章 绪论
节 城市交通面临的问题与挑战
第二节 城市交通问题的解决思路
第三节 交通大数据的角色及其应用
第四节 交通大数据应用面临的挑战与发展方向
本章参考文献
第二章 基础理论
节 大数据驱动的数学建模思路
第二节 模式识别
第三节 数据挖掘
第四节 系统仿真
第五节 大规模优化
本章参考文献
第三章 云计算技术及其应用
节 概述
第二节 云计算
第三节 边缘计算
第四节 大数据处理
第五节 分布式存储
第六节 5G技术
第七节 可视化技术
本章参考文献
第四章 交通大数据分析处理方法
节 移动定位数据
第二节 公交出行数据
第三节 固定检测器数据
第四节 浮动车系统数据特点及应用
第五节 道路交通事故数据
第六节 环境及气象数据
第七节 交通卡口数据
第八节 社交媒体数据在交通领域的应用
本章参考文献
第五章 交通大数据应用领域
节 交通大数据应用概述
第二节 交通大数据平台：北京市交通运行检测调度中心案例解析
第三节 道路交通运行监测及辅助决策平台
第四节 居民出行行为检测与信息服务系统
第五节 “互联网+交通”
第六节 智能网联
本章参考文献
第六章 视频信息采集技术及其应用
节 概述
第二节 视频大数据生成与采集
第三节 视频大数据检测分析基础
第四节 交通中的视频检测分析应用
第五节 应用实践
本章参考文献
第七章 车路协同与自动驾驶
节 车路协同系统概述
第二节 当前车路协同发展状况
第三节 通信与网络技术
第四节 自动驾驶概述
第五节 自动驾驶研究进展
第六节 车路协同和自动驾驶的关系
本章参考文献
第八章 新技术开发应用现状与发展展望
本章参考文献

在大数据时代，交通领域的大数据技术发展迅速，给交通管理工作带来的新挑战，也对交通管理工作提出新要求。本书系统地介绍了大数据的概念和特征，在阐述大数据基础理论和云计算技术及其应用的基础上，介绍了交通大数据的分析处理方法、视频信息采集技术、车路协同与自动驾驶技术及应用，很后分析新技术开发应用现状并展望发展前景。本书可供交通领域的学生和研究人员使用，也可供相关主管部门的管理者参考。