基于卡口数据的车辆特征及道路运行特征分析

机动车出行调查是城市交通调查中十分重要的内容,传统调查方法主要为人工观测方法,人力成本较大且获取信息较少。随着信息化管理水平不断提升,道路交通科技设施如电子警察/卡口等覆盖面越来越广,通过卡口识别的车辆位置数据可以实现对机动车出行轨迹进行全跟踪。基于C市主城区范围内的卡口数据,辅以道路网数据,主要利用数据统计分析、地图匹配和可视化等手段,提取机动车出行特征数据和道路网络运行情况,统计出的数据特征和结果基本符合C市交通出行规律,具备较好的可操作性和可复制性。

基于车牌识别的卡口数据质量监测方法研究及应用

随着汽车保有量的增长,为了提高城市道路交通管理水平,越来越多的城市在道路上安装了电子监控设备,产生了海量的基于车牌识别的卡口数据,并被广泛应用到不同的领域。卡口数据的应用离不开对数据质量、数据实时性的要求,探讨了一套可以实时监测卡口数据质量的指标方法。该方法首先确定卡口设备数据监测的内容,其次是建立数据监测的计算指标,最后通过实际系统给出该方法的应用流程及示例。该方法已被应用到宣城、上海等城市大脑系统的数据监测模块,以五分钟的粒度计算指标,能够及时发现上报出现质量问题的卡口设备,避免因卡口数据质量问题而影响后续应用。

基于卡口数据的机动车出行生成模型

针对出行生成预测方法需要耗费较多的人力物力调查、数据精细化程度较低的现状,综合考虑土地利用类型、土地利用混合度、可达性等指标,使用海量卡口数据获取机动车出行生成量并建立逐步回归分析模型;通过与灰色预测模型耦合的方法对回归模型中人口、就业岗位等灰色变量进行预测,将预测值代入所得线性回归方程得到相应土地类型目标年机动车出行生成的预测量.以武汉市为案例研究对象,分析了典型土地利用类型上的机动车出行发生和吸引的主要影响因素,并对预测值予以验证.研究结果表明:不同土地利用类型的机动车出行产生和吸引的关键影响因素不尽相同,本模型平均预测精度在0.932,可为交通规划用地布局等提供参考.

卡口数据挖掘与城市道路交通分析

基于卡口数据,设计道路交通分析任务和数据挖掘算法,探索分析结果在宏观、中观、微观层面对城市交通规划、建设和管理的工程应用。基于所有车辆一日经过的卡口序列,提出毗邻区域交通量、车流轨迹和道路运行状况三大分析任务和技术方案。提出毗邻区域交通量概念,计算有道路连接的毗邻区域间的车流量,得到宏观路网交通量分布特征。采用频繁子序列挖掘算法得到满足特定条件的车辆群频繁经过的卡口集合和顺序,得到车辆群的活动范围和重要路径。基于车辆到达路段起点和终点的时间间隔,得到随着时间变化的路段车辆行程时间分布。以湖北省宜昌市为例阐述工程应用,总结提出卡口数据挖掘与道路交通分析系统框架。

基于卡口数据的交通参数提取方法研究

针对交通参数提取繁琐及流程混乱问题,提出了数据预处理-指标提取-可视化一体的交通卡口数据挖掘流程。针对传统断面数据无法获取过饱和状态交通参数的缺陷,通过深入挖掘卡口数据蕴含的时间关联信息,并结合路网空间逻辑关系,基于Pandas和NumPy工具包构建了行程时间、平均车速和车辆延误提取模型,进而利用时空轨迹图研究了过饱和状态下的最大排队长度测算方法,该方法使用延误、流量、车速参数均为实时提取,实现了主动全时状态提取;以淄博市实际道路卡口数据为例验证了模型的有效性,结果显示,排队长度的准确率达85%以上;基于Python可视化库和Echarts对数据分析结果进行可视化处理,实现了交通需求及状态数据的动静态展现,能够为智能交通管控的决策提供支撑。

基于卡口数据的城市道路交通空间相关性分析

在短时交通流预测中,道路交通空间相关性是客观存在的。现有研究在度量道路交通空间相关性上,通常采用时间序列数据直接进行统计分析,或是假定一定距离内具有空间相关性等。但这些方式忽略了道路之间交通影响的空间异质性。在卡口数据中,由于车辆牌照的唯一性特性,不仅可以计算出研究路段的交通流时间序列,还能得到每辆车的行驶轨迹。本文通过车辆轨迹,得到流量转移权重矩阵和不同卡口数据量化的网络权重矩阵,构造一个新的网络权重矩阵,度量城市道路之间的空间相关性,然后进行短时交通流预测及效果比较,验证了方法的可行性和有效性。

融合车辆位置和卡口图片数据的嫌疑酒驾车辆挖掘方法研究

【导读】鉴于目前缺乏对酒驾进行主动防控的智能化手段,本文旨在建立嫌疑酒驾车辆分析研判模型,研究了基于车辆位置数据的嫌疑酒驾车辆挖掘方法和基于卡口图片数据的嫌疑酒驾车辆挖掘方法,并以江苏某市为例,经过反复的数据分析对比发现约90%酒驾车辆被查处前与平时固定出行模式存在时空差异,月异常出行频次大于4次的车辆酒驾风险较大,相关研究结论可为查处打击酒驾违法行为提供新线索、新思路。

基于卡口及个体车辆轨迹数据的停车需求分析方法

停车需求的获取,是城市道路交通管理工作中的重点之一。文章提出了基于卡口及个体车辆轨迹数据的停车需求分析方法。首先输入设定区域范围和时间范围内的卡口数据,根据卡口数据获取车辆身份信息并计算个体车辆轨迹,获取车辆单次出行的起点卡口和终点卡口;然后根据车辆单次出行起点卡口的数据推算车辆的来源地,根据车辆单次出行终点卡口的数据推算车辆的目的地;进而根据推算得到车辆的来源地和目的地进行统计和分析,得到总体的区域停车需求结果。利用现有的交通卡口数据,能更加全面地反映研究区域内的停车需求,进一步为停车场的规划建设提供指导。

基于卡口监测数据的路段交通异常状态识别方法研究

以路段为对象,研究交通异常状况自动识别方法,为道路交通管理部门提供技术手段。首先,系统分析了现有交通异常状态识别方法原理和存在的问题,结合卡口监测数据特性,设计异常状态识别的基本思路及研究路线;其次,对路段模型进行重新定义,利用其上下游卡口历史数据,获取行程时间指标参数;再次,基于行程时间概率分布规律,确定异常状态对应的行程时间阈值,建立识别流程,将实测行程时间与行程时间阈值进行比较,实现异常状态判别;最后,选取乌鲁木齐市建国路部分路段开展实例验证。结果显示,采用所提方法进行路段异常状态评价,其评价结果与人工观测情况完全相符,能有效提升异常状态识别的实时性、准确性。

大数据技术在城市交通管理中的应用研究

随着城市交通的多样化及复杂化,城市交通管理面临着严峻的挑战,传统的管理手段已无法满足需求。大数据技术的发展为城市交通管理提供了新的解决思路和手段。基于对海量交通大数据的采集、挖掘与分析,可以为交通管理提供更精准、更实时的决策支持。因此,本文对现阶段广泛应用于城市交通管理的大数据技术进行了详细介绍,同时对大数据技术在交通管理中的优势及实践应用进行了系统论述,为交通管理的智能化、信息化发展提供了技术支持。

基于Hadoop的卡口、百度路况等海量数据分析研判平台研究设计

利用卡口数据、百度路况数据等海量交管数据,基于Hadoop中间件平台对海量数据分析研判平台进行了研究与设计。针对卡口数据、百度路况数据等海量数据特点,结合基于Hadoop平台的数据挖掘技术,解决了异构数据实时存储分析、复杂网络环境下数据丢失、重复等问题,实现了中间件平台的设计及海量数据分析研判平台总体框架设计,有效提高了大粒度、长周期数据的深度挖掘能力和数据处理存储效率,满足对数据深度挖掘、数据碰撞和应用的需求。

基于交通背景知识攻击模型的卡口车牌识别数据链接攻击研究

本文基于卡口过车数据集与停车场流水数据集,探究两者之间的数据关联性,并建立基于交通背景知识的攻击模型,对数据集中的个体进行链接攻击进行评估分析,以试图发现交通数据集中的链接攻击的现象和规律。但是本文的案例分析中,简化了较多因素,考虑不够全面,分析的准确性还有待提高,建议相关部门在实际中更深入分析数据之间的关联性,有效减少个人隐私数据的泄露。

基于卡口车牌数据的交通拥堵改善方案研究

卡口车牌数据含有极其丰富的交通信息,可以获取传统调查方法无法获取的指标,是交通分析的理想数据。提出卡口车牌数据用于交通拥堵分析的思路和方法,即通过卡口车牌数据获取路段流量、转向流量、路段平均行程时间、车辆OD等指标,了解交通特征,进而有针对性地提出改善方案。在原始数据预处理方面,提出基于路网拓扑结构和大数据思想的数据补全方法;在交通分析方面,根据不同分析目的,将研究问题分为明确路径的轨迹分析、明确起(终)点的轨迹分析以及不明确起终点的轨迹分析三类,并分别探讨了其适用性。最后,以千岛湖镇新安东路改造为例阐述具体分析过程。

基于卡口检测的城市机动车出行特征

针对传统交通出行调查中,机动车整体出行需求获取困难等问题,为了有效掌握城市道路的机动车交通出行情况,利用卡口监控数据建立了一套交通出行评价体系和计算方法,评价机动车出行量、出行频率、出行时空分布等,并运用该指标体系对广州市中心城区的机动车出行特征进行了分析。实证表明,根据指标体系所计算的结果与人工调查结果基本一致,在城市交通出行宏观分析方面具有良好的应用效果,能为城市交通管理提供有效的决策支持。

面向智能交通的数据质量评估框架研究与实践

高质量的交通数据是智能交通系统发挥效益的重要基础。在现实环境中,交通数据采集受检测器故障、网络延迟等内外部因素影响,可能产生数据质量问题,继而影响数据二次应用。为了客观评价智能交通数据质量,建立了一套基于应用场景的多层级数据质量评估框架,并选取某市高速公路环市域卡口过车数据,以OD实时分析为场景,对卡口过车数据进行质量评估和改进。

基于卡口时空数据的车辆夜间停放供需分析——以广州市为例

车辆夜间停放供需分析是精准缓解停车难问题的关键。由于区域夜间车辆停放需求难以获取,基于卡口时空数据提出了一套夜间停车需求分析关键技术,并以广州市为例从车辆泊位供需比特征、停车供需与轨道供给耦合两方面进行车辆夜间停放供需分析。结果表明:提出的技术能够聚焦停车难问题严重区域、停车设施补短板应关注区域,可作为相关部门有序规划停车资源的重要参考。

基于卡口的违限车辆分拣系统设计

为解决城市高架桥交通运行拥堵的痛点,对违规驶入城市高架桥的车辆实施管控和追踪,通过对桥面过往的每一辆机动车的物征图像和车辆全景图像进行连续全天候实时记录,运用图像处理、模式识别、远程数据访问等技术,设计了一种基于卡口的违限车辆分拣系统,以合肥市包河大道高架桥交通流数据对该系统进行验证分析,结果表明该系统能快速处理大量卡口数据,实时分拣上传以及报警信息,为高架桥的安全运行和交通管理提供了方法和保障。

基于海量数据统计的定向套牌车检测算法

套用车牌是一种侵犯车主利益的交通违法行为,识别套牌车将有助于公安机关进行交通和车辆管理。鉴于现有套牌车算法无法适应海量卡口行车数据统计,提出了一种基于海量数据统计的定向套牌车检测算法。试验结果表明,该算法有效降低了套牌车计算量,提高了套牌车检出率。

大数据在交通规划和管理中实践探索——以广州为例

大数据条件下的交通系统分析不是将大数据技术简单套用或者移植到交通领域,而是将大数据技术融入到交通体系中,将数据挖掘成为有效信息,从价值信息中提炼特征,从特征变化中发现规律,从特征规律中提出措施.首先,梳理大数据的特征、发展阶段以及交通大数据3大类别;其次,分析手机数据、IC卡数据、GPS数据和道路卡口数据的基本原理和应用领域,以广州市为例进行实证研究,并从单类数据深入挖掘、数据质量评估和验证以及多元数据融合等提出研究3点展望,为下一步城市交通大数据的应用提供参考.

集成指挥平台中的数据排查优化设计

阐述公安系统布控需求中的卡口数据激增的问题,这为现有的数据存储体系带来了巨大的挑战,导致数据延迟现象,探讨集成指挥平台现状、数据排查的优化方案。