1.基于城市交通的云端大数据分析方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：确定多个重点采集位置，在多个所述重点采集位置进行城市交通的监控采集，获取并云上传监控采集数据；

接收用户的云端数据需求，按照预设的需求验证标准，对所述云端数据需求进行合理验证，并判断是否合理验证通过；

在合理验证通过时，对所述云端数据需求进行关键处理，生成多个关键需求信息；

按照多个所述关键需求信息，对所述监控采集数据进行匹配分析，并判断是否能够成功匹配；

在能够成功匹配时，获取匹配采集数据，并构建定向云传输通道，将所述匹配采集数据云传输至用户；

所述确定多个重点采集位置，在多个所述重点采集位置进行城市交通的监控采集，获取并云上传监控采集数据具体包括以下步骤：获取对于城市交通的重点监控需求；

对所述重点监控需求进行分析，确定多个重点采集位置；

在多个所述重点采集位置进行城市交通的监控采集，获取监控采集数据；

将所述监控采集数据云上传至预设的云存储空间。

2.根据权利要求1所述的基于城市交通的云端大数据分析方法，其特征在于，对所述重点监控需求进行分析，确定多个重点采集位置的方法包括如下步骤：获取每个采集位置的交通流量、事故率、监控设备可达性的原始度量值以及道路类型；

根据交通流量计算得到交通流量得分，根据事故率计算得到事故率得分，以及根据监控设备可达性的原始度量值计算得到监控设备可达性得分；

交通流量得分的计算公式表示为：

；

其中， 表示在采集位置 的交通流量得分， 表示在采集位置 的交通流量，表示在所有采集位置中交通流量的最大值， 表示在其中一索引位置 的交通流量， 表示所有可能的采集位置索引；

事故率得分的计算公式表示为：

；

其中， 表示在采集位置 的事故率得分， 表示在采集位置 的事故率，表示在所有采集位置中事故率的最大值， 表示在其中一索引位置 的事故率；

监控设备可达性得分的计算公式表示为：

；

其中， 表示在采集位置 的监控设备可达性得分， 表示在采集位置 的监控设备可达性的原始度量值， 表示监控设备可达性的阈值， 表示一个调整曲线斜率的参数；

根据交通流量得分、事故率得分以及监控设备可达性得分计算得到优先级评分，并根据优先级评分确定对应的重点采集位置；

其中，优先级评分的计算公式表示为：

；

其中， 表示在采集位置 的优先级评分， 表示权重系数，分别对应于交通流量得分、事故频率得分、道路类型权重和监控设备可达性得分， 表示采集位置 所在的道路对应的道路类型得分。

3.根据权利要求2所述的基于城市交通的云端大数据分析方法，其特征在于，所述接收用户的云端数据需求，按照预设的需求验证标准，对所述云端数据需求进行合理验证，并判断是否合理验证通过具体包括以下步骤：接收用户的云端数据请求；

按照所述云端数据请求，创建并发送数据请求链接；

通过所述数据请求链接，接收云端数据需求；

按照预设的需求验证标准，对所述云端数据需求进行合理验证，并判断是否合理验证通过。

4.根据权利要求3所述的基于城市交通的云端大数据分析方法，其特征在于，按照预设的需求验证标准，对所述云端数据需求进行合理验证，并判断是否合理验证通过的方法包括如下步骤：解析所述云端数据请求以提取得到关键参数；

根据预设的需求验证标准，为每个关键参数设定对应的权重值；

根据所述关键参数以及每个关键参数的验证得分，计算得到所述云端数据请求的合理性评分；

其中，云端数据请求的合理性评分的计算公式表示为：；

其中， 表示云端数据请求的合理性评分， 表示第 个关键参数的权重， 表示第个关键参数的验证得分， 表示关键参数的总数量。

5.根据权利要求4所述的基于城市交通的云端大数据分析方法，其特征在于，所述在合理验证通过时，对所述云端数据需求进行关键处理，生成多个关键需求信息具体包括以下步骤：在合理验证通过时，生成关键分析指令；

按照所述关键分析指令，对所述云端数据需求进行关键分析，生成关键分析结果；

按照所述关键分析结果，对所述云端数据需求进行关键处理，得到多个关键需求信息。

6.根据权利要求5所述的基于城市交通的云端大数据分析方法，其特征在于，所述按照多个所述关键需求信息，对所述监控采集数据进行匹配分析，并判断是否能够成功匹配具体包括以下步骤：对多个所述关键需求信息进行分级，标记多个上级需求信息和多个下级需求信息；

按照多个所述上级需求信息，从所述监控采集数据中，筛选对应的部分采集数据；

按照多个所述下级需求信息，对所述监控采集数据进行匹配分析，判断是否能够成功匹配。

7.根据权利要求6所述的基于城市交通的云端大数据分析方法，其特征在于，对多个所述关键需求信息进行分级，标记多个上级需求信息和多个下级需求信息的方法包括如下步骤：对每个所述关键需求信息进行评估，以获取每个关键需求信息对应的影响范围因子以及重要性因子；

根据所述影响范围因子以及重要性因子，计算得到每个关键需求信息对应的分级指数；

其中，分级指数的计算公式表示为：

；

其中， 表示分级指数，表示影响范围因子， 表示重要性因子， 表示优先级因子，表示各因子对应的总加权系数， 表示各因子对应的指数加权系数， 表示各因子对应的基础加权系数；

根据分级指数，通过设定阈值来划分标记多个上级需求信息和多个下级需求信息。

8.根据权利要求7所述的基于城市交通的云端大数据分析方法，其特征在于，所述在能够成功匹配时，获取匹配采集数据，并构建定向云传输通道，将所述匹配采集数据云传输至用户具体包括以下步骤：在能够成功匹配时，获取匹配采集数据；

根据所述云端数据需求，获取用户的数据需求地址；

按照所述数据需求地址，构建定向云传输通道；

通过所述定向云传输通道，将所述匹配采集数据云传输至用户。

9.基于城市交通的云端大数据分析系统，其特征在于，应用上述权利要求1至8任意一项所述的基于城市交通的云端大数据分析方法，所述系统包括监控采集云上传单元、合理验证判断单元、数据需求处理单元、数据匹配分析单元和数据云传输单元，其中：监控采集云上传单元，用于确定多个重点采集位置，在多个所述重点采集位置进行城市交通的监控采集，获取并云上传监控采集数据；

合理验证判断单元，用于接收用户的云端数据需求，按照预设的需求验证标准，对所述云端数据需求进行合理验证，并判断是否合理验证通过；

数据需求处理单元，用于在合理验证通过时，对所述云端数据需求进行关键处理，生成多个关键需求信息；

数据匹配分析单元，用于按照多个所述关键需求信息，对所述监控采集数据进行匹配分析，并判断是否能够成功匹配；

数据云传输单元，用于在能够成功匹配时，获取匹配采集数据，并构建定向云传输通道，将所述匹配采集数据云传输至用户。

10.根据权利要求9所述的基于城市交通的云端大数据分析系统，其特征在于，所述监控采集云上传单元具体包括：监控需求获取模块，用于获取对于城市交通的重点监控需求；

位置确定模块，用于对所述重点监控需求进行分析，确定多个重点采集位置；

监控采集模块，用于在多个所述重点采集位置进行城市交通的监控采集，获取监控采集数据；

云存储模块，用于将所述监控采集数据云上传至预设的云存储空间；

所述数据需求处理单元具体包括：

指令生成模块，用于在合理验证通过时，生成关键分析指令；

关键分析模块，用于按照所述关键分析指令，对所述云端数据需求进行关键分析，生成关键分析结果；

关键处理模块，用于按照所述关键分析结果，对所述云端数据需求进行关键处理，得到多个关键需求信息；

所述数据匹配分析单元具体包括：

需求分级模块，用于对多个所述关键需求信息进行分级，标记多个上级需求信息和多个下级需求信息；

数据筛选模块，用于按照多个所述上级需求信息，从所述监控采集数据中，筛选对应的部分采集数据；

匹配判断模块，用于按照多个所述下级需求信息，对所述监控采集数据进行匹配分析，判断是否能够成功匹配。