基于多维数据的高速公路交通预测算法

目前高速公路交通流的算法较多,但很多算法要基于车辆的GPS信息,或者单一的卡口信息,结果往往滞后或者不准确,我们基于浙江省高速公路温州段上的传感器(卡口与雷达)数据进行梳理,形成一套数据相互补充、相互验证的交通流短时预测算法,提高了交通状态预测,已用于实战。本文首先确定了数据的来源与格式,其次介绍了数据之间的相互补全,最后从短时交通状态演化特性的剖析到深度学习的交通状态预测,最终得到了温州高速路网的交通状态预测结果。

基于车辆信息的大数据分析系统设计与实现

为了充分利用日益庞大的交通卡口数据,满足公安机关信息化建设需求,设计并实现基于结构化过车数据的车辆大数据分析系统。系统以视频结构化平台提供的车辆卡口数据为基础,使用Kafka作为消息总线,Elasticsearch作为存储平台和搜索引擎,并结合Redis内存数据库及分布式的模型算法服务,实现车辆卡口数据的实时传输、入库、检索及分析。在分析中融入多种业务数据,该方法会提供更多有价值的线索。经部署和测试,系统在功能方面满足业务要求;性能方面,总体数据量达到亿级、每分钟新增数据达十万级时,UI响应和算法模块运算时间均达到秒级响应,满足性能要求,能够为公安机关提供种类丰富、结果精准、分析全面、预警及时的实战应用服务。

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。

论交通冲卡行为的刑法适用

对于以交警为行为对象的交通冲卡行为,判例基本上适用了妨害公务罪或袭警罪。袭警罪的保护法益为人民警察的公务执行,其构成要件中的“暴力袭击”仅指直接暴力,通过对警察造成一定程度的人身危险以严重阻碍公务执行。以此为基础,可将冲卡行为区分为单纯冲卡、主动介入型冲卡与被动介入型冲卡。单纯冲卡既不符合“袭击”文义,也未严重阻碍交警的公务执行,不构成犯罪。主动介入型冲卡符合“袭击”文义,在对交警造成人身危险时严重阻碍了公务执行,构成袭警罪。被动介入型冲卡符合“以暴力方法阻碍”文义,也在造成人身危险的同时阻碍了公务执行,构成妨害公务罪。当被动介入型冲卡可能成立妨害公务罪时,在责任故意的判断上,要求行为人认识到其冲卡行为对交警的公务执行造成了一定程度的阻碍,否则可构成责任阻却。

道路交通反恐中的公安检查站建设研究

当前我国反恐形势严峻复杂,贯穿全国的开放式道路交通干线和高速公路成为暴恐分子逃窜的重要通道,安全保卫和风险防范难度较大,给公安机关打击预防违法犯罪带来了新的挑战。在严峻的反恐斗争中,公安检查站已经成为道路交通反恐维稳的重要防线,然而,当前公安检查站的查控工作却面临诸多挑战,如高速公路主线收费站拆除带来的冲击,高等级勤务增多带来的压力,科技信息化水平偏低带来的局限等。面对时代发展带来的新需求,要开展好公安检查站通道查控工作,需对检查站的设置进行合理规划,并从提升查控工作理念、科学调整勤务模式、提高智慧警务水平等方面全面提升预防和打击犯罪以及服务群众的能力水平。

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。

基于土地利用的城市卡口缺失数据修复方法

为解决城市道路卡口原始数据大量缺失问题,从道路两侧土地利用的角度出发,提出一种能够描述路段出入口交通量运行状况的出入口交通量估计模型。以该模型为基础,充分利用城市道路交通流运行的时空特性,构建基于土地利用的卡口缺失数据修复方法,并结合济南市经十路两个相邻卡口的交通流数据对该数据修复方法进行实例验证。结果表明,在全天卡口数据修复以及特定时段数据修复中,交通量数据修复的误差大大降低,修复精度能够较好满足工程应用的实际需求。

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。

基于卡口图片数据的城市地块停车需求特征分析——以常州市政府片区为例

运用动态卡口图片数据分析静态停车特征是动静态结合分析城市交通运行的新思路,也为交通调查领域及治理停车问题提供基础数据。该文首先基于卡口数据通过图像识别算法识别车牌号等信息,结合路网拓扑提取并切分车辆出行轨迹;基于多日出行数据分析车辆职住特征,并使用机器学习KNN算法恢复缺失漏检出行。其次提出卡口对应地块的获取方法,并计算居住、岗位、其他弹性出行停车需求量,研究片区内日均停车需求分别为4.0万、2.1万、3.1万,工作日、周末、早晚高峰分别呈现不同的特点。最后根据停车场闸机数据验证算法的精度。

一种新型防逃逸阻车系统

交通行政执法人员在道路上进行执法检查时,常遇到一些违章、违法车辆强行闯卡、闯关现象,影响了正常执法检查,甚至给执法人员造成伤害。设计一种新型防逃逸阻车系统,具有警示作用。

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。

基于交通卡口数据的道路快速化需求评价

基于交通卡口数据,以平湖市为例,通过层次分析法,从道路快速化需求匹配程度、道路快速化需求紧迫程度和道路快速化后实现的价值三个方面构建评价指标体系,提出道路快速化需求评价的方法,为当前国土空间规划土地指标收紧背景下,道路的快速化改造提升提供定量化的决策支撑;通过车辆OD计算在途车辆数,并与传统计算方法结果进行对比,提高在途车计算精度后,作为计算道路快速化需求评价的核心指标的基础。