随着这些年我国城市化发展的加速，城市交通拥堵、交通污染日益严重，交通事故频繁发生。众所周知，智能交通成为改善城市交通的关键策略。因此，及时、准确获取交通大数据并构建交通数据处理模型是建设智能交通的前提，而这一难题可以通过大数据技术得到解决。
交通行业现状
我国智能交通发展始于上世纪90年代，在“十二五”规划中，我国交通部进一步明确未来智能交通运输的发展目标，例如，感知识别、网络传输、智能处理和数据挖掘等。在改善结构调整和城际沟通的支撑、引领双重作用，成为城市交通最重要的发展领城。包括大数据等现代先进技术的应用，提高整个交通运输系统的发展水平、质量和管理及服务水平，实现能力供给增加、安全保障性以及经济、环保等的提高。而且，大数据的应用在地铁网络化、大客流运营常态下愈发凸现其对地铁安全、高效运行和乘客服务方面的重要价值。
我国新型城镇化将需要形成城市群内部城市之间、城市内部的轨道交通系统，交通运输环境进一步改善。包括大数据等现代先进技术的应用，目的在于提高整个交通运输系统的发展水平、质量和管理及服务水平，实现能力供给增加、安全保障性以及经济、环保等的提高。而且，大数据的应用在地铁网络化、大客流运营常态下愈发凸现其对地铁安全、高效运行和乘客服务方面的重要价值。
目前遇到的问题
1、海量数据
轨道交通系统每时每刻都在产生大量数据，来自故障维修系统、实时监控系统、项目实施进度系统、物资物料统计系统等，且数据增长速度越来越快，这些数据的价值在哪?该如何利用提升地铁运营效率，确保项目交付的及时监控。
2.数据认知
大多数传统系统，故障维修系统，实时监控系统，物资物料统计系统中，已有简单的分析统计图表，但数据格式比较单一，灵活性差，交互性低，管理者难以对数据有很好的认知。
3、管理决策
大数据运营在地铁网络化、大客流运营常态下愈发凸现其对轨道交通安全、高效运行和乘客服务方面的重要作用，能迅速从底层数据中提取关键数据，以数据驱动运营方向，对决策提供科学支撑。
现在很多地方的交通大数据系统都用的BI平台，比如永洪科技，一般的大数据分析系统分为3个层次:
1、数据层以及建模层:整合交通行业各信息系统，打破信息孤岛，实现数据共享。数据决策方面、销售方面、运营方面关心的指标，建立不同分析主题集市。
2、业务层:梳理交通行业指标，将分析结果推送至展现层。
3、展现层：以丰富美观的图表展现方式，灵活多变的交互方式，将分析结果呈现给各角色管理人员。
基本上现在的大数据分析平台都可以做到以下几个方面：
1、基于交通数据分析平台，决策层、管理层可能洞察轨交运行状况。
2、应对轨交各系统数据量的迅速增长，基于明细数据，任意业务的计算及展现，可达到秒级响应。
3、运营和分析部门都能做部分自服务分析，以满足实时探索分析需求。
4、能够快速响应新的分析需求和变化，提高工作效率 。
先来做个总结，交通行业的大数据应用场景包括：
交通体系智慧运维三维可视化系统。对交通流量进行三维交通流展示。
交通体系结构健康检测系统。引入结构检测传感器，通过数据监测、采集、分析形成结构管理动态数据，进而快速定位与查看结构场景。
交通体系城市交通管控系统。对路口车辆流量及运行态势的数据分析，实现拥堵路口车辆流向指挥及调度。
交通体系决策支持系统。利用三维模型展示当前交通数据分析结果及未来交通态势发展分析模型的预测。
就我所处的物联网3D可视化平台-ThingJS【进入官网】，交通可视化是一个有前景的方向，除了展示场景中的每一个模型细节，更重要的是接入传感器的实时数据，结合数据采集技术，实现交通大数据的交互分析与可视化展示，例如交通隧道辅助设施、设备健康管理。
请点击输入图片描述
为了保证隧道的正常通行状态，隧道内会建造一些辅助运行的设施及设备。如工作井、水泵房、管理中心、线缆管道等，基于WebGL的可视化技术客观展示出来。
请点击输入图片描述
在传统的监控平台中，立体的辅助设施通过分层，在二维平面中分别显示不同层级的平面图，不利于对立体层级的理解，也无法表现出各设施、设备场景与隧道的三维客观关系。
在三维隧道监控中，将工作井、水泵房、管理中心、线缆管道等由平面展示方式转换成立体三维模型，以此显示模型层级之间、与道路之间、与辅助设备之间的位置关系再通过线缆管道的线缆联通，结合数据采集技术，实现辅助设施的全生命周期的情况管理；实现隧道内网络拓扑、电力拓扑状态全方位监控，官方demo查看：
内容全部来源于网络收集，如有侵权，请联系网站删除：QQ：24596024