【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及交通治理，具体领域为一种交通数据中台的数字化治理与服务系统。
技术介绍
1、数据中台是对既有/新建信息化系统业务与数据的沉淀，是实现数据赋能新业务、新应用的中间、支撑性平台。
2、随着科学技术的发展，人们生活水平的进步，人们对数据中台的应用也更多，以前的数据中台所提出的系统不具有城市级的处理技术，导致在使用时不能便捷的处理数据，同时在应用于交通数据时，其经常需要认为进行处理判断，无法做到完善的自动化处理，导致交通数据系统化处理效果较差。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的不足，本专利技术的目的在于提供一种交通数据中台的数字化治理与服务系统。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种交通数据中台的数字化治理与服务系统，包括数据采集与整合模块、数据存储与管理模块、数据分析与挖掘模块、开发接口与数据共享模块、以及安全与隐私保护模块，
3、所述数据采集与整合模块包括传感器数据采集模组、数据传输模组和数据整合模组，传感器数据采集模组用于采集各类交通检测传感器的实时交通数据，数据传输模组用于将采集到的数据传输到系统内，数据整合模组用于将来自不同传感器数据源的数据进行整合，使用数据集成技术进行数据格式转换和数据合并；
4、所述数据存储与管理模块包括云端存储模组和数据库管理模组，云端存储模组用于对数据转换整合后的交通数据进行云平台存储，数据库管理模组用于对云平台存储的交通数据采用分布式数据库进行索引、备份、恢复和权限管理；
5、所述数据分析与挖掘模块包括大数据分析模组、机器学习模组和数据可视化模组，大数据分析模组用于对云平台存储的交通数据利用分布式计算技术，进行交通数据分析和挖掘，机器学习模组采用分类算法对交通数据进行模式识别、预测和优化分析，数据可视化模组用于将分析结果以可视化形式进行展示；
6、所述开发接口与数据共享模块包括api接口模组和数据标准化与交换模组，api接口模组用于对接云平台存储系统形成数据传输对接接口，数据标准化与交换模组采用json格式对交通数据进行数据转换形成标准化共享数据；
7、所述安全与隐私保护模块包括数据加密传输模组、访问身份认证模组和隐私保护模组，数据加密传输模组采用数据加密技术对云平台存储的数据进行加密存储以及对api接口模组传输的标准化共享数据进行加密，访问身份认证模组引入访问控制机制和身份认证技术，限制对敏感数据的访问权限，确保只有授权用户可以访问，隐私保护模组用于对访问用户进行隐私数据脱敏处理、数据匿名化，确保合规使用和保护用户隐私。
8、在其中一些实施例中，所述传感器数据采集模组为采用现有的传感器数据采集设备，所述数据传输模组为物联网传输网络，通过物联网传输网络对传感器数据采集设备进行数据采集和传输，
9、所述数据整合模组包括数据转换单元和数据合并单元，
10、数据转换单元，其步骤为：
11、①数据格式标准化：首先对不同传感器数据源采集到的交通数据进行格式标准化，确保数据间具有统一格式和字段；
12、②数据清洗与预处理：对标准后的交通数据进行数据清洗，包括缺失值处理、异常值处理、重复数据删除，保证数据质量；
13、③数据转换工具：使用etl数据转换工具，进行数据格式转换，将数据从原始格式转换为目标格式；
14、数据合并单元，其步骤为：
15、①数据匹配与对齐：对不同数据源的数据进行匹配和对齐，确保数据能够在同一时间和空间维度下进行合并；
16、②主键关联：通过主键关联不同数据源的数据，建立数据之间的关联关系，方便后续数据合并；
17、③数据合并算法：采用合适的数据合并算法，基于时间戳的数据合并、空间维度的数据合并，将数据进行整合。
18、在其中一些实施例中，数据转换单元中其数据转换规则为：
19、①数据格式标准化：将不同传感器数据源采集到的数据统一为json格式，包括字段：时间戳、位置信息、车辆id、速度、车辆类型；
20、②数据清洗与预处理：删除缺失值，处理异常值(速度小于0或大于最大车速)、去除重复数据；
21、③数据转换：将原始数据转换为json格式，确保所有数据字段都被正确映射到统一的数据结构；
22、数据合并单元中其数据合并策略为：
23、①数据匹配与对齐：根据时间戳字段将数据进行时间对齐，确保数据可以在同一时间维度下合并；
24、②主键关联：通过车辆id字段进行主键关联，将来自不同传感器的同一辆车的数据关联起来；
25、③数据合并算法：采用基于时间戳和位置信息的数据合并算法，同时考虑车辆id和速度信息，对同一车辆在不同传感器数据源中的数据进行合并，生成完整的车辆行驶轨迹。
26、在其中一些实施例中，所述大数据分析模组，其具体实施方式为：
27、①分布式计算平台：通过搭建集群环境，建立分布式计算平台，利用分布式计算用于对大规模的交通数据进行处理和分析，；
28、②数据并行处理：将交通数据划分为多个数据分片，通过并行处理的方式采用hadoop技术进行数据分析，实现数据的并行计算和分布式存储；
29、③高性能计算技术：采用分布式计算技术，提升数据分析的计算速度和效率。
30、在其中一些实施例中，所述机器学习模组，其具体实施方式为：
31、①数据预处理：对交通数据进行特征选择、特征缩放、数据标准化等预处理操作，以提高机器学习算法的性能和准确度；
32、②监督学习算法：使用监督学习算法，包括决策树、随机森林、支持向量机等，进行交通数据的分类、回归和预测；
33、③无监督学习算法：采用无监督学习算法，包括聚类、关联规则挖掘等，对交通数据进行数据挖掘和模式发现。
34、④深度学习算法：利用深度学习算法，包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等，进行交通数据的图像识别、序列预测等任务。
35、在其中一些实施例中，监督学习算法其具体方式为：使用scikit-learn机器学习库，应用监督学习算法，对交通数据进行分类、回归和预测，包括交通流量预测、交通事故预测等任务；
36、无监督学习算法其具体方式为：采用k-means聚类算法，对交通数据进行聚类分析，发现不同区域的交通模式和行为特征；
37、深度学习算法其具体方式为：使用tensorflow深度学习框架，应用卷积神经网络、循环神经网络算法，对交通数据进行交通场景图像识别、交通流量预测。
38、在其中一些实施例中，所述数据标准化与交换模组包括数据转换单元、数据标准化单元和数据共享单元，
39、数据转换单元，其步骤为：
40、①数据解析：使用json解析库，通过python中的json模块，将原始交通数据解析为json对象；
41、②数据结构本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种交通数据中台的数字化治理与服务系统，其特征在于：包括数据采集与整合模块、数据存储与管理模块、数据分析与挖掘模块、开发接口与数据共享模块、以及安全与隐私保护模块，
2.根据权利要求1所述的一种交通数据中台的数字化治理与服务系统，其特征在于：所述传感器数据采集模组为采用现有的传感器数据采集设备，所述数据传输模组为物联网传输网络，通过物联网传输网络对传感器数据采集设备进行数据采集和传输，
3.根据权利要求2所述的一种交通数据中台的数字化治理与服务系统，其特征在于：数据转换单元中其数据转换规则为：
4.根据权利要求1所述的一种交通数据中台的数字化治理与服务系统，其特征在于：所述大数据分析模组，其具体实施方式为：
5.根据权利要求4所述的一种交通数据中台的数字化治理与服务系统，其特征在于：所述机器学习模组，其具体实施方式为：
6.根据权利要求5所述的一种交通数据中台的数字化治理与服务系统，其特征在于：
7.根据权利要求1所述的一种交通数据中台的数字化治理与服务系统，其特征在于：所述数据标准化与交换模组包括数据转
8.根据权利要求1所述的一种交通数据中台的数字化治理与服务系统，其特征在于：所述数据加密传输模组包括使用RSA非对称加密算法，对交通数据进行加密存储，确保数据在云平台存储时的安全性；使用TLS/SSL协议，对API接口传输的标准化共享数据进行加密，确保数据在传输过程中的安全性。
9.根据权利要求8所述的一种交通数据中台的数字化治理与服务系统，其特征在于：所述访问身份认证模组，其具体实施方式为：
10.根据权利要求9所述的一种交通数据中台的数字化治理与服务系统，其特征在于：所述隐私保护模组，其具体实施方式为：
...【技术特征摘要】
1.一种交通数据中台的数字化治理与服务系统，其特征在于：包括数据采集与整合模块、数据存储与管理模块、数据分析与挖掘模块、开发接口与数据共享模块、以及安全与隐私保护模块，
2.根据权利要求1所述的一种交通数据中台的数字化治理与服务系统，其特征在于：所述传感器数据采集模组为采用现有的传感器数据采集设备，所述数据传输模组为物联网传输网络，通过物联网传输网络对传感器数据采集设备进行数据采集和传输，
3.根据权利要求2所述的一种交通数据中台的数字化治理与服务系统，其特征在于：数据转换单元中其数据转换规则为：
4.根据权利要求1所述的一种交通数据中台的数字化治理与服务系统，其特征在于：所述大数据分析模组，其具体实施方式为：
5.根据权利要求4所述的一种交通数据中台的数字化治理与服务系统，其特征在于：所述机器学习模组，其具体实施方式为：
【专利技术属性】
技术研发人员：何智超，王杰，汪春燕，
申请(专利权)人：浙江综合交通大数据中心有限公司，
类型：发明
国别省市：
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