一种交通数据中台的数字化治理与服务系统的制作方法

本发明涉及交通治理，具体领域为一种交通数据中台的数字化治理与服务系统。

背景技术：

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，本发明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，本发明提供如下技术方案：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数据结构定义：定义json数据结构，包括字段名称和数据类型，通过对时间戳字段使用unix时间戳格式表示，位置信息字段使用浮点数表示，车辆id字段使用字符串表示，速度字段使用浮点数表示，车辆类型字段使用字符串表示；

42、③数据转换：遍历原始数据，将每条数据转换为符合定义的json数据结构，并填充相应的字段值；

43、数据标准化单元，其步骤为：

44、①日期和时间格式标准化：将时间戳字段转换为特定日期和时间的格式；

45、②位置信息标准化：对经度和纬度字段进行范围限定，确保其在规定的范围内；

46、③数值字段标准化：对速度字段进行范围限定；

47、数据共享单元，其步骤为：

48、①数据存储与访问：将转换后的json格式数据存储在数据库中；。

49、②数据接口开发：设计和开发数据接口，提供对标准化共享数据的访问和查询功能；

50、③访问权限控制：根据需求设置数据访问权限，确保只有授权的用户或系统能够访问共享数据。

51、在其中一些实施例中，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。

52、在其中一些实施例中，所述访问身份认证模组，其具体实施方式为：

53、①访问控制机制：引入访问控制列表，配置权限规则，限制对敏感数据的访问权限，只有具备相应权限的授权用户或系统才能访问数据；

54、②身份认证技术：使用基于token的身份认证机制，使用jwt技术，验证用户的身份和权限，并生成访问令牌；

55、③多因素认证：引入多因素认证技术，包括使用密码、手机短信验证码、指纹识别等多个因素来验证用户身份，提升身份认证的安全性。

56、在其中一些实施例中，所述隐私保护模组，其具体实施方式为：

57、①隐私数据脱敏处理：对访问用户的隐私数据进行脱敏处理，去除或替换掉敏感信息，确保用户的个人隐私得到保护，使用数据脱敏算法，如泛化、删除、替换等；

58、②数据匿名化：对访问用户的数据进行匿名化处理，使得访问数据无法关联到具体的个人身份，使用数据哈希算法或数据加密算法进行匿名化处理；

59、③合规使用：预设的隐私政策，确保对用户数据的合规使用，并采取措施保护用户隐私，如数据存储在符合法规要求的数据中心。

60、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

61、1、提高数据处理效率：通过使用分布式计算框架，能够高效地处理大规模的交通数据，加快数据的清洗、转换和特征工程过程，提高数据处理效率和准确度。

62、2、支持全面的数据分析：通过采用不同的机器学习和深度学习算法，能够从交通数据中提取有关交通状况、流量、事故等方面的信息和模式，为交通管理和决策提供全面的数据支持。

63、3、提供数据共享和标准化：通过json格式的数据转换和标准化，使得交通数据能够被其他系统和用户方便地共享和使用，促进数据的互操作性和共享价值的挖掘。

64、4、加强数据安全和隐私保护：通过数据加密传输模块、访问身份认证模块和隐私保护模块的技术措施，确保数据在存储、传输和访问过程中的安全性和隐私性，防止数据泄露和未经授权的访问，保护用户的隐私和合规使用。

65、5、增强决策支持和用户满意度：通过对交通数据的全面处理和分析，能够为交通管理和决策提供准确的数据支持，促进决策的科学化和精细化，提升用户对交通服务的满意度。

66、本技术的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本技术的其他特征、目的和优点更加简明易懂，通过本技术的实施例对本技术进行详尽说明和了解。