出租车是城市流动文明窗口,反应出一个城市的交通系统的发展水平,如何降低出租车空驶率,减少废气排放,获取城市动态实时交通流、车辆安全可视、规划乘客出行路线成为当前提高出租车信息化服务亟需解决的问题,国家十二五规划中提出交通信息化是国家优先发展的物联网的第二主题领域,因此,交通信息化相关问题成为当前国内外研究的热点。导航和电子地图的迅速发展与应用,为实时路况的实现提供了数据来源和技术支撑。本文通过分析与大数据可视交通态势融合处理相关的基础理论和相关技术,针对出租车的精确导航定位、安全可视和大数据交通态势融合问题,设计了出租车导航定位和视频采集监视终端,提出了时空特征大数据可视交通态势融合处理方法,通过车载导航和图像采集终端与后台的交互,实现时空特征大数据的可视交通态势融合,实现了拥堵路况的可视呈现,为分析引起交通拥堵的原因及制定相关决策提供了依据。通过分析当前路网数据拓扑网络的结构,提出了基于路段的实时交通拥堵预测的城市路网模型,不仅能够减少冗余道路数据的存储,建立正确的道路拓扑关系,还能够对道路的通行能力、交叉口的转向能力等交通规则进行表示,并支持空间信息的查询分析,在此基础上研究了规划路径的 A*算法并进行了改进,改进的算法不仅考虑道路拓扑结构,还考虑道路的实时动态信息,利用此算法在规划路线时,可在车辆到达目的地之前多次搜索最优路径,根据道路拥堵状况实时动态选取,减少了人们的出行时间。本文设计的时空特征大数据交通态势融合系统,实现了出租车动态时空分布数据的动态交通态势分析方法和展现手段,可将车、路网动态数据进行快速匹配,在电子地图上融合了图像信息,实时监控车辆的位置、速度、状态、历史查询、人员管理、车辆管理、出入城动态围栏、智能处理、安全可视等信息,满足了出租车车辆的动态监管和信息化服务。目前,开发的车辆视频采集监视终端已在车辆上安装试用,可实现与出租车时空特征大数据可视交通态势融合处理系统的交互应用,提出的大数据可视交通态势融合处理方法、道路网络模型和改进的 A*算法在该系统软件上进行了集成,测试结果显示了可视交通态势处理方法、网络模型和改进算法的优越性,满足了系统的动态实时交通地图显示、动态路径选择、地图可视数据融合等功能要求。