隨著城市的迅速發展，交通擁堵、交通污染日益嚴重，交通事故頻繁發生，這些都是各大城市亟待解決的問題。智能交通成為改善城市交通的關鍵所在。為此，及時、準確獲取交通數據并構建交通數據處理模型是建設智能交通的前提，而這一難題可以通過大數據分析得到解決。

隨著城市的迅速發展，交通擁堵、交通污染日益嚴重，交通事故頻繁發生，這些都是各大城市亟待解決的問題。智能交通成為改善城市交通的關鍵所在。為此，及時、準確獲取交通數據并構建交通數據處理模型是建設智能交通的前提，而這一難題可以通過大數據分析得到解決。

交通大數據獨有地域和時域動態演化特征，實時性顯著
智慧交通將大數據技術、傳感技術、信號技術等與城市交通系統相結合，建立智能化網絡交通體系，進而對交通系統覆蓋區域實現全過程、實時性監督，確保城市交通系統的正確運行。大數據分析平臺依托云存儲和分布式數據處理技術，實現信息資源的存儲與分配，通過各個路口安裝的監控設備，對交通資源進行整合，在大數據技術的分化處理工作模式下，對交通環境進行立體化分析，以此提供更加全面的數據服務和交通體系網絡。交通行業的大數據分析平臺以人機交互系統、監控系統、信號傳輸系統、警報系統、信息傳輸系統、導航系統等為主，結合智能城市發展的需要，將大數據的數據采集、智能服務、安全指令等應用于智能城市建設，充分實現大數據時代智能城市交通系統的完善建設。

智慧交通大數據分析的特點
1、時空移動性：交通事件具有地域和時域特征。交通大數據在時間和空間維度具有動態演化特征。
2、多維結構特征：交通大數據的多維結構特征明顯，如時間信息、空間信息、天氣駕駛員信息等。
3、社會關聯性：交通大數據存在于信息空間和物理世界，二者與人類社會有機連接和互動。
4、時效性明顯：交通管理和規劃決策更注重分析近期甚至實時數據，數據挖掘和分析的實時性高。

智慧交通大數據分析的應用
1、交通規劃：發現交通片區趨勢和模式，支撐長期決策和城市規劃，分析交通流量、交通信號燈。
2、交通預測：使用數據挖據和機器學習算法，對可能的交通事件做出預測，交通規堵和事故預測。
3、交通監督：實時自適應交通控制系統、車牌車輛識別、檢測交通事故、分析道路危險狀況。
4、交通指引：從歷史軌跡數據集中挖掘有規律的線路，提供乘車共享建議，路徑推薦、導航系統。

一站式大數據分析平臺——億信ABI
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