智慧交通之大数据革命：如何通过信息化手段解决交通拥堵、提升管理水平和个性化服务？

在“智慧交通体系”中，大数据扮演着关键角色，它是整个系统的核心，能够从用地、人口活动、出行方式和服务需求等多方面进行全面感知并挖掘关联关系，为城市提供差异化个性化服务的新机遇。

大数据在智能交通领域的应用

海量数据分析与综合研判

智能交通综合管控平台整合了智能卡口、电子监控、高清摄像头、诱导系统、流量采集系统及综合管理平台，利用大数据挖掘系统按照既定的规则对情报化信息进行分析，寻找内在联系，如车辆闯禁行情况、交通态势分析以及车辆轨迹碰撞检测，从海量的情报中挖掘警情信息，以防患于未然。

精确检测与疏导策略

通过收集电子卡口和流量检测系统所采集的车辆信息，以及排队长度等实时监测，可以实时检测路网通行状况，并将这些信息发布到外部屏幕上，为出行者提供方便快捷的道路状况。

人车特征关联与动态违法研判取证

国内许多城市已拥有全天候监测行车轨迹和人脸识别功能，当出现违法行为时，可为交管部门提供有力证据。深度学习技术使得智能监控摄像头能够实现对33种违法行为的自动分析判断，对车辆及人脸进行识别，并完成取证工作。

随着技术进步，大数据将促进资源优化开发利用、大规模规划布局减缓拥堵降低成本减少污染物排放增强百姓生活便利促进经济发展。

地方应抓住以下四个方面：

一是顶层设计。制定总体规划明确建设思路目标任务实现集约发展。

二是开放创新。开放相关资源调动市场资本鼓励企业投资PPP模式加速产业培育发展。

三是科技支撑。开展标准编制推进云计算关键技术研究示范；依托行业中心研究大数据管理体系标准路网协同ETC应用无人驾驶公交应用等；利用物联网展开沥青路面施工质量管理研究。

结语：基于大数据智慧交通具有广阔前景，整合其他城市管理资料，将推动这一趋势。大データ技術目前主要應用於交管部门，但隨著資料連網開放，全城各種運輸（停車場鐵路軌道公交）將能為城市帶來更豐富應用，使道路畅通停車位易覓提升运营效率。

企业需不断投入核心技術研发推進新技術實際應用引入社會資源市場化發展以達成智慧運輸目標。