高效的云計算能力，帶來千億數據的秒級返回的檢索能力，為大數據分析應用，提供了快速的保障。基于深度學習的智能分析算法，為大數據分析應用提供有力的工具。交通大數據的分析，為交通管理、決策、規劃、服務以及主動安全防范帶來更加有效的支持。

 　　利用大數據技術，結合高清監控視頻、卡口數據、線圈微采集波數據等，再輔以智能研判，基本可以實現路口的自適應以及信號配時的優化。通過大數據分析，得出區域內多路口綜合通行能力，用于區域內多路口紅綠燈配時優化，達到提升單一路口或區域內的通行效率。如根據平日/節假日，早、晚高峰/其他時段，主要干道關鍵路口/次關鍵路口/普通路口，白天/夜間等不同情況，人工或系統自動設置不同的配時，達到大幅提高區域內交通通行能力。

 　　大數據分析研判功能，還可以支持對卡口數據、視頻監控數據進行二次識別，提高車輛信息的準確性，進而利用大數據實現軌跡分析、落腳點分析、隱匿車輛分析等功能。對車輛大數據進行深入挖掘，實現事前全面監控、事中及時追蹤、事后準確回溯的不同場景需求。常州市建設的車輛大數據平臺，協助有關部門每天自動發現套牌車輛10余起，再根據車輛的軌跡分析和落腳點分析，快速找到套牌車輛進行處罰管理。

 　　結合智能算法，二次識別等功能，可以更準確的識別車牌、車身顏色、車型、車標、年款等特征，并且對遮陽板檢測、安全帶檢測、接打電話檢測、司機人臉識別等進行分析。

 　　利用的管理系統，可以獲取道路天氣、施工情況、事故情況、結合大數據分析，為出行司機和交管部門提供天氣、路面狀況、事故易發地點、停車場等信息，并根據車輛目的地、行駛習慣，路面情況推薦行駛路線。