近年来，国内各大中型城市均已开始或酝酿与交通大数据相关的项目建设，如公交都市、城市交通数据中心、智慧交通、交通运行协调指挥中心等，大量项目的上马对大数据技术的需求量也不断加大，行业对于大数据技术的普及推广始于2011年，经过两年的发展，大数据技术已在智能交通领域深入人心。基于大数据技术的应用和相关业务的开展，未来几年内，活化数据的广泛应用将是国内交通大数据的发展热点。
大数据之于智能交通意义重大
智能交通建设和运营的过程中，从视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS定位信息、RFID识别信息等每天产生的数据量可以达到PB级别，并且是指数级的增长。虽然绝大部分数据是“沉睡的数据”，但按照相关规定，需要对数据进行有期限或无期限的保存，这无疑给用户在存储成本上带来压力，而通过监控摄像机前端智能技术和大数据分析技术的应用，很好地解决了行业用户的此类问题，给用户带来经济效益，同时也可以将工作人员从纷繁复杂的监控画面中解放出来。
大数据之于智能交通的意义，可以解决跨越行政区域的限制，实现数据信息的共享，在信息集成优势和组合效率上，有助于建立综合性立体的交通信息体系;另外在车辆安全、交通资源配置以及利用大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平都有极大的帮助。
中国已有上百个地区提出建设智慧城市，以上海、天津、重庆、无锡、深圳、沈阳、武汉、成都等主要都市为代表，着重于智慧交通、电子政务等行业。
大数据在智能交通行业的应用
智能行为分析，助力违法监测
在传统的道路监控中，闯红灯、超速、逆行、不按导向行驶抓拍等车等功能已经被人们所熟知，如今结合图像智能分析算法能够更加精确地识别车牌颜色、车身颜色、车型、车标、车辆子品牌等属性，并且能实现不系安全带、接打电话行为检测、遮阳板检测等众多智能行为分析检测，以更好的规范驾驶员行为习惯，遏制事故与违法源头，同时也为交警实现非现场执法提供了强有力的技术保障。此外，在交通应用中，人脸卡口功能所发挥的作用也日益凸显，它通过分析抓拍图中的人脸部分，比对黑名单库或进行嫌疑人人脸检索，助力公安捕获违法犯罪分子，实现城市道路畅通与公共安全有序发展。
智能路况分析，提高道路效率
随着互联网技术的普及和完善，将先进的信息技术、通讯技术、传感技术、控制技术以及计算机技术等有效地集成运用于公路监控体系，极大提高了监控、管理、服务效率。各功能系统产生快速、大量、多样的数据，经过高效的数据查询、分析处理功能，也就是面向"大数据"的分析处理技术，可实时准确获取公路交通信息，为交通管理和交通信息服务提供数据支持。如应用传感技术，获取道路结冰、雨雪、大雾、事故、施工等信息，建立交通信息发布及服务系统，为出行者提供准确的出行信息，以便出行者确定最佳的出行时间、交通路径及交通方式。并可把服务信息通过运营商网络发布到出行者移动终端上，可向司机提供天气、路面状况、事故易发地等信息，并可推荐行驶路线。
智能研判分析，提供决策依据
当下，涉车涉驾的刑事案件越来越多，智能交通的大量的卡口和电警系统在事后通过车牌查找车辆轨迹行踪发挥了重要的作用。然而，传统的方式对于海量的视频数据，图片数据，过车数据依然停留在事后被动“查”“看”阶段，缺少事前预警预知，事中快速响应，事后深度分析的应用手段。交通数据智能研判系统，通过无缝对接城市卡口系统，运用云计算、车辆特征二次识别、大数据挖掘等技术，对部分交通行为或事件多维度碰撞预警和特征的深度二次分析，如：首次进程，高危地区，遮挡面部等层层过滤式的嫌疑车辆挖掘技术，预测枪击等犯罪行为可能在何时、何地、哪些人之间发生。满足“事前预警、事中打击、事后侦查”的不同场景需求，为公安的治安、指挥中心、刑侦、图侦、情报、交警等不同业务部门提供决策依据。
智能拥堵分析，助力城市交通规划
随着城市汽车保有量的不断上升，城市拥堵问题日益严峻。通过大数据建设道路交通指数，得知拥堵路段，拥堵时间，拥堵空间，通过数据分析掌握现状，也找出了规律，进行预测，为城市道路、轨道交通、公交系统的建设提供依据。
