如今,人们对于安全交通、智能交通的需求伴随着机动车数量的增长而快速增加,与之俱增的还有海量的交通数据,我国智能交通研究领域正面临着大数据时代为其发展带来的机遇和挑战。大数据的挑战,从根本上来说,是海量的数据能否被快速处理并解读,从而指导人们思考和决策。因此,近年来可视化研究工作受到了越来越多的学者以及相关部门的重视与青睐。基于此背景,论文研究面向交通领域的数据可视化方法,旨在结合数据分析与处理,设计并实现适合交通数据展示且易于理解的可视化解决方案。主要研究两类交通数据,分别介绍如下。1)主动安全类型的车载告警数据近年来汽车的主动安全预警系统在国内外的交通行业受到高度重视,在如今汽车普及、科技发达的时代,如何利用高科技来有效减少交通事故发生、增强安全预警措施显得尤为重要。目前已有的主动安全预警类型有车距检测和预警、城市碰撞预警、前碰撞预警、限速预警和车道偏离预警。论文将告警与速度的关系作为分析及可视化的对象,研究告警数据与车速之间的关系,设计可视化方案。针对告警数据,提出一种"基于消息的车载告警数据可视化"改进方案,构建了基于力引导布局的节点-链接图。基于可视化结果,形成告警与速度的关联性假设,并采用高效用项集挖掘算法对告警数据进行挖掘分析,验证假设。2)时变型的交叉口交通流量数据城市道路系统在结构上多呈现网状形态,且正在变得越来越密。作为城市道路网络的节点,交叉口不但是城市道路系统的重要组成部分,而且其路况会极大地影响城市普遍存在的交通拥堵和交通事故频发等问题。论文将可视分析的对象定位在路网节点上,研究交叉口交通流量数据的特征,设计可视化方案。针对瞬时监测数据,采用"周期时间可视化"方案,构建基于线性布局和径向布局的气泡图。针对概要型监测数据,提出一种"基于时序队列的交通流量数据可视化"方案,构建基于多属性轴布局的多视图协同图。基于可视化结果,进一步分析了交通流参数Occ、Speed和Flow两两相关性。