智慧交通系统的发展，依赖于信息化技术来解决交通拥堵问题、提升道路管理水平，并为市民提供多样化出行服务，这已成为行业共识。在构建“智能交通网络”中，大数据扮演了核心角色，它是整个智慧交通体系的大脑。大数据能够从用地、人口活动、出行方式、服务需求等方面全面感知并挖掘关联关系，为城市差异化个性化服务创造新机遇。

大数据在智能交通中的应用

海量数据分析与整合

智能交通综合管理平台集成智能卡口、电子监控、高清视频监控系统等，通过大数据挖掘系统对结构化基础信息进行分析，寻找内在联系，如车辆闯禁行、大货车流量分析、跟车关联分析和碰撞预警等，从海量情报中挖掘警情，以便防范未然。

精准检测与流量调节

利用电子卡口和流量检测系统收集的车辆信息结合历史路网通行时间，实时检测路网状态，并通过诱导屏发布路况信息，为驾驶者提供方便快捷的出行建议。

人车特征关联与违法研判取证

国内许多城市的智能道路监控不仅能全天候记录轨迹，还能抓拍人脸。出现违法行为时，可为交管部门提供证据。深度学习技术使得摄像头能自动判断违法行为，对车辆和人脸进行识别，对违章行为研判并取证。目前可对33种违法行为进行自动分析。

随着综合交通大数据应用技术进步及产业发展，大数据将推动优化资源开发利用、规划布局调整，以及缓解拥堵降低成本减少污染促进经济发展等方面。

地方政府应在发展大数据过程中聚焦四个方面：

顶层设计：制定总体规划明确思路目标任务实现集约化运输管理。

开放创新：开放相关资源激发市场资本PPP模式投资加速产业培育。

科技支撑：编制标准研究云计算关键技术示范应用；依托中心研究管理体系标准协同ETC无人驾驶公交应用。

结语：基于大数据智慧交通展现多重可能性，将真正推动建设奠定良基。未来将整合更多来源如停车场铁路公交等丰富应用畅通道路提升效率。企业应不断研发投入新技术实际应用实现市场化发展才能达成行业目标。