大数据在智能交通中的应用(大数据技术在智能交通中的应用)

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怎样在智能电视中安装应用?

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大数据在智能交通中的应用

云南交通职业技术学院智能交通技术应用的学费是多少?

云南交通职业技术学院学费标准如下:普通专业平均学费:5000元/年文史类普通专业平均学费:5000元/年理工类普通专业平均学费:5000元/年

互联网 大数据在智能交通上有哪些应用

点请教东南交通院智能运输系统(ITS)研究专家教授

根据位与研究教育信息网(教育部位)2007–2009科水平排名该校交通运输科位列全第2名研究公路交通运输主(第1名西南交通研究铁道交通运输主)说东南公路交通运输工程科全排名第1

同东南交通院院王炜教授担任家畅通工程专家组组

东南智能交通科研领域归属于交通信息工程与控制科该校级家重点科交通运输工程重要组部工程院院士黄卫教授领导并立教育部智能运输系统(ITS)研究我早事智能交通运输系统研究机构该科研领域由东南交通工程、计算机工程、控制工程、通信工程等相关科交叉

术性专业问题我王婆卖瓜之前有看过一篇有关商业智能在公交领域的文章,主要体现在公交的智能化信息管理方面

具体的应用如下:

(1)应用功能不能实现完全自动化。

(2)网络负载大,应用开发和维护繁琐。

(3)由于系统存在功能不足,需要大量人手进行分析报表工作。

(4)系统本身的技术架构己经落后,不能满足用户不断提出的对数据应用的要求。

(5)近十年累积的改动和扩展,使到系统过于庞大,接口很多,多种技术和平台混合使用,应用和维护成本高。

(6)信息系统间共享数据的需求客观存在,但由于各系统的开发时间、开发工具、部门要求以及在数据库的选择等不同原因,分布在网络中的不同系统中的数据相互独立,无法实现真正的信息资源共享。

(7)每个信息系统都有私有的数据库,对于同一事物,可能在不同的系统中被赋予不同的意义,带来语义混乱。不同系统中存储格式存在差异,这些在综合处理时都会带来很大的麻烦同时,跨系统调用数据也会严重影响性能。

这是有关finebi的应用,具体的你可以查一下我是来看评论的

大数据在智能交通中的应用

大数据,数据挖掘在交通领域有哪些应用

交通领域大数据分析和应用的场景会相当多,这里面要注意两点,一个是大数据本身的技术处理平台,一个是数据分析和挖掘算法。具体场景当时写过点内容,如下:

对于公交线路规划和设计是一个大数据潜在的应用场景,传统的公交线路规划往往需要在前期投入大量的人力进行OD调查和数据收集。特别是在公交卡普及后可以看到,对于OD流量数据完全可以从公交一卡通中采集到相关的交通流量和流向数据,包括同一张卡每天的行走路线和换乘次数等详细信息。对于一个上千万人口的大城市而言,每天的流量数据都会相当大,单一分析的数据可能没有相关的价值,而分析一个周期的数据趋势变化则会相当有价值。结合交通流量流向数据趋势变化,可以很好的帮助公交部门进行公交运营线路的调整,换乘站的设计等很多内容。这个方法可能很早就有人想到,但是在公交卡没有普及或海量数据处理和计算能力没有跟上的时候确实很难实际落地操作,而现在则是完全可以落地操作的时候了。

从单一的公交流量流向数据动态分析仅仅是一个方面,大数据往往更加强调相关性分析。比如对于在某一个时间段内公交流量和流向数据发生明细的趋势变化的时候,这个趋势变化的究竟和哪些潜在的大事件或其它影响因素的变化存在相关性,如何去分析这些相关性并做出正确的应对。举个简单的例子来说,当市中心区内的房屋租金持续增长的时候一定会影响到交通流的变化,很多人可能会搬离到更远的地方去居住,自然会形成更多的新增公交流量和流向信息。在《大数据时代》里面谈到更多的会关心相关性而不是因果只是一个方面的内容,实际上往往探索因果仍然很重要,就拿尿片和啤酒的例子来说看起来很简单,但是究竟是谁发现了这种相关性才更加重要,发现相关性的过程往往是从果寻因的过程,否则你也很难真正就确定是具备相关性。

其次就智能交通来说,现在的智慧交通应用往往已经能够很方面的进行整个大城市环境下的交通状况监控并发布相应的道路状况信息。在GPS导航中往往也可以实时的看到相应的拥堵路况等信息,而方便驾驶者选择新的路线。但是这仍然是一种事后分析和处理的机制,一个好的智能导航和交通流诱导系统一定是基于大量的实时数据分析为每个车辆给出的导航路线,而不是在事后进行处理。对于智能交通中的交通流分配和诱导等模型很复杂,而且面对大量的实时数据采集,根据模型进行实时分分析和计算,给出有价值的结果,这个在原有的信息技术下确实很难解决。随着物联网和车联网,分布式计算,基于大数据的实时流处理等各种技术的不断城市,智能的交通导航和趋势分析预测将逐步成为可能。

还有一个在国外大片中经常能够看到的就是实时的车辆追踪,随着智慧城市的建设,城市里面到处都是摄像头采集数据,当锁定一个车辆后如何根据车辆的特征或车牌号等信息,实时的追踪到车辆的行走路线和位置。这里面往往需要实时的视频数据采集,采集数据的实时分析和比对,给出相应的参考信息和数据。这个个人认为是具有相当大的难度,要知道对于视频流和图像信息的比对和分析往往更加耗费计算资源,需要更长的计算周期,要从城市成千上万个摄像头里面采集数据并进行实时分析完全满足大数据常说的海量数据,异构数据,速度和价值等四个维度的特征。基于车辆能够做到,基于人当然同样也可以做到,希望这类应用能够逐步的出现,至少现在从硬件水平能力和技术基础上已经具备这种大数据应用的能力。

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