简介：本文介绍了大数据技术的概念、特点和典型工作流程。结合交通领域的实际案例，介绍了大数据在路网监控、货车规划和智能出行等领域的实践，以期能够在交通道路规划、道路养护和公交线路规划等方面有更深入的应用。

简介：本文以辽宁省公安厅交通安全管理局缉查布控系统大数据平台设计为例，介绍基于Had00p的大数据平台构建方法，重点介绍了基础软硬件平台的配置方法和计算依据。

简介：城市和城市交通的发展,离不开科技进步和信息化影响.城市交通发展要研究智能交通,即研究信息化对城市交通状况的持续改善,从而提高城市运行效率.研究我国城市交通需要与时俱进,在遵循其自身发展规律的基础上,改变一般由交通设施和工具,或者从客运、货运组织着手的研究方法.城市交通学的理念,采用多学科思维、系统论的方法,以服务功能和运行效率为主线,其目标是服务于人的需求,组织城市可持续地高效、安全、低耗运行.

简介：大数据、云计算是促进公安工作模式转型发展的重要手段。基于对大数据、云计算的认识，济南市公安局强力推进大数据云计算在公安工作中的建设应用，建成并使用了“大数据、云计算中心”，基于大数据云计算中心，汇集了海量的公安、社会、互联网信息资源，从硬件基础设施、数据资源中心、服务资源中心、创新警务应用四个方面递次展开全新的建设应用模式，有力推动了公安信息化向纵深发展。

简介：墨尔本大学正在测试一个新的智能手机应用程序（FMS）——未来移动传感器，通过收集描述城市居民出行特征的数据，为交通政策制订提供信息，并有助于交通政策的执行。该程序由新加坡一麻省理工学院科研中心开发，比传统的纸质日记提供更加详细的出行信息。

简介：大数据时代背景下，各地公安交通管理部门所掌握的数据量急剧增长，本文针对目前公安交通大数据建设的迫切需求，介绍了从数据采集、分布式数据存储、数据分析挖掘到数据可视化应用服务的合众一体化大数据基础平台，以及依托合众大数据基础平台开展公安交通管理部门实战的各类可视化大数据应用服务，包括智能搜索、超级档案、套牌车分析、非法营运车分析、轨迹信息分析、碰撞比对、时空分析、预测分析等。大数据技术必将极大的推动公安交通管理应用向智能化方向不断发展。

简介：本文针对当前公安交通管理综合应用平台（简称综合应用平台）采用传统Oracle数据库面临的数据量持续海量增加、非结构化数据管理、数据实时查询统计等瓶颈问题，介绍采用大数据分布式存储组件HDFS、HIVE等，设计并实现的面向公安交通管理行业的大数据分布式存储系统，从数据管理、数据接入两方面对该系统的实现做了详细介绍。

简介：随着《道路运输车辆动态监督管理办法》在全国的推进和实施，全国道路货运车辆公共监管与服务平台（下称道路货运公共平台）的入网车辆呈爆发式增长，目前已达到130万辆，预计2015年底将达到250万至300万辆。道路货运公共平台已经成为中国最大的在营车联网平台，如此庞大的系统对大数据管理和分析方面都提出了非常高的要求。本文详细介绍了道路货运公共平台的背景和总体建设情况，重点针对系统的总体技术架构和大数据管理系统，以及大数据分析和应用情况进行全面介绍，并对平台的未来发展进行展望。

简介：当前，“互联网＋”的潮流正席卷各个行业，带来巨大的机遇与挑战。与此同时，大数据时代的智慧交通已经全面到来。“互联网＋”、“大数据”，两者的碰撞势必带来智慧交通产业颠覆性的创新。“互联网＋”背景下的智慧交通大数据，不仅是交通大数据在采集、共享以及应用方面的创新，更是基于互联网架构，依托大数据资源，推出的公共服务模式的创新。这些全新的服务模式和业务体验，采用“数据＋应用＋服务”架构体系，是一种基于互联网的自服务，是线上到线下的互动服务，让政府、企业、公众联动起来，进而实现多方参与、多元互动、协同共治的形态，从而提高全社会的智慧交通管理效率。

简介：本文将大数据原理与交通管理业务相结合，系统阐述了交通管理在大数据时代面临的机遇和挑战，重点介绍大数据原理在交通管理执法质态研判中的应用，并结合江苏省交通管理工作经验，详细说明采用大数据原理和数据挖掘算法研判交通管理执法质态、得出关联规则、指导队伍建设的具体实现，对交通管理大数据应用进行了总结和展望，提出运用Hadoop，实现高效存储和快速运算的改进计划。

简介：本文介绍了全国首个省级公安交通管理大数据警务云平台的建设和应用情况，对各地交通警察部门开展类似大数据项目建设提供了很好的参考和借鉴作用。

简介：作为贵州省“数据铁笼”计划首批试点单位之一，贵阳市公安交通管理局的信息化系统投入使用后实现了行政审批、执法办案等各类交通管理业务的信息化运作，建立起“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理机制，实现了权力在阳光下运作。

简介：本文介绍针对公安交通管理综合应用平台（简称综合应用平台）面临的海量数据管理、数据深度应用的迫切需求，以面向大数据的分布式平台Hadoop为基础，组合应用分布式存储系统Hbase、并行计算框架Spark、资源管理平台Yarn、数据转递工具Sqoop等成熟技术，搭建的适应公安交通管理行业的分布式大数据管理平台；并分别针对结构化、非结构化的交通管理业务数据在该平台上的写入、读取操作进行了模拟测试。

简介：智能交通分析性监控系统需要在不断产生的、海量的、格式多样的过车数据中快速发现问题，最好在问题发生时就发出预警。交通管理部门传统使用的数据库能力有限，无法满足对实时性的需求。所幸，这个难题恰好是近年来热门的大数据技术的强项。大数据技术以其分布式的计算方式尤其擅长对海量数据进行快速处理。大数据已经有相对成熟的技术来进行复杂的批量数据处理、基于历史数据的交互式查询和基于实时数据的流处理。本文分析了当前分析监控系统的不足，通过对业务逻辑关系的深入分析，采用TranswarpStream技术实现大数据的实时处理，支撑实时显示和告警机动车违规违章活动热点，以及分析机动车活动轨迹并做预测等应用。

简介：2015年6月23日至29日，根据公安部人事训练局《关于举办2015年度公安机关高级专业技术人才研修班的通知》要求，公安部交通管理科学研究所承办了公安交通管理大数据技术和实战应用高级研修班。来自公安交通管理部门、公安部直属单位及与公安交通管理相关部分企业共70多人参加了培训。培训采用集中授课、参观考察、