多数据融合
城市交通信息基础数据采集技术分析
检测器类型
感应式环形线圈 地磁检测器
车辆归属车道定位
能 能
优点
成本低，识别率高 成本低，识别率高
缺点
需破坏路面，易损坏维护困难，不能区 分车辆 需破坏路面，易老化不能区分车辆
微波雷达检测器
红外检测器 RFID检测 AVL/GPS检测 手机信令 视频检测
能
能 不能 不能 不能 能
交通信息采 集能力、水 平缺少度量
孤立失联
数据孤立，缺少联通 关联。构建的上层系 统使用价值不高
云计算、大数据、互联网+…… 科技处（科）每天都接触新的 技术手段，团队的能力储备能 够支撑吗？提高团队能力的手 段在哪里？提高信息化技术水 平的手段在哪里？来自提高水平的手段 在哪？
钱也花了，精力也搭了，全 员也参与了，信息系统建设 的效果到底在哪里？对城市 发展有什么作用，主题整治 活动有什么帮助？对交警管 理工作带来哪些便利？
可管理
已广泛实施 预测和预防
最佳化
足以支撑 差异化竞争
效应
技术可行性 带动项目成功
基础建设管理与 战略规划实施
自适应，感知 ＆互动系统
敏捷，创新， 持续改善
交 通 数 据 特 征
信息孤岛 类型单一 数据量小
部分联通 成多元化 局部规模化
中心集中 主次融合 规模化呈现
城市交通信息多元数据融合思路
交警自建采集系统在关联性、针对性、权威性、安全性上具有先天优势，可实现基于动态信号配时交通势态 预测及诱导发布。同时引入社会化服务类大数据作为辅助支撑，将有效提高城市交通管理与服务质量。
交通基础信息精准采集的地位与意义
预案处理 指挥调度
交通 安全
事故预防
严管氛围 信号绿波 交通 管理 稽查布控 诱导发布 交通 势态 分析辅助决策
应急
系统思考
公众 服务
团队 支撑
智能定位 精细诊断 全面监管
数据 交换
数据清洗
二次识别 管理 挖掘 智能研判
持续改善
精细管理
智慧运维 监管平台
交通基础信息 大数据池
路口（电警反向）
排队长度检测 交通流量检测 交通事件检测 交通监控录像 支持：枪机、球机
路侧
交通事件检测 交通流量检测 交通监控录像 支持：球机、云台、枪机
看得清+看得见
量化+全局把握
以交通业务为中心全面视频资源利用，大范围智能分析
ITS
无处不在的感知
1、覆盖度提升
辅助决策与诱导
1，结合业务事前 风险分析 2，路网流量，提 供平衡改善对策 3，实施智能实时 诱导
数据采集精度密度不 足，如：实际路况与 诱导发布系统不一致
精度不足
建设思路在哪里
缺少手段
采集覆盖度 够了但数据 有效利用缺 少手段
一提到基础信息化建设，谈 到思路要么考察学习，要么 听厂商对已建项目的宣讲， 追问需求，东拼西凑，建外 场，建内场，但真正符合本 市的建设思路解决办法到底 在哪里？
收效甚微
持续投资了 几年一直没 有可圈点的 显著效果
信息化年年规划年年建设， 具体发挥了哪些做用，抓拍 量提高了？事故率下降了？ 在哪些环节解放了警力？在 交通管理与服务上发挥了的 作用在哪里？
发挥的作用在哪 里？
可视化不足
可视化不足， 难以有效指 导交通管理
问题 问题
思考
信息系统建设效 果在哪里？
缺少度量
受环境信号影响大，需要所有目标车辆 安装，维护复杂；昂贵
干扰因素大，精确度在市区应用效果不 理想，数据来源需要按年租用 需要立杆，区域控制精度依赖路网内部 署密度。夜间依赖补光系统质量
大范围的视频道路交通信息精确采集
目标：视频采集覆盖市区90%以上的路口，基本完成城区采集系统全覆盖，进行大范围视觉分析。
高效共享与预防
1、依据交通历史 数据，分析交通规 律模型 2，按照用户群， 实时分类共享 3，完成交通各部 分间的协作
路口（电警点 位）
交通违法取证 车辆通行记录 交通流量采集 高清录像 支持：高清枪机
道路（卡口点位）
车辆通行记录 交通流量检测 交通监控录像 支持：高清枪机
快速路和高架 路侧
双向交通事件检测 双向交通流量检测 交通监控录像 支持：球机、云台、 枪机
2、信息全面萃取
3、信息业务分类
4、信息统一接口 5、交通大数据全 面整合
能力 1
能力 2
能力 3
新一代交通信息采集技术
多目标车辆识别与轨迹跟踪技术
区别于以往采用“虚拟线圈”,“运动检测”的车辆“存在性感知”视觉分析方法。视觉车辆识别与轨迹跟踪 技术，实现了车辆的“认知”。是道路交通车辆检测手段从“感知”到“认知”的技术革新。可对复杂的车 辆行进轨迹情况进行持续跟踪，对左转弯待转、直行区待行、车流复杂路口、环岛、可变车道，可变信号灯 路口的违法行为可有效捕获。
城市以智能交通管理建设的 基础建设为主：主要以安装 相应的视频检测器、线圈检 测器、微波检测器、信号控 制器、诱导屏幕等。
其他建设主导型 以交通基础数据精准采集 与应用为核心目标
依托于移动互联网的 应用建设：微信发布 平台，移动执法平台。
资源共享
交通管理
交通势态评估
交通基础信息 建设与应用
城市交通管理建设带来的问题与思考
公众服务
交通基础信息
以某些技术手段更新为主的 信息系统建设：对视频分析
平台应用主导型
以局部应用为主进行信息系统建设例如：交
通指挥中心系统建设，交通诱导发布平台建
设，卡口/测速 系统、车辆检测系统、稽查 布控、警力管理、二次识别系统。
应急指挥
手段、核心算法，信号控制 等新技术领域不断尝试。
基础设施建设主导型 数据挖掘 与研判
浮动车、社会上报
高清视频
地磁、线圈 手机信令 微波、雷达
基础信息精准采集
智能交通能力成熟度体系与基础数据特征
来自 IDC
阶段 成 熟 度 模 型 特征 驱动力
初始阶段
散点的 策略尝试性的服 务交付
机会性的
有计划的 因需求而购买
可重复
综合健全的 逐步改进，取得 阶段成果 文化的转变， 趋合理化 及资产杠杆
识别率高
安装简便
功能单一，价格昂贵，不能区分车辆
距离受环境影响大，不稳定，不能区分 车辆 距离有一定影响，需要所有目标车辆安 装，路端设置接受装置，维护复杂
识别准确，可区分目标车辆
动态实时性好 快速实施，采样点多，覆盖容易 功能多，可视化，附加价值大，可 用于多种信息采集。随采集源质量 及分析算法升级精确度高。
交通信息精准采集与智慧运维平台
目录
城市交通基础信息建设应用现状
交通基础信息建设带来的问题与思考
交通基础信息精准采集的地位与意义 智能交通能力成熟度体系与数据特征 大范围的视频道路交通信息精确采集 信息精准采集的保障－智慧运维
小结
城市交通基础信息建设应用现状
技术主导型 稽查布控