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基于KSP算法的卡口数据在交通执法管理中的应用研究

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基于KSP算法的卡口数据在交通执法管理中的应用研究

作者：安静方山东交通学院

学位级别：硕士

随着科学技术的迅猛发展和人们生活水平的稳步提升,公共交通出行方式的选择日益多元化,除巡游出租车以外,像网约车这种以互联网为依托的交通运输服务平台正大量涌现。然而,这也导致许多机动车驾驶员为了谋取高额利润而选择逃避交通管制... 详细信息

随着科学技术的迅猛发展和人们生活水平的稳步提升,公共交通出行方式的选择日益多元化,除巡游出租车以外,像网约车这种以互联网为依托的交通运输服务平台正大量涌现。然而,这也导致许多机动车驾驶员为了谋取高额利润而选择逃避交通管制,自主进行一些非法的交通运输经营行为。这不仅严重破坏了市场平衡,对人们的公共交通安全利益也产生了极大的威胁。因此,本文通过挖掘交通卡口数据的技术手段来准确判别营运车辆,以此加强非法营运车辆的执法打击,从而推动大数据与交通执法管理领域的融合应用,提升城市公共交通安全水平。本文主要针对交通卡口数据展开充分挖掘,首先运用SQL server软件对采集到的海量交通卡口数据进行数据结构性分析、描述性分析及基础处理,以高质量的数据为论文研究的展开提供了良好的基础支撑。然后,利用高质量的交通卡口数据提取出车辆的原始出行链,并实现车辆出行路径的拆解与重建。其中,为了更好地进行车辆单次出行路径的拆解,根据不同行驶路径段的距离,提出了一种动态行程时间阈值的确定方法。同时,以KSP算法构建了车辆出行路径中缺失路径的备选还原解集,并运用GRA+TOPSIS的多目标决策模型得到备选还原解集的最优路径,重建了车辆的完整历史出行路径,便于更好地实现营运特征车辆的准确判别。最后,根据营运特征车辆的定义范围,分析了营运车辆的时空出行特征。为从全部车辆中准确判别出营运车辆,本文设计了三个营运特征筛选指标,并提出一种基于出行路径的车辆营运特征的提取方法,构建了营运车辆的判别模型。此外,以交通卡口数据实例验证了营运车辆判别模型在实际场景中的有效性和可行性,经过对比分析,得出本文提出的判别模型的精准度优于传统的非通勤车辆筛选方法,充分实现了卡口数据在非法营运车辆执法管理中的应用。综上,本文的研究不仅拓展了基于卡口数据的车辆出行路径拆解和重建的研究方法,所提出的营运车辆判别模型还可以有效解决并优化交通执法管理工作,为智能交通执法管理和交通安全领域的模式创新提供了技术参考。

关键词：卡口数据执法管理路径重建 KSP算法多目标决策营运车辆判别

基于车牌识别的卡口数据质量监测方法研究及应用

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黑龙江交通科技 2024年第4期47卷 169-172页

作者：谢海莹广州方纬智慧大脑研究开发有限公司广东广州511458

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... 详细信息

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。

关键词：城市交通卡口数据质量监控车牌识别监测方法

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基于卡口数据的车辆特征及道路运行特征分析

城市道桥与防洪 2024年第7期 22-24,M0005页

作者：戴露沈巍李婷常州市规划设计院江苏常州213000

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... 详细信息

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。

关键词：城市交通卡口数据机动车出行特征道路运行特征溯源分析

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基于卡口数据的时空交通流量预测模型研究

基于卡口数据的时空交通流量预测模型研究

作者：田丰新疆农业大学

学位级别：硕士

随着城市化进程的加快及人口数量的增加,城市交通面临日益严峻的拥堵问题。短时交通流量预测作为智能交通系统的基础和重要研究内容之一,能够为交通管理者和出行者提供决策依据,对打造“智慧城市”具有重要研究意义。卡口流量数据兼具... 详细信息

随着城市化进程的加快及人口数量的增加,城市交通面临日益严峻的拥堵问题。短时交通流量预测作为智能交通系统的基础和重要研究内容之一,能够为交通管理者和出行者提供决策依据,对打造“智慧城市”具有重要研究意义。卡口流量数据兼具时间特性和空间特性,在城市交通模型建立、交通管理等方面具有重要应用价值;卷积神经网络在路网级别的短期交通流量预测方面表现较好,逐渐成为当下研究重点。因此本研究基于卡口数据将卷积神经网络和时序预测理论相结合,提出基于时空特征融合的路网短时交通流预测方法,旨在为交通规划、交通调度等方面提供理论依据。（1）数据预处理及流量数据的时空相关性分析。首先对数据的来源、规模和质量进行说明,使用Python编程语言将原始卡口过车数据集计为每5分钟粒度的交通流量数据;通过使用线性插值法及历史平均法对缺失值进行补充,同时使用孤立森林识别剔除异常值;其次通过AR自回归模型及Pearson相关系数进行时间相关性分析,通过Pearson相关系数、核密度估计、莫兰指数进行空间相关性分析,明确卡口流量数据具有显著的时空相关性。（2）建立基于数据降噪及融合时空注意力机制的短期交通流量预测模型SWT-3DTCN-Bi GRU-Attention。考虑噪声对交通流量预测的影响,提出使用同步挤压小波变换（Synchrosqueezing Wavelet Transform,SWT）对历史数据进行降噪以提高数据质量;使用3DTCN提取不同卡口流量之间的时空相关特征,Bi GRU挖掘时序的长期依赖关系,Attention机制加强对重点卡口数据的关注,从而建立本研究预测模型结构。为验证本文提出模型的有效性,主要采用MAE、RMSE、MAPE、R四种评价指标分析模型预测效果。实验显示采用SWT降噪不仅可以提高预测性能,同时能节约预测时间成本;预测部分分别对工作日及非工作日进行探讨研究,并构建消融实验分析采用SWT降噪、三维TCN、时空耦合的注意力机制的必要性,研究结果表明各模块共同作用促进了卡口流量预测精度的提高。多模型预测中SWT-3DTCN-Bi GRU-Attention取得了良好的预测效果,以工作日为例,在本数据集中该模型预测评价指标值MAE为2.3187,RMSE为8.9514,MAPE为9.22%,R为0.9958;验证模型泛化能力,结果显示不同卡口都取得理想的预测结果,同时分析产生预测效果差异的相关原因。（3）为拓展模型的实用性,开发了基于本研究预测模型的应用系统。系统完成数据处理及包含前端、后端、数据库三部分的全栈开发,最终实现Web应用程序的用户界面。该系统主要实现车流量统计、车辆信息管理、卡口流量预测等功能。

关键词：卡口数据时空相关性分析数据降噪短时交通流量预测

基于大规模卡口数据的小汽车出行OD需求估计

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基于大规模卡口数据的小汽车出行OD需求估计

作者：谭啸涛东南大学

学位级别：硕士

城市日益严重的交通堵塞已经成为制约社会主义现代化建设和城市可持续发展亟待解决的一大难题。准确合理地估计居民出行需求和行为模式是解决上述主要问题的关键之所在。在海量交通路网数据的共同支撑下,研究基于大规模卡口数据的小汽... 详细信息

城市日益严重的交通堵塞已经成为制约社会主义现代化建设和城市可持续发展亟待解决的一大难题。准确合理地估计居民出行需求和行为模式是解决上述主要问题的关键之所在。在海量交通路网数据的共同支撑下,研究基于大规模卡口数据的小汽车出行OD需求估计对于分析交通供需矛盾、缓解交通拥堵具有重要的理论和实践意义。本文对研究小汽车OD需求估计的文献进行梳理,发现目前研究重点在通过各种轨迹数据还原车辆的真实路径并在交通路网上实现流量的分配,而忽略了卡口数据无法得到小汽车的真实OD这一问题。因此为了更好地了解小汽车出行需求和规律,本文针对基于卡口数据的小汽车OD识别和需求估计问题展开研究,首创性地提出了基于多源数据融合的小汽车OD估计模型。文章重点研究了多源数据的处理和数据之间的相互影响因素。首先,本文以浮动车GPS数据、卡口AVI数据和城市POI数据等三种典型的交通数据为研究对象,从数据来源、数据特征和数据预处理方法等方面进行了详细的介绍。基于处理得到的GPS数据,描述了小汽车出行的时空特征。应用线性回归模型,揭示了卡口数据和GPS数据在同区域内出行OD数量的正相关关系。其次基于GWR模型,定量分析了POI数据对GPS数据的影响因素,给出了不同类型POI的回归系数。并通过以上工作揭示了POI数据对卡口数据的影响因素。然后,基于考虑POI吸引力的乘客目的地识别模型,结合GWR模型得到的POI回归系数,引入TAZ吸引力这一概念。基于多源数据融合,并应用贝叶斯方法,首创性地提出了考虑TAZ吸引力的小汽车OD识别和估计模型。最后,以深圳市部分小汽车卡口数据进行案例实证分析,根据小汽车的卡口轨迹数据,得到了小汽车OD的概率分布和对应的OD矩阵。该OD矩阵反映了TAZ之间的出行量和小汽车的出行需求,为分析交通供需矛盾和对城市交通进行有效管理奠定了数据基础。

关键词：卡口数据 POI数据 OD需求估计贝叶斯方法

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基于卡口数据的机动车出行生成模型

北京交通大学学报 2021年第3期45卷 109-117页

作者：李帅浦诗谣马晓凤钟鸣郑猛武汉理工大学智能交通系统研究中心武汉430063 武汉理工大学国家水运安全工程技术研究中心武汉430063 深圳市金溢科技股份有限公司广东深圳518057 武汉市交通发展战略研究院武汉430017

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... 详细信息

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.

关键词：可达性出行生成卡口数据逐步回归分析灰色预测模型

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基于卡口数据的交通参数提取方法研究

交通信息与安全 2020年第6期38卷 137-144页

作者：孙猛李建梅孙锋吴晓炜陈浩田朱爽山东理工大学交通与车辆工程学院山东淄博255049 淄博市公安局交通警察支队张店大队山东淄博255000

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... 详细信息

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。

关键词：智能交通卡口数据交通参数提取 Python Echarts

基于卡口数据的非公共周期干线协调控制方法研究

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基于卡口数据的非公共周期干线协调控制方法研究

作者：王晨宇昆明理工大学

学位级别：硕士

随着城市化的快速发展,为了更好实施道路交通管理,卡口车辆智能检测系统被应用到各个城市当中,通过卡口检测系统可以获取实时的车牌照数据和车辆轨迹数据以及各条道路的车流量以及道路运行状态的变化,高效的数据收集与提取能为干线协调... 详细信息

随着城市化的快速发展,为了更好实施道路交通管理,卡口车辆智能检测系统被应用到各个城市当中,通过卡口检测系统可以获取实时的车牌照数据和车辆轨迹数据以及各条道路的车流量以及道路运行状态的变化,高效的数据收集与提取能为干线协调优化方案提供更精准的数据支撑。一般情况下协调控制方案使用历史数据设计周期时间与相位差,这导致了控制的滞后性,同时也不能够实现动态实时的控制干线。因此,如何利用好智能卡口数据使交通控制更加主动化就显得十分的重要。在本文中,将研究利用交通智能卡口对路段和交叉口的检测数据实现干线的短时交通流预测方法,实现数据“主动”化,进一步优化干线协调控制方案,现有的干线协调控制优化方法已经研究的很多,优化方向往往是从绿波带最大化和干线系统延误最小化的两个方面,但是两种优化方向均建立在公共周期的约束条件下,公共周期时间一般选用多个交叉口中最大最佳周期时间,由于实际路段因地理因素的影响,各个交叉口大小、实际交通量均不同,这难免会产生时间和空间上的浪费,因此本文研究非公共周期的协调控制模型,打破公共周期的时间限制,为后续研究干线协调控制提供新思路。首先,总结国内外干线协调控制的研究现状,并分析不同方法的优缺点,同时提出本文的主要研究内容和技术路线图。其次,分析协调控制重要参数,得到参数间的相关关系;随后,分析交叉口种类,并进行再分类工作以及交通小区的划分。研究分析已有的交通小区OD预测模型,分析其特点并优化其参数,建立适用于干线的短时交通流预测模型,为后续建立非公共周期协调控制方案提供数据支持。然后,解释说明非公共周期干线协调控制机理,推导使用非公共周期时,交叉口间的约束条件,确立非公共周期模型的基础参数和参数之间的相关关系。对建立的非公周期时局图进行延误分析,建立优化目标函数。利用动态规划的思想结合以上参数建立非公共周期的干线协调控制模型。为了最大化完善模型,将模型计算出的方案再做绿信比修正,至此完成模型的建立。最后,为了验证模型的有效性选取实际路段进行仿真实验,结果表明:实行非公共周期干道协调控制后,相比于公共周期协调控制模型,车辆平均延误、干线系统总延误、平均停车次数均降低,以此证明了非公共周期协调控制的有效性,为干线协调控制提供了新的思路。

关键词：卡口数据城市交通干线控制信号协调动态规划延误模型 Vissim仿真

基于卡口数据的交通流运行特征提取方法及系统实现

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基于卡口数据的交通流运行特征提取方法及系统实现

作者：孙猛山东理工大学

学位级别：硕士

城市交通发展到信息化、智能化、智慧化的新时代,将大数据挖掘、机器学习等技术与智慧交通相结合,能够显著改善城市发展中的交通拥堵问题。随着电警、卡口等视频监控设备的增加,交通基础数据库得到了极大的丰富,为日趋智能的精细化交通... 详细信息

城市交通发展到信息化、智能化、智慧化的新时代,将大数据挖掘、机器学习等技术与智慧交通相结合,能够显著改善城市发展中的交通拥堵问题。随着电警、卡口等视频监控设备的增加,交通基础数据库得到了极大的丰富,为日趋智能的精细化交通管理提供了驱动力。但是,传统的交通数据处理方法无法适应快速增长的数据量,交通卡口数据背后蕴藏的交通信息亟需统一的流程处理框架和应用手段去分析和实践。针对卡口数据的应用问题,本文结合路网基础信息充分挖掘卡口数据的潜力,在交通流参数提取、轨迹数据的聚类分析和交通流预测等多个应用方向进行方法性研究,并利用Python和Web技术根据其研究方法构建应用系统,以期实时掌握交通运行态势,进而解决实际交通问题。主要研究内容如下:（1）基于数据挖掘的交通流状态参数提取。本文基于Python和Echarts等工具软件,提出了预处理-指标参数提取-可视化一整套的交通卡口数据挖掘流程框架,该框架使用延误、流量、车速等参数均为实时提取,实现了主动全时状态提取,之后在提取行程时间、平均车速和车辆周期延误的基础上利用排队车辆数构建了高峰时段排队长度估计模型。最后以淄博市张店区北京路主干道为例,实现了交通运行参数自动提取及可视化一体展现,并选取排队长度进行了精度分析,模型准确率能够为智能交通管控的决策提供支撑。（2）基于轨迹聚类的交通流时空特征解析。本文利用交通参数提取流程得到的行程时间、速度等指标进行阈值的设定,并综合使用路网拓扑结构和TOPSIS法,完成车辆出行链的提取和补全。之后利用LCSS算法对轨迹链的时空相似度进行度量,并结合DBSCAN密度聚类算法对轨迹数据进行聚类处理,基于聚类结果对车辆出行的时空特征进行研究。最后以淄博市张店区西侧区域为例进行轨迹提取与聚类分析,实验数据分为工作日早晚高峰和休息日早晚高峰四组示例数据,对示例数据进行聚类得到的时空出行特征与实际出行情况较为符合。（3）基于运行态势的短时交通流预测。本文综合利用隐马尔可夫模型对交通流态势的预测性,与周期平均车速、历史流量数据共同训练LSTM神经网络,利用多元输入和多步骤预测的方式去提升模型预测精度和降低预测滞后性。最后以淄博市张店区世纪路为例检验了改进后预测模型的性能,实验表明改进后的LSTM交通流预测模型精度优于传统LSTM模型。（4）交通流运行特征提取系统的设计与实现。系统主要在交通流参数提取框架的基础上,利用轨迹数据的提取与聚类方法和改进后的交通流预测模型对功能模块进行设计,在利用其算法逻辑流程的前提下,选择成熟的后台框架Spring Boot和前端框架React来搭建和开发系统,最后在遵照系统设计原则的前提下对子模块进行了功能细化和设计,比较完整地构建了交通流运行特征提取系统。

关键词：智能交通卡口数据交通参数提取轨迹聚类交通流预测系统构建