分享一个基于数据可视化的交通感知与车辆检测协同系统（源码、调试、LW、开题、PPT）

计算机源码社2024-08-12 16:10

💕💕作者：计算机源码社

💕💕个人简介：本人 八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！

💕💕学习资料、程序开发、技术解答、文档报告

💕💕如需要源码，可以扫取文章下方二维码联系咨询

💕💕Java项目
💕💕微信小程序项目
💕💕Android项目
💕💕Python项目
💕💕PHP项目
💕💕ASP.NET项目
💕💕Node.js项目
💕💕选题推荐

项目实战|基于可视化大屏的交通感知与车辆检测协同系统源码

文章目录

1、选题背景

  随着城市化进程的不断加快，交通管理面临着日益复杂的挑战，传统的交通监控和管理手段已经难以满足现代城市交通的需求。交通感知与车辆检测技术的发展为智慧交通管理提供了新的解决方案，但如何将这些海量数据高效整合并进行可视化分析，成为提升交通管理效率的关键。基于此背景，开发一套基于数据可视化的交通感知与车辆检测协同系统，利用Springboot、Echarts、Vue和MySQL等技术，通过实时数据采集和可视化展示，帮助交通管理部门全面掌握交通动态，优化交通资源配置，提升城市交通管理水平，减少交通拥堵和事故的发生，为市民提供更加安全、便捷的出行体验。

2、研究目的和意义

  开发目的

基于数据可视化的交通感知与车辆检测协同系统旨在通过先进的技术手段，提升城市交通管理的智能化水平。该系统利用Springboot构建后端服务，通过Vue提供用户友好的前端界面，结合Echarts实现数据的动态可视化展示，并利用MySQL进行数据存储与管理。系统开发的主要目的是整合各种交通感知数据，实时监控车辆和行人动态，及时记录和处理违章行为，提供全面的交通信息分析与决策支持，帮助交通管理部门提高管理效率和决策的科学性。同时，用户也能通过系统了解实时交通状况，优化出行选择，减少交通拥堵，提高出行安全和效率。

  开发意义

开发基于数据可视化的交通感知与车辆检测协同系统具有重要的现实意义和社会价值。首先，该系统通过数据可视化技术，将复杂的交通数据以直观的图表形式呈现，使交通管理者能够快速理解和分析交通动态，从而做出更加精准的管理决策。其次，系统的实施将显著提高交通管理的智能化水平，减少人工监控的负担，降低交通事故率和违章行为，提升城市交通安全性。最后，系统为市民提供了实时的交通信息服务，优化其出行路径和方式，减少出行时间和成本，提升出行体验，进而促进智慧城市的发展。通过该系统的开发和应用，将推动交通管理向数据驱动和智能化方向发展，具有深远的社会效益和经济效益。

3、系统功能设计

检测设备管理：管理员可以添加、删除和更新检测设备的信息，确保设备数据的准确性。

检测车辆管理：管理员可以管理检测到的车辆信息，包括车牌号、车辆类型等。

违章记录管理：管理员可以查看和处理车辆的违章记录，统计违章数据。

非车辆管理：管理员可以管理非机动车和其他非车辆交通参与者的信息。

行人管理：管理员可以管理行人的数据，确保行人信息的实时更新。

环境管理：管理员可以监测和管理交通环境信息，如天气、路况等。

警告管理：管理员可以设置和管理交通警告信息，预警潜在的交通风险。

地图管理：管理员可以管理交通地图信息，更新交通监控点和设备位置。

用户信息管理：管理员可以管理系统用户的信息和权限，确保系统安全。

可视化大屏：管理员可以通过Echarts查看各类交通数据的可视化报表，包括云端连接报表、车辆占比报表、非车辆统计报表、违章记录报表、地区统计报表和行人统计报表。

4、系统页面设计






如需要源码，可以扫取文章下方二维码联系咨询

5、参考文献

1崔金魁. 基于深度学习和大数据分析的智慧交通流量预测模型研究 J. 信息化研究, 2024, 50 (03): 16-22.

2董文洁. 计算机信息技术在智能交通系统中的应用 J. 人民公交, 2024, (08): 67-69. DOI:10.16857/j.cnki.cn11-5903/u.2024.08.030.

3孙腊腊. 基于物联网和深度学习的智能城市交通管理系统 J. 无线互联科技, 2024, 21 (07): 50-52.

4王宁,成利敏,甄景涛,等. 基于PSO-LSTM的短时交通流量预测网站设计 J. 廊坊师范学院学报(自然科学版), 2024, 24 (01): 29-32.

5吴卫宏,高莹. 人工智能技术在智能交通领域的研究与应用 J. 产业与科技论坛, 2024, 23 (03): 49-53.

6马庆禄,吴跃川,张梓轩,等. 面向车流量智能检测的YOLOv7算法改进与应用 J. 公路, 2024, 69 (01): 242-249.

7孙跃男. 智能交通系统在道路设计中的应用 J. 黑龙江科学, 2023, 14 (22): 141-143.

8黄庆程. 公路交通流量检测方法在福建省智慧执法中的应用 J. 福建交通科技, 2023, (11): 127-131.

9李乃鹏. 合作交通网络协同技术研究D. 北京交通大学, 2023. DOI:10.26944/d.cnki.gbfju.2023.003561.

10方雨晨. 基于时空数据挖掘的交通预测算法研究与实现D. 北京邮电大学, 2023. DOI:10.26969/d.cnki.gbydu.2023.000848.

11苏德福,陈彬晖,林诗雨,等. 基于模糊车流量估计的智能交通系统SOPC设计 J. 电视技术, 2023, 47 (05): 41-44+50. DOI:10.16280/j.videoe.2023.05.010.

12王锦锐. 基于时空特性的高速公路隧道交通运行状态识别与预测D. 昆明理工大学, 2023. DOI:10.27200/d.cnki.gkmlu.2023.002181.

13谷亚峰. 基于图卷积网络的时空交通流预测研究D. 浙江理工大学, 2023. DOI:10.27786/d.cnki.gzjlg.2023.000518.

14李扬. 基于Transformer网络的长短期交通流量预测技术研究D. 黑龙江大学, 2023. DOI:10.27123/d.cnki.ghlju.2023.001889.

15乔华华, 自由流收费设施智能运维管理平台系统. 浙江省, 浙江新创建高速公路有限公司, 2022-12-16.

16刘毅. Z市智能交通管理系统项目进度管理研究D. 南京邮电大学, 2021. DOI:10.27251/d.cnki.gnjdc.2021.001671.

17李振宇,宋伟男,路熙,等. 智能信控系统碳减排效益评估方法与实证研究 J. 交通运输研究, 2022, 8 (03): 49-55. DOI:10.16503/j.cnki.2095-9931.2022.03.005.

6、核心代码

java 复制代码 
/**
 * 监测数据
 * 后端接口
 * @author 
 * @email 
 */
@RestController
@RequestMapping("/jianceshuju")
public class JianceshujuController {
    @Autowired
    private JianceshujuService jianceshujuService;


    /**
     * 后端列表
     */
    @RequestMapping("/page")
    public R page(@RequestParam Map<String, Object> params,JianceshujuEntity jianceshuju,
                @RequestParam(required = false) @DateTimeFormat(pattern="yyyy-MM-dd HH:mm:ss") Date shijianstart,
                @RequestParam(required = false) @DateTimeFormat(pattern="yyyy-MM-dd HH:mm:ss") Date shijianend,
		HttpServletRequest request){
        EntityWrapper<JianceshujuEntity> ew = new EntityWrapper<JianceshujuEntity>();
                if(shijianstart!=null) ew.ge("shijian", shijianstart);
                if(shijianend!=null) ew.le("shijian", shijianend);

		PageUtils page = jianceshujuService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, jianceshuju), params), params));

        return R.ok().put("data", page);
    }
    
    /**
     * 前端列表
     */
	@IgnoreAuth
    @RequestMapping("/list")
    public R list(@RequestParam Map<String, Object> params,JianceshujuEntity jianceshuju, 
                @RequestParam(required = false) @DateTimeFormat(pattern="yyyy-MM-dd HH:mm:ss") Date shijianstart,
                @RequestParam(required = false) @DateTimeFormat(pattern="yyyy-MM-dd HH:mm:ss") Date shijianend,
		HttpServletRequest request){
        EntityWrapper<JianceshujuEntity> ew = new EntityWrapper<JianceshujuEntity>();
                if(shijianstart!=null) ew.ge("shijian", shijianstart);
                if(shijianend!=null) ew.le("shijian", shijianend);

		PageUtils page = jianceshujuService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, jianceshuju), params), params));
        return R.ok().put("data", page);
    }

	/**
     * 列表
     */
    @RequestMapping("/lists")
    public R list( JianceshujuEntity jianceshuju){
       	EntityWrapper<JianceshujuEntity> ew = new EntityWrapper<JianceshujuEntity>();
      	ew.allEq(MPUtil.allEQMapPre( jianceshuju, "jianceshuju")); 
        return R.ok().put("data", jianceshujuService.selectListView(ew));
    }

	 /**
     * 查询
     */
    @RequestMapping("/query")
    public R query(JianceshujuEntity jianceshuju){
        EntityWrapper< JianceshujuEntity> ew = new EntityWrapper< JianceshujuEntity>();
 		ew.allEq(MPUtil.allEQMapPre( jianceshuju, "jianceshuju")); 
		JianceshujuView jianceshujuView =  jianceshujuService.selectView(ew);
		return R.ok("查询监测数据成功").put("data", jianceshujuView);
    }
	
    /**
     * 后端详情
     */
    @RequestMapping("/info/{id}")
    public R info(@PathVariable("id") Long id){
        JianceshujuEntity jianceshuju = jianceshujuService.selectById(id);
        return R.ok().put("data", jianceshuju);
    }

    /**
     * 前端详情
     */
	@IgnoreAuth
    @RequestMapping("/detail/{id}")
    public R detail(@PathVariable("id") Long id){
        JianceshujuEntity jianceshuju = jianceshujuService.selectById(id);
        return R.ok().put("data", jianceshuju);
    }
    



    /**
     * 后端保存
     */
    @RequestMapping("/save")
    public R save(@RequestBody JianceshujuEntity jianceshuju, HttpServletRequest request){
    	//ValidatorUtils.validateEntity(jianceshuju);
        jianceshujuService.insert(jianceshuju);
        return R.ok();
    }
    
    /**
     * 前端保存
     */
    @RequestMapping("/add")
    public R add(@RequestBody JianceshujuEntity jianceshuju, HttpServletRequest request){
    	//ValidatorUtils.validateEntity(jianceshuju);
        jianceshujuService.insert(jianceshuju);
        return R.ok();
    }




    /**
     * 修改
     */
    @RequestMapping("/update")
    @Transactional
    public R update(@RequestBody JianceshujuEntity jianceshuju, HttpServletRequest request){
        //ValidatorUtils.validateEntity(jianceshuju);
        jianceshujuService.updateById(jianceshuju);//全部更新
        return R.ok();
    }


    

    /**
     * 删除
     */
    @RequestMapping("/delete")
    public R delete(@RequestBody Long[] ids){
        jianceshujuService.deleteBatchIds(Arrays.asList(ids));
        return R.ok();
    }
    
	

    /**
     * （按值统计）
     */
    @RequestMapping("/value/{xColumnName}/{yColumnName}")
    public R value(@PathVariable("yColumnName") String yColumnName, @PathVariable("xColumnName") String xColumnName,HttpServletRequest request) {
        Map<String, Object> params = new HashMap<String, Object>();
        params.put("xColumn", xColumnName);
        params.put("yColumn", yColumnName);
        EntityWrapper<JianceshujuEntity> ew = new EntityWrapper<JianceshujuEntity>();
        List<Map<String, Object>> result = jianceshujuService.selectValue(params, ew);
        SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
        for(Map<String, Object> m : result) {
            for(String k : m.keySet()) {
                if(m.get(k) instanceof Date) {
                    m.put(k, sdf.format((Date)m.get(k)));
                }
            }
        }
        return R.ok().put("data", result);
    }

    /**
     * （按值统计(多)）
     */
    @RequestMapping("/valueMul/{xColumnName}")
    public R valueMul(@PathVariable("xColumnName") String xColumnName,@RequestParam String yColumnNameMul, HttpServletRequest request) {
        String[] yColumnNames = yColumnNameMul.split(",");
        Map<String, Object> params = new HashMap<String, Object>();
        params.put("xColumn", xColumnName);
        List<List<Map<String, Object>>> result2 = new ArrayList<List<Map<String,Object>>>();
        SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
        EntityWrapper<JianceshujuEntity> ew = new EntityWrapper<JianceshujuEntity>();
        for(int i=0;i<yColumnNames.length;i++) {
            params.put("yColumn", yColumnNames[i]);
            List<Map<String, Object>> result = jianceshujuService.selectValue(params, ew);
            for(Map<String, Object> m : result) {
                for(String k : m.keySet()) {
                    if(m.get(k) instanceof Date) {
                        m.put(k, sdf.format((Date)m.get(k)));
                    }
                }
            }
            result2.add(result);
        }
        return R.ok().put("data", result2);
    }

    /**
     * （按值统计）时间统计类型
     */
    @RequestMapping("/value/{xColumnName}/{yColumnName}/{timeStatType}")
    public R valueDay(@PathVariable("yColumnName") String yColumnName, @PathVariable("xColumnName") String xColumnName, @PathVariable("timeStatType") String timeStatType,HttpServletRequest request) {
        Map<String, Object> params = new HashMap<String, Object>();
        params.put("xColumn", xColumnName);
        params.put("yColumn", yColumnName);
        params.put("timeStatType", timeStatType);
        EntityWrapper<JianceshujuEntity> ew = new EntityWrapper<JianceshujuEntity>();
        List<Map<String, Object>> result = jianceshujuService.selectTimeStatValue(params, ew);
        SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
        for(Map<String, Object> m : result) {
            for(String k : m.keySet()) {
                if(m.get(k) instanceof Date) {
                    m.put(k, sdf.format((Date)m.get(k)));
                }
            }
        }
        return R.ok().put("data", result);
    }

    /**
     * （按值统计）时间统计类型(多)
     */
    @RequestMapping("/valueMul/{xColumnName}/{timeStatType}")
    public R valueMulDay(@PathVariable("xColumnName") String xColumnName, @PathVariable("timeStatType") String timeStatType,@RequestParam String yColumnNameMul,HttpServletRequest request) {
        String[] yColumnNames = yColumnNameMul.split(",");
        Map<String, Object> params = new HashMap<String, Object>();
        params.put("xColumn", xColumnName);
        params.put("timeStatType", timeStatType);
        List<List<Map<String, Object>>> result2 = new ArrayList<List<Map<String,Object>>>();
        SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
        EntityWrapper<JianceshujuEntity> ew = new EntityWrapper<JianceshujuEntity>();
        for(int i=0;i<yColumnNames.length;i++) {
            params.put("yColumn", yColumnNames[i]);
            List<Map<String, Object>> result = jianceshujuService.selectTimeStatValue(params, ew);
            for(Map<String, Object> m : result) {
                for(String k : m.keySet()) {
                    if(m.get(k) instanceof Date) {
                        m.put(k, sdf.format((Date)m.get(k)));
                    }
                }
            }
            result2.add(result);
        }
        return R.ok().put("data", result2);
    }

    /**
     * 分组统计
     */
    @RequestMapping("/group/{columnName}")
    public R group(@PathVariable("columnName") String columnName,HttpServletRequest request) {
        Map<String, Object> params = new HashMap<String, Object>();
        params.put("column", columnName);
        EntityWrapper<JianceshujuEntity> ew = new EntityWrapper<JianceshujuEntity>();
        List<Map<String, Object>> result = jianceshujuService.selectGroup(params, ew);
        SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
        for(Map<String, Object> m : result) {
            for(String k : m.keySet()) {
                if(m.get(k) instanceof Date) {
                    m.put(k, sdf.format((Date)m.get(k)));
                }
            }
        }
        return R.ok().put("data", result);
    }




    /**
     * 总数量
     */
    @RequestMapping("/count")
    public R count(@RequestParam Map<String, Object> params,JianceshujuEntity jianceshuju, HttpServletRequest request){
        EntityWrapper<JianceshujuEntity> ew = new EntityWrapper<JianceshujuEntity>();
        int count = jianceshujuService.selectCount(MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, jianceshuju), params), params));
        return R.ok().put("data", count);
    }



}

💕💕作者：计算机源码社

💕💕个人简介：本人 八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！

💕💕学习资料、程序开发、技术解答、文档报告

💕💕如需要源码，可以扫取文章下方二维码联系咨询

相关推荐
清风6666662 小时前
基于单片机与DAC0832的双路波形信号发生系统设计
单片机·嵌入式硬件·毕业设计·课程设计·期末大作业
点灯小铭7 小时前
基于单片机的数码管定时插座设计与定时开关功能实现
单片机·嵌入式硬件·毕业设计·课程设计·期末大作业
小白学大数据9 小时前
爬虫性能天花板：asyncio赋能 Aiohttp，并发提速 10 倍
开发语言·爬虫·数据分析
点灯小铭10 小时前
基于单片机的多模式智能洗衣机设计
单片机·嵌入式硬件·毕业设计·课程设计·期末大作业
清风66666611 小时前
基于单片机的可调数控电源设计
单片机·嵌入式硬件·mongodb·毕业设计·课程设计·期末大作业
Data-Miner13 小时前
休闲食品行业数据分析平台建设方案，揭秘增长新引擎！
大数据·数据库·数据分析
babe小鑫13 小时前
数据分析在营销行业的价值分析
数据挖掘·数据分析
SilentSamsara14 小时前
特征工程系统方法论：编码、分箱、交互特征与特征选择
开发语言·人工智能·python·机器学习·青少年编程·信息可视化·pandas
财经资讯数据_灵砚智能14 小时前
基于全球经济类多源新闻的NLP情感分析与数据可视化（夜间-次晨）2026年6月8日
大数据·人工智能·python·ai·信息可视化·自然语言处理·灵砚智能
ZHW_AI课题组14 小时前
腾讯云驾车路线规划实现 —— 从 API 调用到代码解析的深度实践
人工智能·机器学习·信息可视化
热门推荐
01《置身钉内》原文-可播放阅读02GitHub 镜像站点03【AI】2026 年具身智能模型和世界模型总结04Codex 下载安装指南：Windows 和 macOS 官方版下载052026 AI 编程工具终极实战指南：Cursor vs Claude Code vs Copilot，开发者该怎么选？062026 年 AI 编程工具终极横评：Cursor vs Claude Code vs Copilot vs Windsurf07【踩坑记录 | 第一篇】微软商店无法使用时，如何手动安装 OpenAI Codex？附`.msix`文件系统错误解决方法08CC-Switch 下载、安装与使用配置指南【2026.5.29】09AI科技热点日报 | 2026年6月1日10CC-Switch & Claude 基于 Linux 服务器安装使用指南