多源数据融合

指从大量的原始交通数据抽取出有价值的信息，转换成信息的过程。主要对所输入的各种来源、形式、结构的交通数据进行加工整理，其过程包含对感知数据的加工、分类、归并、计算、排序、转换、检索和传播的演变与推导全过程，以支撑基础研究或协助相关部门进行决策。|- 多源数据融合分析：对提取到的不同结构，不同种类的交通数据，利用一系列算法挖掘数据间的关联，分析多种交通数据间的特征与规律以辅助决策。|- 边缘计算：在靠近感知设备或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其计算功能在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足在实时交通状态分析、交通辅助决策、安全与隐私保护等方面的基本需求。|- 数据云计算：通过云网络将巨大的交通数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户，在很短的时间内（几秒钟）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的数据处理服务。

数据辅助决策

对多源交通数据进行分析的基础上，通过对各类交通组织和参与主体所提供准确且清晰的数据信息，支持行为决策，以推进交通基础设施的使用效率，降低相关的资源消耗。