交通出行大数据到底要分析什么？

相数科技表示，交通出行大数据信息包含如：结合城市地理信息数据、车辆信息、停放监测、地理围栏等各类与交通相关的数据信息，经数据挖掘和深度分析，可以为城市规划及管理提供科学、有价值的数据参考。

跟交通信息有关的所有数据整合到一起（比如车辆信息、地图信息、人员信息、违规违章记录信息等等），形成一个数据链，这样的就是交通大数据。

先来做个总结，交通行业的大数据应用场景包括：

• 交通体系智慧运维三维可视化系统。对交通流量进行三维交通流展示。

• 交通体系结构健康检测系统。引入结构检测传感器，通过数据监测、采集、分析形成结构管理动态数据，进而快速定位与查看结构场景。

• 交通体系城市交通管控系统。对路口车辆流量及运行态势的数据分析，实现拥堵路口车辆流向指挥及调度。

• 交通体系决策支持系统。利用三维模型展示当前交通数据分析结果及未来交通态势发展分析模型的预测。

就我所处的物联网3D可视化平台-ThingJS【进入官网】，交通可视化是一个有前景的方向，除了展示场景中的每一个模型细节，更重要的是接入传感器的实时数据，结合数据采集技术，实现交通大数据的交互分析与可视化展示，例如交通隧道辅助设施、设备健康管理。

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为了保证隧道的正常通行状态，隧道内会建造一些辅助运行的设施及设备。如工作井、水泵房、管理中心、线缆管道等，基于WebGL的可视化技术客观展示出来。



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在传统的监控平台中，立体的辅助设施通过分层，在二维平面中分别显示不同层级的平面图，不利于对立体层级的理解，也无法表现出各设施、设备场景与隧道的三维客观关系。

在三维隧道监控中，将工作井、水泵房、管理中心、线缆管道等由平面展示方式转换成立体三维模型，以此显示模型层级之间、与道路之间、与辅助设备之间的位置关系再通过线缆管道的线缆联通，结合数据采集技术，实现辅助设施的全生命周期的情况管理；实现隧道内网络拓扑、电力拓扑状态全方位监控，官方demo查看：

3D 演示 - 三维交通隧道的数据可视化 案例 官网 ThingJS