违章指挥

spark 的数据预违章信息案例素材，适合想练练大数据流程的你，数据结构清晰、格式统一，起来比较顺手。你可以直接拿来跑流程，像filter、map这些操作都能练一练。对于刚上手Spark的同学，这类数据挺合适的，不用花时间整理原始数据，直接进场干活就行。

智慧赋能，安全护航：景区应急指挥调度解决方案 一、全方位监测，构建安全防线 GIS一张图，态势尽掌握： 基于GIS综合应用管理平台，将景区、商家、游客等信息进行整合，实现对景区消防、治安、巡逻、环境等要素的实时监测，并在指挥调度大厅大屏上直观展示。 科技赋能，安全升级： 利用无线视频监控、电瓶车定位监控等技术手段，构建全方位、立体化的安全监测体系。 二、高效指挥调度，快速响应应急事件 客流疏导，井然有序： 实时监测景区客流动态，并进行预测分析，为客流疏导提供科学依据，确保游客安全。 应急响应，分秒必争： 实现对紧急事件的实时跟踪调度，快速响应游客投诉，及时进行紧急救护，保障游客安

习惯性违章的问题，老电力人都懂——说白了就是安全观念根深蒂固地松散。违章作业、违章指挥、违章装置、违章管理四大元凶，搞不好直接就出事。文章开头就三板斧：明确、提升、树立，听起来老生常谈，但真落到一线，能做到的企业没几个。 违章这块，不光靠喊口号。像文章里提到的“80%的事故源于违章”，这不是随口说说，是多年事故数据得出的。数据驱动的安全体系，现在挺多电力单位都在尝试。你要是搞安全信息化系统，这思路可以借鉴下。 顺便推荐几个实用案例，像 Spark 违章信息 的用法，还挺适合搞大数据的项目，代码量也不大，性能也还不错。你还可以看看 电力调度内网安全监控 的文章，平台建设这块写得蛮实在。 如果你在

基于 MATLAB 的ISR-TrafSim 2.0交叉口仿真工具，挺适合研究慢行交通违章行为的朋友。研究用了南京 4 个典型交叉口的数据，4000 多个人行和非机动车样本，不光量多，而且时间段覆盖也全，统计比较扎实。 慢行交通在不同交叉口、不同时间段的违章情况差别还挺大。比如说，自行车的行驶方向违章率和类型违章率就不是一回事，受信号配时和交叉口设计影响蛮大。适合做可视化或者建模的朋友深入挖掘。 里面还有一些挺有意思的发现，比如说年龄和违章行为之间有关系，青少年的违章比例反而最低，蛮出乎意料的。研究还讨论了信号配时、交叉口形式对违章影响，挺全的，适合做实地数据或算法优化用。 配套资源推荐也挺实