交通大脑平台白皮书

文档文档文档智慧城市交通大脑平台(TrafficSupportPlatform)是在集团云+数物联网、人工智能以及交通行业模型和算法等技术构建的“大交通”行业支撑平台。解决交通领域的资源和信息孤岛、数据利用率低、系统智能化水平弱以及各系统间“烟囱”情况造成行业壁垒高，缺乏统一标准等问题。 2 2.2.1重点建设内容设计 14 2.3一路通APP 32 33 3"大交通"格局，加强交通规划、交通运输、交通管理、交通决策，综合发展"大交通"各资源整合、衔接、共享，全面提升综合“大交通”管理与服务水平。建设将立足于自身交通发展现状，按照智慧城市总1.2存在的痛点及问题据不完全统计数据显示，全国已建大量的道路交通视频监控。其中高速公路卡口约1.38万，公路卡口1.6万，电子警察10万余套，道路监控约百万套。如此大数量的监控设备，每天能够产生大量的视频在此情况下，如何利用先进的技术手段，对交通监控设备采集的4解决的问题。主要体现在以下两个方面：一是交通管理部门的现有系统还处于结构化数据处理模式架构体系中，要实现对城市道路交通的整体运行状况、车辆出行规律等方面以日、月甚至年为时间粒度进行数据分析还存在不足。二是交通管理部门的现有系统在对这些具有逻辑关联的海量多源异构数据处理过程中，数据存储结构、处理种类、处理效率等方面仍存在不足，不能满足持续扩大的交通管理数据规模以及对数据深度快速挖掘和应用需求。交通大脑平台综合运用云计算、大数据、并行数据挖掘、图像识别等技术，开展数据的存储、挖掘、联动、分析。通过将电子监控设备的数据、图像等异构的数据资源接入交通大数据决策分析平台，通过分布式存储和并行数据挖掘，提供在线实时分析模式和离线统计分析模式两种应用模式，对交通管理的各类大数据全方位地进行实时和离线分析处理。可以将隐藏于海量数据中的信息挖掘出来，可全面掌握道路通行情况，为策略制定、分析研判、行动部署提供依据，大大提升综合管理的集约化程度。52.解决方案的价值主张◆统一的应用支撑平台基于云海平台的交通行业应用支撑平台，形成交管、交运数据湖，围绕信号灯优化进行交通治堵、警力部署、指挥调度、车辆管理，以及道路检测、两客一危监管。◆深度挖掘交通数据价值基于交通数据资源，结合多维Al模型及优化算法及通过并购快速提高自身研发能力，打造交通大脑支撑平台，具备支撑缓堵优化、事态感知、路网优化、措施评估的能力。◆多维能力开放具备丰富的API接口和完善的管控体系，实现多维数据共享和能力开放，助力行业应用创新。◆安全可靠服务提供端到端安全防护机制，基于设备级的认证、鉴权，完善的应用级访问权限控制，业务可靠性达99.9%。6架构图"、"详细解决方案"等内容。“针对性的解决方案”还可包含解决方案与友商解决方案相比的2.1解决方案概述(1)技术成熟性和先进性管理思想和理念与实际工作相结合，具有前瞻性。采用开放的体系结(2)实用性和灵活性7系统能满足所需的功能，注重与实际条件和管理政策相结合，注重实效。系统采用先进的组件化设计思想，具有灵活的可配置性，能够适应运行环境的变化，适应同其他软件接口的变化，适应精度和有效时限的变化，适应业务流程的变化或改进，支持业务模式和内容的不(3)可扩展性和可维护性系统采用SOA方式设计，具有良好的兼容性和可拓展性，在外界的环境改变时，系统可以不做修改，或少做修改就能在新的环境下运行。同时系统遵循易于维护的原则。在设计开发时，充分考虑到维护的难易程度，以最少的维护支持系统功能的变化及业务需求的不断扩展。(4)安全可靠性本系统要具备完善的应用层安全防护措施，确保系统内数据及业务流程的安全访问与控制；同时系统应具备和主流PKI系统集成接口，为系统数据的安全访问提供了确实可靠的技术支撑和保障。(5)易用性与实用性系统使用方便，易于维护，操作简单，易学，易用，相关人员经短作方面最大程度地考虑操作者的用户体验，界面友好、操作简单、实用，计算机能够处理的要实现计算机处理，尽量减少人工处理；录入数据实现一次录入后全系统共用，避免数据重复录入。(6)稳定性与高效率8支持大数据量、大用户访问情况下的稳定性和高效性。同时也充分考(7)平台性化同时支撑交通管理和交通运输两个管理单位，打造全面融合城市交通数据，感知城市交通运行态势与内在规律机理；充分提升交通业设施、道路规划和车辆监管等业务创新应用。同时汇聚综合交通运输供一站式、全链条交通信息发布、服务以及辅助行业监管决策的交通交通大脑平台白皮书92.1.3平台整体架构平台采用采用架构分层、功能模块化、组件化的设计理念构建，打造松耦合、面向开放共享的平台架构，以支撑丰富的上层应用、便于快速开发实现。层、DaaS层以及SaaS层。各层主要技术路线如下图所示。网络资源信息标准化体系信息安全体系数据源层：主要接入CPS和VSP平台交通行业相关数据以及对交通运输管理部门和交通管理部门的政务数据和业务数据进行采集。IaaS层：结合云海IOP,提供网络及硬件云平台基础设施。PaaS层：结合云海IOP,基于Kubernetes+Docker的技术路线采用微服务的技术框架体系，实现基于PaaS的容器集群管理，微服务治理体系及相应的DevOps的平台管理体系。在容器基础上，搭建流程引擎、报表引擎、规则引擎及组织、用户、权限等的服务库及数据交换规DssS层：提供包含开放能力、大数据处理、数据交换共享、大数据服务、大数据治理以及大数据资源库功能。SaaS层：结合开放能力提供的AI、GIS-T、交通模型、交通仿真等算法，基于业务应用，提供交通行业相关的应用系统，例如信控优化、停车管理、运政稽查协同、交通运输安全管理等功能。2.2详细解决方案2.2.1重点建设内容设计实现一个集中、异构、可扩展、可集成、可交换和安全可靠的数据综合集成与管理中心，为交通决策、管理和服务提供全面系统的支持，促进一体化交通大数据的形成。通过海量数据的采集、交换、整合、处理、分析以及挖掘，为政府交通行业监管、分析决策、与公众信息服务提供支持，推动智慧交通取得实质性成效和跨越式发展。综合信息服务、交通决策支持于一体的智慧交通体系，促进交通发展模式“从交通各行业的独立运行向综合交通协调”转变，形成一体化、智能化综合交通运输体系。2.2.2大数据中心交通大脑数据交换共享平台实现交通行业主管部门的业务应用数据库(或文件等数据)到前置交换数据库(或文件等数据)之间的信息交换桥接接口，以完成两个或多个数据库(或文件等数据)之间的在线实时交换的系统。通过设置前置机确保各部门的原有系统的运行不被资源整合所影响，保障原系统的数据安全，并呈现对共享交换运行过程中的各种实时和非实时数据的调度过程的运载情况。提供数据交换的采集、交换、加工等功能，包括前置交换、交换管理、交换传输、采集加工等功能，以及数据的共享服务管理、数据共享门户、内外数据互通。云动验税性)云动验税性)数金管理数据分级大数据服务大数据服务是基于纯JS代码开发的IDE,既支持柱状图、折线图、饼图、雷达图、散点图、玫瑰图、气泡图、矢量地图等多种基本图表，同时支持漏斗图、词云图、GIS地图等特殊图表，满足不同场景的数据展现需求。提供数据可视化和数据接口等服务，可以展示出交通行业数据的实际情况，通过查询、统计分析等功能实现对数据的查询和简要统计分析呈现；通过报表分析可以实现业务报表的自动生成。支持通过列表、饼图、柱状图等多种方式直观展示数据的能力。消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动，并通过改善和提高数据组织和处理水平使得数据质量获得进一步提高。数据治理是循环管理过程，其终极目标是通过可靠的大数据治理提升数据在使用中的价值。包含数数据采集管理、数据质量管理、数据资产管理、数据安全管理等功能。将数据作为一种特殊的资产，对进入大数据平台的数据进行标准化的规范约束，并以元数据作为驱动，连接数据采集管理、数据质量管理、数据安全管理的各个阶段，形成统一、完善的数据治理体系，以解决实际业务问题为导向，增强数据治理对业务发展的支撑能时间*时间*大数据资源库(数据仓库)支持用户对海量数据进行处理和分析统计，建设采用数据仓库Hive。Hive是一种建立在Hadoop之上的数据仓库架构。它提供了一种让用户对数据描述其结构的机制。支持用户对存储在Hadoop中的海量数据进行查询和分析的能力。按照用途将数据仓库分为四类，包括基础数据资源池、业务数据资源池、地理位置数据资源池、主题数据资源池以及共享数据资源池。通过对公路基础数据、路政基础数据、营运车辆信息、从业人员信息、交通设施信息、固定资产信息、高速公路通行量、客运发送量、公路交通量、客车流量监测、交通行政审批等相关数据的采集、清洗、加工等程序，形成具有交通行业特色的大数据资源库。交通模型在一个综合环境中建立路、车、警、人、物的五模型，分为属性、交通大脑平台白皮书通策略及政策、交通管理机制、道路收费机制及定价进行科学分析和数据模型按数据的组织形式可以分为实体关系模型、维度数据模1.实体关系建模实体关系建模是以实体关系模型进行数据建模。实体关系数据模型是对业务进行抽象，并通过逐步的模型细化建立起来的，以实体和实体间关系，表示数据组织的一种模型。实体关系模型包括四个阶段数据模型建设步骤逐层细化2.维度建模统计挖掘模型是基于统计学和数据挖掘理论和工具建立起来的算1.地图操作的查询大致有如下的方式：通过公路数据的属性数据；通过空间数据查询到公路数据库中的属性数据；点线面互查，如公路经过了哪些地析处理的查询结果也可以通过电子地图表现出来，如各地区的公路里询；属性和空间条件的双向查询(文查图、图查文);多对象组合的跨照片、录像等)显示公路概况、公路的养护状况、桥梁及附属设施状实现可进行最佳路径分析的公路路网信息管理系统的网络分析功急情况车辆绕行路径等方面。路段的划分必须符合最佳路径分析的需要，必须在道路交叉处分段，路段不应该太短以防止最佳路径分析运深度学习能够对海量交通大数据精细感知，深度学习交通数据规律，挖掘信息演变内在规律，主要涉及交通需求、交通运行状态、交通行为等关键对象；能够对全生命周期的交通信息进行实时追踪，利用仿真手段、数据驱动的交通模型，对各类城市规划策略、交通管控预案效果研判。利用计算机视觉和深度学习算法将非结构化车辆图片进行分析处理，转换为描述性结构化文本数据，数据承载设备将二次识别数据与其他原始数据融合后，将其中的高价值视图数据保存到系统数据库中。车辆图像智能分析系统运用模式识别与深度学习技术，可识别车辆物理特征(车牌号码、车牌颜色、车身颜色、车型、车辆类别、车辆局部特征)、交通违法、重点车辆(二轮车、三轮车、危险品车、渣土车)信息等。人工智能算法挖掘警力部署调度与警情分布相关规则，实现多维度特征信息预测警情分布、预测警力部署，进一步提升警力部署、警员调度、警力考核的科学性。从选择、分组、打分、归并、输出干涉实现AI警力调度，实行AI警力调度警力到场ETA策略，基于时空特性完成警情预测、时空分布，并基于历史警情高发与预测进行警力部署规划推荐实现车辆运行轨迹和当前状态判断、识别，并挖掘出一些风险行为或状态，实现警情自动化报警，指导实战部署；实现事前预警、事中监控、事后追踪的目的，降低了事故发生隐患，提高车辆的运营效率。构建智慧信控系统、智能诱导服务系统、指挥调度系统、视频智能分析系统等形成新一代智慧交通管理平台，将极大提高交通管理决策的科学化、交通指挥调度的智能化和社会服务水平。4.针对性的公司产品(一)交通地理信息交通地理信息系统(GeographicInformationSystemforTransportationGISGIS量等又具有统计数据特征。这些统计数据在纸介质地图上是难以描述的。GIS-T是空间分析技术、地图可视化及数据库(空间数据库)等技术的有机结合，并以其混合数据结构和强大的地理空间分析功能而独树一帜。成不同的图层，然后分层管理和存储。这样每个图层都有一个唯一的数据库表与其相对应，这个数据库表成为属性数据库，库中内容称属执行空间查询和空间分析功能，用户可以根据需要建立一个应用分析1.数据库治理系统长期以来，交通部门要使用和维护大量的信息，在很多情况下都是多个交通信息系统共存于同一个部门中，而且每一个交通信息系统只能处理某一类数据信息(如高速公路规划网、公路治理系统以及事故信息等)。GIS-T的数据治理系统的关键技术在于通过建立数据模型和数据交换的框架，把上述不同的数据存储于一个统一的数据治理系统中，任何部门都能访问到该系统中符合本部门要求的数据，同时能对这些数据进行分析和建模，然后进行治理和决策。2.数据协同交通数据一般都是由多个机构提供并维护，数据类型、数据标准难以统一。每个数据源可能都有自己的数据模型。数据模型的不同和使用方法的多样性给数据治理分析造成了很大问题。由于数据位置、拓扑结构、分类、命名和属性、线性测量的误差，导致不同来源数据的统一过程比较复杂，结果存在很大的不确定性。要使GIS技术在交通领域取得进展，必须借助数据协同技术，从地图的匹配算法、交通数据的错误模型和错误传播(尤其是一维数据模型)、数据质量标准和数据交换标准三个方面解决数据统一的问题。随着地理数据越来越广泛的应用，协同性主题逐渐成为GIS-T领域中的一个最为紧迫的课题。在具体的数字街道数据库、紧急事件的安排和调度系统、车辆导航系统以及ITS(智能交通系统)的各个部分(包括测量使用者和运输控制中心或者信息服务提供商之间的无线通讯)都必须应用数据协同技术。(3)实时GIS-T置等要素信息到运输治理中心，治理中心再根据发送的交通信息将猜(4)庞大的数据集现实世界的交通问题涉及到庞大的地理数据和复杂的网络。地理信息科学对地理可视化和数据采集的规则、技术发现和数据获得的计据集大小的不同，就需要经常更新系统设计，这个系统设计包括了信息显示的精确性、速度上的优化、算法运行时间与流程中的分析工具在对交通模型进行表达的时候，可以用许多具有多种属性的线段代表道路网，用离散点代表各种道路网中的标志性地物，用线性网络代数对交通网络进行分析，这些方法对实现道路交通系统的计算机表示起到了一定的作用。在交通领域中，围绕以弧和点的概念建立的网交通大脑平台白皮书管理功能，它可以应用在交通管理的各个环节，具有广泛的用途和应用前景。在交通规划中，可用于交通需求分析与预测、路网规划与管平台建立公路管理系统、路面管理系统和桥梁管理系统等；在公路交与管理、站场规划与管理，交通监控与车辆管理、货物跟踪与物流管(二)交通大数据技术群方式对外提供高性能和高可靠的消息队列服务，支撑大数据采集CMSP是一种高效、可靠、安全、便捷、可弹性扩服务系统，它的目标是高可靠地在一个云消息服务引擎上可以支持成千上万的应用7*24不间断并发访问，在廉价PC服务器集群上支持每秒上亿条的消息存取服务，支持随业务量需要动态增加或减少计算资源节点，同时要确保基于云消息服务平台的应用开发和管理简单易使架构具有服务分布式并负载均衡化、基础模块和可选模块自由组合、组件以及云服务交付iService、云资源调度和管理iResource4.机器学习机器学习(MachineLearning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据(样本)出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。在自然语言处理、语音识别、图像识别、、数据挖掘、图像处理、模式识别、信息检索和生物信息等许多计算机领域获得了广泛应用。5.深度学习深度学习是建立深层结构模型的学习方法，典型的深度学习算法包括深度置信网络、卷积神经网络、受限玻尔兹曼机和循环神经网络等。深度学习又称为深度神经网络(指层数超过3层的神经网络)。深度学习作为机器学习研究中的一个新兴领域，由Hinton等人于2006年提出。深度学习源于多层神经网络，其实质是给出了一种将特征表示和学习合二为一的方式。深度学习的特点是放弃了可解释性，单纯追求学习的有效性。经过多年的摸索尝试和研究，已经产生了诸多深度神经网络的模型，其中卷积神经网络、循环神经网络是两类典型的模型。卷积神经网络常被应用于空间性分布数据；循环神经网络在神经网络中引入了记忆和反馈，常被应用于时间性分布数据。深度学习框架是进行深度学习的基础底层框架，一般包含主流的神经网络算法模型，提供稳定的深度学习API,支持训练模型在服务器和GPU、TPU间的分布式学习，部分框架还具备在包括移动设备、云平台在内的多种平台上运行的移植能力，从而为深度学习算法带来前所未有的运行速度和实用性。目前主流的开源算法框架有TensorFlow、(1)适用场景采用Hadoop的分布式文件系统HDFS存储大数据文件。采用Hadoop的HBASE存储大数据明细数据，支撑面向简单键值查询，实现对过程的回溯等应用。采用Hadoop的MapReduce技术实现对大数据的加工、汇总操作。(2)技术特点Hadoop平台现在仍处于高速发展阶段，在数据管理规模、线性扩展能力、数据加载能力上都已有较为稳定、高效表现，通过MapReduce实现了批处理大数据处理能力基于Hadoop平台的应用实现主要体现为离线批处理方式，通过MapReduce开发方式为主要实现方式，同现有移动网管传统应用实现方式有较大差异。利用好大数据的分析能力，并同时能够延续现有应用统应用的SQL模式提供完整的SQL支持。(1)适用场景存储基础数据层的细粒度统计数据、维度汇总数据和应用汇总数(2)技术特点式架构。传统的数据库过于集中管理而造成大量数据的堆积，需要大管理数据库的实例复本。这种结构最大的特点在于不共享资源(1)适用场景对实时性要求高(如5分钟)的数据进行实时处理和统计。(2)技术特点相对于磁盘，内存的数据读写速度要高出几个数量级，将数据保存在内存中相比从磁盘上访问能够极大地提高应用的性能。同时，内存数据库抛弃了磁盘数据管理的传统方式，基于全部数据都在内存中重新相应的改进，所以数据处理速度比传统数据库的数据处理速度要快很内存数据库是以牺牲内存资源为代价换取数据处理实时性的，内存数据库和磁盘数据库都是当今信息社会里每个企业所必须的关系型数据库产品，磁盘数据库解决的是大容量存储和数据分析问题，而内对于内存数据库而言，可以将同样数据库的部分内容存放于磁盘上，而另一部分存放于内存中。用户可以选择将数据存储在内存表中以提供即时的数据访问。若访问时间不紧急或数据存于内存中所占空9.知识图谱搜索结果可以按实体、事件、时间等进行聚类统计；提供频道管理，可以灵活定制频道、频道展示模板以及频道与本体建模中对象的对应关取消固定节点、撤销、重做、快照；支持按照时间区间对事件进行统计并以时间轴展示；支持选定时间区间的图谱数据高亮或置灰显示；选中图谱中的某个实体结点，进行实体扩展关联分析，会自动列出所有与该实体有直接关系的实体和关系，如拥有关系、亲属关系等；提供人机交互的探索式分析功能；提供对单个对象的关系探索；支持任意两个实体的关系计算功能；提供直接关系及间接关系的探索及挖掘；提供两个对象最短路径计算。交通大脑平台白皮书5.典型应用场景展及业务的支撑构建基础，同时抽取支撑能力将为业务的灵活组合和业务的创新建设提供基础。平台划分为设施层——数据层——平台支撑层——应用服务四层架构，通过分层架构可以提高软件系统扩展能扩展。此外，辅以贯穿的安全管理和标准规范体系支撑系统健壮稳定应用应用激据层设施层用户终端其它感知设数安全管理体系其中设施层、数据层依托智慧城市交通基础设施及交通大数据平的接入及扩展需求提供标准化的支撑能力；应用层基于业务需求通过接入支撑平台提供的各类开放接口实现对业务的支撑，为用户提供各类交通管理、公众出行服务。安全体系贯穿整个系统，从数据安全、用户安全、文件安全、安全分级及流程管控等进行多维度、多系统要素、从源头到过程到业务的多方面全方位的安全控制。标准规范体系贯穿整个系统，从数据接入规范、数据存储规范、数据共享规范、开放接入规范、开发规范五个方面对系统内部、业务与支持平台、开发与系统的交互进行了规范化定义，保障系统领域的解耦、扩展能力及业务接入能力。2.3.2功能设计基础服务1)统一登录支撑一路通进行全平台、全应用领域的身份账号注册，实现一次登录后即可进入一路通平台各出行服务，以及退出后进入其他业务系统，无需反复进行身份验证。同时，实现实名认证服务，支撑停车缴费、违章查询等服务的正常开展。2)一站式服务中心门户提供服务融合支撑，能够通过开放能力从用户视角对各类服务进行整合，向用户提供组合后的服务和动态数据，提供更便捷的服3)应用支撑中心提供应用展示和发布的统一访问入口和门户，包括基础框架和应1)线路规划路径规划2)实时路况导广大用户实时发布异常交通信息，系统动态匹配处理，推送给3公里范围外即将收到影响的用户，引导合理避让，避免进一步恶化交通一路通对不同类型交通异常信息进行分组管理和推送，用户可根一路通基于用户定制整合出行异常信息和通用异常信息，针对用户当前出行场景和实时位置，自动推送周边3-5公里路段的异常交通诱导屏用户出行过程中，在自驾场景停止状态或非自驾可实时查看周边路段诱导屏信息，对前方路况了然于胸，合理安排路线。事故多发路段提醒当自驾车辆行至事故多发路段附近时，自动推送事故提醒，防范事故发生，为驾乘人员安全通行保驾护航。3)出行服务出租召车用户使用该服务可进行出租车召车，市民可以快速寻找出租车、司机可快速寻找乘客位置，方便市民快捷出行。公交乘车用户使用该服务可实时查询公交路线信息。包括公交到站信息，公交线路信息查询以及附近站点信息等。高速通行提供高速路况信息查询，高速路口关闭开放信息查询发布功能。兴趣点定制提供加油站、加气站、学校、停车场、医院、快餐店等兴趣点推动功能，用户可定制自己关心的兴趣点，在出行过程中自动推送周边兴趣点，为用户提供更全面贴心的出行服务。车票查询市民可使用该服务查询汽车、航班、火车等交通时刻表，根据时刻交通大脑平台白皮书疑泰广场山东省立医信龙奥九号Q立即支付违章推送4)周边生活服务区、酒店等生活服务的查询及路径导航功能，可突出显示最近服务网5)驾培管理6)全民监督成交通信息的采集者，让交通大脑的"眼睛"遍布实时处处，在公众的一路通让随公众出行的手机变成分布在城市道路的采集器和传感器，实时"观察"周边信息，实时上报交通信息。1)出行数据采集2)信息发布采集的用户出行数据、路况数据通过交通大脑等大数据分析平台进行3)诱导调度智能化的交通离不开实时信控，实时信控离不开出行者信息的实4)综合运行监测调查开展提供通道，开放线上服务窗口，提升民众交通生活参与感及1)突发信息推送2)在线咨询3)建议投诉社会公众可针对交通服务进行建议和问题提交，由主管部门进行4)问卷调查提升监管效率和管理水平，高效地完成工程建设监督业务。主要包括 6.成功案例及客户收益6.1成功案例随着近年来互联网行业的飞速发展，越来越多的领域和行业开始了与互联网融合发展的进程，借助人工智能、大数据和云计算等先进技术，改变传统行业的运行和管理模式，为传统行业的管理提供新思一般群众接触频率最高的政府管理服务之一，其管理能力和智能化水平直接关系到社会运行效率、百姓出行安全和出行体验，是建设服务解决方案城市交通大脑由"1云4中枢"组成，是具有实时感知交通体征、动态分析交通异常、科学评估交通状态、智能下达交通决策的交通管理图城市交通大脑总体结构交通云是城市交通大脑的IT基础服务平台，为交通大脑所有应用和服务提供计算资源，为各类数据存储提供存储资源，为交通大脑提供可靠安全的网络环境支撑，负责指挥调度四大中枢完成信息、资源、业务融合交互。交通云遵循面向业务需求的设计思路，基于模块化的设计方法，实现交警数据中心IT基础架构模块与业务模块松耦合，保证数据中心业务动态扩展和新业务快速上线。交通云将建设统一的资源管理平台、集中交警所有业务应用资源，构建统一的资源池、进行资源的集中管理、动态分配、数据共享、应用共享，最大幅度的降低人力、财力的投入以及运维成本。交通云可统筹利用已有的计算资源、存储资源、网络资源、信息资源、应用支撑等资源和条件，统一建设并为所有业务提供基础设施、运行保障和信息安全等综合服务。感知中枢、分析中枢、评价中枢、决策中枢是交通大脑各项功能实现的基础引擎。通过从交通云获取实时数据与历史规律，感知中枢能够进行多层次、全时空乃至节点级的交通设施、交通需求、交通运行态势的全方位感知，主动识别异常设备状态、异常交通态势、交通事故等预警信息，并将其实时反馈至分析中枢。感知中枢从交通云平台不间断获取实时与历史交通数据，当监测实际交通数据与历史数据及规律的差异超过阈值时，感知中枢向分析中枢发出预警，请求分析中枢分析判断异常原因。借助人工智能技术，分析中枢能够从历史数据中学习各种交通情境的发展规律并预测其发展趋势，实现解构城市交通特征、交通拥堵机理分析与研判、交通事件研判与预警等异常态势分析，实时推演和分析中枢接收感知中枢的预警信息或业务触发信息，从交通云平台获得异常数据及历史规律数据，并调取异常区域交通设施设备信息、交通管理控制信息、施工信息、历史事故信息、公共交通信息等其他支撑辅助信息，对异常数据形成机理进行精准分析，确定异常原因。决策中枢构建交通"大数据-感知-分析-决策-评估"协同运行的闭环管控机制，提供城市级、区域级、节点级的交通需求调控、信号优化、主动交通安全防控、停车管理等全方位解决方案的制定、下发与资源调配，以及可视化的方案与警力追踪监管。决策中枢能够根据分析中枢的研判结果，自动生成多套优化预案，并传送至评估中枢预判各预案的效果，并在评估中枢确定最优方案后调配资源下发实施。4.评估中枢利用交通仿真技术、新型模型等评估手段，评估中枢能够追踪多类别现状与优化的交通管控措施下交通运行特征与演变趋势，精细评估预判交通预案实施效果、识别存在的问题，并反馈至决策中枢。同时，提供"综合性-个性化"的全链条智慧出行服务方案，支持基于实时路况和行为分析的出行规划与诱导服务、智慧停车引导服务，以及各类交通信息的共享与实时发布。评估中枢在交通大脑工作流程中负责现状方案与调优方案的评估功能。在决策中枢生成优化预案后，评估中枢选择科学指标评价各预案的预期效果，确定最优预案；全程追踪监测已实施交通解决方案的实施效果，智能识别方案问题，并将结果反馈至交通云平台及分析中解决方案的价值主张(一)是智慧城市建设试点的基础和核心城市交通大脑系统是智慧城市建设试点的核心环节，系统将收集数百亿计城市交通管理数据、公共服务数据、运营商数据、互联网数移动互联网等新一代信息技术，实现行业资源配置优化能力、公共决(二)是提升城市交通管理水平的必然要求城市的交通发展现状对交通管理能力提出了更高要求。1)城市缺少对综合交通体系运行状态进行全面动态评估的手段和支撑，交通管理者无法方便、快速的掌握全市交通供需状况，难以对需求做出快速响应和科学决策；2)城市原有分散的管控措施已不适应全局性的交通前各部门系统分离严重，不利于应急指挥和协调，需要加强部门间协(三)是提升公众综合交通信息服务水平的迫切需要随着全面建设小康社会进程的加快，人们追求安全、舒适和个性化的出行需求将更加旺盛，公众对交通信息服务提出了更高的要求。1)居民生活水平的提高以及消费结构的显著变化，特别是家庭轿车快速普及，城市居民日常出行距离显著增加、出行范围不断扩大，并呈现多样化、个性化的趋势；2)道路交通拥堵的常态化、道路交通系统的复杂化的趋势下，居民对于社会公共资源争夺而导致的矛盾越发严峻，对交通信息服务质量要求也相应增高。因此，传统单一、滞后、被动的信息发布模式已经难以适用交通新形态，需要建设城市交通大脑为群众提供一站式、全局化的交通信息服务，为广大出行者提供更丰富的服务内容、更快捷的出行路径、更精准的服务信息。(一)满足交通管控的业务需求城市交通大脑构建“数据基础与技术应用相融合”的统一业务架构。满足交通管控的业务需求：一是对海量的交通观测数据进行全时、全量的感知，并在基于高精地图的数据平台上进行统一的可视化表达和统一的交通参数、指标输出(如交通量、交通组成、车头时距、转向比、排队长度、行程时间等);二是基于以上更加准确的交通运行参数数据，依托云计算和AI技术准确研判路网交通运行状态与需求，第一时间发现问题、诊断并生成优化策略；三是根据生成的优化策略，协调、联动“信号灯优化、交通组织优化、交通参与者诱导、交通管理资源调度"等多种手段