传统的智能交通建设偏重交通数据的采集、传输和整合，轻视数据的分析和挖掘，对城市交通运行状态的全局掌握较为薄弱，很多决策多依靠...
传统的智能交通建设偏重交通数据的采集、传输和整合，轻视数据的分析和挖掘，对城市交通运行状态的全局掌握较为薄弱，很多决策多依靠管理者的经验和能力，难以进行科学的管理与决策。
然而交通数据中蕴藏着丰富的信息和规律，大华基于对智慧交通管理领域的业务需求的深刻理解，对海量交通数据进行深入的技术研究和价值挖掘，开发出交通态势云研判解决方案。它实现对城市整体交通运行状态进行有效评价，提供合理的决策依据，辅助交通管理和执法，提升了交通管理的信息化服务水平。
大华交通态势云系统架构
交通规划建设和管理是一个不断循环进步的过程。大华交通态势云研判解决方案，坚持运行监测、评估诊断、预测预警、规划建设管理四个关键环节，从客户实际需求出发，在地市级打造交通运行指数实时监控平台，通过对多源多维数据的采集、分析、处理、预测和发布，实现对海量数据的综合应用、深度应用和高级应用。在省级构建汇集各地市交通运行指数资源的总平台，实时监测各级地市交通运行状态，最终实现对省级大交通系统的实时监测、多维评估和联动调控，从而服务社会交通。
交通态势云方案特点
交通态势评价：搭建以“交通指数”包括拥堵强度、频率、时间、范围、总量五个维度为核心的拥堵评价体系，实现对交通拥堵水平的定量化和全方位描述，对拥堵发展演变规律深入分析，让政府和市民正确认识拥堵的现状及特点；管理者有针对性地制定和实施治理措施，并为后续改进提供依据。
交通拥堵指数分布图
交通信息服务：包括实时交通状态，分析多源异类海量交通大数据，提供交通状态、车流量、占有率等交通指标；交通热力图，大数据分析展现城市交通拥堵热点分布区域；交通状态预测，对历史数据挖掘，预测未来一周不同时间点的交通状态；拥堵传播路径，大数据挖掘道路的拥堵关联性，预测某路段拥堵后，对周围路段的影响等。
交通路段多维度分析
交通辅助决策：包括多维度分析，从日、月、年等角度进行路段或区域分析，并提供时间、空间对比功能；主动决策建议，对车流量、车速、拥堵位置等多指标进行关联分析，提供道路调整等决策依据；
传感器智能部署方案，数据挖掘道路等关联关系，提供传感器部署位置建议；报告一键生成，自动生成交通运行分析报告，提高办公效率。
交通诱导发布：在结合路网需求特点和车流情况的基础上，提供交通诱导屏部署和停车建议，优化出行者出行路径；根据各类交通出行平台，对路段交通状态进行实时发布，引导公众出行。
作为整个城市交通系统的重要一环，大华的交通态势云方案，在可靠性、准确性、稳定性、管理性等方面进行持续 的优化和增强，努力做交通规划建设和管理的同路人，为交通管理带来变革。目前，该方案已在全国多个省份和地市的交管部门得到了深化应用与实践，全力保障城市交通可持续发展。
粤公网安备 44030402000264号
