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随着城市快速发展，交通拥堵、环境污染和交通事故频发等问题日益严重，这已成为各大城市亟需解决的难题。智能交通系统成为了改善城市交通状况的关键所在。尽管中国的大数据产业发展起步较晚，但发展速度非常快。物联网和移动互联网的迅速普及，导致数据生成速度加快、规模增大，迫切需要借助大数据技术进行高效的数据分析处理，从中提取出有价值的信息。

大数据行业的规模与发展

中国的大数据产业虽然起步较晚，但发展迅速。物联网和移动互联网的飞速发展推动了数据量的快速增长，使得大数据分析变得尤为必要。据统计，2014年中国大数据市场规模达到了767亿元，同比增长27.8%。预计到2020年，市场规模将达到8228.81亿元，2015年至2017年的复合增长率高达51.5%。此外，2014年中国大数据应用市场规模为80.54亿元，同比增长3.2%，到2015年增长至110.56亿元，预计到2020年将达到5019.58亿元，2015年至2017年的复合增长率高达87.8%。

大数据在智能交通中的应用

当智能交通系统与大数据技术相结合时，两者之间的协同作用犹如催化剂加速了化学反应。随着城市的发展，交通拥堵、环境污染和交通事故等问题愈发突出，智能交通系统成为了改善这些问题的重要手段。为了有效解决这些问题，及时、准确地获取和处理交通数据至关重要。大数据技术在此过程中发挥了重要作用，它能够帮助构建交通数据处理模型，从而提高城市交通管理的效率。

智能交通需求与大数据的契合

智能交通系统的架构主要包括物理感知层、软件应用平台和分析预测及优化管理应用三个部分。物理感知层负责收集交通数据，软件应用平台则将这些数据进行整合和处理，以支持各种应用系统。分析预测及优化管理应用涵盖了交通规划、交通监控、智能诱导和智能停车等多个方面。通过先进的视频监控、智能识别和信息技术手段，智能交通系统可以提高管理的广度、深度和精确度。整个系统由多个子系统构成，旨在实现提高通行能力、减少交通事故、打击违章行为和提供出行信息服务的目标。

大数据采集与增值应用

在智慧交通建设过程中，会不断产生大量视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS定位信息和RFID识别信息等数据。每天产生的数据量可达PB级别，并呈指数级增长。通过深入挖掘数据价值，可以在智能交通和公安实战等领域推出车辆轨迹、道路流量、案件聚类等大数据模型。基于这些模型，可以开发智能套牌、智能跟车分析、轨迹碰撞、人脸比对和舆情分析等数据增值应用，逐步解决行业的深层次问题。

海量数据计算与检索

利用云计算集群，可以实现对海量数据的分布式高速计算，从而高效地分析和挖掘数据。云计算集群采用M/S架构，Master负责任务分解与调度，Slave则由大量计算服务器组成，负责执行具体计算任务。此外，通过对搜索引擎进行优化定制，可以支持百亿级别的高速查询。通过集群机制，实现搜索服务的高可靠性、高容错性和高扩展性。

海量数据存储与分析

对于海量数据存储，采用HBase分布式存储系统。相比传统的关系型数据库，HBase具有数据格式灵活、高可用、横向扩展能力强和访问高效等特点。它能够无缝集成现有的历史数据，并提供高可靠性和高性能的海量数据存储解决方案。基于高效的云计算能力，大数据分析应用可以实现秒级检索，为交通管理和决策提供强有力的支持。结合深度学习算法，大数据分析能够为交通管理、决策、规划和服务提供更加精准的支持。

通过这些措施，大数据技术不仅提高了交通管理的效率，还为交通规划和主动安全防范提供了重要支持。利用大数据技术结合高清监控视频、卡口数据和线圈微采集波数据等，可以实现路口自适应和信号配时优化，从而提升交通通行能力。通过大数据分析，还可以支持卡口数据和视频监控数据的二次识别，提高车辆信息的准确性，从而实现轨迹分析、落脚点分析和隐匿车辆分析等功能。例如，常州市建设的车辆大数据平台每天自动发现套牌车辆，并通过轨迹分析和落脚点分析，快速找到并处罚套牌车辆。