“互联网 ”大学生创新创业大赛项目计划书基于大数据多

1、“互联网+”大学生创新创业大赛项目计划书项 目 名 称：基于大数据多维度下的城市交通决策支持 项 目 类 型： “互联网+公共服务” 团 队 成 员： 苏道仙、许娇、金恒志、任志贤、江源、 指 导 教 师： 孟凡会、张晴、 申 报 日 期： 2016年6月 目录一、项目概述11.1市场分析与定位11.2产品介绍21.3商业模式21.4营销策略31.5团队介绍31.6股本结构41.7财务分析4二、公司简介52.1公司概述52.1.1 公司文化52.1.2 公司成果62.1.3 hamster学生团队62.1.4 hamster学生团队62.2 公司现状72.3 发展规划7三、产品介绍53.1产品

2、/服务介绍83.1.1产品介绍83.2产品的功能103.3产品、服务特色优势103.3.1新颖性与独特性103.3.3竞争优势123.4技术研发水平133.4.1项目实施背景、基础133.4.2项目实施的技术方案173.4.3 知识产权情况18四、产业化程度204.1 目前产业化进展204.1.1已具备的产业化条件254.1.2未来产业化进程264.3行业应用（前期、后期）26五、市场营销265.1 市场分析265.2 市场定位295.3 swot分析325.3.1优势（strengths）325.3.2劣势（weakness）335.3.3机会（opportunity）345.3.4威胁（t

3、hreats）355.3.5战略组合模式355.4营销策略365.4.1前期运用4p与4s相结合的营销理论落实产品服务365.4.2中期运用全媒体营销的策略结合“互联网+大数据”扩大知名度375.4.3后期运用4v和4s相结合的营销的策略提升竞争力，树立品牌形象385.5盈利方式395.5.1数据分析咨询服务阶段395.5.2基于saas与b2c的交通lbsn信息聚合服务阶段39六、发展战略406.1产品研发406.1.1技术提升416.1.2众源数据获取416.2营销战略416.3竞争战略426.4人才队伍建设42七、商业模式41八、财务分析448.1财务现状概述448.2财务预测498.2

4、.1主要财务预测说明498.2.2营业收入预估508.2.4营业成本预算518.3税费预算528.4.1盈亏分析568.4.2可行性分析568.4.3投资项目净现值（net preset value）568.4.4现值指数（present value index )578.4.5内含报酬率（internal rate of return)578.4.6动态投资回收期（假定折现率为12%）债券指数收益率 万德数据库598.4.7平均报酬率（arr）598.4.8基本财务指标598.4.9风险分析-敏感性分析608.5风险投资退出61九、风险分析629.1财务风险及规避方案629.2技术风险及规避

5、方案629.3市场风险及规避方案639.4环境风险及规避方案639.5管理风险及规避方案649.6管理风险及规避方案64十、团队介绍6710.1团队核心成员简介6710.1.1 团队核心成员6710.1.2专家顾问6910.1.3 指导老师6910.1.4 合作单位7010.2公司的人力资源配置及其结构 7210.2.1 公司组织结构及职责7210.2.2 人力资源配置78十一、项目附件及其他相关材料8011.1公司的营业执照复印件 81一、 项目概述滁州市地鼠信息科技有限公司，公司采用互联网+智慧交通云模式，建立基于大数据多维度下的城市智慧交通决策系统，构建浮动态实时交通数据采集平台与全交通

6、实时数据采集分析平台，综合运用交通规划知识、数学建模分析、大数据的挖掘与分析、地理信息系统、市场营销、分布式云计算、物联网等专业知识，致力于解决社会经济和科技的快速发展，城市化水平越来越高，机动车保有量迅速增加，交通拥挤、交通事故救援、交通管理、环境污染、能源短缺等城市化带来的问题，为城市交通难题的解决提供一个新的思路。1.1市场分析与定位随着中国社会经济的快速发展、城市规模的不断扩大以及城市智能化进程的加快，机动车拥有量及道路交通流急剧增加，使得交通供给与需求之间的矛盾渐显，交通拥堵、停车困难、环境恶化等交通问题不断加剧，影响了城市的可持续发展及人民生活水平的提高，阻碍了社会经济的发展。在工

7、业化进程中，最初解决交通问题的途径是通过大规模改扩建交通基础设施，但是土地资源日益紧张，用于改扩建交通基础设施的空间越来越小，交通在快速发展过程中所带来的负面效应日益显现。 在当前大数据时代背景下，海量数据所产生的价值不仅能为企业带来商业价值，也能为社会产生巨大的社会价值。随着智能交通技术的不断发展，凭借各种交通数据采集系统，交通领域积累的数据规模膨大，飞机、列车、水陆路运输逐年累计的数据从过去tb级别达到目前pb级别，同时伴随近几年大数据分析、挖掘等技术迅速发展，对海量的交通数据进行挖掘分析是交通领域发展的重要方向，得到了多地政府和企业的高度重视。 在较完善的交通基础设施之上，通过多种设备、

8、技术产生的海量交通数据，结合大数据分析、挖掘等多种技术衍生而来的相关产业。智能交通产业是现代it技术与传统交通技术相结合的产物，而交通大数据产业是大数据技术在智能交通领域内的应用产业。1.1.1公司致力于打造交通行业的智慧帮手，将大数据的智慧分析与预测技术运用于交通层面，构建基于大数据多维度下的城市交通决策支持，建立浮动态交通时空信息聚合平台和全媒体社交数据采集平台，为智能化城市的交通建设提供新的思路选择。1.2产品介绍建立基于大数据多维度下的城市智慧交通决策系统，框架主要包括物理感知层、软件应用平台、分析预测及优化管理应用，其中物理感知层主要是对交通状况和交通数据的感知采集；软件应用平台是将

9、各感知终端的信息进行整合、转换处理，以支撑分析预警与优化管理的应用系统建设；分析预测及优化管理应用主要包括交通规划、交通监控、智能诱导、智能停车等应用系统。 智能交通系统利用先进的视频监控、智能识别和信息技术手段，增加可管理的空间、时间和范围，不断提升管理广度、深度和精细度。整个系统由信息综合应用平台、信号控制系统、视频监控系统、智能卡口系统、电子警察系统、信息采集系统、信息发布系统等组成，以达到四个方面的目标：一是提高通行能力，二是减少交通事故，三是打击违章事件，四是提供出行信息服务。.3商业模式公司产品的商业模式划分为两个阶段进行。第一阶段：专注于数据分析咨询的2b商业模式。

10、分两步执行，第一步是关于交通规划、数据调研、系统定制等项目的运作。第二步为基于saas（software-as-a-service，软件即服务）运营模式的数据服务平台上线，并正式启用“地鼠”域名（）。如果第二阶段失败，则拟退回第一步，继续进行2b商业模式的项目运作，针对市场调整战略。第二阶段：基于saas与b2c的交通lbsn（location- based social network，基于位置的交通动态网络）信息聚合服务，并推进内容运营。第一阶段主要面向交通管理者和经营者，而第二阶段面向所有交通信息消费者；第一阶段的两步是服务模式的提升，第二阶段是服务

11、内容的提升。1.4营销策略产品营销策略顺应商业模式也划分为两阶段三步进行，第一阶段第一步是采用4p（产品、定价、促销、渠道）与4s（强度、渗透度、速度、广度）相结合的营销理论落实产品服务；第一阶段第二步运用全媒体营销的策略结合“互联网+”扩大知名度；第二阶段运用4v（差异化、功能化、共鸣、附加价值）和4s（速度、强度、广度、渗透度）相结合的营销的策略提升竞争力，树立品牌形象。1.5团队介绍滁州市地鼠信息科技有限公司,一家专门做智慧交通的公司，公司成立于2015年11月，公司位于滁州市高新技术产业园中，得到了社会各界及滁州学院的扶持。公司专注于智慧交通领域的建设，打造最具规模的智能交通生态系统，

12、推动智慧城市的建设。1.6 股本结构股本结构公司拟定2016年年底注册资本增至300万，包括管理团队筹集资金120万（其中团队自筹资金90万，政府及社会资金30万），以货币资金入股；公司自主科研技术作价60万，以无形资产入股；吸收股权融资120万，以货币资金入股：2018年第一季度a轮融资200万，当年第四季度b轮融资500万元，公司股本结构如图1.1所示。图1.1 公司股本结构1.7财务分析根据项目建设和产业化要求，将项目分为两个阶段进行。第一阶段，2016年至2018年，专注于数据分析咨询的2b商业模式产值过2200万人民币，预计2017年净利润约超过800万。第二阶段，2019年起，由2

13、b商业模式转为b2c商业模式，预计2020年净利润约4000万。通过指标的计算和分析，企业的财务风险低，偿债、营运和盈利能力强，经济效益和社会效益可观，成长和发展前景良好。公司将选择2至3家风险投资入股，风险投资将在第3至5年撤出，采用回购方式完成。同时为以后可能上市做准备。二、公司简介2.1公司概述滁州地鼠信息科技有限公司于2015年12月注册，公司由2014届苏道仙、许娇、金恒志、李光伟组成，在技术和管理上由母校老师和院部给予指导。公司成立之初，对于今后的主要业务规划设想是将地理信息系统（geographic information system，以下简称gis）应用于交通行业，因此公司命

14、名“地鼠信息科技”。而随着公司的发展，项目不仅仅只局限于交通行业领域，警务、交通、规划、军事等行业领域都有涉及，而公司现在则更加专注在地名地址库检索服务平台、众源时空信息聚合、动态实时数据采集等领域。2.1.1. 公司文化图2-1 公司logo公司的slogan（产品理念）是“区域性城市交通时空信息聚合平台”。公司logo表达了两层含义，一是公司产品体系中地名地址解析服务平台，即基于众源数据，针对特定交通区域内的交通点的地名地址解析与位置语义抽取，建立实时精准的位置服务；二是是空间位置上海量小微poi（point of interest，兴趣点）的丰富语义信息。这两层含义迎合了大

15、数据多维度下的交通地时空信息聚合平台的服务理念。对于公司理念主要包括基础理念、经营理念、管理理念以及人才理念。基础理念是“稳健经营、开拓创新”；经营理念是“以市场为航标、以客户为中心”，正确认识我门所处市场环境的变化趋势，从战略高度掌握客户的需求方向，从而推出顺应市场趋势满足客户需求的交通时空信息服务；管理理念是“以人为本，以知识为本”，力求最大限度调动员工积极性、保持团队内部和谐愉悦，齐心协力完成既定目标。最后的人才理念则秉承“用好现有人才，稳住关键人才，吸引急需人才，储备未来人才”原则，对企业内部员工要根据每个人的长处合理安排适宜的岗位，做到人尽其职，对于那些业绩出色、能力持续提升、团结协

16、作、善于沟通、顾全大局的员工，要加强他们的责任意识，以公司发展为己任，对于急需的人才，要积极吸纳，公司在人才管理上也要注意对未来人才的储备，增加员工培训机会，提高员工综合素质。2.1.2. 公司成果公司经过一年多的发展，逐步由项目和服务外包发展成为拥有核心技术产品的实体。整个过程总结为由外包到产品，从传统gis到gis与自然语言处理结合，再到textgis与互联网+智慧交通结合。 创业之初着手传统gis开发、三维数据建模等，包括gis与气象和国土行业的结合，gis与工作流的结合。 在拥有一定的技术积累的情况基础上，向gis与自然语言处理相结合方向发展，在地名地址短文本上拥有了uadb+（uni

17、versal address database plus，通用地名地址检索服务平台），在语句级别拥有qa问答系统，在篇章长文本处理上拥有想定文书信息抽取系统等。 基于公司已有的产品和hamster团队的研究成果，开始将textgis应用到互联网+智慧交通中，通过自然语言处理技术对文本进行解析、检索，利用公司已有产品地名地址检索服务平台将文本与时空数据关联，并结合gis时空挖掘，应用在传统行业、公众服务业中，支撑具有新模式的行业应用。2.1.3. hamster学生团队该团队是历年由母校老师指导的学生竞赛团队，本公司创业骨干在校期间也是这个团队的核心成员，其与本公司目前为产学研合作关系。该团队主

18、要从事在线乡村旅游市场相关产品的研发与融合，积累了非关系型数据库（nosql）、分布式计算框架、时空推荐算法等相关技术，拥有基于位置的社交网站、社交网络的时空可视化、全媒体社交数据采集平台、新媒体视角下滁州市星级农家乐营销平台的构建、i-plus智慧旅游云平台、滁州市智能农夫乡村旅游发展有限公司等诸多作品，并多次全国诸多创新创业大赛中比赛中取得了优异成绩，如表10-1所示。表2-2 hamster团队成果大赛名称获得奖项互联网+创新创业大赛省级优秀奖2014年全国“挑战杯”创业大赛安徽赛区优胜奖第三届发现杯大学生创新创业大赛华东赛区华东赛区三等奖大学生创新创业服务外包大赛全国三等奖全国三等奖用

19、友杯全国大学生会计信息化技能大赛二等奖全国大学生广告艺术大赛三等奖2.2 公司现状 公司管理层初期主要由滁州学院在校大学生组成，聘请专业老师作为顾问，随着公司的不断发展，公司将面向全社会征集素质高、具有管理或技术经验的人才加入。公司拟采用有限责任公司形式，公司注册资本100万元，其中管理团队自筹资金50万元，风险投资40万，信用担保10万元。 2.3 发展规划公司将以地名地址解析服务及众源时空信息聚合为主要方向，面向互联网+和传统行业同步发展。在三年内实现由数据调研、系统定制向数据服务商的转变，客户群体分布由南京城市圈、苏州拓展到江浙皖二三线城市，产值突破200万。第一阶段：1-2年内结合现有

20、渠道，以数据调研、系统定制的形式打入华东区域城市交通地在线交通市场，同时做好产品和服务的宣传。并在传统行业上推进动态交通时空信息聚合。第二阶段：3年内交通时空信息聚合saas平台上线，实现商业模式由2b向b2c转变，形成直接面向交通时空信息消费者的lbsn信息聚合开放服务平台。三、产品与服务3.1产品/服务介绍3.1.1产品介绍1大数据平台，构建出行人全息视图交通大数据平台，是一整套基于hadoop的生态体系，可部署在云计算平台上的企业软件服务，消除了大数据的复杂度，同时还提供完整的可视化功能，去除所有的复杂大数据技术和流程，给予交通管理者简单、易于上手的界面和接口，让使用管理者更能专注于创建

21、出对疏通道路和智能交管有价值的应用，而非把时间浪费在处理这些繁杂海量的交通数据上。这使得大数据平台能够更好地为企业提供合适的行业分析解决方案和商业资讯。在大数据平台基础上建立起来的具有 1400个维度的全息驾车人视图，从多个渠道多个角度来收集关于驾车人的信息，包括上网记录、旅行、gps、信用卡记录等相关信息，以充分了解每一位驾车人的特点。通常会使用一些维度和属性来描述用户，维度越多，则用户被描述得越清晰。用户维度和属性的定义可以从已有的数据源的属性提取，也可以从业务的角度来获得。全息用户视图与智慧交通的结合，必将产生更多关于驾车人的维度：例如日常行车路线、车辆信息、出行时间、停车信息、开车习惯

22、等等。对用户维度和属性清晰有效的细分，不仅可以使得数据分析和展示更加有效，并且能充分刻画出用户的画像。2可以进行标签分类，准确掌握路上每个乘客信息图3-1多维数据和分析算法（一）采集数据通过采集路网、停车、fcd浮动车（如出租、公交等车辆gps数据）等多源数据，使用“用户身份识别”的方法将多渠道的用户数据整合在一起。（二）人群分析使用特有的数据处理和人群分析模型（统计、聚类等方法），进行实时数据更新与分析。（三）为人群打上标签比如用户a，性别：女；年龄：25 岁 -29 岁；常用路线：莲前西路；工作地点：软件园二期；驾龄：新手；驾驶习惯：飙车等。3多维分析，准确掌握路上每个出行者信息。基于标签

23、的相关性和用户行为特征，对标签的多维度进行分析和挖掘，再结合交通视频监控数据、停车场车位数据、路面及路口地感数据、公共交通车辆 fcd 数据、私家车手机基站定位数据、交通事件数据（如交通管制、道路施工、道路管控、事故）等，通过分类萃取及数据清洗等预处理、利用张量分解等建模方法进行多源道路交通数据的时空数据分析，实现智慧交通的点、线、面多维度视图，全面掌握交通情况，提供交通决策支持、提升改善空间。3.2产品的功能：海量情境感知信息的收集维度可以包括：（一）路况数据的分析与研判。可在传统fcd数据源的基础上，通过采集rfid、地感线圈、地磁、微波及道路施工、道路管控等交通事件，极端天气（如台风、暴

24、雨对低洼路段的交通影响等），突发性交通事件（大型体育赛事、音乐会、节假日庆典），城市能源消耗，噪音大气污染以及交通事故与道路施工等情景下产生的海量数据，通过对多源大数据的接入与融合，掌握上下班高峰期和闲时的路况规律，对重点路段、重点时段的交通状况进行预判，制订针对性的处置方案，为市民提供准确、可视化的实时路况信息（二）城市交通的客流分析。通过公交、出租车、地铁等公共交通车辆及刷卡交易、移动电话数据等进行城市客流总体格局、公交客流产生吸引及od空间分布、公交客流特征及分担率等信息的综合分析。根据出行特征进行交通路况预测、交通分析、交通仿真，同时为城市大事件交通客流量的及时疏散做好应急预案。（三）

25、车辆驾驶人的安全风险综合评判。通过营运车辆（货车及客车）定位数据、车辆违法与事故、手机数据、卡口数据、视频监控等数据，分析车辆驾驶员的驾驶习惯，针对驾驶人安全风险综合评判，并进行量化评级，规范驾驶员安全驾车，用于安全监管部门的安全监管，以及车辆运营单位的驾驶员管理。（四）大数据多维度下的智慧交通愿景大数据在交通中的运用不仅仅是能提供实时的交通数据和进行路况预警，它更是在城市整体规划设计中起着至关重要的作用。有数据显示，截止2030年，全球80亿人口中将有60%以上的人口居住在城市，届时交通压力将成为全人类的一大挑战。当前北京交通堵塞主要是因为交通管制和规划不合理所致，因此优化城市道路的规划对缓

26、解交通问题起到了决定性的作用。管理者应该清楚城市道路除了需要美观之外，布局实用合理，方便百姓才是首要考虑因素。而在云时代大数据有了用武之地。运用传感器、gps、摄像头，甚至是气象设备搜集数据，进行车辆信息的导入清洗，进一步对这些数据进行处理就能以可视化的形式得出结果，对同时间不同路段的拥堵原因做出分析，这种分析不是简单告诉我们几条路径和路宽信息，更为如何规划道路提供了参考的标准。如此一来，要解决交通难题就变得轻松不少。更进一步的智慧交通应用，甚至可以实现从交管部门的宏观调控衍生到服务个人方面。例如实时精准的天气预报、多维立体的gps导航服务，智能加油站选择提醒等等。通过wifi、蓝牙、手机自主

27、传感器、地图等对每一个驾车人进行定位；构建出道路沿边消费的全景视图、车流动线热度图等，找出吸引出行人的方式方法。未来城市的早晨应该是这样的，手机智能交通app 分析今天路上大堵车会耗费20分钟，汽车加油需要5分钟，但你接到了公司晨会推迟30分钟的消息，手机app便自动调节指令通知闹铃让你多睡5分钟，并同时遥控咖啡机和汽车推迟启动。而事实上，交通领域的大数据应用探索才刚刚开始，正因为一切还是未知，有理由相信实现上述美好场景就在明天。3.3 产品、服务特色优势3.3.1 新颖性与独特性（1）市场需求如果想要出行便捷，汽车一定会是我们的首选工具，但是随着时间和科技的推移，如今的汽车却给人类带来了另一

28、个大麻烦耗费太多时间在堵车和等红绿灯上了。由于城镇化建设的不断推进和国民经济的快速发展，近年来大中型城市的机动车数量增幅巨大。城市拥堵、违规违章、事故频发、尾气排放日趋严重，这些看似无关痛痒的“城市病”，却成为文明城市进一步发展的阻碍。以北京为例，ibm曾出过一份全球交通痛苦指数报告，首都以99的高分入选全球交通出行最痛苦城市。整体城市的交通基建承载力严重超负荷，公交系统承载能力也呈饱和状态。但问题是，北京的绝对汽车数量和人均汽车拥有量在全球各大城市中排名都不算靠前。来看看国外，根据美国得克萨斯州运输研究所发表的研究报告显示，美国因交通堵塞平均每年造成的经济损失高达631亿美元，间接经济损失接

29、近1000亿美元。每一年美国民众浪费在堵车上的时间就高达37亿小时，平均每年因道路拥堵导致各种交通工具白白燃烧汽油达100亿升。更为揪心的是，若堵车时不熄火的汽车尾气排放量是平时正常行驶时排放量的20倍至30倍。显然，这所有问题的源头都出在了道路交通的设计规划和管理。（2）技术先进智慧交通中数据的海量性、多样性、异构性都决定了处理的复杂性，简单到交通设施及来往车辆数据的收集，复杂到交通事件的判定检测，都需要对数据进行实时、准确的处理。 智慧交通中常用的数据处理技术有数据融合（data fusion）、数据挖掘（data mining）、数据活化（data vitalization）、数据可视化

30、（data visualization）等，除此以外，还必须做到数据的选择性上传，保证个人隐私数据的安全。数据融合是一种涉及人工智能、通信、决策论、估计理论等多个领域的综合性数据处理技术，能从数据层、特征层和决策层三个层次上对多源信息进行探测、通信、关联、估计与分析。由于数据融合涉及到的传感器种类过多、信息获取过于频繁，融合之前还需要对数据进行时间和空间预处理，时空对准能避免数据管理的混乱，同时提高数据的一致性和可靠性，从而保证决策的正确性。智能交通系统的应用已有一段时间，产生的交通信息数据量越来越大，如果只是单纯的存储和分立处理，成本过高且无法发挥其应有价值。数据挖掘技术的引入，能从这些海量

31、的独立数据中发掘出真正有价值的信息，将这些有噪声的、模糊的、无规律的数据处理成为有用的知识。调取了某路段两个月内的抓拍数据，通过数据挖掘软件spss modeler按照时间序列进行自动聚类分析后，得到了交通流量和月份、假期、天气等要素之间的关系，有力地验证了数据挖掘的可靠性。数据活化是一种新型数据组织与处理技术，简而言之，就是赋予数据生命。数据活化最基本的单位是“活化细胞”，即兼具存储、映射、计算等能力，能随物理世界中数据描述对象的变化而自主演化、随用户行为对自身数据进行适应性重组的功能单元。数据活化的应用将为交通领域带来一场颠覆式的变革。未来的智慧交通将逐渐向以数据为驱动的方向发展，即采用多

32、种手段对poi数据、gps 数据、 客流情况等智能交通数据进行分析,由数据的分析结果来了解城市的交通情况，为居民提供导航、定位、公告、交通引流等服务。3.3.3 竞争优势（1）行业优势智慧交通的理念可以追溯到上世纪八十年代的智能交通运输系统(intelligent transportation system，its)，its 是一个综合运用了信息处理和计算机等技术来提高交通运输服务成效的实时综合管理系统，现已广泛应用，减少了高达30%的燃油消耗和26%的废气排放量。智慧交通可理解为智能交通运输系统的升级版，即融合了物联网、云计算、大数据、无线传感等先进技术，使人、车、路更加协调，使公共交通服务

33、更加人性化的智慧出行服务系统。智慧交通的构建对我国的长久可持续发展意义重大，智慧交通的应用预计能使高峰时期拥堵路段的通行能力、交通运输能力翻几番，交通事故率也可降低 80 个百分点。一个智慧的、通畅的、安全的交通网络将彻底改变人们的出行方式和交通体验，并且有助于低碳经济的发展，是提高国民生活水平和国家综合实力的强大助力。智慧交通涵盖了公路、铁路、民航、水运等领域，各领域内部的管理体系相对成熟，智慧交通要解决的是如何整合多个平台内部的信息，对数据进行挖掘后分析出交通的一些潜在数据，从而为道路使用者提供更为优质的服务。智慧交通网络中，行人、车辆及周围的红绿灯、指示牌、摄像头等基础设施都能作为感应终

34、端联结成城市路网信息系统，终端之间通过无线射频识别（radio frequence identification，rfid）、gps、红外感应等技术进行智能识别，按一定协议相联结并进行持续的信息交换。（2）成本优势公司成员为滁州学院在校大学生，不同的专业知识为项目实施提供了有利的条件。首先，学校积极鼓励大学生创新创业，创办自己的公司，并给予一定的资金支持，解决了办公地点的租赁和设施设备费用。其次，团队中有负责营销策划推广、交通规划设计、平台建设维护等专业人员，大大地降低了初期的投资成本。3.4 技术研发水平3.33.4交通要素的标识和感知：智能识别和无线传感技术是用于标识和感知

35、物体的最主要的技术手段，是整个智慧交通建设的基础。智能识别是指每个物品都拥有唯一的条码、二维码、或 rfid标签，这些电子标签中封存着它们独有的特征及位置信息，然后这些信息被智能设备读取并传输至上层系统进行识别处理和最终决策。无线传感网络（wireless sensor networks，wsns）是指由部署在目标监测区域内的大量低成本微型传感器节点构成的多跳自组织网络，节点之间通过无线方式交换信息，有着灵活、低成本和便于部署的优势。智慧交通网络中，传感器分为采集节点和汇聚节点，每个采集节点都是一个小型嵌入式信息处理系统，负责环境信息的采集处理，然后发送至其他节点或者传输至汇聚节点；汇聚节点接

36、收到各采集节点传来的信息后进行融合处理后再传送至上一级处理中心。作为物联网的底层网络，无线传感网络为智慧交通提供了一个更加安全、可靠、灵敏的解决方案。但传感器节点的能耗和寿命问题不容忽视，否则日后的设备维护工作将耗费大量的人力财力成本。智能交通领域各系统整体尚处于信息分立、各自为战的状态，数据难以相互传递，严重浪费数据资源。智能交通云主要面向交通服务行业，是一种融合了云计算的智能交通管理技术，充分利用了云计算的海量存储、信息安全、资源统一处理等优势，为交通领域的数据共享和有效管理提供了新的思路。云计算，是指将大量高速计算机集中在internet上构成一个大型虚拟资源池，为远程的上网终端用户提供

37、计算和存储服务的技术，用户只需事先租用“云计算”服务商提供的服务，便能根据需要自由使用云端资源而不需要购买任何独立软硬件。类似于云服务，智能交通云服务也可分为基础设施即服务（infrastructure as a service，iaas）、平台即服务（platform as a service，paas）、软件即服务（software as a service，saas）三个层次，如图4，其中iaas提供的是按需。图3-2智能交通云服务层次使用的虚拟服务器，paas即web服务，能直接为客户提供可直接用于开发软件应用的api或开发平台。作为智慧交通未来的发展方向之一，智能交通云处理平台可以实

38、现海量数据的存储、预处理、计算和分析，能有效缓解数据存储和实时处理的压力，具有发展潜力。智慧交通系统集成技术：不同省市、不同部门、不同场景的智慧交通系统尚为分散状态，无法共享数据，形成了一个个“信息孤岛”，造成前期投入成本很高，却无法发挥用。因此智慧交通系统集成技术的研究迫在眉睫。智慧交通领域的系统集成可分为数据集成和设备集成。数据集成有两种应用方式，一种是单个平台系统内部数据的融合，如车辆监测模块中多个传感器信息的融合处理，另一种是多平台多传感器不同时期相关数据的分析处理，通过融合后得到潜在数据对交通信息进行预测。设备集成是因为当前旧系统需要平滑过渡到智慧交通阶段，还不能立刻被取代。因此可以

39、制定统一的智慧交通标准体系和管理规范，建立一个规范的管理平台，将智慧交通产业链中的政府资源、企业资源、科研资源等融合到一起，然后由大型企业牵头促进协调智慧交通的产业化，最终形成完整的智慧交通管理体系。随着私家车保有量的爆炸式增长，交通问题很早便得到了各国的重视。几十年来研究人员们不断突破技术上的难关，如高速路上的不停车电子收费(electronic toll collection，etc)系统、ic卡智能停车场及gps智能导航仪等。智慧交通的大体发展历程如图3-3所示。当前美国、日本等国家已经成功将物联网应用到实际智慧交通建设中，路网协同和辅助驾驶功能的研究也已投入试运行，并尝试智慧终端的普及

40、和原有设施的改造。我国起步较晚，迄今为止车联网技术尚不成熟，但借着智慧城市建设的东风，智慧交通也收获颇丰。图3-3智慧交通发展历程目前智慧交通领域已经在很多方面开展了深入研究，从终端的智能化方面，有智能车辆、智能交通信号灯等，从应用大方向来看，有智能公交、智能出租、智能港口等，从交通用途来看，有车牌识别、闭路电视监控、车流控制、车辆调度、智能停车场、智能路径规划导航、智能辅助驾驶系统等。本文将通过几种典型应用对智慧交通的发展现状作简要阐述。3.4.1 项目实施背景、基础（1）宏观环境2015年3月5日第十二届全国人大三次会议上，李克强总理在政府工作报告中首次提出“互联网+”行动计划。计划中提到

41、：“互联网+”是一种新兴的商业模式和业务体系。它将移动通信网络和大数据采集、挖掘、分析有机地结合起来，改造传统的各行各业，使之更加符合现代社会和经济的发展要求。基于大数据多维度下的城市智慧交通决策系统，可以实现各部门间的信息融合对智慧交通系统乃至整个智慧城市的建设带来积极影响。“互联网+”有一个显著特征，即跨界融合。跨界融合就是对传统行业提出改革的需求，使各部门信息实现互通，推动群体智能的发展，并使智慧交通从研发到产业化的路径更加垂直。（2）产业环境随着互联网+战略的产生，智慧交通也应运而生，基于大数据多维度下的智慧交通系统的构建，以数据为土壤，深度挖掘交通数据的潜在价值，大数据用于智能交通的

42、意义在于，可以解决跨越行政区域的限制，实现数据信息的共享，在信息集成优势和组合效率上，有助于建立综合性立体的交通信息体系；另外在车辆安全、交通资源配置以及利用大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平都有极大的帮助。但是由于地域与时空的局限，智慧交通的发展还是存在许多问题: 不注重交通系统中的数据价值。传统的智慧交通系统建设仅注重其智能化，对包括交通路线、交通安全、公众出行等活动在内的各种需求做出智能响应， 而在响应需求时却不注重对相关数据进行储存，进而通过挖掘和分析使其创造出更高的商业价值。 技术壁垒阻碍交通大数据分析。随着大数据时代的到来，交通数据采集的范围、广度和深度急剧增加。以北京市

43、为例，6万余辆出租车一天就会产生数亿条gps数据，车牌识别、交通监控视频等数据量更大，交通相关的数据量级已从tb级别跃升到pb级别。传统的智能交通数据分析方法已很难有效支撑这么庞大的数据体的开发与利用。 与其它城市系统联系不紧密。目前城市中的交通、照明、安防等系统多为单独搭建，各个部门间信息割裂，未能形成统一的组网平台。交通数据也是分散在这样不利于各部门间的信息共享，提高了城市的运营成本。（3）知识技术依托 得到安徽省地理信息科学技术研究院的技术支持，该研究院已研发了两项大数据技术相关产品，分别是：包括通用基于社交媒体时空模型的交通景点推荐平台、地名地址检索服务平台。为项目平台的大数据分析奠定

44、了基础。 团队成员中有主持国家级、校级大学生创新创业项目的前期积累。3.4.2项目实施的技术方案1. 建立交通智慧云系统，及时主动协调交通各种交通关系。以互联网信息技术为依托，构建互联网+智慧交通生态系统，“互联网+”战略的精髓在于跨界融合。在互联网高度发达的时代背景下，运用互联网技术，建立车、路、人之间的网络，通过整合车、路、人各种信息与服务，最终不仅能为为政府和市民提供交通方面服务，使交通变得更加智能、精细和人性，还能创新项目商业运营模式，使交通系统大数据创造出更大的商业价值。为此，需要将“互联网+”与智慧交通有机结合起来，而这种结合将产生一加一大于二的效益： 为市民提供更加方便、快捷的出

45、行服务。交通出行的“互联网+”模式催生了从打车、租车、专车，再到代驾等一系列新兴业务。这些业务使得用户出行更加方便快捷，同时创造了一个巨大的市场。 支撑行业相关领域的行政决策。在智慧交通项目建设中，运用互联网众筹的思想开展百姓需求调查，了解百姓最迫切希望解决的问题，从而有针对性地选择项目，将有限的“好钢”（资金）用在“刀刃”上，利用互联网大数据技术支撑交通运输行业的科学决策。 实现信息共享。互联网可以实现智慧城市各个子系统的间的信息共享，从而使智慧交通系统为城市照明、安防等系统提供必要的信息。这种信息共享将大大扩展智慧交通系统的功能，降低城市运营成本，提高运营效率。2、建立城市交通信息服务数据

46、库，其主要技术是构建数据仓库，该技术是城市交通共用信息服务平台的关键技术之一数据仓库技术是从数据库技术发展而来，为决策服务的数据组织和数据存储技术。数据仓库的信息源具有分布和异构的特点 ,主要信息可视为定义在各信息源上的实体化视图集合。数据仓库管理系统把实体化视图所对应的数据从信息源中提取出来，并存储到数据仓库中，使之成为物理存储的数据实体。因此 ,数据仓库应具有两方面功能：一是从不同的信息源中提取数据，并由各种聚集操作(如分类、求和、记数等) 加工转化后存入数据仓库中；二是在数据仓库上处理用户的查询与决策分析请求，要尽量避免直接访问数据 源。数据仓库中的数据是多维的,构成对维数据库，以便于从

47、不同角度观察分析问题。 1）数据仓库是面向主题的，因而适合于决策支持。城市交通共用信息服务平台的主要功能是关于城市交通共用信息平台总的功能是对整个城市交通系统共用数据的抽取、存储和传输与数据抽取。城市交通共用信息服务平台中，存储了大量异构数据，因此还必须经过数据转换、重新组织和规范化再存入数据仓库中，形成统一格式的明细交通数据。因此，数据抽取将负责从不同的业务子系统中提出所需存储的数据，并加以净化、转换，然后装载到数据仓库中；按照不同汇总粒度计算出不同级别综合数据，并且加上相应的时间戳。 2）数据组织与存储。城市交通共用信息平台将为众多的交通信息系统提供服务，这些信息系统在对数 据的要求存在差

48、异。 因此，共用信息服务平台在数据组织方面，形成多级粒度的存储数据；同时依据数据存取的相关性，形成多种分割。 3) 数据的传输。这里的数据传输主要指共用信息服务平台与交通信息系统之间的数据传递。由于各个运输单位的信息系统是按照自身要求，采取不同软件和硬件平台开发的，交通信息系统种类众多，而且处于不同的地理位置。因此，信息服务平台通过网络进行数据传输，而且还需利用中间件技术与多种平台接口。实现基于数据仓库技术的城市交通信息服务平台所必须解决的关键技术： 联机分析技术(on2line analytical processing , olap) :也称为在线分析处理，是继查询和报表后的下一个逻辑步骤

49、。在线分析处理是对数据的一系列交互查询过程，是从数据仓库中收集信息，运用数学运算和数据处理技术，得到有用的决策信息。这些查询过程要求对数据进行多层次、多阶段的分析处理，获得高度归纳的信息。灵活的分析功能、直观操作方式和分析结果的可视化表达是在先分析处理的基本特色，它通过技术支持手段，实现最终用户在多维环境下分析数据。 数据挖掘技术:数据挖掘技术是能够发现与寻找包含在系统文件、数据库以及数据仓库等中隐藏信息的工具。数据挖掘也称为数据开采、从数据库中发现知识、数据开采与发现。 3.4.3项目的关键技术、创新点 交通要素的标识和感知 智能识别和无线传感技术是用于标识和感知物体的最主要的技术手段，是整

50、个智慧交通建设的基础。 智能识别是指每个物品都拥有唯一的条码、 二维码、或 rfid 标签， 这些电子标签中封存着它们独有的特征及位置信息，然后这些信息被智能设备读取并传输至上层系统进行识别处理和最终决策。 无线传感网络（wireless sensor networks，wsns）是指由部署在目标监测区域内的大量低成本微型传感器节点构成的多跳自组织网络，节点之间通过无线方式交换信息，有着灵活、低成本和便于部署的优势。智慧交通网络中，传感器分为采集节点和汇聚节点，如图 3，每个采集节点都是一个小型嵌入式信息处理系统， 负责环境信息的采集处理，然后发送至其他节点或者传输至汇聚节点；汇聚节点接收到各

51、采集节点传来的信息后进行融合处理后再传送至上一级处理中心。作为物联网的底层网络，无线传感网络为智慧交通提供了一个更加安全、可靠、灵敏的解决方案。 但传感器节点的能耗和寿命问题不容忽视，否则日后的设备维护工作将耗费大量的人力财力成本。智慧交通领域各系统整体尚处于信息分立、各自为战的状态，数据难以相互传递，严重浪费数据资源。智能交通云主要面向交通服务行业，是一种融合了云计算的智能交通管理技术， 充分利用了云计算的海量存储、信息安全、资源统一处理等优势，为交通领域的数据共享和有效管理提供了新的思路。 云计算，是指将大量高速计算机集中在 internet 上构成一个大型虚拟资源池，为远程的上网终端用户

52、提供计算和存储服务的技术，用户只需事先租用“云计算”服务商提供的服务，便能根据需要自由使用云端资源而不需要购买任何独立软硬件。 类似于云服务，智能交通云服务也可分为基础设施即服务（infrastructure as a service，iaas）、平台即服务（platform as a service，paas）、软件即服务（software as aservice，saas）三个层次，其中 iaas 提供的是按需使用的虚拟服务器，paas 即 web 服务，能直接为客户提供可直接用于开发软件应用的 api 或开发平台。作为智慧交通未来的发展方向之一，智能交通云处理平台可以实现海量数据的存储、

53、预处理、计算和分析，能有效缓解数据存储和实时处理的压力，具有发展潜力。 数据处理技术 智慧交通中数据的海量性、多样性、异构性都决定了处理的复杂性，简单到交通设施及来往车辆数据的收集，复杂到交通事件的判定检测，都需要对数据进行实时、准确的处理。智慧交通中常用的数据处理技术有数据融合（data fusion）、数据挖掘（data mining）、数据活化（data vitalization）、数据可视化（data visualization）等，除此以外，还必须做到数据的选择性上传，保证个人隐私数据的安全。 数据融合是一种涉及人工智能、通信、决策论、估计理论等多个领域的综合性数据处理技术，能从数据

54、层、特征层和决策层三个层次上对多源信息进行探测、通信、关联、估计与分析。由于数据融合涉及到的传感器种类过多、信息获取过于频繁，融合之前还需要对数据进行时间和空间预处理，时空对准能避免数据管理的混乱，同时提高数据的一致性和可靠性，从而保证决策的正确性。 智能交通系统的应用已有一段时间，产生的交通信息数据量越来越大，如果只是单纯的存储和分立处理，成本过高且无法发挥其应有价值。数据挖掘技术的引入，能从这些海量的独立数据中发掘出真正有价值的信息，将这些有噪声的、模糊的、无规律的数据处理成为有用的知识。 数据活化是一种新型数据组织与处理技术，简而言之，就是赋予数据生命。数据活化最基本的单位是“活化细胞”

55、，即兼具存储、映射、计算等能力，能随物理世界中数据描述对象的变化而自主演化、随用户行为对自身数据进行适应性重组的功能单元。数据活化的应用将为交通领域带来一场颠覆式的变革。未来的智慧交通将逐渐向以数据为驱动的方向发展， 即采用多种手段对 poi 数据、gps 数据、 客流情况等智能交通数据进行分析，由数据的分析结果来了解城市的交通情况，为居民提供导航、定位、公告、交通引流等服务。3.4.4 知识产权情况1、logo申请产品专利,“地鼠hamster”logo图3-5地鼠logo 2、建立浮动态实时交通数据采集平台3-6全动态实时交通数据采集平台3-7交通流量分析优化道路状况3-8智能卡口-实时告

56、警四、产业化程度4.目前产业化进展(1) 通用地名地址检索服务平台本平台使用的地名地址分词算法、地名地址规范的可视化管理、规则动态配置和负载均衡与收发端模式，构建面向行业应用与面向公众服务的不同检索服务应用场景，实现精确识别与模糊匹配的平衡和地址规范的可扩展和可定制，达到在匹配中最佳化资源使用、最大化吞吐率、最小化响应时间、有效避免过载目的。表4-1平台和功能列表序号系统平台功能模块说明描述1通用地名地址检索服务平台sdk核心服务方便开发者根据具体业务进行服务定制facade应用服务提供对正向解析和逆向解析等接口服务2通用地名地址整合工具集数据导入与导出向整合库导入或导出数据交换格式的数据数据规范化处理对匹配数据源进行规范化处理3通用地名地址管理发布工具集地名地址库管理模块实现立体化的地址数据管理 地名地址发布模块将数据发布到检索数据库中，用于数据检索地名地