一、平台背景
      随着城市化进程不断加快，交通机动车化进程也在迅速发展。据公安部交通管理局统计，截止2015年底，全国机动车保有量达2.79亿辆，其中汽车1.72亿辆。机动车化进程加速使得人们的出行越来越便利，但也引发了交通拥堵这一严重的问题。传统的缓解交通拥堵问题的方法，一种是加强道路基础设施建设，但是城市供给受到资源条件的严格限制等原因，道路交通设施供给的增长空间已经不大，且重建或扩张道路成本较高。二是限制出行需求，包括收取拥堵费、车牌错峰限行、限牌等。虽然这些方法以行政手段限制了车辆的出行，一定程度上缓解了交通压力，但管理成本上升且易引起民众的不满。因此如何利用现有的道路基础设施资源，实时掌握城市道路运行状态，提高道路系统的使用效率，同时了解城市道路长期的交通运行规律及拥堵痛点，采取有效的交通措施，缓解交通拥堵，成为交通管理部门密切关注的问题。
针对以上存在的交通拥堵问题，远眺大数据治堵综合平台建设以落实交通治堵重点工作为指导，加大科技治堵力度；深化交通大数据的综合应用，为治堵管理、决策和评价提供服务。具体建设目标包括：针对常发拥堵点，分析拥堵原因，提出改进措施，向治堵平台提供实时动态数据；深化智能化公共交通调度系统，完善行车和停车诱导系统；建立交通拥堵预报及反应机制，形成拥堵事后评价体系；以公众服务为导向，推进城市交通数据逐步开放，多种方式为公众提供出行信息服务。
      二、总体架构
      远眺大数据治堵综合平台利用大数据技术，将采集的多源异类海量交通传感数据和交通业务数据进行大数据处理和分析，实现客观、准确、实时的堵点定位、堵因分析、治堵措施建议及评估、拥堵预报和公众服务，其平台架构图如图1所示，由数据层、处理层和应用层三大部分组成。

（1）数据层
数据层主要采集部署在道路上的各类传感器，包括GPS、微波、卡口、线圈、流量检测仪等的传感数据和各业务部门的业务数据，将其接入处理层，为交通业务各环节提供数据支撑。
（2）处理层
处理层由大数据中心组成，主要分为交通大数据资源中心和交通大数据分析中心两大部分。
交通大数据资源中心
传统的交通传感数据和交通业务数据经采集后并没有进行集中管理，无法通过数据间的融合和综合挖掘发挥数据的深度价值。本平台拟构建交通大数据资源中心，对采集到的结构化和非结构化交通传感数据和业务数据进行交换、清洗、整合、存储、检索、资源管理等一系列数据处理过程，最终在交通大数据资源中心进行统一管理，为后续的深度分析担当基础。
交通大数据分析中心
在交通大数据分析中心对存储在资源中心的数据进行多维度、多层次、多模型分析处理，分析中心主要由算法模型、分析工具、可视化工具和开发套件四个模块组成。其中，算法模型涵盖远眺科技特有的交通行业专业算法，包括多源交通数据融合、时空关联数据挖掘、交通流数据多维统计和深度学习、基于规则集的智能推荐等。多源数据融合能提高我们分析判断的准确性；时空关联数据挖掘主要完成对数据的预测和补全；多维数据统计和学习从时间、空间不同维度不同形态对交通数据进行统计和深度学习；基于规则集的智能推荐从历史数据中获得规则，数据集越大能提炼的规则越准确；数据优化的交通流建模通过不断的数据获取实时优化、调整交通流模型，使模型实时反映交通流变化情况。
（2）应用层
上述交通大数据处理分析结果可有效应用于构建大数据治堵综合平台。在本平台中，数据业务应用主要在以下五部分实现：堵点定位→堵因分析→治堵措施建议及评估→拥堵预报→公众服务。
     三、大数据治堵综合平台建设
     远眺大数据治堵综合平台主要包含堵点定位、堵因分析、治堵措施建议及评估、拥堵预报、公众服务五大功能模块及相应的应用系统。
（1）堵点定位系统
建设交通拥堵态势评估系统，从路段、交叉口、区域不同维度，对交通状态、拥堵时长、拥堵指数、拥堵里程比例不同指标进行城市交通拥堵态势评估，在此基础上挖掘城市常发拥堵路段和常发拥堵区域，并对交叉口进行服务水平分析，准确定位堵点，其系统界面如图2所示。
（2）堵因分析系统
建设拥堵分析辅助决策系统，基于路网拓扑结构、历史和实时车流分析、交通拥堵指数分析等大数据处理和分析技术，从数据上展现拥堵成因，结合专家服务，深度挖掘拥堵潜在内因，生成交通拥堵报告，为拥堵治理提供数据支撑，辅助决策，其系统界面如图3所示。
在堵因分析过程中，采用交通OD分析、流量分析、拥堵时空聚合分析和专家服务等手段，从数据层面展现拥堵成因。以信号灯为例，构建信号灯辅助决策系统，对交叉口服务水平进行实时评估和监测，并挖掘交叉口配时不合理信号灯，有利于采取针对性的治堵措施。

同时，专家服务中专家组成员将结合数据分析结果，对当地情况进行实地调研、论证，提出了结合城市本地化的拥堵成因和措施建议，最终生成城市交通拥堵报告，如图5所示。
（3）治堵措施建议及评估
基于以上统计分析和专家建议，本平台拟针对不同拥堵类型和拥堵成因，提出针对性的治堵措施，并对提出的治堵措施在仿真评估系统中进行仿真模拟，协助判断措施精准性，并基于仿真结果提出优化的治堵措施。
如：针对交叉口信号灯配时不合理的情况，本平台构建信号灯配时优化系统，以软件+服务形式，对交叉口信号灯已有配时方案进行评估，基于大数据分析形成优化的配时方案。并基于车辆过车轨迹形成城市关键路径，从点到线辅助信号灯配时优化。

（4）拥堵预报系统
交通拥堵经常受特殊时间、天气、特殊事件等不同因素影响，因此本平台基于不同的影响因素预报其对交通带来的影响，协助交通管理部门提前做好治堵措施，避免因交通拥堵造成的混乱及损失，分为交通拥堵预报系统、重大事件预报系统和交通流量预警系统，如图7所示。
交通流量预警系统可对路段、交叉口交通流量进行实时监测，对流量异常路段、交叉口进行预警，协助管理员了解道路交通流量发展趋势，及时制定合理缓解措施。
（5）公众服务系统
    1. 交通诱导系统
建设智慧交通诱导系统，采用大数据分析算法和模型对多源异类海量交通传感数据进行分析处理，为交通管理部门及交通出行者提供专业、全面、精准的实时路况，并在诱导屏进行发布，实现行车诱导；通过采集停车位信息，提供停车位三级诱导，实现停车诱导功能。
    2. 公众服务APP
    公众服务APP主要为用户提供路况查询、路线规划、公交查询、公共自行车查询、出租车查询等多种功能，APP界面示意图如图9所示。