮短5-10分鐘。”但1路公交信號優先會影響周邊交通流量，智能交通系統需要找到平衡點。"這些是通過大量數據計算得出的結果."
除了緩解城市交通擁堵，大數據、雲計算的智能管控系統還能實現更多更強大的功能。比如乘客打車的時候落下了東西，但是又說不清楚車牌號。交警接到報警後，根據乘客行駛的路線和時間，不到5分鐘就找回了乘客的車輛。淩晨通行的車輛，除了出租車，壹般都會單向行駛，不會在市區掉頭。壹旦有車在淩晨反復通過某些路口，可能涉嫌違法行為，系統會自動報警。對於可能存在的假牌、套牌車，智能管控系統會自動識別車牌號並報警。尤其是套牌車，兩個相同的號牌同時出現在不同路段，系統也會自動報警。該系統投入使用以來，* * *共查處假套牌車276輛，協助偵破刑事治安案件40起，涉案嫌疑金額2000萬元。在刑事案件中，許多人會跟隨受害者。通過該系統，可以快速獲取跟蹤車輛的信息。智能平臺可以為各類警務提供服務。
沿著智能交通發展的前沿技術，以大數據和物聯網為支撐，在未來的智能交通中，車輛將成為道路交通的信息源。行駛在高速上的汽車可以隨時接入寬帶互聯網，手機可以與汽車對話，司機的血壓和心跳可以在線監測，壹旦需要，可以通過車路互動發送到相關單位。大貨車、大客車自動編隊運行已經上路測試，自動駕駛從實驗室走向應用的步伐正在加快...
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