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摘要：近年来，信息技术迅速发展，人类社会进入大数据时代。人们运用各种专业技术，对庞大数据的收集、分析成为可能，尤其基于大数据，人们研发智能交通管控技术，明显提高交通管理质量与效率，具有广阔的应用前景。本文对智能交通管控平台进行分析，探讨其具体应用，以供参考。
关键词：大数据;智能交通;管控技术;应用
大数据为交通管控智能化的实现提供保障，即，通过对海量数据的分析，从中找到交通信息规律，配合其他系统提前对车辆进行疏导，避免交通拥堵的同时，迅速响应突发状况，营造有序、正常的交通秩序，为人们的正常出行提供便利。
一、大数据下智能交通管控技术特点
为满足交通管理工作要求，大数据下智能交通管控技术具有以下特点：（1）系统可将特定区域的交通视频信息传输至指挥中心，管理人员可结合信号灯、交通阻塞以及车辆排队情况，通过改变信号时间，疏导行驶车辆，避免交通拥堵。（2）管理人员依据视频信息，掌握大型活动期间交通情况，针对性的调配警力疏导交通。同时，录像取证监控区域出现的突发性状况，提高交通治理以及突发事件的处理质量与水平。（3）处理交通违章行为，并为交通突发状况的出现提供预警。
二、大数据下智能交通管控平台技术分析
大数据下智能交通管控平台功能的实现，需要各种专业技术的支持，主要有：首先，便利的人机交互技术。借助客户端技术的应用，智能交通管控平台可实现跨平台、跨浏览器登录。同时，通过视频、音频、图形等WEB应用程序的开发，以及符合人们审美、操作习惯各功能模块的布置，大大提高人机交互体验，方便管理人员进行各种操作，大大提高工作效率。
其次，强大的数据库技术。大数据下，对智能交通平台的信息处理能力提供较高要求。借助强大的数据库技术，如Oracle llg数据库技术，不仅能够可靠、稳定的管理大量数据，方便客户端各种应用及操作的接入，而且能够在不同的操作系统以及硬件环境下运行，尤其具备多点实时复制、在线备份以及强大的容错功能，为大数据的分析、处理提供强大的功能支持。
最后，车辆比对以及报警技术。运用模糊对比技术，可实现对车牌、车辆信息的对比，一旦发现与布控车辆信息一致时，系统可进行报警，提醒管理人员注意，及时响应。
三、大数据下智能交通管控技术的应用
大数据下智能交通管控技术功能强大，其应用主要有：智能识别车辆信息、检测与预警突发事件、车辆测速取证、视频信息处理等方面。
1.智能识别车辆信息
智能交通管控技术智能识别车辆信息，包括车辆类型、车牌的识别两方面。一方面，在图像识别算法支撑下，针对各车辆信号构建专门的3D模型。当摄像头抓拍到车辆信息后，便可实现3D模型与抓拍车辆的比对，以确定车辆类型。另一方面，运用车牌识别算法可识别车牌颜色以及号码，识别的车牌颜色包括黄色、蓝色、黑色、白色等。识别的车牌号码包括普通号牌、教练车号牌、警牌、军牌等。
2.检测与预警突发事件
视频监控设备内置有视频检测算法，通过对交通信息的采集，可完成交通事故、抛撒物、逆行、违章停车等事件的检测。同时，和相关设备联动完成抓拍取证操作。另外，在后台系统中，将短信、声音、图像等信息，发送给对应的执勤人员，进行报警提醒。
3.车辆测速取证
车辆测速取证在一体化监控球以及高分辨率摄像机配合下完成，取证内容有一段标清视频录像以及两张高清图片。当车辆超速时，会自动抓拍标清视频录像以及高清图片。并且视频和图片信息在本地可进行循环存储，且具备防篡改功能。另外，还可通过设置测速设备，针对某一区间进行测速。应用中，前端设备在GPS模块的支持下完成时间的校准，以保证构成区间单点设备时间的正确性。同时，使用光纤传输技术或无线传输技术，实时的将抓拍的信息传输给后台。
4.视频信息处理
系统可实现视频监控、固定点测速、电子警察、区间测速等设备信息的存储、分析、处理。同时，对数据价值进行挖掘，如分析跟车关联性、流量拥堵、套牌车灯。另外，结合采集的信息情况，在综合考虑查询效率、网络宽带等内容的基础上，运用集中和分布式相结合的方式存储信息。其中一些违法、车辆号牌等存储空间较小的信息文本信息，在总队进行集中存储。其他数据可存储到各支队。
四、结论
随着人们生活水平的提高，我国的机动车数量不断增加，给交通管理工作提出较高要求。营造良好的交通环境，不断提高交通管理质量与水平，成为当前职能部门工作的重点。职能部门应提高认识，增加研究经费投入，在明确交通管理工作要求的基础上，积极研究大数据下智能交通管控技术，开发与应用智能交通管控技术，进一步提高交通管理工作效率，更好的满足时代发展要求。
参考文献：
[1]赵阳，张曼.交通大数据共享应用打造智能交通内核[J].科技创新与应用，2019（02）：23-25.
[2]黄周平.大数据在智能交通系统中的应用浅析[J].中国交通信息化，2019（01）：133-134.
[3]孫群.大数据应用智能交通综合治理[J].科技视界，2018（28）：171-172+170.
关键词：大数据;智能交通;管控技术;应用
大数据为交通管控智能化的实现提供保障，即，通过对海量数据的分析，从中找到交通信息规律，配合其他系统提前对车辆进行疏导，避免交通拥堵的同时，迅速响应突发状况，营造有序、正常的交通秩序，为人们的正常出行提供便利。
一、大数据下智能交通管控技术特点
为满足交通管理工作要求，大数据下智能交通管控技术具有以下特点：（1）系统可将特定区域的交通视频信息传输至指挥中心，管理人员可结合信号灯、交通阻塞以及车辆排队情况，通过改变信号时间，疏导行驶车辆，避免交通拥堵。（2）管理人员依据视频信息，掌握大型活动期间交通情况，针对性的调配警力疏导交通。同时，录像取证监控区域出现的突发性状况，提高交通治理以及突发事件的处理质量与水平。（3）处理交通违章行为，并为交通突发状况的出现提供预警。
二、大数据下智能交通管控平台技术分析
大数据下智能交通管控平台功能的实现，需要各种专业技术的支持，主要有：首先，便利的人机交互技术。借助客户端技术的应用，智能交通管控平台可实现跨平台、跨浏览器登录。同时，通过视频、音频、图形等WEB应用程序的开发，以及符合人们审美、操作习惯各功能模块的布置，大大提高人机交互体验，方便管理人员进行各种操作，大大提高工作效率。
其次，强大的数据库技术。大数据下，对智能交通平台的信息处理能力提供较高要求。借助强大的数据库技术，如Oracle llg数据库技术，不仅能够可靠、稳定的管理大量数据，方便客户端各种应用及操作的接入，而且能够在不同的操作系统以及硬件环境下运行，尤其具备多点实时复制、在线备份以及强大的容错功能，为大数据的分析、处理提供强大的功能支持。
最后，车辆比对以及报警技术。运用模糊对比技术，可实现对车牌、车辆信息的对比，一旦发现与布控车辆信息一致时，系统可进行报警，提醒管理人员注意，及时响应。
三、大数据下智能交通管控技术的应用
大数据下智能交通管控技术功能强大，其应用主要有：智能识别车辆信息、检测与预警突发事件、车辆测速取证、视频信息处理等方面。
1.智能识别车辆信息
智能交通管控技术智能识别车辆信息，包括车辆类型、车牌的识别两方面。一方面，在图像识别算法支撑下，针对各车辆信号构建专门的3D模型。当摄像头抓拍到车辆信息后，便可实现3D模型与抓拍车辆的比对，以确定车辆类型。另一方面，运用车牌识别算法可识别车牌颜色以及号码，识别的车牌颜色包括黄色、蓝色、黑色、白色等。识别的车牌号码包括普通号牌、教练车号牌、警牌、军牌等。
2.检测与预警突发事件
视频监控设备内置有视频检测算法，通过对交通信息的采集，可完成交通事故、抛撒物、逆行、违章停车等事件的检测。同时，和相关设备联动完成抓拍取证操作。另外，在后台系统中，将短信、声音、图像等信息，发送给对应的执勤人员，进行报警提醒。
3.车辆测速取证
车辆测速取证在一体化监控球以及高分辨率摄像机配合下完成，取证内容有一段标清视频录像以及两张高清图片。当车辆超速时，会自动抓拍标清视频录像以及高清图片。并且视频和图片信息在本地可进行循环存储，且具备防篡改功能。另外，还可通过设置测速设备，针对某一区间进行测速。应用中，前端设备在GPS模块的支持下完成时间的校准，以保证构成区间单点设备时间的正确性。同时，使用光纤传输技术或无线传输技术，实时的将抓拍的信息传输给后台。
4.视频信息处理
系统可实现视频监控、固定点测速、电子警察、区间测速等设备信息的存储、分析、处理。同时，对数据价值进行挖掘，如分析跟车关联性、流量拥堵、套牌车灯。另外，结合采集的信息情况，在综合考虑查询效率、网络宽带等内容的基础上，运用集中和分布式相结合的方式存储信息。其中一些违法、车辆号牌等存储空间较小的信息文本信息，在总队进行集中存储。其他数据可存储到各支队。
四、结论
随着人们生活水平的提高，我国的机动车数量不断增加，给交通管理工作提出较高要求。营造良好的交通环境，不断提高交通管理质量与水平，成为当前职能部门工作的重点。职能部门应提高认识，增加研究经费投入，在明确交通管理工作要求的基础上，积极研究大数据下智能交通管控技术，开发与应用智能交通管控技术，进一步提高交通管理工作效率，更好的满足时代发展要求。
参考文献：
[1]赵阳，张曼.交通大数据共享应用打造智能交通内核[J].科技创新与应用，2019（02）：23-25.
[2]黄周平.大数据在智能交通系统中的应用浅析[J].中国交通信息化，2019（01）：133-134.
[3]孫群.大数据应用智能交通综合治理[J].科技视界，2018（28）：171-172+170.