交通数据安全

超速违章的情况，从而为交通执法和安全提示提供参考。还可以通过聚类分析将交通流量数据进行分类，划分出交通拥堵区域和畅通区域，以便交通管理部门采取针对性的疏导措施。数据服务层数据共享接口：提供API等接口运营优化对于交通运营企业，如公交公司和地铁公司，交通数据底座可以帮助优化运营调度。通过实时交通流量数据和车辆位置数据，公交公司可以动态调整公交的发车间隔，提高运营效率，减少乘客等待时间。交通安全保障利用交通数据底座中的事故数据、违章数据等，交通管理部门可以分析事故和违章的高发区域、时段和原因，采取针对性的安全措施。例如，在事故高发路段增设交通标志、加强执法力度等，从而降低交通事故的发生率。智能交通应用开发为自动驾驶、智能交通信号控制等新兴智能交通应用提供数据基础。在自动驾驶中，高精度的地图数据和实时交通状况数据是车辆安全行驶的重要保障；智能交通信号控制需要根据交通流量数据实时调整信号灯的时长，以缓解交通拥堵。交通数据底座是交通领域的数据基础设施，它汇聚、整合了来自交通系统各个环节的海量数据。这些数据包括但不限于道路基础设施数据、交通工具运行数据、交通流量数据以及交通管理数据，为交通规划、管理、运营和创新

交通数据治理是针对交通领域产生的各类数据，运用多种技术和方法进行全面管理与优化的过程，旨在提升数据质量、保障数据安全、打破数据孤岛以实现数据共享协同，并挖掘数据价值从而支撑交通决策、规划、运营及服务决策。安全隐私受关注：交通数据含车辆位置、行驶轨迹、车主信息等敏感内容，数据开放共享时，安全和隐私保护面临挑战。治理目标确保数据质量可靠：采取清洗、校验、修复等措施，保证数据准确、完整、一致且及时，为交通规划、管理决策提供坚实基础。维护数据安全隐私：构建安全防护体系，运用加密、访问控制、脱敏等技术，防止数据泄露、篡改与滥用，遵循法规保障隐私。促进数据共享协同：统一标准规范，搭建共享平台，加强部门协作创新等工作，具体如下：治理背景数据量与日俱增：智能交通系统发展，如大量交通监控设备、车载传感器、电子收费系统等，使交通数据海量涌现，且数据来源繁杂、格式多样。数据质量欠佳：因采集设备精度差异、传输干扰、处理不当等，交通数据常存在缺失、错误、重复、不一致等问题，影响其可用性和分析结果准确性。数据孤岛普遍：交通管理部门、运输企业、科研机构等各自为政，数据系统独立，数据流通共享不畅，限制综合利用与协同

。通过高层次产、学、研、用界的交流和思想碰撞，本届峰会将为数据技术的发展提供新思路、新观点和新方向。1场主论坛3场平行论坛4场技术培训1场meetup17场闭门研讨会向星力·交通安全国产化与创新闭门研讨会，将邀请业内大咖，围绕交通安全专网治理、智慧交管、交通安全创新、公安交通智能化、国产化等热门话题，分享前沿技术和创新实践，共探交通安全国产化与创新发展。议程揭秘👇👇👇报名请联系客户经理2024向星力·未来数据技术峰会将于5月30-31日在上海隆重举办。峰会聚焦大模型、人工智能、数据要素、数字化转型等热门领域，将邀请业内知名专家、学者和企业代表，分享新研究成果、技术创新和实践经验

智慧交通大数据平台是一个结合大数据技术和交通管理的综合平台，智慧交通大数据平台将交通领域的各种数据收集、加工、处理分析等一系列工作有机地结合起来，以促进各种交通工具的高效、安全、便捷和环保运营。智慧交通管理和调度的效率和精度。通安全监测：提供交通安全监测和警能力。例如，监控交通事件，例如交通事故、道路施工、街道修建，以及在无人驾驶汽车的出现后提供现实时的路面监控和实时警报服务等。智慧交通大数据平台交通大数据平台包括以下几个部分：交通数据采集与分析：通过各种传感器和设备采集车流、人流、气象、道路状态等各种交通相关数据，并将其实上传至智慧交通大数据平台中心服务器，进行毫秒级的分析和处理。交通数据交互与共享：提供交通数据的交互和共享服务。政府、企业和个人可以通过公共API和数据开放平台获取有关交通的各种数据，以方便他们进行各种决策和商业活动。交通管理决策支持：提供各种数据分析与可视化工具，了解当地的交通状况、交通规划和交通管理政策，并及时地做出有效的决策与改善方案。交通预测能力：基于历史数据和实时数据提供交通预测能力。例如，预测事故率、预测交通拥堵状况、预测天气影响交通等，这有助于提高

、交通管理、交通安全等方面。可以通过交通模型分析交通拥堵的瓶颈，提出相应的改进措施，优化交通系统的运行效。交通模型还可以用于评估交通政策的果，比如建设新的道路或公共交通设施。交通模型还可以用于预测未来交通状况，为交通规划提供决策支持。交通大模型是用于模拟城市交通流量的复杂网络模型。交通大模型可以帮助交通规划者更好地了解交通系统的运行情况，为城市交通治理提供科学依据。交通大模型通常包括个主要部分：路网模型、行车模型和需求模型。路网模型是指城市道路网络的几何和拓扑结构统计模型。通过街道、交叉口和连接路段等元素描述，以及车流量、车速和拥堵等变量的记录，可以对道路网络的特性和性能进行定量分析。路网模型可以反映出交通系统的结构和层级，从而帮助交通规划者更好地了解道路网络的脆弱性和瓶颈。行车模型是指交通大模型中用来描述车辆在道路上行驶的行为的数学模型。通过对车辆速度、加速度、车间距等参数的建模，可以模拟车辆在不同交通状下的运动轨迹。行车模型可以用来研究交通流量对道路拥堵的影响，评估不同交通管理策略的效果，预测未来交通状况等。需求模型是指交通大模型中用来预测和模拟市民出行需求的模型。通过对人口、就业、住宅和服务设施等因素的统计分析

交通数据底座：智慧交通的基石在科技飞速发展的当下，智慧交通已成为现代城市发展的关键支撑，而交通数据底座则是智慧交通得以高效运行的基石。交通数据底座，就如同智慧交通的“大脑”和“心脏”，它整合、存储并分析海量的交通数据，为交通管理、决策制定以及各种智慧交通应用提供了坚实的数据基础和强大的技术支持。从宏观层面来看，交通数据底座对整个交通体系的优化起着至关重要的作用。随着城市化进程的加速，城市交通面临着前所未有的挑战，如交通拥堵、交通事故频发、公共交通效率低下等。交通数据底座通过对交通流量、路况、车辆行驶轨迹等多源数据的实时采集和分析，能够帮助交通管理部门及时了解交通状况，预测交通拥堵趋势，从而制定更加科学合理的交通管理策略，实现交通资源的优化配置。微观层面上，交通数据底座为每一个交通参与者都带来了实实在在的便利。对于普通市民而言，借助交通数据底座提供的实时路况信息，我们可以更加合理地规划出行路线，避开拥堵路段，节省出行时间。在智能公交系统中，通过对车辆位置、客流量等数据的分析，公交公司能够优化公交线路和发车时间，提高公交的准点率和服务质量，让市民的出行更加便捷舒适。对于物流企业来说，交通

的知识，并为交通规划、交通管理、交通安全等提供决策支持。交通知识图谱的构建主要包含以下几个步骤：数据收集：收集与交通领域相关的各类数据，包括但不限于道路信息、交通标志、交通信号、车辆信息、交通事故等。这些数据可以从各类交通数据库、政府公开数据、交通相关论文等渠道获取。数据预处理：对收集到的数据进行清洗、整理和标注，使其可以被图谱系统进行处理和分析。预处理包括数据去重、格式化、数据标准化等工作，在这上下文信息，将文本数据中的交通实和它们之间的关系提取出来，并将其映射到图谱中的节点和边。图谱构建：根据实体和关系的提取结果，构建交通知识图谱的节点和边。节点表示交通领域内的各类实体，如道路、交通设施、车辆、交通规则等；边表示实体之间的关系，如连接、依赖、遵守等。将所有的节点和边组织起来，形成一个大型的知识图谱。图谱存储与查询：将构建好的交通知识图谱存储在数据库中，并为用户提供查询接口。用户可以通过，实现跨领域的知识融合和推理。交通知识图谱的应用潜力巨大。可以应用于智能交通系统、交通规划、交通管理、交通安全等领域。例如在智能交通系统中，交通知识图谱可以为车辆导航、交通路径规划等提供更精准的信息；在

需求管理政策制定提供精准的决策支持。交通安全分析：通过对交通事故数据与道路环境、交通流量、车辆类型等多源数据的综合分析，利用统计分析方法和机器学习模型，识别交通事故的高发路段、时段、潜在危险因素以及事故交通大数据平台是一种综合运用大数据技术，对交通领域各类数据进行采集、存储、处理、分析和应用的系统，旨在提升交通系统的运行效率、优化资源配置、改善服务质量以及支持科学决策。数据采集多源数据接入：从多种交通数据源收集信息，包括但不限于道路监控摄像头、车辆传感器、交通卡口、公交地铁刷卡系统、出租车和网约车平台、手机信令数据、卫星定位数据以及交通管理部门的业务数据库等，涵盖了交通系统的各个方面，如车辆行驶轨迹、道路路况、公共交通客流、交通设施状态等。实时与历史数据结合：既能实时获取交通流数据，反映当前道路的拥堵状况、车辆速度和密度等信息，用于即时的交通疏导和信号控制；又能存储历史交通数据，进行长期趋势分析、交通模式识别以及对交通规划和政策效果的评估。数据存储与管理分布式存储架构：鉴于交通数据量庞大且增长迅速，通常采用分布式文件系统和分布式数据库来存储数据，确保数据的高可用性、可靠性和可扩展性

星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能，为隐私计算提供完整的解决方案，以隐私保护为前提，解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台提供多种开箱即用的工具，方便用户在隐私场景下进行数据处理、分析、特征工程等工作，并快速建立AI模型。加密网络通信模块负责节点间大量多批次加密信息的传输，多种加密安全手段和优异的通信架构，确保平台在大数据量下也能获得卓越的性能。星环科技基于隐私计算的数据流通产品支持多方AI协作，可以提供端到端的数据安全防护、隐私保护与隐私计算技术；提供基于硬件安全防护的可信计算提供卓越的联合建模能力，保障数据可用不可见；提供基于零信任架构和TEE技术，保证企业数据的安全和合规使用的能力。支持隐私查询、隐私求交、匿踪查询、横纵向学习等多种多个参与方的隐私计算场景；内置联邦风控、联邦反欺诈、联邦推荐等通用模板，帮助企业迅速借助数据流通建立个性化业务。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景，为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景，SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水...

高性能是图数据库重要的特点之一。与传统关系型数据库相比，图数据库在处理大规模图数据时，具有更快的读写速度和更强大的查询能力。以下是一些高性能的图数据库TranswarpStellarDB的介绍：TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储；具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。高性能图数据库StellarDB的优势：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的可扩...

TranswarpStellarDB是一款为企业级图应用而打造的分布式图数据库，用于快速查找数据间的关联关系，并提供强大的算法分析能力。StellarDB克服了万亿级关联图数据存储的难题，通过自定义图存储格式和集群化存储，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，在社交网络、金融领域都有巨大应用潜力。TranswarpStellarDB具有以下优势：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持，多模场景灵活切换。深度分析能力：支持10层及以上的...

随着全球数字化进程加速，数据资源的战略价值日益凸显，《“十四五”大数据产业发展规划》中指出：“鼓励开展数据治理相关技术、理论、工具及标准研究，培育数据治理咨询和解决方案服务能力，提升行业数据治理水平。”星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，构建明日数据世界。在数据治理方面，星环科技能够从数据标准管理、数据质量管理、数据模型管理、数据架构管理、元数据管理、主数据管理、数据分级与安全管理等多方面，提供数据治理解决方案，帮助客户更好地实现数字化转型。星环科技数据治理整体解决方案框架包括了战略、机制、能力和平台四块，我们的愿景和目标，是为企业开展体系化数据治理、打造企业核心数据资产和持续赋能企业的业务价值创造。在机制层，可以为客户提供组织架构、管理制度、工作流程和成熟度评估等咨询服务，同时在每一次项目中，都为客户提供丰富的数据治理相关培训。在能力层，为企业的数据标准、数据质量、数据安全、数据生存周期、数据应用以及数据架构提供咨询和实施服务。未来星环科技还将一如既往发挥自身技术优势，赋能企业实现高效的数据治理...

什么是时空数据库？时空数据库（Spacial-temporaldatabase）是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统，它是传统关系型数据库的一个扩展，可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据，例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此，时空数据库可以用于多种应用程序，如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是，它提供了额外的功能和数据类型，例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外，时空数据库还支持空间查询和时空查询，例如常见的缓冲区查询，使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析，并通过插件技术集成其他地理信息数据源。时空数据库典型应用场景时空数据库具有广泛的应用场景，主要涵盖以下几个方面：交通运输领域：时空数据库可以应用于公路、铁路、航空等交通模式的时空分析和智能调度，如交通拥堵预测、路况优化、航班调度等。城市规划和管理：时空数据库可以应用于城市规划、交通规划、城市公共服务等领域，通过分析城市的时空数据，提高城市运营效率和公共服务水平，如...

Sophon是星环科技推出的解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端~边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云~边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。智能制造方面，星环科技联合行业专家和合作伙伴，形成“平台、经验、应用”三轮驱动的服务模式，为化工、钢铁、冶金、设备制造、风电、光伏、发电等多个领域用户，提供包括数字孪生、仪表数据管理、实...

TranswarpDefensor是星环科技自主研发的数据安全管理平台，具备五大核心能力，包括了：敏感数据识别与分类分级，帮助企业全面梳理敏感资产，并绘制分类分级资产地图；提供数据脱敏和水印等能力，让敏感数据可以脱敏后服务业务，并在发生泄露后可以追踪溯源；能识别敏感数据操作并进行监测，能够识别流动中的敏感数据并触发对应的管理策略；大数据平台和数据库的操作审计，避免违规操作带来的数据安全风险；基于GB/T37964-2019《信息安全技术个人信息去标识化指南》《信息安全技术个人信息去标识化效果分级评估规范》实现自动化个人信息识别、去标识化以及去标识化评级，实现企业个人信息资产保护。基于以上五大核心能力，Defensor能够帮助企业了解内部数据敏感信息的资产地图，发现潜在风险，并监控企业重要数据的合规使用；同时，也能对企业敏感数据进行分类分级，通过数据脱敏、水印等方式对数据进行事前事后的保护，防止数据泄露或能够在数据泄露后做到可以溯源追踪。目前Defensor在交通、医疗、金融、高校等多个领域有落地案例。在车联网领域，随着智能化发展，云端产生了大量个人隐私数据，为了避免个人隐私泄露，防止不...

图数据库是一种用于存储和管理图数据的数据库，其数据模型采用图结构，由节点和边组成，并可以存储节点和边的属性，实现复杂关系的存储和查询。图数据库广泛应用于社交媒体、金融、物流、医疗、能源等领域。以下是图数据库主要应用场景：社交媒体：图数据库可以对社交网络中的关系和行为进行建模和分析，帮助社交媒体企业更好地了解用户需求和行为，实现精准定向广告和推荐。金融：图数据库可以帮助金融机构识别和预测欺诈行为、洗钱、风险管理等，从而提高金融业务的安全性和可靠性。物流：图数据库可以管理物流中的运输网络和物流信息，实现物流运输过程的可视化、实时监控和优化。医疗：图数据库可以帮助医疗机构分析医疗记录、患者病史、药品治疗效果等数据，优化医疗服务流程，支持医疗决策和疾病预测。能源：图数据库可以帮助能源企业管理能源产业链上的复杂关系和数据，提高能源效率、降低成本、控制风险。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据库StellarDB，兼容openCy...

企业数字化转型面临跨模型开发复杂、IT架构复杂（运维复杂；运维成本高；跨平台开发成本高；容易形成数据孤岛；数据流转复杂，一致性难以保障；数据存储冗余；计算/存储资源之间存在竞争）等困难，因此需要多模型支撑，引入多模型数据库。星环科技一直致力于国产化数据库的自主研发，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB。作为一款领先的多模型数据库，ArgoDB支持关系型、搜索、文本、对象、图等10种数据模型，能够帮助用户简化系统架构、减少开发运维成本、提升用户体验和数据洞察力，满足更多复杂业务需求。ArgoDB可以替代Hadoop+MPP混合架构。支持标准SQL语法，提供多模分析、实时数据处理、存算解耦、混合负载、数据联邦、异构服务器混合部署等先进技术能力。通过一个ArgoDB数据库，就可以满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、AETP、联邦计算等各种需求。不同于传统方案为不同类型的数据单独部署和使用不同的数据库产品，基于星环科技ArgoDB的多模型统一技术架构，用户可以实现不同模型数据的统一存储管理，并且用户只需用一句SQL就能同时访问这3种存储模型进行联合分析，替代了之前3段代码...

TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储；具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。StellarDB优势：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图...