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K匿名隐私保护模型的卡口车牌识别数据 脱敏技术研究

在公安交通管理领域,卡口车牌识别数据包含信息量齐全、准确,受到广泛地采用,但是该数据在使用过程中也容易造成个人隐私信息泄露。为研究研究卡口车牌识别数据中的隐私披露风险,减少卡口车牌数据在使用过车中造成的信息泄露,本文基于K匿名隐私保护模型,对卡口车牌识别数据中的隐私泄露风险进行分析和研究,提出常用脱敏手段和方法。并以广州市卡口车牌识别数据作为实例进行分析计算,提出具体的数据脱敏措施,在分析计算中发现:时间分辨率与的隐私保护程度成正比,而与信息保存率成反比。在本文的结尾提出了该算法存在的不足,并指明未来进一步深入研究的方向。本文对相关领域人员进行数据脱敏研究具有一定的借鉴意义。