交通可视化系统实例分析，导航系统如何进行数据挖掘与可视化的

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一、智慧交通大数据有哪些案例?

互联网WebGL三维可视化技术在交通监控管理系统中的应用场景。

如交通体系决策支持系统，通过可视化技术结合大数据分析，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，3D场景案例如下，更多在官网案例中心获取~

交通路段内三维场景浏览

三维设备模型可视化与数据交互

交通路段辅助设施、设备健康管理

内场机房设施设备维护

交通路段突发应急事件演练

二、导航系统如何进行数据挖掘与可视化的

导航系统通过收集、处理和分析大量数据，并利用可视化技术呈现这些信息，从而提供路线规划、交通状况预测等实用功能。

首先，导航系统进行数据挖掘的过程涉及多个步骤。它不断从各种来源收集数据，包括GPS信号、用户移动设备、道路传感器等。这些数据经过清洗和预处理，以消除错误和冗余信息。接着，系统运用复杂的算法和模型分析数据，识别出模式、趋势和关联。例如，通过分析历史交通数据，系统可以预测未来某时段的交通拥堵情况。此外，导航系统还可能利用机器学习和人工智能技术来优化数据分析和预测的准确性。

在可视化方面，导航系统旨在将复杂的数据转化为直观易懂的图形和界面。这通常包括地图显示、交通状况图标（如拥堵、事故等）、路线建议等。用户可以通过这些可视化元素快速了解当前交通状况，并作出相应的决策。例如，系统可能会以不同颜色显示道路拥堵程度，帮助用户选择最快路线。此外，一些高级导航系统还提供实时路况更新和交互式界面，使用户能够更灵活地规划行程。

导航系统的数据挖掘和可视化技术不仅提高了用户出行的效率和安全性，还为城市规划、交通管理等提供了有价值的数据支持。例如，城市规划者可以利用导航系统收集的数据来优化道路布局和交通信号灯设置。

交通可视化——通向智慧城市的必经之路

2017-12-0717:05·中国自动化学会

交通可视化——通向智慧城市的必经之路

朱闽峰陈为郭方舟王飞跃

引言

随着交通系统的快速发展，交通已经成为人类生活中一个重要的组成部分。据统计，城市中大约有40%的人口每天花费1小时在交通上[1]。然而，现代城市中大量的人口以及交通工具产生了许多城市问题，比如交通拥堵、交通事故和空气污染等[2]。

伴随着大数据可视化的热潮，在交通数据中使用可视化可以帮助人们有效地理解移动车辆的行为、发现交通在时空上的模式，从而为交通优化等提供决策信息。当代交通系统每时每刻都会产生大量的数据，比如，出租车上搭载的GPS传感器会记录出租车的行驶轨迹；街道监控摄像头会记录车辆的通过情况。而且，伴随着城市越来越大，汽车越来越多，监控越来越多，交通数据的规模有了爆炸性的增长。在这种情况下，直接对交通数据进行分析的传统方法已经变得越来越困难，而且效率越来越低，数据挖掘、机器学习和可视化等智能化技术的深入和广泛使用已经变得刻不容缓[3-4]。特别地，可视化可以将用户和数据直接相关，支持用户以简单可视的方式与数据进行交互，进而实现用户智慧和机器智慧交融反馈，可以极大地提高分析和决策的效率与准度。

文献[3]首次将交通可视化作为一个独立的研究与应用领域展开工作，认为这一技术是通向未来智慧城市的必由之路。狭义上来说交通可视化就是对交通系统中产生的数据进行编码，通过图片、图表的方式向用户展示交通数据，支持用户交互的分析交通数据，主要包括对象轨迹的可视化、监控数据的可视化以及路网路况的可视化。轨迹的可视化一般是将交通系统中的实体（比如出租车、公交车、行人等等）的轨迹在地图上用线条的方式进行展示；而监控数据的可视化则可以根据监控的类型分为基于监控事件的可视化和监控视频的可视化；至于路网路况的可视化，则一般是通过热力图等技术可视化实时通行状况和拥堵状况等。

广义的交通可视化则可以理解为在交通智能分析系统中可以利用的所有可视化技术的总和。一个智能分析系统一般可以大致的拆分成数据采集、数据预处理、数据查询和数据分析四个部分。除了数据采集外，其他三个部分都有可视化技术的施展空间。比如，在数据预处理过程中，采集到的原始交通数据可能存在包括重复、缺失在内的各种各样的问题，可视数据清洗可以帮助用户对原始交通数据进行去重、补全等操作，提高数据的可用性；在数据查询过程中，通过可视化的查询界面，帮助用户优化查询条件，分析查询结果等等；在数据分析过程中，可视化技术可以与其他数据分析方法相结合，支持用户干预数据分析流程。

1.交通可视化起源

随着交通系统的完善，人们对于出行的需求越来越迫切。为了提升交通系统对于人们的服务质量，交通数据的可视分析扮演了一个重要的角色。数据可视化虽然是刚兴起的学科，但是可视化方法在交通数据的分析过程中存在已久。

地铁出现至今已有百余年历史，目前最早的地铁工程可追溯至1863年的伦敦大都会铁路。为了向公众展示地铁在城市中的分布情况和站点地址，人们使用线条和圆点在城市地图上直观地表示地铁线路。图1是1907年英国伦敦TheEveningNews发布的“伦敦地铁地图（TubeMap）”，其中不同的地铁线路使用能够明显区分的颜色进行编码，站点位置均采用地图上的真实位置。

图11907年英国伦敦TheEveningNews发布的城市地铁地图

来源
:https://en.wikipedia.org/wiki/Tube_map

早期地铁线路图通常将视觉元素直接叠加在真实比例的城市地图上。然而在人们出行时，很多时候并不需要考虑准确的站点地理位置，只需要关注“我从某地出发，乘某条线，能到某个站点”这样的信息，就已足够满足出行需要。因此现代地铁图放弃完全贴合真实比例地图，转而使用比较规整的“示意性”布局方案。我们以目前最新的上海城市地铁示意图为例，其中所有用于表示线路的线条均由水平、垂直线和接近45度的斜线段组成，其站点位置的摆放仅大致表达了站点在城市中所处的方位。这种规整的布局设计能使人更加专注于提取“起始点——终点”信息，而无需费力地跟踪原本错综复杂的曲线线条。然而真实比例的地铁地图并不是完全被抛弃，地铁站经常会在非主要位置摆放真实比例图，提供给需要参考准确地理位置的乘客使用。

制作地铁示意图的工作最开始通常由设计师完成，其站点位置完全由人工安排。不过在站点和线路关系复杂的城市中，如何生成这种规整的地铁示意图着实是一门学问。随着优化算法的引入，很多专门的算法都可以用于生成这些地图，并支持加入各种约束条件（如保持整体形状、减少交叉数目、减少使用斜线等），以生成不同需求下的示意图结果，供设计师和决策者参考。早在一个世纪前，étienne-JulesMarey为了分析火车交通系统的运行状态，设计了一个展示火车时刻的图表。如图3所示，多个时间轴平行分布，每一个时间轴对应一座车站，沿纵向根据车站间地理距离分布。每一条折线连接不同时间轴上的