智慧公安以大数据、云计算、人工智能、物联网和移动互联网技术为支撑，以“打、防、管、控”为目的，综合研判为核心，共享信息数据资源，融合业务功能，构建公安智慧大数据平台，实现公安信息数字化、网络化和智能化。智慧公安大数据平台，全面感知、综合分析、整合公安业务资源和社会化信息资源，提供高效的警务管理手段，拓展便民服务空间。

智慧交通是庞大而复杂的系统，交通日益拥堵、交通事故频发等问题影响城市运行效率，困扰交通管理部门。通过大数据技术，使得交通管理部门能够利用手机数据、交通卡口等数据获取人员流向情况、车辆流向情况，根据重大活动、天气预报、节假日等数据来预测未来的拥堵情况，判断周边道路或重要路口交通状况的重大变化，实时监控道路监控系统中盲点区域的路况和突发事件。通过大数据技术提升交通管理水平和服务质量。

在高速公路上，重型半挂货车流量较大，在长大下坡路段行驶时极易因刹车系统出现问题导致制动失效而引发追尾事故或车辆轮胎着火。长大下坡路段发生道路交通事故后，因清障救援耗时费力，施救中常因采取交通管制后造成长时间长距离主线车辆拥堵滞留，为人民群众出行带来不利影响。部分高速公路全线位于山岭重丘区，地形地貌复杂，道路线型呈“ S ”弯道、长大纵坡特征。其中部分长大下坡路段为典型的高海拔、低气温、小气候频发区域，一直是高速交警管理的重中之重。载重车辆在持续几公里的长下坡路段比平坦路面的危险性要高出很多，交通事故发生的概率也更大。

通过智慧交警高速交通大数据平台，建立大数据资源储备，提供大数据管理、分析和服务平台，提升交通规划和管理水平、提高交通应急能力、提供精细化和人性化的交通服务，是智慧交通大数据研究与开发的目标。

智慧交警高速交通大数据平台，包括数据中心、车流量分析、追尾事故分析、轮胎着火分析、车轮毂温度预警、大数据预测高速堵车、视频数据分析、卡口数据分析、重点人员预警、重点车辆预警、系统管理。

大数据预测高速堵车

大数据预测高速堵车，实现对长大下坡路段道路拥堵状况进行实时分析。因处置事故发生车辆拥堵时，根据掌握的情报数据得出处置需要的时间以及拥堵长度。

交通拥堵现象及产生条件分为两个大类：常发性拥堵和偶发性拥堵。

常发性拥堵主要受道路条件影响，由通行能力较低的固定瓶颈引起，包括上匝道全合流区下游、下匝道分流区上游、路段S形。

偶发性拥堵是由交通事件引起的道路通行能力的临时性降低而引发的拥堵。交通事件包括交通事故和恶劣天气。交通事故造成路段局部车道阻断使得通行能力临时下降而引发拥堵；恶劣天气情况下，道路的行驶条件和驾驶员跟车行为发生变化，导致车速降低、车头间距增加、路网通行能力下降而引发拥堵。

基于沃达德大数据平台，通过对海量数据采集、处理、存储、分析和数据挖掘，根据数据的特性，采用合适的可视化方式，将数据直观地展现出来，以帮助人们认识数据、理解数据，同时找出包含在海量数据中的规律或者信息，预测未来发展趋势，进行智能化决策分析，使得数据资产成为核心竞争力。