成都弱電公司訊：

早上十點，張先生準備從位于城南的公司出發去城北的咖啡廳見客戶。出發之前，他打開手機導航APP，選擇了一條車流量最少、交通狀況最好的出行線路。二十分鐘后，張先生順利抵達目的地。令他感到舒心的是，咖啡廳附近新建了停車場，以往他可是因為有急事卻找不到停車位吃了好幾次罰單。和客戶寒暄的過程中，張先生得知客戶這次沒開車，而是選擇了打車軟件，原本40元的車程，他只花了十幾元。

如今，越來越多的人和張先生一樣感受著智能交通帶來的便利。但是他們可能并不知道，經常碰到的攝像頭、電子卡口、電子警察等系統，它們在保障城市平安、維持交通秩序的同時，也在不斷產生大量數據信息，不僅能夠節約時間，也能大大提高交通工具和道路的使用效率，減少能耗。

在“互聯網+”背景下，智能交通大數據技術的應用，不僅將“先知”逐漸變成現實，更建立起車、路、人之間的網絡，通過整合信息，最終為人（車內的人和關注車內人的人）提供服務，使得交通更加智能、精細和人性；對經管者而言則大大提高經管者獲取數據的能力，提高他們的決策能力和經管交通的能力。

一、“互聯網+交通”的表現形式

2018年3月5日，李克強總理在政府工作報告中首次提出“互聯網+”行動計劃。互聯網與傳統行業的融合發展將從全流程上改造傳統行業，從而產生新的業態。互聯網與交通的碰撞也形成了“線上資源合理分配、線下高效優質運轉”的新格局。

早在2018年底，“互聯網＋交通”已初見端倪。鐵路推出了網絡訂購火車票的新舉措，讓百姓利用電腦、手機，通過網絡，足不出戶就能買到火車票；民航行動更快，很早就實現了網絡訂票，現在通過大數據分析，通過手機APP可實現手機購票值機、查看航班動態等功能；而大力推進高速公路ETC聯網發展，則是公路方面推進網絡化的措施。此外，人們平日出行開車也越來越離不開導航系統、打車軟件。

1．事前預判

我們在生活中，總會有感覺到交通不方便的地方，如飛機晚點、延誤，超級大堵車……如此這些，已經成為我們生活中習以為常的事情。交通永遠不會有發展到最完美的時候，人類會不斷提出新的要求以改善舒適度。

以出行高峰時段的交通擁堵為例，智能交通能夠提高人們出行的計劃性，通過他人的出行數據，預備出行者可以提早知曉不久后的某時段交通預計的流量情況，以此妥善安排自身的出行。其次，智能交通可以提高出行的可靠性，即例如甲要從A地去B地，必經路線的堵車已經無法避免，提高出行可靠性就在于可以通過智能交通的技術手段，根據以往同一時段該路線的交通狀況，預估同樣出行方式下將可能多耗費的時間。再者，智能交通應用在汽車上的自動避讓和制動等功能還可以在一定程度上提高出行的平安性。

總而言之，以智能交通的技術手段提高信息采集強度及采集量，并提高其數據處理水平，繼而把所得信息通過各種分歧渠道傳送給每個有需要的人，智能交通正在提高整個交通系統的應變性和個人出行的應變性。

幾年前，海康威視已經布局大數據和云計算，并在武漢市成立了大數據和云計算研發中心。目前，海康威視已推出了大數據的初步應用，主要在三個方面：人臉數據的大庫檢索、海量卡口數據的高效檢索分析和案事件數據的分析。

大數據的魅力在于我們可以從數據中找規律，它能使原來的“事后檢索”變成“事前預判”。海康威視大數據庫檢索，可以做到將犯罪分子人臉、作案車輛等特征圖片放進視頻圖像庫里進行搜索比對，尋找犯罪嫌疑人的蹤跡。

例如，在南方某座特大城市，針對某系列案件，警方運用海康威視的大數據技術，通過大量信息的檢索、比對和分析，發現嫌疑人每次作案前均會到某個地方落腳的規律。當地警方提前在落腳點布防，成功抓獲了準備再次作案的嫌疑人。基于大數據的云計算搜索，就像百度搜索關鍵詞一樣迅速找到想要的東西，不需要像從前一樣由多名警察一幀一幀盯著事發地點的監控錄像，尋找作案嫌疑人。

大數據還必須做到“秒級響應”，反應遲緩的話，大數據也就失去了價值。海康威視在多個城市的電子卡口系統中應用了大數據技術，在上百億條車輛記錄中快速搜索，幾秒鐘甚至零點幾秒鎖定結果。在此基礎上，可以更好地實現如套牌車輛研判、跟車關聯分析、違法多發時間和地點研判、交通流量分析和交通誘導等應用。

2．調整更改

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采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。

對于城市經管者或是城市交通經管者、公路交通經管者，智能交通是幫助提高其經管的技術手段，大大提高經管者獲取數據的能力，提高他們的決策能力和經管交通的能力。

舉個最簡樸的例子，道路的渠化由交通設計院規劃設計，然后施工建設。然而道路及其周邊區域的情況不是一成不變的。隨著城市的發展，道路起初的設計可能無法滿足市民的實際需求。好比城北新建了一個工業園區，那早高峰往北面上班的車會明顯增多，同時晚高峰從城北返城的車會增多。這時之前設計的道路顯然不足以滿足市民的需求，道路再次設計成潮汐車道或者是可變車道均可提升道路的通行能力，滿足市民的需求。但是二者如何選擇，抑或兩個方案一起實施，一直是困擾交通經管者的一件事情。這時，道路上安裝的電子警察、卡口和視頻檢測器所采集的過車信息和車流量數據就可以為道路的渠化提供有用的信息。

再舉個例子，城市交通中，大家最熟悉的是紅綠燈。有些城市的紅綠燈裝有信號控制系統，在所有道路資源都充分使用的條件下，紅綠燈的轉換頻率只能按時間分配，不可能讓路上的車輛變少，然而合理的紅綠燈配時可以讓道路的通行率大大提升。前端信號機配備有車檢板，支持地埋線圈的接入，同時也可以通過視頻檢測器，實現控制區域內車流量、占有率、車速、排隊長度等交通參數的采集、處理和存儲。交通信號控制系統可根據前端獨立的車輛信息來直接調整對應信號燈的綠信比，也可根據區域整體的車流狀況對信號燈配時方案進行針對性的區域協調。同時這部分交通參數信息也可提供到另外相關聯的交通經管系統使用。好比通過大數據采集分析和交通仿真，進行區域的信號協調控制。

3.分析應用

對交通出行的大數據進行分析總結可以得出分歧城市的相互聯系強度、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系，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。

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將非常重要。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，為交通經管、刑偵稽查提供重要的線索和數據信息。

好比案件刑偵分析時，某些車輛行駛軌跡可能會成為重要線索。平臺行車軌跡分析功能可以輸入關注車輛號牌，選定關注的時間段，進行分析。分析結果會以列表的方式呈現在列表中按照時間先后順序顯示該車輛在此時間段內的所有過車信息。假如平臺部署了電子地圖模塊。可在電子地圖模塊展現車輛行車軌跡分析結果展示，并在地圖按照車輛行駛的時間和空間順序，在地圖中描繪車輛行駛軌跡。

同時，目前機動車數量的激增，機動車車輛牌照無法憑借肉眼觀察直接判定車輛號牌真偽、套牌與否。出現部分車主為了逃避交通違法處罰，甚至進行其它不法活動時為了躲避刑偵緝查，而使用假牌和套牌的手段。智能交通綜合管控平臺使用車牌辨認技術，采集經過監測點車輛的信息，如車牌號碼、車身顏色、車輛類型、出現時間，根據創建的套牌分析模型，實時自動完成套牌嫌疑車輛的檢測和報警，可有效打擊使用套牌車輛的行為。