建立大數據資源儲備，提供大數據管理、分析和服務平臺，提升交通規劃和管理水平、提高交通應急能力、提供精細化和人性化的交通服務，是智慧交通大數據研究與開發的目標。

數據中心建設包括以下內容：數據接入，包括元數據管理、數據定義、數據讀取、數據處理；數據來源包括視頻圖像、外部數據、內部警務數據。

車流量分析，實現對長大下坡路段車流量實時統計分析。交通路段數據是指各種交通網絡的路段、OD、斷面、卡口等交通流數據。公路路段、公路卡口數據，包括公路路段車流量數據、卡口車流量數據。

輪胎著火分析，實現對車輛輪胎著火事故進行視頻識別分析?；谟嬎銠C視覺識別技術，輪胎著火分析旨在識別視頻中的火災或火焰，在其周圍顯示邊界框，并生成火災報警信息。

車輪轂溫度預警，展示各個車輛輪轂實時溫度。當溫度達到預警閥值時，系統自動生成預警提示信息。通常，駕駛人山區高速行車經驗不足，行經連續長下坡路段時控制車速頻繁使用制動，車轂溫度上升。

道路擁堵分析，實現對長大下坡路段道路擁堵狀況進行實時分析。因處置事故發生車輛擁堵時，根據掌握的情報數據得出處置需要的時間以及擁堵長度。

長大下坡路段實現視頻監控紅外球機全覆蓋，對視頻數據進行識別分析。輪胎著火分析，實現對車輛輪胎著火事故進行視頻識別分析。基于計算機視覺識別技術，旨在識別視頻中的火災或火焰。

卡口數據分析，利用路面卡口過車數據及預警信息，發現疲勞駕駛、不按規定車道行駛等重點違法行為，生成預警信息。根據路面卡口車流量通行三級范圍閾值，展示當前車流量狀態、預警信息。

重點人員預警，利用卡口數據，比對重點人員庫信息。若比對成功，則生成預警信息并推送至交警指揮中心大數據平臺。重點人員預警，包括預警列表、預警處置、解除預警、預警反饋。

重點車輛預警，利用卡口數據，比對重點車輛庫信息。若比對成功，則生成預警信息，并推送至交警指揮中心大數據平臺。重點車輛預警，包括預警列表、預警處置、解除預警、預警反饋。