基于大数据的交通信息可视化分析方法、系统及终端与流程

1.本技术涉及综合数据分析技术领域，尤其是涉及一种基于大数据的交通信息可视化分析方法、系统及终端。


背景技术：

2.城市交通是一个庞大而复杂的系统，是衡量一个现代化城市管理水平的重要标志，交通日益拥堵、交通事故频发等问题影响着城市的运行效率，因此，提高现代化城市交通管理水平，既是城市发展的客观要求，也是提高现代化城市管理水平的必由之路。
3.随着近几年通信网络技术的不断发展，大数据技术得到了飞速的进步，而大数据技术的发展，使得大数据技术日渐得以满足城市交通管理中应用的需求。大数据是指来源多样、类型多样、大而复杂、具有潜在价值，但难以在期望时间内处理和分析的数据集。在应用中，交通大数据就是由城市交通运营管理直接产生的数据、城市交通相关行业或领域的数据，以及来自公众互动提供的交通状况数据构成的数据集。
4.目前，对交通大数据进行分析处理的方法通常为，收集交通相关行业或领域的数据，对不同类型的数据各自建立存储分析的系统，对各自系统中的数据进行处理，然后分析数据，得到结果。
5.针对上述中的相关技术，发明人认为存在有以下缺陷：数据均存储于各自不同的系统中，呈现出信息孤岛的状态，数据分析的过程中，数据相互之间关联性弱，导致数据分析结果质量差。


技术实现要素：

6.为了增强不同来源的数据的关联性，提高数据的分析应用效率，本技术提供一种基于大数据的交通信息可视化分析方法、系统及终端。
7.第一方面，本技术提供的一种基于大数据的交通信息可视化分析方法，采用如下的技术方案：一种基于大数据的交通信息可视化分析方法，所述方法包括以下步骤：获取地理信息数据以及与交通相关的各领域的原始数据；对原始数据进行数据格式转换，获取交通各领域、数据格式相同的初始数据；预先建立数据库，所述数据库中分设有若干个基于地理信息数据的数据图层，所述数据图层与原始数据的来源领域一一对应；对初始数据赋予地理空间属性，基于地理空间属性，将初始数据映射在对应领域的数据图层中，将数据图层叠加，获取综合数据平台；基于综合数据平台，进行交通分析与运营管理。
8.通过采用上述技术方案，收集数据时获取地理信息数据以及与交通相关的各领域的原始数据，扩大了用于参考的数据范围，进而提高了对数据分析的质量；对数据进行格式转换，便于对不同来源、不同格式的数据进行整合，有利于增强数据之间的互通性，便于对
数据进行综合分析，提高了数据分析结果的可靠度；以地理信息为数据整合的基础，降低了数据整合的难度，进而提高了数据整合工作的效率；把若干个数据图层叠加和形成综合数据平台，有助于提升行业管理人员实施数据关联分析和综合研判的效率。
9.可选的，所述方法还包括：在所述数据库中增加时间轴，对各个数据图层中的初始数据赋予时间属性，基于时间属性将各个图层在时间轴上同步。
10.通过采用上述技术方案，在通常地理信息整合数据图层的基础上，通过时间属性使得各个数据图层之间得以通过时间属性进行二次校准，进而使得不同来源的数据得以从时间和空间两个维度得到整合，增强了不同来源的数据融合的稳定性，有助于提升对数据综合分析结果的准确性。
11.可选的，所述方法还包括：对动态变化的初始数据进行统计分析，获取动态初始数据的稳态统计数据；在动态的初始数据对应的数据图层中增设数据子图层，将稳态统计数据存储在数据子图层中。
12.通过采用上述技术方案，对数据呈现为动态变化的数据图层进行深层分析，获取动态数据的稳态统计数据，有助于在对动态数据图层分析时，得以参考动态数据的稳态统计数据，进而有助于提高分析结果的准确性，降低了因数据的动态性导致数据具有偶然性，进而导致分析结果出现误差的可能性；将动态数据图层中分化出的稳态统计数据存储于单独的数据子图层中，在保证稳态统计数据与动态数据关联性的同时，实现了单独存储，提高了数据存储的安全性。
13.可选的，所述对原始数据进行数据格式转换，获取交通各领域、数据格式相同的初始数据之前，还包括：对原始数据进行预处理，所述预处理包括：获取原始数据，对原始数据中包含的信息分类，获取多个特征集；在特征集与交通信息之间进行关联性分析，设置关联性阈值，去除与交通信息关联性低于关联性阈值的特征集。
14.通过采用上述技术方案，对原始数据中的信息分类，去除与应用关联性低的信息，有助于减低数据转换的工作量，便于提高数据转换的效率，同时有助于减小数据存储时对存储空间的占用，在改善存储空间利用率的同时也提高了对数据的检索速度。
15.可选的，所述方法还包括：从数据库中的若干个数据图层中提取共性特征，基于共性特征开发共性管理工具；利用所述共性管理工具，对具有同一共性特征的不同数据图层进行共同管理。
16.通过采用上述技术方案，通过由数据库中提取出的共性特征开发出的共性管理工具，提高了共性管理工具对数据图层的管理范围，进而降低了对数据库管理工具开发和更新的难度，采用少量工具对大多数数据图层进行管理，有助于简化数据库管理的难度，进而提高了数据库管理的效率。
17.可选的，所述方法还包括：获取数据格式转化异常的异常原始数据，获取由人工对异常原始数据的评价分
析；若评价分析结果为异常原始数据无分析价值，则去除异常原始数据；若评价分析结果为异常原始数据具有分析价值，增加独立数据图层，将异常原始数据存储在独立数据图层中。
18.通过采用上述技术方案，对无法进行格式转化的数据进行评价分析，有助于数据的价值进行判断，在去除无用数据的同时，降低了丢失具有分析价值的数据的可能性。第二方面，本技术提供一种基于大数据的交通信息可视化分析系统，采用如下的技术方案：一种基于大数据的交通信息可视化分析系统，其特征在于：所述系统包括：数据搜集模块，用于搜集与交通各领域相关的原始数据、地理信息数据等；数据处理模块，用于对原始数据进行处理，使得原始数据满足进行数据融合的条件；数据库模块，用于整合并分层存储来自不同源头的、经过处理的原始数据；分析应用模块，用于对数据库模块中的数据进行综合分析并基于分析结果实际进行应用。
19.通过采用上述技术方案，收集数据时获取地理信息数据以及与交通相关的各领域的原始数据，扩大了用于参考的数据范围，进而提高了对数据分析的质量；对数据进行格式转换，便于对不同来源、不同格式的数据进行整合，有利于增强数据之间的互通性，便于对数据进行综合分析，提高了数据分析结果的可靠度；以地理信息为数据整合的基础，降低了数据整合的难度，进而提高了数据整合工作的效率；把若干个数据图层叠加和形成综合数据平台，有助于提升行业管理人员实施数据关联分析和综合研判的效率。
20.可选的，所述系统还包括：拓展应用模块，用于利用数据库模块中的数据进行其他领域的二次应用；应用接口模块，用于实现数据库模块与拓展应用模块的连接。
21.通过采用上述技术方案，对数据库中的数据应用进行二次开发，有利于扩大数据库中数据的使用范围，提高了数据库的应用性能。
22.第三方面，本技术提供一种智能终端，采用如下的技术方案：一种智能终端，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行如上述方法的计算机程序。
23.通过采用上述技术方案，智能终端中的处理器可以根据存储器中存储的相关计算机程序，实现上述一种基于大数据的交通信息可视化分析方法，进而对交通相关的不同领域的数据进行整合，增强了数据之间的关联性，进而提高了对数据进行综合分析以及应用的效率。
24.第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，采用如下的技术方案：一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行上述方法的计算机程序。
25.通过采用上述技术方案，能够存储相应的程序，进而对交通相关的不同领域的数据进行整合，增强了数据之间的关联性，进而提高了对数据进行综合分析以及应用的效率。
26.综上所述，本技术包括以下至少一种有益技术效果：
1.收集数据时获取地理信息数据以及与交通相关的各领域的原始数据，扩大了用于参考的数据范围，进而提高了对数据分析的质量；对数据进行格式转换，便于对不同来源、不同格式的数据进行整合，有利于增强数据之间的互通性，便于对数据进行综合分析，提高了数据分析结果的可靠度；以地理信息为数据整合的基础，降低了数据整合的难度，进而提高了数据整合工作的效率；把若干个数据图层叠加和形成综合数据平台，有助于提升行业管理人员实施数据关联分析和综合研判的效率；2.对数据呈现为动态变化的数据图层进行深层分析，获取动态数据的稳态统计数据，有助于在对动态数据图层分析时，得以参考动态数据的稳态统计数据，进而有助于提高分析结果的准确性，降低了因数据的动态性导致数据具有偶然性，进而导致分析结果出现误差的可能性；将动态数据图层中分化出的稳态统计数据存储于单独的数据子图层中，在保证稳态统计数据与动态数据关联性的同时，实现了单独存储，提高了数据存储的安全性；3.通过由数据库中提取出的共性特征开发出的共性管理工具，提高了共性管理工具对数据图层的管理范围，进而降低了对数据库管理工具开发和更新的难度，采用少量工具对大多数数据图层进行管理，有助于简化数据库管理的难度，进而提高了数据库管理的效率。
附图说明
27.图1是本技术实施例中示出的一种基于大数据的交通信息可视化分析方法的流程框图；图2是本技术实施例中示出的一种基于大数据的交通信息可视化分析系统的系统框图。
28.附图标记说明：1、数据搜集模块；2、数据处理模块；3、数据库模块；4、分析应用模块；5、拓展应用模块；6、应用接口模块。
具体实施方式
29.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图1
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2对本技术作进一步详细说明。
30.本技术实施例公开一种基于大数据的交通信息可视化分析方法，所述方法可以应用于如分布式内容获取网络的基于大数据的交通信息可视化分析系统中，执行主体可以是智能终端，并由基于大数据的交通信息可视化分析系统中包括的用于检测交通各领域数据的检测设备辅助实现。
31.参考图1，一种基于大数据的交通信息可视化分析方法，所述方法包括以下步骤：s100、获取地理信息数据以及与交通相关的各领域的原始数据；在实施中，地理信息数据主要包括有城市内以空间信息为基础的地理信息，与交通相关的各领域的原始数据可以主要包括有十大领域，其来源可以为由政务云平台提供的检测数据以及各交通运营单位方提供的交通数据，分别为：公交领域：公交领域内的原始数据主要包括公交运营管理的客流分析数据、线路分析数据、车辆分析数据以及场站分析数据；出租领域：主要包括上下车热点分析、上下车迁徙图、订单分析数据以及车辆聚合
数据等；轨道交通领域：主要包括不同时间尺度上的客流分析数据；公路管理领域：主要包括基础点位分析、超载超时段分析以及站点超载量分析；海事数据领域：主要包括船舶分布数据以及船员统计数据等；航道管理领域：主要包括航道分布数据、航道监控数据等；港口管理领域：主要包括仓储分布数据、仓储管理数据以及仓储利用数据等；运政执法领域：主要包括两客一危车辆分析数据以及电子运单迁移数据等；应急处理领域：主要包括事故分析数据以及应急事件全流程监控数据等；视频监控领域：主要包括全局分析数据以及各领域分析数据等。
32.可选的，在原始交通数据收集的过程中，由于数据来源的多样性，容易导致原始数据中出现重复数据，导致存储空间的无效占用，因此相应的，在步骤s100后做如下处理：原始数据收集完成后，对各领域中包含的原始数据进行预处理，预处理主要包括：提取原始数据中的信息，根据原始数据的内容对原始数据进行分类，将原始数据分类后，获取多个特征集，对每个特征集进行分析，具体为特征集与交通信息之间的关联性分析，对特征集与交通信息之间的关联性进行分级，去除关联性小于预设值的特征集，进而在原始数据中高重复度的数据被删除，提高了存储空间的利用率。
33.s200、对原始数据进行数据格式转换，获取交通各领域、数据格式相同的初始数据；具体的，将各领域数据中的所有数值化的数据，如长度、数量、时间、距离等，以国际标准的数量单位、距离单位、时间单位以及尺寸单位为基础，对与交通相关的各领域的不同来源的数据进行格式转换，将各领域的数据转化为同一单位。
34.可选的，数据转换过程中由于数据种类的多样性，可能会出现数据格式难以转换的情况，因此相应的，在步骤s200后做如下处理：获取原始数据格式转换过程中出现的异常数据，将异常数据发送给管理人员，获取管理人员对异常原始数据的评价分析；若评价分析结果为异常原始数据无分析价值，则去除异常原始数据；若评价分析结果为异常原始数据具有分析价值，增加独立数据图层，将异常原始数据存储在独立数据图层中。
35.s300、预先建立数据库，所述数据库中分设有若干个基于地理信息数据的数据图层，所述数据图层与原始数据的来源领域一一对应；具体的，数据图层设置为与上述与交通相关的领域一一对应，将各领域的数据分别存储到对应的数据图层后，对每个数据图层中的原始数据进行识别，在原始数据具有动态变化地特性的数据图层中，对动态变化的原始数据进行统计分析，获取动态变化的数据的稳态统计数据，举例如下：在公交领域中，公交客流数据为动态变化的，在此步骤中，经统计分析，获取公交日均客流数据，客流数据变化曲线等相对稳定的统计数据。
36.获取稳态统计数据后，统计稳态统计数据的类别数，在数据图层中分化出数量与稳态统计数据类别数相等的数据子图层，将稳态统计数据分别存储到数据子图层中并按预设周期进行更新，其中预设的周期可以由数据自身的属性为准，依据数据变化的频率设计相应的周期，可以为十二小时、一天、一周、十五天或一个月等。
37.s400、对初始数据赋予地理空间属性，基于地理空间属性，将初始数据映射在对应
领域的数据图层中，将数据图层叠加，获取综合数据平台；具体地，获取各领域数据采集或涉及的地理空间信息，将地理空间信息与初始数据绑定，然后按照地理空间信息调整数据图层中初始数据的分布，使得数据图层中的初始数据得以与地理空间信息对应。
38.同时，在数据库中设置时间轴，根据各图层中的时间属性将各个数据图层校准对应。
39.s500、基于综合数据平台，进行交通分析与运营管理；可选的，在对数据进行整合以及相互关联之后，为了增强数据的实用性，相应的，步骤s500后可以做如下处理：从数据库中的若干个数据图层中提取共性特征，基于共性特征开发共性管理工具；利用所述共性管理工具，对具有同一共性特征的不同数据图层进行共同管理，其中，共性管理工具主要包括：图层管理、点数据绘制、线数据绘制、多边形数据绘制、热力图、区域图、工具条以及轨迹回放等进而提高图层管理的便捷性。
40.基于上述方法，本技术实施例还公开一种基于大数据的交通信息可视化分析系统，参考图，包括：数据搜集模块1，用于搜集与交通各领域相关的原始数据、地理信息数据等；数据处理模块2，用于对原始数据进行处理，使得原始数据满足进行数据融合的条件；数据库模块3，用于整合并分层存储来自不同源头的、经过处理的原始数据；分析应用模块4，用于对数据库模块中的数据进行综合分析并基于分析结果实际进行应用；拓展应用模块5，用于利用数据库模块中的数据进行其他领域的二次应用；应用接口模块6，用于实现数据库模块与拓展应用模块的连接。
41.本技术实施例还公开一种智能终端，智能终端包括存储器和处理器，存储器上存储有能够被处理器加载并执行如上述的一种基于大数据的交通信息可视化分析方法的计算机程序。
42.本技术实施例还公开一种计算机可读存储介质，其存储有能够被处理器加载并执行如上述的一种基于大数据的交通信息可视化分析方法的计算机程序，该计算机可读存储介质例如包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read
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only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
43.以上实施例仅用以说明本技术的技术方案，而非对申请的保护范围进行限制。显然，所描述的实施例仅仅是本技术部分实施例，而不是全部实施例。基于这些实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术所要保护的范围。