智慧公安以大數據、云計算、人工智能、物聯網和移動互聯網技術為支撐，以“打、防、管、控”為目的，綜合研判為核心，共享信息數據資源，融合業務功能，構建交通大數據模型，實現公安信息數字化、網絡化和智能化。智慧交通大數據模型，全面感知、綜合分析、整合公安業務資源和社會化信息資源，提供高效的警務管理手段，拓展便民服務空間。

智慧交通是龐大而復雜的系統，交通日益擁堵、交通事故頻發等問題影響城市運行效率，困擾交通管理部門。通過大數據技術，使得交通管理部門能夠利用手機數據、交通卡口等數據獲取人員流向情況、車輛流向情況，根據重大活動、天氣預報、節假日等數據來預測未來的擁堵情況，判斷周邊道路或重要路口交通狀況的重大變化，實時監控道路監控系統中盲點區域的路況和突發事件。通過大數據技術提升交通管理水平和服務質量。

在高速公路上，重型半掛貨車流量較大，在長大下坡路段行駛時極易因剎車系統出現問題導致制動失效而引發追尾事故或車輛輪胎著火。長大下坡路段發生道路交通事故后，因清障救援耗時費力，施救中常因采取交通管制后造成長時間長距離主線車輛擁堵滯留，為人民群眾出行帶來不利影響。部分高速公路全線位于山嶺重丘區，地形地貌復雜，道路線型呈“ S ”彎道、長大縱坡特征。其中部分長大下坡路段為典型的高海拔、低氣溫、小氣候頻發區域，一直是高速交警管理的重中之重。載重車輛在持續幾公里的長下坡路段比平坦路面的危險性要高出很多，交通事故發生的概率也更大。

通過智慧交通大數據模型，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。

智慧交通大數據平臺，包括數據中心、車流量分析、追尾事故分析、輪胎著火分析、車輪轂溫度預警、道路擁堵分析、視頻數據分析、卡口數據分析、重點人員預警、重點車輛預警、系統管理。

重點車輛預警

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。

基于沃達德大數據平臺，通過對海量數據采集、處理、存儲、分析和數據挖掘，根據數據的特性，采用合適的可視化方式，將數據直觀地展現出來，以幫助人們認識數據、理解數據，同時找出包含在海量數據中的規律或者信息，預測未來發展趨勢，進行智能化決策分析，使得數據資產成為核心競爭力。