中山市互联网＋智慧交通项目建设内容之一为交通数据计算中心的建设：接入的互联网交通数据及交管专用数据，形成标准化和空间化的资源目录。
杭州城市交通大脑萧山区示范建设项目，建设的三个主要内容中有两项涉及数据应用。其一为建设公安云眼，对路口和路面的800多路视频进行结构化分析处理；其二为建设数据资源服务平台，以数据为核心实现数据加工、开发、服务为主要目标的资源平台建设，包括数据归集沉淀、数据治理、数据目录、数据工程化、数据管控、数据服务的资源平台。
我们经常会听到说城市交通调查，交通检测的大量数据都睡在相关部门的电脑里，利用率低下。我们也听到某互联网公司与某城市合作互联网＋信号优化项目，与固定点数据融合时，固定点数据的结构化都是互联网公司协助整理，用户也不知道如何处理那些海量数据。
现在，交通数据中心，交通数据平台的建设，技术环节的重视，让数据资源变得更有价值成为可能。
互联网＋信号是核心应用之一
作为交通管理、调度和服务的核心，交通信号控制就成了“交通大脑”的核心构成，互联网＋信号成为“交通大脑”的核心应用之一。
杭州城市大脑目前完全就围绕着交通信号控制开展相关研究和实践工作。
广州市“互联网＋信号灯控制优化实验研究项目”实际上就是在研究 “开关型信号灯控制优化方法”。路口信号灯控制参数相对复杂，而潮汐车道灯、匝道控制灯、分车道灯等控制参数简单，仅涉及开启关闭时间和时长。广州项目重点就对开关型信号灯的控制方法进行研究，通过划定控制影响的区域范围、关联前后控制路段、进行实时流量估计和影响评估，确定信号灯的开闭和切换模型。
中山市“互联网＋智能交通项目”中第五个建设内容为“互联网＋信号控制评价优化平台”。将互联网交通数据及其反馈信息与信号控制系统相结合，建立持续的信号控制优化策略，形成对信号配时不合理单点交叉口控制优化方案，对于区域性拥堵，通过互联网交通数据各link段道路平均车速为干线协调控制提供更准确的相位差，实现车辆通行的“可变绿波带”；通过交通地理信息服务系统提供的路网拓扑关系及交通数据计算中心的车辆轨迹数据，结合区域组成路口拥堵检测结果，形成区域交通流诱导及信号优化方案。
数据可视化，数据驱动交通管理
经过大数据的处理，交通状况的监测、研判、展示则成为业务应用必不可少的环节。
中山市“互联网＋智能交通项目”中第六个建设内容，交通管理可视化指挥平台建设要求实现交通运行概况监测，中山市交通路网路况监测、常规拥堵／异常拥堵监测、热点区域运行状态监测、交通事件监测及发布、警力资源监测展示、事故违法监测、交通设施设备空间化展现监控、视频巡检等功能。实现交通管理大数据研判，通过互联网交通出行数据、交通管理各业务子系统数据的汇聚融合，实现对城市路网运行指数定量研判分析、事件信息研判报警、态势演变可视化展现、常规拥堵和异常拥堵分析、事件影响分析、指挥指数研判、交通OD及车辆大数据迁徙图等。
杭州萧山区城市大脑示范建设项目中，大脑运营指挥平台建设则包括了交通管理可视化应用大屏的建设，实时展示整体交通态势、实时信号配时、交通实时预测、交通异常反馈以及其他数据应用成果。
系统效果评价方法
互联网数据应用在智能交通管理中，当下看来最大的用途是用来做城市路网及路段的运行监测、评价和预测等方面，越来越多的人认可这一观点，尽管互联网公司认为他们可以做的更多。
在巨大争议中，互联网＋信号优化效果的评价指标往往受到质疑，而这些指标大多由互联网公司评价和发布，并不透明。
中山市“互联网＋智能交通项目”中，要求建设“互联网＋信号控制评价优化平台”，基于互联网数据的中山市各信号控制路口实时的进口车道速度、旅行时间、排队长度数据的实时监测，并能可视化展示。
广州市“互联网＋信号灯控制优化实验研究项目”则要求在固定点数据与互联网数据融合和处理的基础上，对交通流特征进行统计挖掘，并进行交通参数估计，参数包括排队长度、停车次数、通行时间、入口和出口速度、流量估计等，这些参数应用路口路段运行的评估模型。
而杭州萧山区的城市大脑评价体系更复杂一些，首次引入了问卷调查、电话调研、车辆通勤时间计算、道路运行数据评价、常发堵点交通变化对比、实际道路驾驶体验等6种相互佐证的信号控制评价。
交通系统运行评价方法是对互联网＋交通相关技术应用工作有效性评估关键所在，其评价方法的研究和严谨性尤为重要。
