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交通领域每天都会产生多种数据，包括交通检测器数据、GPS浮动车数据、出租车运行数据、地铁运行数据、客运时刻表数据、路网基础数据等、匝道控制数据、手机信号数据、网约车运行数据、出租车运行数据等，其中每种数据均包含大量的数据，因此交通领域具有海量的数据，如何高效的使用这些数据，是交通领域面临的一个难题。基于这些海量的数据，项目借鉴了国内外交通大数据智能处理技术经验，结合广州交通路网的特性和客观现状，对云计算总体架构进行深入研究，实现基于云计算架构的交通大数据智能处理平台构建，同时，在云计算架构下研究集群式交通诱导系统中的两个关键问题，即车辆动态行程时间预测和面向驾驶员个性的动态最短路径诱导，其目标在于借助云计算的可靠性、安全性、实时性等特点，使大规模城市路网的车辆行程时间预测和个性化诱导路径服务更实时、更准确。项目搭建了MapReduce并行编程模型计算框架，提出了基于图分割的大规模路网最短路径估计方法，建立了基于路况短时预测的规模化路网动态路径诱导模型，研发了基于云计算架构的交通大数据智能处理与应用平台。 项目成果已应用于中山和嘉兴等多个城市的交通管理与控制，取得了良好的社会经济效益。

随着城市的发展，交通的压力日趋变大。虽说智慧交通建设在不断地完善，但交通改善甚微。数据孤岛难以统一、数据杂乱缺乏分析等诸多问题，其困难重重。建立数字公交大数据平台，能够将城市运行核心系统的各项关键数据进行交通可视化呈现，通过贴合实战，从感官、操作、应用及数据四个维度解决用户个性化需求，构建业务场景深度应用，从而打通数据到决策的最短路径。交通管理者可以根据实际情况，利用各类图表、趋势图、视觉效果将庞杂枯燥的数据展现出来，进而深度挖掘内在数据规律，以此指导决策，助力城市交通健康的发展。 鼎睿数字公交大数据平台，融合接入公交基础资源数据、公交运营数据、公交收银数据，并进行数据清算、数据分析处理。首先实现公交资源可视化，综合监测公交资源、多维度分析，可视化空间展示公交线路、站点、场站资源分布，其次实现公交运营监测可视化、一体化，实时监测公交运营指标完成情况、公交运营车辆空间分布。数字大数据平台通过前端感知系统，实时获取城市交通动态信息。将各个子系统的数据录入数字公交大数据平台进行融合、分析后，交通可视化呈现出不同场景下的交通信息个性化视图，从而为城市交通的管理和调控提供指导依据。智慧交通建设打通了各公交业务子系统间的数据壁垒，将交通大数据真正的价值发掘出来；更以丰富的视图展示满足了实际应用数据可视化场景需求，公交调度部门可通过清晰可视的交通动态图进行车流管控及运力调度，为城市交通的管理与健康发展带来极大的改善。

该项目属智能交通领域。随着中国经济的快速发展，迅速增长的机动车保有量引起环境质量、交通安全、道路建设等诸多问题。现有理论和技术不足有二：首先，缺少将交通环境、车路、车车和人车集成于一体以全面和客观地评估系统状态；其次，缺少融合不同交通方式的数据以比综合研判系统趋势。通过车载信息终端实现与不然交通方式的车辆本身状态、道路状态、交通信号、周围车辆感知等信息交换与集成分析，据此进行面向大数据分析的交通系统分析、优化和评估，是解决上述交通问题的有效手段之一。鉴于上述问题和难点，该项目开展了基于大数据技术的车载智能终端网联集成关键技术研究工作，涉及车载物联网终端、通信管理、数据可视化、数据分析与决策等相关子系统等，研发实现了面向车辆、企业和政府的成套软硬件。 该项目取得了如下主要技术创新： (1)研发了基于物联网的车辆智能网联系统。融合北斗/GPS双模定位、RFID和视频监控等技术，研发了基于物联网的车载智能网联终端数据采集监测系统、面向RFIC的先进封装建模与数据共享信息平台，攻克了交通专用短程通信系统及其专用集成电路设计等关键技术，首次集成不同交通方式的地理位置、交通环境、车辆运行状态、能耗和客流等多源信息于一体。 (2)构建了面向车载智能终端运行监测的多源交通大数据可视化平台。基于Hadoop平台集成了多源异构交通大数据，突破了基于Spark并行计算和HDFS分布式存储的数据模型，融合多线程并行处理技术，综合运用GIS、Echarts等图表技术，实现多源交通大数据可视化数据的动态展示与调度，解决了海量交通大数据的快速存储、显示和处理难题。 (3)提出了基于车辆智能网联的交通态势感知与预警技术。融合不同交通方式的多源车载动态跟踪异构数据，成功攻克了机器学习理论与客流、行程时间、安全状态和供需预测紧密结合，根据实时数据来预测交通态势和变化趋势，预警交通系统异常情况，实现了全方位、全天候的交通运行态势感知能力。 (4)实现了面向大数据的智能交通集成决策分析技术。首创地提出将大数据平台与多个交通模型集成于一体，据此进行面向交通拥堵指数的交通组织与优化、面向实时交通的居民出行诱导、面向出租车的运力调配、面向公交车的运行计划调整以及面向长途客运和危险品物流多发事故点识别与决策分析等。 研究成果已获授权发明专利14项、软件著作权12项，发表论文8篇，参编国家标准3项，部分核心技术获得中国自动化学会科技进步二等奖、南通市自然科学优秀论文等奖励。车载智能网联终端已产业化推广应用在长安汽车等30余家汽车公司，实现乘用车、大巴车、新能源车、危险品车等车辆与互联网的连接和赋能，累计推广应用50168套终端，实现销售总额4309.15万元。交通大数据集成分析与决策平台形成了公交信息服务平台、畅行交通、公路协同巡查系统等产品，在江苏南通、徐州以及内蒙古包头、辽宁锦州、浙江宁波和广东深圳等多地的交通企事业单位推广和应用，知名客户包括江苏省公路系统、南通公交、林森物流集团等，近三年经济效益1000多万元。

伴随城市智能交通业对提高城市道路交通效率、解决交通拥挤、确保运输安全、减少环境污染等方面产生的积极影响，公司自选课题对“车联网系统大数据分析应用平台”进行研究，该项目从"端-管-云"三层架构体系出发，以基于北斗导航/TD-LTE融合通信技的基础上，加入高精度GIS技术-廊道定位技术，通过云计算检索出对应硬件设备的地址位置，实现初次定位，根据K最邻近、贝叶斯等数学公式模型，实现高精度的二次定位信息，在定位过程中它要经历模型确立过程、参数优化过程、RSSI滤波处理，在定位性能中高于AGPS、基站定位、北斗定位，在可用性上达到99.8%，可实现0.1米的定位精确度。该项目经TD-LTE网络从车载终端采集车辆的位置信息、车况信息等，经平台的数据分发后，用户通过互联网在各级监控平台上通过地图、报表、控制等功能查看车辆位置、进行数据处理、协助故障诊断和辅助智能导航，同时平台系统经专线与支撑子系统定时进行数据推送，获取车辆基本信息及车辆用户信息。该项目在研究过程中申请了多项知识产权保护，共申请发明专利8件，已授权4件，另外4件处于实质审查阶段，已授权实用新型专利7件，软件著作权4件。 该项目系统遵循“1237911”设计理念： l 1个平台：一个移动互联网和物联网高度统一的大数据平台；l 2个融合：北斗导航技术和TD-LTE宽带无线技术的融合；ICT技术和大数据分析技术的融合；l 3个层面：“端-管-云”三层架构体系；l 7个主要子系统及关键技术；l 9大主要应用，大力促进信息消费；l 11大产业链深度辐射，产业空间巨大。 该项目关键技术研发： （1）基于移动互联网通信路由技术的动态交通路径规划关键技术研发； （2）车载导航地图大数据分析与应用关键技术研发； （3）移动终端内容动态加速缓存关键技术研发； （4）网络数据资源并发中间关键技术研发； （5）云存储关键技术研发，为数据系统的大数据分析提供海量数据存储和管理服务； （6）专用短程通信（DRSC）关键技术研发； （7）自然语音识别关键技术研发。 该项目已在省内多个单位进行了推广应用，主要客户单位有中石油、中移动等，服务项目主要包含车辆管理系统平台升级、ADC车辆管家业务、城管车辆定位系统、位置服务系统优化升级、车辆定位信息化服务、公交公司4G车辆监控及智能调度、其他定制化服务等，据客户单位意见反馈，该项目平台上线后运行稳定，获得广泛好评。该项目通过城市交通管理、交通拥塞检测、最优路径规划、公共交通管理等来改善人们的出行效率，为缓解交通拥堵出一份力，不仅保证市民安全高效出行，同时节能减排，改善空气质量。该项目已实现销售收入4613.50万元，利润903.84万元。

该项目是由华侨大学计算机科学与技术学院与南威软件股份有限公司、蓝海(福建)信息科技有限公司合作于2015年09月01日到2018年09月01日共同开发完成，围绕“多源数据融合”与“智能分析挖掘”两大特色目标设计并打造的一套软硬件结合的交通大数据管理平台。平台要解决的技术问题包括对磁频车辆检测器、波频车辆检测器、视频检测器、GPS装置等不同传感器设备、接口采集得到的不同数据来源、格式、模态的交通视频、图像、位置数据进行传输、存贮、计算任务的分配与调度、基于应用需要的大数据分析与挖掘。运用大数据技术，从交通的各类数据中寻找知识，是“智能交通”的利器，能够为出行者提供各种智慧服务，对交通管理提供自动决策支持有着重要的意义。“智慧交通”是智慧城市的重要组成部分，该产品将嵌入到智慧城市中，为城市的“智慧化”提供有效的技术手段，为交通管理、决策、规划和运营、服务以及主动安全防范带来更加有效的支持。 该项目属于计算机科学与技术的计算机应用领域，是计算机信息管理系统和互联网技术在个性化出行方面的应用。项目创新提出了多源数据挖掘和知识融合的城市级交通事件智能监管和状态预测技术，利用知识融合和状态预测技术，首次对磁频车辆检测器、波频车辆检测器、视频检测器、GPS装置等不同传感器设备、接口采集得到的不同数据来源、格式、模态的交通视频、图像、位置数据进行融合和挖掘，实现城市级交通事件智能监管和交通状态智能预测的目标；项目首次提出了基于群体智能优化方法的车辆路径智能规划推荐和导航技术，以时间短、路程少、耗油少、花费小等作为优化目标，首次利用群体智能优化方法，避开交通拥堵和事故路段，实现车辆行车路径的多目标智能实时规划推荐和导航；项目创新提出了能耗优化的智能交通大数据管理平台任务调度方法，首次根据交通事件监管、交通状态预测、车辆路径智能实时规划推荐和导航任务的紧迫性需求以及随机到达的特点，在确保任务实时性与可靠性的条件下，通过计算任务执行时系统平台产生的空闲时间，利用动态电压调节技术和动态功耗管理计算，动态的调节智能交通大数据管理平台的处理器频率，以降低平台的能耗，实现低能耗与可靠性目标；项目首次提出了基于互联网的B2B2C模式的推广应用模式，针对公路客运市场，弥补客运公司在个性化出行方面的需求，是一种基于互联网的B2B2C模式，这是与“滴滴出行”等处于垄断地位网约车的最大区别，摒弃了“滴滴出行”网约车的种种管理弊端，比如：平台上的司机、乘客忠诚度低，司机不备案、监管不到位、跨城运营少等。 该项目共授权发明专利15项，软件著作权23项，发表论文33篇，其中SCI检索22篇，EI检索26篇。项目总投资1.35亿元，近三年总共产值7.38亿元，利润1.08亿元，纳税0.32亿元，节支总额1亿元。

“数据是新的石油”已是全世界的共识，如何挖掘数据石油的价值是现代化企业竞争的焦点。由于诸多原因，企业在实际开展大数据建设的同时，也面临许多问题，比如：数据条块分割，重复存储和计算、运维成本居高不下，扩容压力大、大量点状应用等问题。上汽大众拥有3万多名员工，产业覆盖上千家一级、二级供应商，涉及钢铁、化工等庞大的产业链，每天报告如山、信息如海。有效挖掘“数据价值”这个“新石油”是企业创新进取的不二法门。为此，上汽大众质量保证部选择了质保实验室作为试点，通过开发材料大数据管理系统，探索大数据挖掘技术的创新和进步。 该系统具有以下特点： 一、交互式的信息交换平台质保实验室与供应商之间有着大量的材料信息互换。材料大数据管理系统的一个基础功能是进行交互式信息交换。其运作原理是供应商在系统中创建零件的二次分供方清单，选择标准化的试验大纲，创建完成后发送实验室零件主管，由工程师对清单结构及内容、试验大纲等的准确性进行审核，确认无误后供应商按照发布版二次清单和试验大纲进行自检。通过交互式信息交换，不仅使原本的纸质资料变为可利用的信息资源，而且经过互动检验后，确保了信息的准确性，为零件的认可提供了巨大的便利。 二、材料质量信息的结构化转变大数据管理的重点在于确保信息准确性。零件材料信息包括材料类别、厂家、牌号等十几种不同信息，如果由供应商自由填写，必然会出现一个名称多种写法的问题，对于数据统计极为不利。因此，为了将材料信息科学准确地采集进系统，并确保数据可通过计算机统计分析，结构化整理是必须的。团队首先对后台的基础数据进行了结构化整理与录入，包括500多份标准，5000多个实验项目，及1000余种原材料信息。数据结构化后，供应商通过选择而非填写的方式进行输入，确保数据的准确性。 三、数据应用：供应商材料质量征信的管理通过大数据管理平台，可以有效地对供应商的质量与诚信进行管理，“上汽大众供应商/第三方实验室管理”是其中的代表。根据大数据平台统计出的实验室自检合格率，上汽大众质保实验室建立了“基于历史数据的实验室审核方法”，精确锁定高风险供应商。相比德国大众采用的“对比实验法”，上汽大众的审核认证周期短、费用低、方法科学合理，得到了北京大众、一汽大众、以及供应商实验室的认同和推广。 四、数据应用：材料Knowhow管理和新材料创新大数据总结提炼的Know-How-List提供材料历史质量信息，对材料质量监控、新材料应用和进口材料国产化，都具有很强的指导意义。根据原材料合格率统计，客观公正地制定原材料推荐清单，进行择优选材，减少项目认可阶段的材料风险。通过Know-How-List分析，寻找零部件材料替代性方案，并在Know-How-List中挖掘以往项目的整改经验，解决新材料开发或进口材料国产化进程中的关键技术难点。 荣誉成果：2016年上海市企业管理现代化创新成果二等奖。

中国交通运输干线自然灾害种类多、频率高、范围广，给国民经济发展和人民生命财产安全带来严重危害。切实解决灾害监测预警时效性、风险评估精准性的技术瓶颈，降低重大交通自然灾害对社会经济健康发展的冲击和影响，是中国亟待解决的重大问题，也是备受世界各国共同关注的技术难题。2009年起，该项目依托时空大数据技术优势，对交通运输干线大范围灾害数据实时获取与融合、大规模灾害信息快速识别与精准研判、长距离交通灾害定量评估与预警防护等理论、方法与技术进行了系统研究，形成了基于时空大数据的交通运输干线灾害评估预警及服务技术体系，取得了重要的创新和突破：1.提出了云计算支持的交通灾害时空大数据弹性扩展存储理论与协同处理方法，突破了不同时空尺度交通干线空间信息与地面传感网数据的动态更新与协同计算技术，研制了完全自主可控的PB级交通灾害时空数据分布式管理与计算系统，打破了国外技术垄断，实现了灾害信息识别研判、计算挖掘、模拟分析性能几何级数提升，灾害亿级复杂图形要素空间分析的运算耗时可达到秒级。2.创新了以时空大数据为基础的区域-单点联动交通干线灾害定量风险评估技术，建立了交通干线区域灾害风险判识模型，研制了基于灾害动力学计算模拟技术的重点路段单点交通风险评估软件，达到二阶精度并可自适应求解，灾害影响范围评估精度达90％，支撑了交通灾害风险评估从静态到动态、从定性到定量的重大跨越。3.率先提出了动态数据与模型驱动的交通灾害立体监测与融合方法，创立了交通灾害时空数据实时采集与汇聚技术体系，实现了交通运输干线沿线基础地理、地质、气象及路网信息在时间、空间、语义尺度的匹配关联，从源头上解决了单一交通灾害监测预警方法无法同时满足覆盖面积大、采样频度高、数据精度高三项条件的难题。4.建立了基于交通灾害形成物理量特征的临界阈值计算理论，形成了时空大数据驱动的交通灾害监测预警评估成套技术，研制了具有自主知识产权的交通灾害时空大数据监测预警云平台,预警准确率达87%,灾后损毁评估精度达93%。该项成果累计获得国家授权专利8项、软件著作权18项，发表标志性论文40余篇（SCI论文19篇)，获得省部级特等奖1项、一等奖2项。经专家鉴定，项目成果总体达到国际领先水平。成果作为国家重大专项高分对地观测系统的重要组成部分，支撑了国有高分辨率卫星遥感在交通、国土等行业的大范围应用。成果应用于浙江、新疆和云南等9个省市的交通基础设施建设，提升了交通灾害防御能力，为普洱旅游环线等重大道路工程灾害防治提供了决策支持，提高了道路环境安全性能，为建设全国、区域、重点路段三级灾害防治体系奠定了重要基础。国内外10余个交通设计、建设与运营管理单位引进该项成果，创造经济效益3.2亿元。成果引领了交通行业防灾减灾领域的跨越式发展，推动了平安交通的建设，促进了交通运输行业科技进步，还可向水利水电、国土资源等行业推广，应用前景广阔。

①课题来源与背景：随着城市化进程的加快和机动车数量的剧增，城市交通拥堵问题日益凸显，严重制约了城市的可持续发展。传统的交通管理方式已无法满足交通需求，因此，急需通过技术手段和管理模式的创新来寻求解决方案。通过构建交通大数据平台，实现数据的实时监测和分析，为交通组织优化提供精准支持，推动城市交通管理的精细化和科学化。这将有助于缓解城市交通拥堵问题，提升城市交通运行效率，为城市居民提供更加便捷、安全的出行环境。该项目由安徽省科技厅批准下达立项的2021年度安徽省重点研究与开发计划项目（项目名称：基于大数据的交通组织精细化管理技术研究及示范应用，项目编号：202104d07020011），由安徽百诚慧通科技股份有限公司与合肥市公安局交通警察支队高新大队合作研发，项目负责人朱文佳，项目自2021年1月1日至2023年12月31日，总投入308.48万元，其中省级财政资金30万元，企业自筹278.48万元。 ②技术原理及性能指标：该项目通过研究城市交通数据资源的内容与采集方式，构建系统的城市交通动静态数据资源的采集体系；实现道路交通、公共交通等的数据质量管控、数据预处理以及数据存储技术，实现多源交通数据的融合，提升数据质量和数据精度。在多源异构交通大数据的支持下，研究开发城市道路交通系统中行人、车辆、设施及环境等运行状态监测与分析评估技术，为城市交通管理者解决交通问题提供辅助决策和技术支撑。再将交通大数据和城市交通控制与优化系统相结合起来，利用交通大数据，构建交通控制“预警-诊断-优化-评估”的闭环迭代的体系框架，实现了城市级交通控制优化设计与应用，切实降低交通拥堵。 ③技术的创造性与先进性：项目已取得了一系列阶段性成果，在算法设计方面，项目成功整合了电警、卡口、移动互联网等多源数据，通过大数据系统对数据进行清洗和融合，形成了对路网运行情况的全面掌控，项目还成功申请了多项发明专利，为交叉口各转向失衡程度的表征提供了新方法。 ④技术的成熟程度，适用范围和安全性：项目技术产品成熟，用户反馈效果较好，实现了项目的技术指标要求。可部署公安局域网、专网平台，安全性能高，适用国内各地公安交管部门。 ⑤应用情况及存在的问题：该项目所形成的技术系统将成为交通管理者的重要工具，项目成果已在多个城市进行了试点应用，试点城市的交通运行状况得到了显著改善，交通拥堵现象得到了有效缓解，交通运行效率得到了提升。

智能交通是国家基础设施现代化的重要组成部分。当前交通数据应用面临“数据爆炸而知识匮乏”的突出矛盾，导致系统在实际运行中面临着多源异构数据难以有效融合、信息服务与用户需求精准匹配困难、交通管控缺乏全局优化等核心挑战。为此，在多项国家级和省部级课题支持下，提出了“解析-服务-管控”一体化技术体系，重点突破以下关键技术：1)提出数据知识双驱动的多模态数据全息感知框架。2)提出了智能交通个性化信息服务方法；3)构建了交通大数据驱动的智能交通综合管控技术体系。 项目实现从数据感知到智能决策的全链条技术创新，形成了具有完全自主知识产权的核心技术体系，在多个省份得到应用，服务多项活动交通安保任务，取得经济社会效益。

①课题来源与背景：智能交通系统具有以下两个特点：一是着眼于交通信息的广泛应用与服务，二是着眼于提高既有交通设施的运行效率。与一般技术系统相比，智能交通系统建设过程中的整体性要求更加严格。这种整体性体现在：(1)跨行业特点。智能交通系统建设涉及众多行业领域，是社会广泛参与的复杂巨型系统工程，从而造成复杂的行业间协调问题。(2)技术领域特点。智能交通系统综合了交通工程、信息工程、控制工程、通信技术、计算机技术等众多科学领域的成果，需要众多领域的技术人员共同协作。(3)政府、企业、科研单位及高等院校共同参与，恰当的角色定位和任务分担是系统有效展开的重要前提条件。(4)智能交通系统将主要由移动通信、宽带网、RFID、传感器、云计算等新一代信息技术作支撑，更符合人的应用需求，可信任程度提高并变得“无处不在”。 ②技术原理及性能指标：一种交通路口动态大数据更新方法，所述方法包括使用交通路口动态大数据更新装置以在交通路口处建立基于电动车数量的危险等级辨别机制，并进行危险等级的动态更新和显示，实现了对周围车辆和行人的有效提醒，从而在避免了交通事故的发生，所述交通路口动态大数据更新装置包括：LED显示屏，设置在交通路口上方设置信号灯的横杆上，用于接收并实时显示交通路口危险等级。 ③技术的创造性与先进性：该发明涉及一种交通路口动态大数据更新方法，方法包括使用交通路口动态大数据更新装置以在交通路口处建立基于电动车数量的危险等级辨别机制，并进行危险等级的动态更新和显示，实现了对周围车辆和行人的有效提醒，从而在避免了交通事故的发生。该发明的交通路口动态大数据更新方法逻辑清楚，设计可靠。 ④技术的成熟程度，适用范围和安全性：该发明处于成熟应用阶段，适用范围较广，无发现安全性问题存在。 ⑤应用情况及存在的问题：该发明小规模投入使用中，需宣传、推广使用。无任何问题存在。 ⑥历年获奖情况：无。