交通行业大数据应用方案 第1篇
大数据平台根据卡口的过车数据对每辆过往车辆建立单独的信息库，与车管库的车辆信息库所不同的是，该信息库是专门用于过车信息研判。例如卡口会对每辆过车时是否放下了遮阳板进行检测，大数据平台则统计车辆的全部过车照片，放下遮阳板的次数有多少;打开遮阳板的次数有多少，随后定义一个研判规则，例如这个比例超过50%，那么驾驶人就有一定的嫌疑，进入单独的嫌疑车辆库;这个信息库往后来看，就是根据一些统计结果来判断驾驶人员的驾驶行为分析。
多业务维度积分研判分析
基于大数据平台的多业务维度车辆积分研判根据对车辆的出没时间属性、出没卡口地点属性、驾驶人员违反行为信息、牌照归属地信息等多种有关车辆属性进行综合考虑，引入一套关于车辆积分研判的方法，因此在对车辆信息进行有针对性地研判时带来一种全新的体验。同时为了满足研判和预警实时性的要求，大数据采用spark流计算的方式保证车辆积分能够实时处理并将结果分发相关人员。
未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能，互联网和脑科学交叉研究机构。
未来智能实验室的主要工作包括：建立AI智能系统智商评测体系，开展世界人工智能智商评测；开展互联网（城市）云脑研究计划，构建互联网（城市）云脑技术和企业图谱，为提升企业，行业与城市的智能水平服务。
交通行业大数据应用方案 第2篇
大数据平台根据卡口的过车数据对每辆过往车辆建立单独的信息库，与车管库的车辆信息库所不同的是，该信息库是专门用于过车信息研判。例如卡口会对每辆过车时是否放下了遮阳板进行检测，大数据平台则统计车辆的全部过车照片，放下遮阳板的次数有多少;打开遮阳板的次数有多少，随后定义一个研判规则，例如这个比例超过50%，那么驾驶人就有一定的违法嫌疑，进入单独的违法嫌疑车辆库;这个信息库往后来看，就是根据一些统计结果来判断驾驶人员的驾驶行为分析。
交通行业大数据应用方案 第3篇
分析出在特定卡口上(一个或多个)，在特定时间段内，过车次数满足一定条件的所有过车信息和过车数：所谓的满足一定条件是指过车次数大于等于(或小于等于或等于)(频度设置)一定数量(频度阈值)，根据设定的频度阈值，分析在某一段时间内通行路口次数超过设定阈值的车辆。
对指定区域(卡口)做过车频度分析，过滤出频繁出入的车辆(过车次数满足指定阈值)进行重点关注，对预防犯罪及嫌犯跟踪有重大贡献。
交通行业大数据应用方案 第4篇
驾驶人员行为源头管控，是指对开车经常超速在20%以下，但是又有超速习惯的驾驶人员(不违法，但是有违法的嫌疑)，进行专项的分析，然后以非现场执法的形式发送通知短信，进行源头管控;筛选超速10%~20%车辆，然后进行统计，分析其超速行为的概率，从而判断驾驶人员的动态评分规则;
10、特种车辆轨迹时空域分析
基于大数据的特种车辆管控，是指针对类似渣土车、校车等安全等级较高的车辆，通过设定专属的行驶路线，一旦出现车辆偏离行车路线的时候，即发送报警信息给相关人员，从而确保特种车辆始终处于受控的安全状态。