简介：本文介绍针对公安交通管理综合应用平台（简称综合应用平台）面临的海量数据管理、数据深度应用的迫切需求，以面向大数据的分布式平台Hadoop为基础，组合应用分布式存储系统Hbase、并行计算框架Spark、资源管理平台Yarn、数据转递工具Sqoop等成熟技术，搭建的适应公安交通管理行业的分布式大数据管理平台；并分别针对结构化、非结构化的交通管理业务数据在该平台上的写入、读取操作进行了模拟测试。

简介：为积极适应“互联网＋”时代，充分发挥公安交通管理部门的信息资源以及互联网公司的技术和渠道优势，更好地服务公众出行，针对面向公众的全国高速公路交通管理信息发布问题，公安部交通管理科学研究所联合百度开展了“互联网＋”高速公路交通管理大数据服务技术路线设计，并成功应用于2016年春运“平安播报”项目探索实践，为优化全国高速公路交通管理信息服务积累了宝贵经验。

简介：智能交通分析性监控系统需要在不断产生的、海量的、格式多样的过车数据中快速发现问题，最好在问题发生时就发出预警。交通管理部门传统使用的数据库能力有限，无法满足对实时性的需求。所幸，这个难题恰好是近年来热门的大数据技术的强项。大数据技术以其分布式的计算方式尤其擅长对海量数据进行快速处理。大数据已经有相对成熟的技术来进行复杂的批量数据处理、基于历史数据的交互式查询和基于实时数据的流处理。本文分析了当前分析监控系统的不足，通过对业务逻辑关系的深入分析，采用TranswarpStream技术实现大数据的实时处理，支撑实时显示和告警机动车违规违章活动热点，以及分析机动车活动轨迹并做预测等应用。

简介：随着汽车的普及，城市交通问题日益突显，如安全事故频发、交通拥堵问题严重、环境污染加剧等。这些不仅是交通领域的难题，也是现代城市在建设和发展中亟待解决的问题。在这种形势下，人们提出了智能交通的概念，将互联网技术应用于交通建设和管理中，旨在为人们提供更加安全、高效、便捷的服务。随着智能交通的发展，智能汽车逐渐成为人们关注的焦点。很显然，汽车的智能化水平越高，对交通资源的利用能力就越强。可以说，智能汽车已经成为智能交通的重要组成部分，对于现代交通行业的发展产生直接影响。作为汽车行业内的资深人士，李海涛在智能汽车的研究方面积累了丰富的经验，他总是能够站在整个交通业的角度来思考问题，对智能汽车、智能交通的发展有着独到的见解。

简介：2015年6月23日至29日，根据公安部人事训练局《关于举办2015年度公安机关高级专业技术人才研修班的通知》要求，公安部交通管理科学研究所承办了公安交通管理大数据技术和实战应用高级研修班。来自公安交通管理部门、公安部直属单位及与公安交通管理相关部分企业共70多人参加了培训。培训采用集中授课、参观考察、