注意：該項目只展示部分功能

1 開發(fā)環(huán)境

發(fā)語言：python
采用技術(shù)：Spark、Hadoop、Django、Vue、Echarts等技術(shù)框架
數(shù)據(jù)庫：MySQL
開發(fā)環(huán)境：PyCharm

2 系統(tǒng)設(shè)計

當前城市化進程加速與機動車保有量激增導致交通擁堵、事故頻發(fā)、停車困難及環(huán)境污染等問題日益嚴峻，傳統(tǒng)交通管理方式難以應(yīng)對海量、多源、異構(gòu)的交通數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)。依托大數(shù)據(jù)、Spark分布式計算與Hadoop存儲架構(gòu)，結(jié)合Python數(shù)據(jù)處理能力與Vue+Echarts前端技術(shù)棧，構(gòu)建智能交通可視化分析系統(tǒng)成為破解上述難題的關(guān)鍵路徑，實現(xiàn)對交通態(tài)勢的實時感知、深度挖掘與科學研判。

本系統(tǒng)通過整合多維度交通數(shù)據(jù)資源，運用大數(shù)據(jù)技術(shù)揭示交通流量、事故、能耗等要素的內(nèi)在關(guān)聯(lián)與演變規(guī)律，為交通管理部門提供精準決策支持，助力優(yōu)化信號配時、疏解擁堵節(jié)點、降低事故風險；同時為公眾出行提供數(shù)據(jù)服務(wù)，引導綠色出行方式，減少碳排放，推動城市交通管理向智能化、精細化、可持續(xù)化轉(zhuǎn)型，提升城市運行效率與居民出行體驗。

本系統(tǒng)旨在構(gòu)建覆蓋“采集—存儲—計算—分析—可視化”全流程的智能交通大數(shù)據(jù)平臺，重點突破分布式環(huán)境下交通數(shù)據(jù)的實時處理與多維度關(guān)聯(lián)分析技術(shù)。研究內(nèi)容圍繞交通安全、流量、停車、能耗四大核心領(lǐng)域展開，通過Spark實現(xiàn)TB級數(shù)據(jù)的高效聚合與挖掘，利用Echarts完成動態(tài)交互式大屏呈現(xiàn)，最終形成可支撐城市管理決策的交通知識圖譜。

交通安全分析模塊：聚焦事故高發(fā)時段、天氣條件、信號燈狀態(tài)及車速區(qū)間的分布特征，量化風險因素，識別高危場景。
交通流量分析模塊：監(jiān)測不同時段、天氣、工作日/周末的車流量與車速變化，解析擁堵成因與事故關(guān)聯(lián)機制。
停車共享分析模塊：追蹤停車位可用性時序波動，分析共享出行需求模式及其與交通狀況的相互影響。
綠色出行分析模塊：評估速度、天氣、時段對車輛能耗與碳排放的影響，量化綠色出行潛力。
系統(tǒng)管理模塊：提供用戶登錄、個人信息維護與權(quán)限管理功能，保障系統(tǒng)安全運行。

3 系統(tǒng)展示

3.1 大屏頁面

ScreenShot_2026-01-16_194830_141.png

ScreenShot_2026-01-16_194851_291.png

3.2 分析頁面

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ScreenShot_2026-01-16_194753_840.png

ScreenShot_2026-01-16_194803_722.png

ScreenShot_2026-01-16_194811_345.png

ScreenShot_2026-01-16_194927_369.png

3.3 基礎(chǔ)頁面

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5 部分功能代碼

"""
交通安全分析模塊 - Spark核心處理代碼
功能：分析事故高發(fā)時段、天氣、速度區(qū)間等多維度事故特征
技術(shù)：PySpark + MySQL
"""

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *
import pymysql

def accident_safety_analysis():
    # 初始化SparkSession，配置連接Hadoop和MySQL
    spark = SparkSession.builder \
        .appName("TrafficSafetyAnalysis") \
        .config("spark.hadoop.fs.defaultFS", "hdfs://localhost:9000") \
        .config("spark.jars", "/path/to/mysql-connector-java.jar") \
        .getOrCreate()
    
    # 定義交通事故數(shù)據(jù)Schema
    accident_schema = StructType([
        StructField("accident_id", StringType(), True),
        StructField("accident_time", TimestampType(), True),
        StructField("weather", StringType(), True),
        StructField("signal_status", StringType(), True),
        StructField("speed_range", StringType(), True),
        StructField("location_id", StringType(), True),
        StructField("is_congestion", IntegerType(), True)
    ])
    
    # 從HDFS讀取交通事故原始數(shù)據(jù)
    accident_df = spark.read.csv(
        "hdfs://localhost:9000/traffic_data/accidents/",
        schema=accident_schema,
        header=True
    )
    
    # 分析1：事故高發(fā)時段分布（按小時統(tǒng)計）
    hourly_accident = accident_df.groupBy(
        hour("accident_time").alias("hour")
    ).agg(
        count("*").alias("accident_count"),
        (count("*") * 100.0 / accident_df.count()).alias("accident_rate")
    ).orderBy("hour")
    
    # 分析2：事故高發(fā)天氣分析
    weather_accident = accident_df.groupBy("weather").agg(
        count("*").alias("accident_count"),
        (count("*") * 100.0 / accident_df.count()).alias("accident_rate")
    ).orderBy(desc("accident_count"))
    
    # 分析3：不同速度區(qū)間事故分布
    speed_accident = accident_df.groupBy("speed_range").agg(
        count("*").alias("accident_count")
    ).orderBy("speed_range")
    
    # 分析4：信號燈狀態(tài)與事故關(guān)聯(lián)
    signal_accident = accident_df.groupBy("signal_status").agg(
        count("*").alias("accident_count"),
        avg(when(col("is_congestion") == 1, 1).otherwise(0)).alias("congestion_rate")
    )
    
    # 將結(jié)果寫入MySQL供前端ECharts調(diào)用
    def write_to_mysql(df, table_name):
        df.write.format("jdbc") \
            .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/traffic_db") \
            .option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver") \
            .option("dbtable", table_name) \
            .option("user", "root") \
            .option("password", "password") \
            .mode("overwrite") \
            .save()
    
    write_to_mysql(hourly_accident, "accident_hourly_stats")
    write_to_mysql(weather_accident, "accident_weather_stats")
    write_to_mysql(speed_accident, "accident_speed_stats")
    write_to_mysql(signal_accident, "accident_signal_stats")
    
    spark.stop()

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希望和大家多多交流