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电子信息技术

需求背景

大数据(big data,mega data)指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”是以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和/或虚拟化技术。

随着城市的发展，城市建设越来越现代化，城市覆盖面积越来越大，城市的道路也纵横交错越来越复杂。去到一个陌生城市，很久以前的旧方法是通过向当地人询问来找到正确的方向，到达目的地，但是由于地域不同，语言存在差异，“抵拢倒拐”等并不熟悉的方言往往为找到目的地增加了困难，要找准地方也需要花费大量的时间，因而导航应运而生。

目前常用的导航方法是基于最短时间或最短路线在静态路网中进行路线搜索，提供导航路线。但有时沿着导航路线行驶会遇到道路维修封闭、交通管制或交通事故等突发事件，给出行带来极大的不便。最优的行驶路线与实时路况关系密切，获取道路交通信息的传统方法是收听广播，这种方法实时性差、覆盖范围小且不直观。随着相关技术的发展，目前人们可以通过相关软件查询实时路况，从而规划路线。这种方法可以有效规避像出现道路维修封闭、交通管制或交通事故这类问题的道路，但对于道路拥堵问题效果不是很好，因为有时查询时不拥堵，但经过一段时间后可能变得非常拥堵，同样影响了导航效率。

需解决的主要技术难题

如何车流量分析模块分析实时车流量数据，生成全路网实时拥堵状况信息。

如何分析历史车流量数据和导航路径规划模块发送到车流量分析模块的车辆出行计划，生成预测未来拥堵状况信息。

期望实现的主要技术目标

能够根据历史及实时道路车辆数据，为用户规划包括最短行程路径、最短时耗路径、最佳油耗路径和预测拥挤度最低路径的多种出行路径，方便用户根据自身需要进行选择，同时实时进行路线修正，为用户体耿实时最优路径。

处理进度