智能交通大数据分析平台技术方案

公司名称PAGE智能交通大数据分析平台技术方案1.1交通信息采集子系统1.1.1系统概述当前建设大数据中心的数据采集系统无法保障支持任意类型的数据汇集需求，但鉴于当前数据汇集技术逐渐成熟，新的数据采集需求可以灵活的采用不同的技术进行适配。支持公安交警原有生成系统中多类数据库、异构数据源的数据采集。支持结构化、非结构化数据（包括文档、视图）采集，满足定时或实时更新要求。支持实施数据采集与应用系统数据支撑。1.1.2方案设计数据采集系统设计可根据不同的数据源及数据连接方式，灵活的选择数据采集方案，下面列举三种数据采集场景。1.1.2.1静态数据公安内部其他生产系统的数据多以数据库、文件、表格等方式存储在生产系统的存储设备中，这类数据的采集需要支持多种采集策略，包括数据全量更新、定时更新、实时更新等策略。实现方案：第一步，数据接入缓存：内部数据汇集平台建设，基于数据服务总线整体框架，通过公共数据交换平台和请求服务平台，实现将数据源的数据汇聚缓存至数据平台数据缓冲层；通过局方安全边界接入平台实现社会信息数据、交通数据、图片采集数据的接入数据缓存层，当前数据接入的技术相对成熟，可以选择的技术比较全面，例如sqoop、datax、kettle，各有优势，在接入内部数据时可以灵活选择。第二步，数据ETL：内部数据汇集平台数据整合集成在梳理业务流程与信息资源的基础上，建立数据整合的业务逻辑和数据模型，采用可视化ETL工具，进行数据抽取、转换、清洗、加载等基础功能，并可根据业务逻辑新增或变更ETL数据情况过程。第三步，数据存储：数据汇集平台数据整合最终采用物理集中方式进行存储，经过ETL清洗的数据根据实际业务的需求，频繁比对数据存于基于Spark内存数据库的数据存储空间，静态数据存储于基于Hadoop文件系统的Hive或Hbase存储空间。图1.1.2-1：数据中心平台架构1.1.2.2历史数据（以视频数据为例）视频监控数据存储于视频专网，可通过双向网闸公安网进行对接，既要保障大数据平台有实时数据，也要保障实时数据分析平台有数据支撑。方案一：通过分析先有视频系统数据库日志信息，完成视频监控数据监测与同步，结构图如下：图1.1.2-2：数据流程图现有视频系统已将视频及拍照数据进行解析，分为结构化视频数据与图片视频数据，其中结构化数据所占空间小、使用频率高、数据价值密度高，在大数据中心平台建设过程中，可以将视频系统中的结构化数据实时同步至大数据平台，而在需要用到图片或视频数据时通过URL远程调用，这样既可以节省空间，又能最大限度保证系统实用性。数据同步采用ogg日志分析工具，通过实时性检测日志，判别每个字段数据更新情况，并将更新的数据精准的同步至大数据中心库，更新时间间隔<1s在大数据中心库数据采集模块建设中，新建数据转发模块，可通过策略配置方式将从视频系统同步的数据实时转发至其他数据分析系统，以此保证多个系统数据高度同步。1.2.2.3动态数据方案二：新建数据流接入系统，在大数据平台完成数据的实时接收与转发。图1.1.2-3：数据流程图在视频系统外部新建数据流服务系统，包括数据流发送模块，数据流接收模块，数据流转发模块，消息同步服务。数据发送模块将通过解码的数据每1s重新打包成数据包，并通过既定的发送配置，将数据包发送至后端数据接收模块。数据流接收模块将接受数据包进行解码，并将其中数据传入storm实时数据流处理平台，对数据进行进一步加工并存储在大数据中心库中。数据流转发模块将同步接收数据发送模块打包传出的数据包，并根据配置策略将数据流转发至数据分析系统，由数据分析系统进一步处理。消息队列系统（kafka）在各系统中传递数据传输消息，以此保证数据流的运转畅通。1.1.2.4人工数据实现方案：新建数据流接收转发模块，完成流量数据试试接收与转发。在视频监控外部新建数据流服务系统，包括数据流发送模块，数据流接收模块，数据流转发模块，消息同步服务，同上。图1.1.2-4：数据流程图数据发送模块将预处理的流量数据每1s重新打包成数据包，并通过既定的发送配置，将数据包发送至后端数据接收模块。数据流接收模块将接受数据包进行解码，并将其中数据传入storm实时数据流处理平台，对数据进行进一步加工并存储在大数据中心库中。数据流转发模块将同步接收数据发送模块打包传出的数据包，并根据配置策略将数据流转发至数据分析系统，由数据分析系统进一步处理。消息队列系统（kafka）在各系统中传递数据传输消息，以此保证数据流的运转畅通。1.2交通信息融合与处理系统1.2.1系统概述信息融合，是指多传感器的数据在一定准则下加以自动分析、综合以完成所需的决策和评估而进行的信息处理过程。融合是指集成各种信息源、多媒体和多格式信息，生成完整、准确、及时和有效的综合信息。比直接从各信息源得到的信息更简洁、更少冗余、更有用途。交通大数据分析平台集成了城市交通多个信息化系统丰富的数据资源，这些数据来源于不同的检测设备。不同的检测设备获得的交通参数种类不同、准确度也有差异。因而，数据融合给交通运行指数系统中交通信息加工和处理提供了一种很好的方法。把数据融合技术应用于交通运行指数研判过程中，将能充分发挥数据融合技术合理协调多源数据、充分综合有用信息、提高在多变环境中正确决策能力的优势。1.2.2处理流程交通大数据分析平台将融合从浮动车GPS系统、固定检测器、电警和卡口系统接入的数据，输出指数计算参数，确保在时间与空间上对全市路网的最完整覆盖，提高交通运行指数研判的准确性。图1.2.2-1：多源交通信息融合处理流程图1.2.3基础数据管理数据管理层为大数据平台提供全面的数据管理系统建设，使得每个数据进入大数据中心都能安全可控。大数据中心一经建设完成，必然会从各业务系统汇集大量数据，这些数据应该原原本本的汇集到大数据中心，而不应再汇集过程中直接清洗，此举有三大意义：第一：经过数据汇集的基础数据资源库建设可以打破数据的空间隔离。第二：未经清洗的数据虽然价值密度低，但最大程度的保障了数据的“原汁原味”，为后续各类数据分析提供最基础、最全面的数据保障。第三：将数据清洗动作放在大数据中心内部进行，可对数据清洗过程进行全面追踪，避免由于清洗策略不完善导致的数据丢失。基础数据资源库应通过抽取整合公安内部数据、公安外部数据、互联网数据、多媒体数据等实体数据形成。其中，公安内部数据通过抽取警综平台和条线业务系统的数据形成；公安外部数据通过部门间共享服务平台获取的社会单位采集的数据；互联网数据基础资源库主要通过安全接入等系统获取微博、微信等即时通讯数据、网购、物流数据和社交媒体、在线论坛等新媒体数据；多媒体数据基础资源库主要通过公安机关自己采集或安全接入等系统获取互联网公开发布的与公安业务相关的照片、视频、音频等。应根据源数据库的数据结构和存储方式确定数据同步方式，确保基础数据资源库数据与源头数据一致。包含以下功能：1、基础数据资源信息注册（1）基础数据注册管理平台物理汇集、逻辑集中和整合建库的各类数据须实现统一注册管理。基础数据的注册信息包括基本信息、访问密级、业务分类、更新频率、数据关联关系，数据项的引用标准、代码、日期格式、访问密级等。（2）应用系统信息注册与管理实现各应用系统信息的注册与管理。（3）数据库注册与管理实现应用系统数据库信息的注册与管理。（4）表信息注册与管理基于数据库注册信息，实现数据表信息的注册与管理（5）字段信息注册与管理基于数据库注册信息与数据表注册信息，实现数据表中数据项信息的注册与管理。（6）基础信息变更提醒对于物理汇集的应用系统信息，系统定期对源端数据库进行检测，如已在数据资源目录中注册的表、字段信息发生变化，系统将以消息的形式提示系统用户。用户可以根据消息提醒，执行基础数据的同步更新操作。2、基础数据资源编目管理依据公安部信息共享目录要求，对数据资源名称、数据资源摘要、数据资源提供方、数据资源分类、数据资源共享属性、数据资源公开属性、数据资源标识符、元数据标识符、数据项描述等元数据信息进行明确，对已注册的基础数据按照业务、层级等进行编目、发布，形成数据资源目录。根据注册的基础数据信息，实现公安数据资源的定义与编目，包括：（1）公安数据资源定义数据资源包括数据资源名称、数据资源摘要、数据资源提供方、数据资源分类、数据资源共享属性、数据资源公开属性、数据资源标识符等属性。（2）挂接基础数据资源实现数据资源与基础数据信息的关联，包括数据表信息挂接、字段信息挂接。（3）数据资源编目对已注册的数据资源按照来源单位、业务类型、层级等进行编目与组织。原则上，公安内部全部非涉密信息资源均应进行资源编目管理。3、权限管理系统权限管理系统包含用户、角色和审批流程的管理。采用通用配置的方式，可适合任何行业的权限和审批场景。系统通过对角色进行附权，并将角色赋予用户，限制用户对功能模块的操作和使用权限。对于不同部门的拥有不同的审批授权流程，通过设定审批等级和各级审批人的方式，实现审批流程的可自由配置和通用性，权限管理系统技术简单但逻辑繁杂，还需与实际工作相结合才能得到最佳效果。1.2.4数据质量管理基础资源库的数据种类繁杂，数据的格式多种多样，这样的数据质量差，无法为数据分析业务所使用，因此展开数据规范化、数据清洗、数据质量评价等工作，对提高大数据中心的服务能力大有益处。1、数据清洗转换数据清洗转换模块，帮助数据从无序到有序，从低质量到高质量。基于分布式文件系统构建分布式并行计算框架，提高对海量复杂数据的整合分析能力。通过海量数据挖掘分析工具软件，设计计算模型，灵活地配置策略，对海量复杂的信息资源进行数据预处理、数据加工、关联分析等复杂的分析应用，并将产生的分析结果数据，存储于信息资源服务平台，支撑服务于专题库的建设应用。如针对旅馆住宿数据、网吧上网数据、卡口数据等海量信息数据，通过Hadoop的MapReduce计算方法进行复杂的分析应用，从而减少多步计算处理对数据仓库环境产生计算压力。基于服务实战和管理决策，依托海量数据挖掘分析工具软件支撑，探索海量数据的“提纯”处理，有效解决海量数据预处理和应用问题，实现“大数据”与“小数据”的一体化整合应用。2、数据质量监测数据质量监测指对大数据中心所包含的各类数据进行质量评价，使得各部分数据的质量能够一目了然，本身并不包含过多的数据处理功能。（1）基于数据元的质量监测规则配置根据数据资源目录中数据项的数据元信息，对应用系统中的数据进行质量监测规则配置。基础质量监测规则包括对数据项命名规范、值域规范与描述规范等。对于已经完成数据元描述的数据项，不需要单独进行配置即可生成基础质量监测规则。同时，支持多种监测规则的复合运算，实现复杂的数据质量监测规则。（2）数据质量抽样通过与数据采集管理系统中同步工具的集成，完成数据的抽样处理。抽样方式包括：全量、增量与基于特定条件的抽样等。（3）数据质量监控根据数据质量监测规则，生成数据质量监测任务，计算数据的质量状况，并对数据质量监测任务进行监控、调度与管理。（4）数据质量报告将数据质量监测结果，根据预置的模板生成监测报告，并推送给制定用户。（5）检测结果分析按照数据资源类型、数据资源来源单位，数据资源质量变化情况等维度，对数据质量检测结果信息进行统计分析。（6）数据勘误与纠错民警可以对错误数据进行勘误标记，并备注以情况说明，待业务部门完成错误数据的更新后，综合资源库对数据进行更新，并取消勘误标记和备注信息。1.3交通运行指数实时监测子系统1.1.1系统概述交通运行指数是一种反映道路交通拥堵严重程度的相对性数字化指标。通过整合多源数据，建立数学模型，计算得到路网中各路段的运行车速并生成交通状态，再按各道路的拥堵权重，将市区所有道路的拥堵状况综合集成为一个“交通运行指数”，以简洁、直观的数字化描述全路网交通运行状况。交通运行指数子平台主要是通过集成多源的实时采集交通数据，经多源信息融合处理，获得分区域、分时段的交通运行指数，掌握实时的交通态势，实现交通运行情况的定量化分析、评价、预警，为交通管理决策和公众出行提供服务。交通运行指数子平台包括交通信息处理与分析系统和交通指数分析系统。1.1.2指数模型县交通运行指数体系采用UGCDS指标体系构建面向路网、区域、通道/走廊或路径等多空间尺度和实时、时段、全天、全周、全月、全年等多时间尺度相组合的道路交通运行指数模型，形成能够较完整描述多时空道路对象的交通运行指数模型体系。从指标本身的物理含义上看，指标体系中的灵魂和基础是指标项，基于各指标项的进一步处理与变形，会进一步生成面向不同应用的新指标项。而从参数到指标、再从指标到指标会形成一个指标的“进化”过程，这也是UGCDS指标体系形成的基本思想。UGCDS指标体系5级树结构：系、维、类、组、项。系(System,S)：体系或系统的简称，包含多种需求目标、涵盖多种功能的指标集合，系由若干个正交的维构成；维(Dimension,D)：维度的简称，系下一级，包含多类应用目标、涵盖多种功能的指标集合，维由若干个具有属性关联的类构成；类(Class,C)：类别的简称，维下一级，包含某一类应用目标、涵盖多种功能的指标集合，类由若干个具有属性关联的组构成；如决策类、管理类、服务类、技术类等；组(Group,G)：类下一级，包含若干功能相近的指标项；项(Unit,U)：指标项目实体，层次结构底层，由指定模型、公式、调研方法获得具体指标。图1.1.2-1UGCDS指标体系下图为基于UGCDS指标体系构建的县多时空维度交通运行指数模型体系，以服务对象维、时空对象维说明了指标体系各成员所包含的内容与位置。本体系的优势为：多时空维度交通运行指数模型体系：按照不同时空维度提供指数模型实例化。底层的Unit指标项主要包括：道路交通运行指数、道路交通拥堵率、拥堵里程比例、拥堵持续时间、高峰拥堵持续时间、常发拥堵路段数等。图1.1.2-1县多时空维度交通运行指数模型体系1、空间维度层次从空间维度对交通运行指数进行层次划分，即：宏观层次（路网）：整体路网信息量化提供与指标分析，用于政府决策和长期趋势对比，为路网规划、管理布局提供指标参考。中观层次（区域）：按照地理区位、行政区划、用地性质、事件（或活动）影响范围进行划分的区域，具有较为相近的区位特征或交通特征。微观层次（通道）：面向某种具体应用目标的若干发布段组合，一般用于交通管理分析应用或出行路径信息服务应用。2、时间维度层次从时间维度对交通运行指数进行数据颗粒度划分，即：（1）按时间粒度实时交通运行指数：以交通区域为对象，提供最小5min时间间隔的指数信息，用于实时发布。关联指标包括区域流量、平均行程车速、延误等。时段（小时）交通运行指数：在5min时间间隔的基础上，构建30min、1小时交通运行指数，为管理应用提供趋势分析与统计分析工具。关联指标项包括拥堵时长、拥堵时间比例、拥堵强度等。日交通运行指数：以全天数据的整体结果为对象，构建全天交通运行指数，用于不同天之间交通特征对比分析。关联指标项包括拥堵日期、工作日拥堵系数等。进一步可构建周交通运行指数、月交通运行指数、年交通运行指数等，并关联生成配套的指标项。（2）按时间性质早高峰（工作日）交通运行指数：以分析市区道路交通上班早高峰拥堵为目标，构建面向工作日早高峰时段7:00~9:30的交通运行指数，并开展趋势对比。关联指标项包括高峰拥堵系数、小时拥堵系数等。晚高峰（工作日）交通运行指数：含义同早高峰交通运行指数，时间段为16:00~18:30。指标项同早高峰。节假日交通运行指数：如清明节、中秋、十一、春节等容易诱发交通出行特征改变的分时段交通运行指数与单日交通运行指数。（3）按时间趋势包括历史交通运行指数、实时交通运行指数等。1.1.3指数分析系统1.1.1.1计算方法1、道路交通运行指数道路交通运行指数（TPI）:是综合反映道路网交通拥堵运行状况的标准化定量指标。根据《城市道路交通运行指数系统建设要求》，交通运行指数取值为0-10，分为五级，其中0-2表示路网处于“畅通”状态，2-4表示路网“基本畅通”，4-6表示路网“轻度拥堵”，6-8表示路网“中度拥堵”，8-10表示路网“严重拥堵”，每一级别一般以不同颜色表示。表1.1.1.11道路交通运行指数划分表道路交通运行指数(TPI)0≤TPI＜22≤TPI＜44≤TPI＜66≤TPI＜88≤TPI≤10拥堵等级畅通基本畅通轻度拥堵中度拥堵严重拥堵路段交通运行指数(TPIL)路段交通运行指数的计算方法是基于路段平均行程车速和该路段畅通时行程车速之间的关系，计算得到，计算公式为：TPIL=（1-V/Vf）×10（1）式中：TPIL——路段交通运行指数V——路段平均行程车速，实时获取Vf——自由流车速。在城市道路网络中，由于受限道路几何形态、交通管制等因素制约，往往不能达到自由流车速。视实际情况，可以采用道路设计速度或者路段限制车速等值替代。路网（区域）交通运行指数(TPIR)由多条关联路段构成的道路网络（区域），包括但不限于城市整体路网、快速路网络、地面道路网络、行政区域、交通热点区域、关键通道与路径等。路网（区域）交通运行指数通过各路段基本指数，按照以下步骤计算：按照GB50220《城市道路交通规划设计规范》划分的道路等级，以5分钟为统计间隔，计算道路网中各路段的平均行程车速；分别按照快速路、主干路、次干路和支路各等级不同的车速，根据式（1）计算路段交通运行指数；以VKT比例作为权重，对各等级道路各路段的交通运行指数进行加权，根据式（2）计算确定路网（区域）交通运行指数。计算公式为：（2）式中：TPIR——路网（区域）交通运行指数TPIli——路段i的交通运行指数VKTi——路段i的加权因子，等于路段i所处道路等级的VKT比例L——路网（区域）所包括的路段数指数取值闭区间[0，0]，模型输出小于0的取0，大于10的取10，数据输出精度保留1位小数，如5.8。2、道路交通拥堵率道路交通拥堵率指特定时段内道路网处于中度拥堵和严重拥堵等级的道路交通运行指数之和，与该时段内所有道路交通运行指数之和的比值，综合反映特定时段内的交通拥堵程度，值越大拥堵越严重。道路交通拥堵率指标可以按照下面公式进行计算：(3)式中：TCR——道路交通拥堵率(%)——特定时段内第j个统计间隔的道路交通运行指数，——特定时段内第k个统计间隔的道路交通运行指数，N=特定时段长度/统计间隔长度，统计间隔长度为5分钟。3、拥堵里程比例拥堵里程比例是指道路网中各等级道路分别处于中度拥堵、严重拥堵等级的路段里程比例，从空间角度反映道路网交通拥堵的的影响范围。拥堵里程比例可以按照下面步骤进行计算：按照GB50220划分的道路等级，以5分钟为统计间隔，计算道路网中各路段的交通运行指数；分别统计快速路、主干路、次干路和支路中处于各拥堵运行等级的路段里程比例。4、拥堵持续时间拥堵持续时间是指道路网中分别处于中度拥堵、严重拥堵等级的持续时间，从时间角度反映道路网交通拥堵的影响范围。5、高峰拥堵持续时间高峰拥堵持续时间是指早高峰、晚高峰等高峰时段，道路网中处于拥堵（TPI>6）以上的持续时间，反应高峰时段车流密集路段的拥堵严重程度。6、常发拥堵路段数常发拥堵路段数是指道路网中以一定频率出现严重拥堵的路段的数量（条）。分为周常发拥堵路段、月常发拥堵路段和年常发拥堵路段。常发拥堵路段的空间与方向分布反映交通拥堵发生的聚集性、潮汐性。日常发拥堵路段：指当日1h（含）以上处于严重拥堵的路段。周常发拥堵路段：指一周5个工作日内，大于或等于4天为日常发拥堵路段的路段。月常发拥堵路段：指一月4周内，至少3周为周常发拥堵路段的路段。1.1.1.2评估和校准运行指数计算结果应能反映市民总体感受，应能符合政府有关部门使用需要。因此系统初步建成以后，必须试运行一段时间，并组织充分的调查验证，观察其应用效果，修正部分计算方法和参数，使其具备充分的适用性。1.1.4运行指数展示通过GIS地图和表格实时展示发布不同空间粒度的交通运行指数，包括路网级、区域级、道路级和路段级四个层级的交通运行指数。1、路网级实时交通运行指数（宏观层次）全路网交通运行指标：包括路网实时交通运行指数、拥堵等级、地面主次干道平均速度、快速路平均速度、拥堵里程比例等；全路网实时运行指数时变曲线：与上周同期对比，可横向对比全路网交通运行指数的发展变化情况。图1.1.4-1：全路网实时运行指数时变曲线示意图2、区域级实时交通运行指数（中观层次）分区域交通运行指数：展示不同行政区域或重点区域内的交通运行指数和拥堵等级；分区域拥堵状况图：用五种以上颜色通过GIS地图发布不同区域的拥堵状况；图1.1.4-2：区域交通运行指数时变曲线示意图3、道路级实时交通运行指数（微观层次）主要道路交通运行指数：展示不同主要交通要道的运行指数，如市区快速路主线通道、地面道路主干道等。主要道路行程车速：展示主要道路的当前速度、涨跌情况、上小时均速、上周均速等；图1.1.4-3道路实时运行指数时变曲线示意图4、路段级实时交通运行指数（微观层次）路段实时拥堵状况图：用五种以上颜色通过GIS地图发布全路网所有快速路和主次干道的路段拥堵程度（包括行程车速）。图1.1.4-4路段实时运行指数时变曲线示意图1.4交通信息研判分析子系统1.4.1系统概述交通数据分析系统提供交通数据的统计分析功能，统计分析交通量数据，总结路网交通运行规律，为交通需求分析、交通现状评估与趋势预测、交通组织管理方案优化、路网规划和建设提供依据。交通数据分析系统包括但不限于以下的具体功能：交通数据统计分析模块：包含道路路段统计分析、道路节点统计分析、区域交通需求分析、道路交通设施统计分析等。交通数据展示模块：按照报表数据参数的要求，将统计结果以表格、曲线、图表、GIS地图的方式等展示。GIS自定义统计对象：用户可以通过GIS用户界面自定义路段、路径、区域等统计对象，并针对所定义的对象进行统计分析，以方便用户分析道路的某一特定范围内的交通状况。统计数据管理模块：建立专用的统计数据库，主要存放各类源历史数据、用于统计分析的基础数据和衍生历史数据。根据统计分析的需要对原始交通数据进行汇总、关联，定时生成统计数据，提高统计分析的效率。1.4.2系统架构交通数据分析系统主要由B/S用户界面、数据分析Web应用、报表管理服务、GIS统计服务、数据库管理等组成。见下图所示。1、数据分析Web应用用户所有的操作需要通过用户终端界面来调用。数据分析Web应用获得用户的请求，调用报表管理服务和GIS服务，以报表、图形显示等形式将用户请求的结果呈现在用户面前。2、报表管理服务报表管理服务由报表设计、数据分析和报表生成等模块组成。3、GIS统计服务GIS统计服务由GIS统计图层管理、数据展示服务等模块组成。GIS统计图层管理模块提供下列功能：可在GIS地图上将一组连续的自然路段按序构成一用于统计分析的路段。创建路段的目的为方便用户分析道路的某一特定范围内的交通数据。可在GIS地图上创建路径（route）、区域，主要用于旅行时间分析和区域性交通分析。创建路径时需要考虑该路径是否是合理的行车路线。对创建的路段、路径、区域进行分组管理。分组是为了将具有某些相同特性的对象划为一组，在统计分析中一并处理。可根据不同的组别设置不同的显示属性（例如路段宽度），根据不同的数据范围设置不同的颜色，使显示的数据更加容易区分。数据展示服务模块负责按照报表数据参数的要求，将统计结果展示在GIS地图上，并将展示内容以文件的方式返回给Web应用。4、数据库管理交通数据分析子系统需具有专用的数据库，主要存放各类源历史数据、用于统计分析的基础数据和衍生历史数据。从各外场系统传递到集成管理系统的数据，如从检测器、地磁感应器、红绿灯信号控制器、流动车辆GPS信号接收器、电子警察、停车场管理系统等传来的数据，须经过分类、整合、格式规范，存放到数据库中，以让用户实时存取、在线分析。数据库管理是所有模块中最重要的基础模块，存储大量的基础数据和源历史数据。另外，数据库管理的功能还包括一些后台批处理任务（BatchJobs）。这些后台任务负责对源数据进行再加工，符合报表生成所需的衍生数据，以加快报表的生成速度。1.4.3系统功能1、交通数据分析系统包括以下的统计和分析功能：（1）交通基础网络信息的统计（2）交通出行需求的统计和分析2、路段统计与分析（1）主干路路段断面流量（2）快速路路段断面流量（3）设施统计与分析3、快速路进/出口匝道最大流量排名节点统计与分析平面交叉口车流量互通立交车流量平面交叉口车流量分流统计互通立交车流量分流统计区域统计与分析进入某一自定义的区域的交通量路网总体统计与分析中心区机动车数量中心区车辆出行比例统4、交通运行状态的评价、统计和分析路段统计与分析研判路段行程车速、拥堵时长研判路段异常拥堵判定设施统计与分析快速路平均行程车速、拥堵指数、拥堵里程比例1.4.1.1交通基础网路信息统计1.功能描述本功能实现对交通基础网络信息的统计。统计的内容包括：快速路、主干路、次干路、支路的长度、面积、平均宽度道路网总长度（分别统计快速路、主干路、次干路、支路的长度，并进行加和运算）快速路、主干路、次干路、支路占道路网长度的比例道路网密度（道路网长度与区域面积之比，km/m2）道路网总面积（m2）人均道路面积（m2/人）2.输入条件:无1.结果展示以表格和饼图相结合的方式在单页面上展示（比例信息通过饼图展示）。4.实现方式各等级道路长度计算：基于GIS自然路段图层分别计算各个等级的道路的长度。各等级道路面积计算：计算该道路等级下所有自然路段的面积，然后加和。路段面积通过路段长度乘以路段宽度得到。各等级道路平均宽度计算：将该等级道路总面积除以总长度得到。路网总长度计算：将各等级道路的总长度进行加和得到。路网总面积计算：将各等级道路的总面积进行加和得到。其它静态数据（地理、人口等）：预先保存在数据库表中。1.4.1.2主干路路段断面流量统计1.功能描述本功能实现对主干路路段断面流量的统计。路段的选择包括自然路段和统计路段（一条统计路段由若干条连续的自然路段组成）。统计的内容包括：某一断面的实时流量展示统计某一断面的周-天流量变化统计某一断面的月-周流量变化统计某一断面的年-月流量变化2.输入条件a.选择某一路段b.选择某一特定的周（统计周-天流量变化），月份（统计月-周流量变化），或年份（统计年-月流量变化）。1.结果展示实时流量展示24小时实时柱状图（分10，30，60分钟刻度）前5个工作日相同时间刻度该路段的平均流量柱状图前20个工作日相同时间刻度该路段的平均流量柱状图过去4周相同工作日相同时间刻度该路段的平均流量柱状图统计周-天流量变化周-天流量变化柱状图（比对全天的总流量）统计月-周流量变化月-周流量变化柱状图（比对全周的总流量）统计年-月流量变化年-月流量变化柱状图（比对全月的总流量）4.实现方式自然路段的流量采集：自然路段流量数据的来源如下：统计路段的流量采集：一条统计路段的断面流量由该统计路段上某一自然路段的断面流量代表。因此需预先建立匹配表，将每一统计路段与代表该统计路段断面流量的自然路段建立关联。该代表性的自然路段需布设有线圈或电子警察设备点位，该点位采集的流量数据代表该自然路段及该统计路段的断面流量。1.4.1.3快速路路段断面流量统计本功能实现对快速路断面流量的统计。与“主干路路段断面流量统计”相同。1.4.1.4快速路进/出口匝道最大流量排名统计1.功能描述本功能根据进入或离开快速路的车流量，对进口或出口匝道进行排名。2.输入条件选择“统计进口匝道”或“统计出口匝道”统计的日期范围（开始日期和结束日期），可快捷选择某一月份。统计的时间范围（可选择统计早高峰，晚高峰，或其它时段）是否包括：（1）星期一~五（2）星期六（3）星期日（4）公共假日1.结果展示通过饼图展示排名前三的进/出口匝道流量在总进/出口流量中的比例。4.实现方式需预先建立匹配表，将每一快速路进/出口匝道与代表该进/出口匝道流量的布设有固定检测设备点位的自然路段（或发布段）建立关联。1.4.1.5平面交叉口车流量统计1.功能描述本功能实现对平面交叉口车流量的统计。交叉口车流量为从各方向进入该交叉口的所有路段流量之和。在统计结果生成后，可转到“平面交叉口分车道流量统计”查、看在相同输入条件下的车流量分流统计。2.输入条件 平面交叉口名称（在选择了某一交叉口后，展示该交叉口的图片） 统计的日期范围（开始日期和结束日期），可快捷选择某一月份。 统计的时间范围（可选择统计早高峰，晚高峰，或其它时段） 是否包括：（1）星期一~五（2）星期六（3）星期日（4）公共假日1.结果展示统计结果以表格结合曲线图的方式展示。曲线图（以时间为水平轴，刻度为10分钟）展示统计日期范围内的各个10分钟区间的进入交叉口的车辆数。表格除了展示各10分钟区间的进入交叉口的车辆总数外，还需展示各个路段的车辆数。另外，还需对每一小时统计车辆总数，以及对整个时间范围统计车辆总数。4.实现方式路口流量数据是根据数据库保存的路段流量数据而得出。1.4.1.7互通立交车流量统计1.功能描述本功能实现对互通立交车流量的统计。互通立交车流量为从各方向进入该立交的所有路段流量之和。2.输入条件 互通立交名称（在选择了某一互通立交后，展示该互通立交的图片） 统计的日期范围（开始日期和结束日期），可快捷选择某一月份 统计的时间范围（可选择统计早高峰，晚高峰，或其它时段） 是否包括：（1）星期一~五（2）星期六（3）星期日（4）公共假日1.结果展示同“平面交叉口车流量统计”。4.实现方式同“平面交叉口车流量统计”。1.4.1.8平面交叉口分车道流量统计1.功能描述本功能统计某平面交叉口的各个方向入口的路段分车道流量。2.输入条件 平面交叉口名称（在选择了某一交叉口后，展示该交叉口的图片） 统计的日期范围（开始日期和结束日期），可快捷选择某一月份。 统计的时间范围（可选择统计早高峰，晚高峰，或其它时段） 是否包括：（1）星期一~五（2）星期六（3）星期日（4）公共假日1.结果展示展示指定日期范围内，在指定时间范围内的从各个方向进入交叉口的各个车道车辆数的平均值。日期：YYY-MM-D-YY-MM-DD时间：H：MM–HH：交叉口称：<叉口称>进入该口的路1名称道路1总辆数车道1车道1车数车道2车道2车数。。。进入该口的路2名称道路2总辆数车道1车道1车数车道2车道2车数。。。。。。。。。。。。。4.实现方式平面交叉口的车道流量数据来自电子警察系统的路口车道流量数据。1.4.1.9进入某一自定义区域的流量统计1.功能描述本功能实现进入某一自定义区域的车流量的统计。统计的内容包括： 实时流量展示 统计进入该区域车辆的天-时流量变化 统计进入该区域车辆的年-月流量变化2.输入条件实时流量展示:无统计天-时流量变化:选择某一日期统计年-月流量变化:选择某一年份1.结果展示实时流量展示24小时实时柱状图（分10，30，60分钟刻度）统计天-时流量变化天-时流量变化柱状图（比对某一天内各小时时段的流量）统计年-月流量变化年-月流量变化柱状图（比对全月的总流量）4.实现方式需预先建立所有进入该自定义区域的自然路段的列表。进入该区域内的总流量为这些路段流量之和。1.4.1.10中心区机动车数量估计1.功能描述本功能实现对中心区的机动车数量的估计。通过对采集到的进和出车辆号牌的比对，长期可以达到对中心区车辆数的近似估计。2.输入条件统计某一月内的机动车数量选择某一月份1.结果展示统计结果以曲线图的方式展示。曲线图展示统计日期范围内的每一天的车辆数估计值。4.实现方式分别采集进车辆和出车辆的机动车号牌。在采集到某一进的车辆号牌后，将它加入到机动车车辆号牌列表内，在采集到某一出园的车辆号牌后，将它从机动车车辆号牌列表删除。长期后可得到较为稳定的车辆总数（近似但小于实际的中心区车辆数）。1.4.1.11中心城区车辆出行比例统计1.功能描述本功能统计某一特定日期范围内的车辆出行比例。2.输入条件统计某一月内的车辆出行比例选择某一月份1.结果展示统计结果以表格和饼图结合的方式展示。其中饼图包括各类车辆的占比图，以及车辆与省内异地和省外车辆的占比图（取决于号牌识别）。4.实现方式利用号牌识别，对各主要道路的所有车辆在通过检测设备时进行记录，并对号牌种类进行分类统计。1.4.1.12路段行程车速、拥堵时长统计1.功能描述本功能实现对路段（包括主干路路段和快速路路段）行程车速及拥堵时长的统计。这里的路段是统计路段，由若干条连续的自然路段组成。行程车速计算以过车记录为依据，计算车辆在外场设备点位之间的行程时间，除上该两点之间的距离，从而得到车辆在两点之间的行程车速。交通分析者关心的是沿着某一条道路上某两个节点（节点是交叉口，或互通立交桥）之间的行程车速，因此需要为每一条这样的路段（由若干条相连的自然路段组成）寻找两个外场设备点位，以这两个外场设备点位之间的行程车速来近似地代表该路段的行程车速。本功能统计的内容包括：某一路段的实时行程车速统计某一路段的某一日期范围内的24小时平均行程车速变化统计某一路段的周-天行程车速及拥堵时长变化统计某一路段的月-周行程车速及拥堵时长变化统计某一路段的年-月行程车速及拥堵时长变化2.输入条件选择某一统计路段选择某日、某周、或某月（统计某一路段的某一日期范围内的24小时平均行程车速变化），周（统计周-天行程车速及拥堵时长变化），月份（统计月-周行程车速及拥堵时长变化），或年份（统计年-月行程车速及拥堵时长变化）。1.结果展示实时行程车速展示24小时实时行程车速曲线图（分5，10，30，60分钟刻度）前5个工作日（或节假日）相同时间刻度该路段的平均行程车速曲线图前20个工作日（或节假日）相同时间刻度该路段的平均行程车速曲线图过去4周相同工作日（或节假日）相同时间刻度该路段的平均行程车速曲线图统计某一日期范围内的24小时平均行程车速变化24小时平均行程车速曲线图（统计某一特定日期范围内，如某日，某周，某月内各10分钟时段的平均行程车速）统计周-天行程车速及拥堵时长变化周-天行程车速变化曲线图（比对各天的早、晚高峰平均车速，以及拥堵时长）统计月-周行程车速及拥堵时长变化月-周行程车速变化曲线图（比对各周的早、晚高峰平均车速，以及拥堵时长）统计年-月行程车速及拥堵时长变化年-月行程车速变化曲线图（比对各月的早、晚高峰平均车速，以及拥堵时长）4.实现方式对于实时行程车速展示：从统计路段行程时间计算模块得到各统计路段的实时行程车速，并进行展示。对于历史行程车速统计：从统计路段历史交通流数据表中得到给定日期范围内的各统计路段的行程车速，并进行统计。1.4.1.13路段异常拥堵检测1.功能描述本功能实现对路段（包括主干路路段和快速路路段）异常拥堵的检测。这里的路段是统计路段，由若干条连续的自然路段组成。2.输入条件无1.结果展示通过GIS地图展示当前所检测到的所有异常拥堵的统计路段。4.实现方式对每一统计路段设定该路段在以小时为区间的基准行程车速，并对工作日（周一至周五）、节假日（包括周六和周日）分别设定。基准行程车速为该统计路段在过去20个工作日（或节假日）相同小时区间内的平均行程车速。检测方法如下：第1步：若当前行程车速低于某一阈值（阈值1，主干路缺省为3公里/小时，快速路缺省为10公里/小时）