为了缓解交通拥挤和阻塞，我国部分大中城市引进了国外先进的区域交通控制系统，这些系统通过检测线圈实时采集动态的交通流数据(流量、平均车速、道路占有率等)，对这些数据加以分析用于信号灯的实时合理调配，同时传送并存储在交通控制中心的数据库中。但是这些积累的海量交通时空数据并未得到有效的组织和利用，其中潜在的交通流量规律并未发现，造成了数据资源的浪费。数据挖掘提供了一个从海量数据库中发现知识、规律和信息的有效技术。作为数据挖掘的主要方法之一，数据可视化不仅支持多维数据的可视化，而且提供了多种同时进行数据分析的图形方法，反映信息模式、数据的关联或趋势，帮助决策者直观地观察和分析数据，实现人与数据之间直接的信息传递，从而利用已有的经验和知识发现隐含在数据中的规律。
研究内容
数据可视化技术是运用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换为图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术，它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机辅助设计、计算机视觉以及人机交互技术等多个领域。数据可视化技术拓宽了传统的图表功能，使用户对数据的剖析更清楚。数据可视化也是数据挖掘的重要方法之一，数据挖掘过程中的知识发现离不开数据可视化技术的支持，并可以控制数据分析过程。通过数据可视化技术，主要为交通流量数据提供了两个方面的应用:一是为用户提供多种流量规律分析和认知工具，如饼图和颜色分级图等;二是可视化用于优化、更新数据库本身，并强化数据的深层应用，如数据异常检测、知识发现和数据挖掘等。
四、 总体研究思路
本系统将采用C/S(客户端/服务器)结构，主要可分为以下几个模块来进行设计：界面设计模块、功能模块、地图模块、图表显示模块、数据库模块
界面设计模块：在保证基本功能的基础上，还要美观大方，图标、按钮等使用上都要符合大众化。主要难点在于如何合理的去协调使用RCP的各个组件。
功能模块：难点功能如下
1.在地图上用不同颜色显示道路拥堵状态，可以根据时间和路段来选择：红（拥堵）、橙（缓行）、绿（畅通）；
2.在地图上显示车辆的GPS数据，时间可以选择（车牌号、经度、纬度、时间、速度、方位角）；
3.统计性分析（时间与平均速度、路段与平均速度）
4.相关性分析（路段与路段之间、相同或者不同时间段之间）
地图模块：难点在于本地地图的显示以及道路的显示，还有通过分析数据给道路路段显示不同颜色的图层，因为是使用geotools，在地图显示上可能不太美观，但会尽力选择好的方法使地图美化。
图表显示模块：将通过柱状图、折线图等多种方式显示时间与路段的交通信息，难点在与分析数据的算法研究。
数据库模块：主要难点在于对数据的读取和保存的算法设计上。
五、 预期研究成果
实现城市交通流量分析可视化应用系统
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