智慧交通流量控制

成功案例-交通

通過對歷史數據分析統計,預測擁堵,優化警力部署策略,改善交通情況

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客戶背景:

某市交警的卡口數據大約每天2000 萬條數據,包含車輛的牌照號碼,車輛類型(客車、貨車等),擁有數十個業務系統數據,較大的有4 個,數據希望保存5 年以上。以一個業務系統舉例,大約30 張表,8 張數據量較大的日志表,每張日志表每年280 萬條數據。

圖片8.png

主要需求:

1、預測重點卡口流量,優化警力部署策略

2、預測擁堵時間,提升監管與服務質量

3、預測節假日特殊時段,外地車輛對本市交通影響

實施效果:

為該交警部署大數據系統,指定大數據數據分析和挖掘方案,給客戶提供有價值信息:

1、對重點布控車輛行駛軌跡的預測。根據分析布控車輛的歷史軌跡,預測當車輛在某個卡口出現后,出現在后面相關聯的各個路口的概率,并由此預測結果安排警力部署。

2、通過對歷史數據的分析統計,預測擁堵時間各卡口之間的車輛平均所需行駛時間和速度。

3、分析和預測外地車輛對本市交通的影響情況,尤其是節假日等特殊時間段。

4、高架和封閉道路匝道控制。根據高架路和封閉道路上交通流量情況分析匝道入口車輛對道路的影響情況,并根據分析預測結果實時調整匝道入口車輛控制信號,確保封閉道路的暢通。

使用商業場景:

互聯互通復合檢索策略優化實時跟蹤

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