随着经济社会的不断发展,当前采用传统的OD(Origin Destination)调查方式已无法满足实时的监控城市中人员规模移动规律、交通道路疏散负荷能力。亟需通过信息化手段来有效的监控、管理,实现城市交通监控智能化。本文实现了一种以南京市GSM基站数据、大量手机用户的移动信令定位数据和城市路网数据为基础,研究制定了移动信令数据的采集和处理方法,并通过手机切换信令定位技术实现手机用户的道路匹配和行程速度的提取而进行交通OD分析和通勤分析的平台架构。本文介绍了搭建智慧交通OD平台的相关技术:信令流的实时处理,历史信令数据的批处理,中间处理结果的储存,最终结果的图形展现等。主要包括以下工作:(1)搭建智慧交通OD分析平台的总体技术架构:包括数据接口层、数据采集层、数据存储层、数据服务层和访问接入层。(2)给出了系统各模块的设计思路,包括总体业务处理流程的设计,对于手机定位技术的比较和选型,客户群的筛选和位置定位,客户群的位置实时跟踪,客户群的位置的轨迹分析,(3)给出了构建系统的技术选型,信令采集系统采用消息中间件进行消息分发和存储,采用开源大数据分析系统对信令数据进行处理:采用实时大数据处理架构Twitter Storm分析即时的信令数据、采用批处理大数据架构Apache Hadoop分析历史信令数据,采用HBase系统存储信令分析的中间结果,采用ArcGIS对智慧交通OD分析平台的处理结果进行GIS展现。(4)课题讨论了各模块的技术实现:分析了A口信令的实例,给出了信令的数据结构,讨论了空间K-Means聚类算法,ActiveMQ消息队列的发布和订阅,Twitter Storm实时信令分析的具体流程,Apache Hadoop历史信令分析的具体流程,中间结果的保存方式,WebGIS的展现技术等。(5)课题还给出了智慧交通OD分析平台性能指标的估算,给出了系统平台的典型应用。最终平台实现了城市人口分布热度图、交通出行量OD点分析、区域人流监测与疏导管理、交通通勤分析、人群出行路径的分析、交通道路实时路况与疏导分析等具体应用。该平台已向政府行业用户提供相关服务,取得很好的社会效益和经济效益。