1. 无人机交通数据收集与分析：基于无人机，交通监控摄像头、视频等数据，利用深度学习和图像处理算法实现车辆的精确轨迹提取，及轨迹数据的交通工程与管理应用场景建模。 2. 基于多源数据的多尺度应急疏散管理与仿真:使用计算机模拟对应急状况下车辆的疏散行为进行建模，得到疏散的时空特性，并对道路通行能力的动态损失进行建模。 3. 多智能体仿真模型:利用MATSim、SUMO等仿真平台的多模式交通出行行为进行建模，网络优化及前端应用开发，以及交通组织决策支持系统建模。 4. 交通网络韧性分析与空间分析:利用统计模型和空间模型对城市交通基础设施数据应对突发状况的恢复能力进行分析和评估。 5. 基于交通状况、流量、需求等数据的数据分析和可视化，以及基于深度学习的交通状态预测。 6. 基于交通数据的前端分析和可视化应用开发，及数据库接口设计。