研究成果

图：交通行业技术应用场景

1. 交通设施规划

【场景描述】

交通设施规划是指通过大数据分析，充分了解交通流量、人口分布和土地利用情况，为交通设施的选址和建设提供科学依据。这种规划模式能够更好地优化交通资源配置，提高交通效率和服务质量。

【大数据技术】

空间分析：利用GIS技术和空间数据库分析交通流量和人口分布，优化设施选址。

预测模型：基于历史数据和机器学习算法，预测未来的交通需求和发展趋势。

2. 运营管理提升

【场景描述】

运营管理提升是指利用大数据技术，实时监控交通流量和事件，为交通运营管理提供决策支持，提高交通系统的运行效率和安全性。

【大数据技术】

实时数据分析：对交通流量、事故和天气等数据进行实时分析，快速响应交通事件。

智能调度系统：基于数据分析结果，优化车辆调度和路线规划。

3. 智能运行优化

【场景描述】

智能运行优化是指通过大数据分析，对交通信号控制、路况监测等进行智能化管理，减少交通拥堵，提高道路通行效率。

【大数据技术】

信号控制优化：利用机器学习算法优化交通信号灯的配时方案。

路况监测：通过视频分析和传感器数据监测实时路况，预测并缓解交通拥堵。

4. 出行服务支持

【场景描述】

出行服务支持是指通过大数据分析，为公众提供个性化的出行建议和实时交通信息，提升出行体验。

【大数据技术】

个性化推荐：基于用户出行历史和偏好，推荐最佳出行路线和方式。

实时信息发布：通过社交媒体、APP等渠道发布实时交通信息。

5. 交通安全管理

【场景描述】

大数据技术可以用于分析交通事故数据，识别事故多发路段和时段，为交通安全管理提供决策支持。

【大数据技术】

事故分析：通过分析历史事故数据，识别事故原因和模式。

风险评估：基于数据分析结果，评估特定路段的安全风险。

6. 环境监测与保护

【场景描述】

大数据技术可以用于监测交通活动对环境的影响，如噪音、空气污染等，并为环境保护措施提供数据支持。

【大数据技术】

环境监测：利用传感器数据监测交通活动产生的环境影响。

污染控制：基于数据分析结果，制定有效的污染控制策略。

7. 交通政策制定

【场景描述】

大数据技术的应用为交通政策的制定和调整提供了强有力的支持。通过对交通流量、事故发生率、公共交通使用情况等多维度数据的分析，决策者能够更准确地评估现行政策的效果，并据此进行必要的调整

【大数据技术】

政策评估：通过分析政策实施前后的数据变化，评估政策效果。

民意分析：利用社交媒体和调查数据，了解公众对交通政策的看法和需求。

二、大数据技术在我国交通行业具体应用案例

案例1：成都市交通运行协调中心（TOCC）

【应用场景描述】

成都TOCC作为成都市智慧交通体系的核心与顶层平台，融合接入全市空、铁、公、水的全量数据，统一协调城市道路交通管控。通过大数据分析，TOCC帮助轨道集团、公交集团合理制定地铁行车组织和优化公交线网，精准投放运力。同时，TOCC还通过分析市民出行习惯帮助企业拓展市场潜在需求。

【大数据技术应用】

数据资源整合：MICS云将分散在各应用系统的数据进行统一采集，实现数据的处理，建立交通委（局）数据中心，为交通管理部门大数据分析提供数据支撑。

多维数据展示：业务系统将数据实时采集、实时控制、实时发布、数据挖掘分析等功能集成为一体，实现公共交通、综合调度、拥堵指数、车辆需求、客流起终点出行量（OD）、建设规划的可视化综合分析。

技术创新：采用阿里达摩院顶尖科学家研发出的视频智能AI分析、预警干预引擎、时空融合分析等算法模型，为整个城市的交通运行监测、综合资源调度、交通政策调整、公众出行提供技术支撑。

【成效描述】

提升公共出行服务水平：依托TOCC，有了准确的数据及分析，让供需匹配变得更加精准，有效提升了公共出行服务水平。

降低投诉率：成都双流机场出租汽车投诉率同比下降90%，同时帮助驾驶员日均增收50元以上。

数据规模领先：成都TOCC已汇集来自航空、公路、铁路、公安交管等省、市相关部门及交通运输企业15大类，3151亿条交通数据，日均新增数据6亿条，数据规模、覆盖范围在全国同类平台中处于领先水平。

提升城市交通运行监测、管理与服务水平：TOCC通过融合接入全市大交通“空、铁、公、水”全量数据，动态监测全市“人、车、货”流信息，多维分析交通“堵、挤、危、诉”事件，为成都市加快构建绿色交通体系，打造畅行之城和通达全球的国际性综合交通枢纽提供核心（智慧）保障。

案例2：辽宁省公路路网监测平台

【应用场景描述】

千方科技助力辽宁交投建设的“辽宁省公路路网监测平台”是一个以数据感知为基础，信息融合为保障，场景应用为导向的高科技项目。该平台不仅实现了与部级平台数据同步，还针对高速运行异常状态进行监测预警及分析评价，极大地提升了辽宁省高速公路的运营管理水平。

【大数据技术应用】

多源数据融合：平台整合了辽宁高速公路视频联网数据、公路巡查上报数据、高速公路收费门架/收费站实时通行数据、计划施工/养护数据、公路基础设施数据等本地数据资源。同时，还融合了全国货运车辆车联网数据、全国高速公路通行数据、交通部路网运行监测数据、互联网众包数据和交通气象数据等行业数据资源。

智能预警：结合大数据分析、人工智能、边缘计算等技术，实现辽宁高速全网的交通拥堵、交通流量、交通事件等路网运行状态的精细化实时感知和多维度画像，为高速公路运行态势精准感知监测、有效预测预警、拥堵处置决策等提供有力支撑。

智慧监测系统：利用大数据、人工智能、云计算技术、数据中台等新一代技术，进行高速公路信息化领域的数据治理、资源整合、信息共享，实现透彻全面、实时准确的智慧感知和分析预警。

【成效描述】

提升事件处置效率：平台的建立有效提升了路网的事件处置效率，通过智能预警和快速响应机制，显著提高了对交通事件的处理速度。

缓解路网拥堵情况：通过精细化的实时感知和多维度画像，平台能够预测并缓解交通拥堵，优化路网流量分配，减少交通延误。

提高运营管理水平：平台的建立加快推进了“互联网+交通运输”的深度融合，提高了辽宁高速智慧化运营管理水平，实现了辽宁高速路网运行“看得见（数字化）、摸得准（知识化）、管得好（智慧化）”的管理模式。

增强应急响应能力：平台通过提升用户应急事件主动发现率，以及提高同类型等级应急事件从发现到道路恢复畅通的平均解除效率，显著增强了应急响应能力。

促进绿色耐久养护：在辽宁省阜新至锦州高速公路绿色耐久养护维修工程中，通过新技术应用和先进设备投入，形成了可借鉴、可复制、规模化的绿色耐久养护模式，为其他类似工程发挥示范效应。