关于手机定位技术应用于广州市交通行业数据采集的可行性探析

传统居民入户调查、交通流量调查等数据采集技术的人力、物力消耗大,数据样本量、时效性难以得到保证。但随着智能手机用户增多,以及手机定位技术发展,利用手机定位数据挖掘居民出行特征,为交通行业数据采集提供了新的途径。该采集技术具有覆盖范围广、实施周期短、人力需求小等优势,尤其对于特大城市交通调查具有广阔的应用前景。在分析各类手机定位技术特征的基础上,重点对手机基站定位技术国内外应用案例、适应范围、局限性等进行探讨,最后,对广州市利用手机定位技术开展交通数据采集提出工作建议。     

基于手机定位的交通OD数据获取技术

居民出行OD数据是交通规划中最重要的基础资料之一。传统的利用纸和笔、电话调查以及路边询问等调查方式虽然简单,但存在较大局限性。随着信息技术、移动技术等的发展,手机信息和定位技术应用于交通数据采集是研究的热点之一。在CDMA通信网络和gpsOne手机定位技术的基础上,对出行者进行连续位置跟踪,通过数据处理提取出行者的起讫点位置信息,再结合已有交通区划分,根据点与多边形关系的算法中的面积判断算法得到出行者的OD信息。最后利用所提出的方法对重庆市九龙坡区杨家坪地区进行了OD调查,得到OD发生集中专题和OD线专题。     

基于移动通信网络下的TDOA手机定位技术在交通信息采集中的应用

着重于利用手机定位技术进行交通信息的采集研究,构建由TDOA手机定位、地图匹配和交通信息采集组成的技术框架。TDOA定位技术由于定位精度较高且相对容易实现,日渐受到研究人员的关注。文章给出了TDOA技术的模型算法,分析了地图匹配过程,进而研究各方面交通信息的采集方法。研究结果表明:手机定位技术覆盖范围广、定位精度高,能以较低的经济代价获取大量信息,通过有效地计算可将这些信息转化为实用的交通信息。     

基于手机信令数据的出行特性分析

随着信息技术的不断发展,越来越多政府开始采用多种信息资源结合的方法来全面了解本地的交通特性。近年来,随着移动终端的普及,手机的拥有率和使用率大幅提升,手机定位技术的不断进步,使人们意识到手机终端就是一个非常好的交通探测器。通过调查手机使用情况获得的交通出行数据更加全面、实时性好,而且调查成本低,采集数据方便快捷,为传统交通调查提供了一种较好的技术选择。本文利用这一新的调查技术,结合通信运营商的手机信令,以成都为例,通过模型算法计算,对成都市交通出行特征进行了初步研究分析。     

道路交通数据采集技术研究展望

交通数据是交通规划、管理与控制的基础,尤其对智能交通系统的建设和运营具有决定性作用。阐述交通数据采集技术的发展．分析、归类其技术特点,研究和展望新技术在交通数据采集中的应用前景,提出适合我国道路交通特点的交通数据采集技术。     

基于手机传感器数据的出行特征提取方法

手机调查方法的已有研究较多集中于基于手机信令数据的宏观出行特征获取,而手机传感器数据在个体出行链微观出行特征提取方面具有优势.针对城市居民多采用组合交通方式出行的特征,研发智能手机应用软件,实现GPS数据(位置坐标与速度)、加速度计、服务基站、WiFi等传感器数据采集.运用小波分析、神经网络等数据挖掘技术分析不同交通方式出行数据差异,探索多种数据挖掘算法用于个体出行参数提取的可行性及效果.结合实际案例,总结应用手机传感器数据进行出行特征精细化提取的难点和技术关键.最后,探讨精细化个体出行数据在交通模型和理论优化方面的应用.     

基于CDMA网络的城市交通数据采集与处理技术

交通数据采集与处理技术是构建智能交通系统的基础。首先通过分析各类交通数据采集技术,提出了基于CDMA网络实施动态交通数据采集的方法;然后以重庆市主城区为例构建了动态交通数据采集系统;最后结合城市道路交通的特性对数据进行处理,使数据与道路相匹配,并在GIS地图上实现道路交通状态的实时显示。     

一种基于手机定位数据的出行行程识别方法

提出并实现了一种基于手机定位轨迹数据的出行行程识别方法.通过速度对轨迹点进行划分,将低于一定速度阈值以下的轨迹点合并为候选停留位置,再利用距离阈值和时间阈值对候选停留位置进行合并,从而确定出真正的停留点,继而自动统计出行次数和出行时间.该方法解决了手机定位数据的定位漂移和抖动的问题,行程识别精度高,识别结果可为交通规划工作提供相关数据,并具有比传统交通调查方法更低的成本和更短的数据更新周期.     

手机定位数据获取出行OD：现状及展望

手机定位数据可以用于获取交通信息。近年来利用这种数据获取路段速度已经成为研究热点,但在获取OD方面研究较少。通过总结手机定位获取OD方面的研究现状,分析目前研究存在的主要问题,指出未来的研究重点。     

中国城市交通调查与模型现状及发展趋势

城市交通调查和交通需求模型在中国已有30多年的发展历程,在新的数据环境和城镇化发展背景下,有必要探讨交通规划定量分析技术的发展方向。首先介绍中国城市交通调查的技术问题、体制保障等现状情况,同时概括交通模型的技术发展和应用现状。其次,从调查数据采集和维护机制,交通模型理论体系和功能需求,人才队伍以及模型在交通规划决策中的地位等方面分析交通调查和模型存在的问题。最后,预判中国城市交通调查和模型的发展趋势,提出大数据和交通模型互动发展、交通模型和GIS技术全面结合、加快制定指导手册和标准等相关发展建议。     

基于物联网的高速公路拥挤管理决策支持系统研究

探讨了利用手机定位技术实现交通参数采集新技术,构建了基于物联网的高速公路拥挤管理决策支持系统结构框架,并对组成结构中的感知层、网络层、处理层和应用层进行了阐述。基于决策支持系统结构框架,对系统实现的功能进行了描述。最后探讨了系统开发和实现的关键问题。     

基于EMD算法的切换系列区分及时空转换参数选取仿真

鉴于由于个人隐私而导致的数据获取困难问题,依托基于无线通信网络与交通集成仿真的手机切换数据平台采集手机数据,用EMD算法将不同道路切换序列的差异程度进行量化区分,根据时空转换参数ρ的不同取值得到相邻道路、不同道路之间手机切换序列对的EMD。结果表明：将EMD算法应用于不同道路序列的区分是可行的,ρ的选值不影响该算法应用的效果。     

基于手机数据的城市交通大区OD分布估计 ——以旧金山市为例

在大数据时代,手机数据因普及率高、采集成本低等优点逐渐受到人们的重视.手机通信运营商在为手机用户提供通信服务的同时会记录每次服务的时空信息,因此利用手机数据可以挖掘出用户的位置信息,并应用于城市居民出行OD分布估计.提出以手机数据为基础对城市交通大区之间OD分布进行估计的方法.利用居民手机数据估计美国旧金山市各交通大区之间的出行分布,并结合居民出行调查数据对估计结果进行检验.结果显示基于手机数据的出行估计具有较高的可靠性.     

无信号控制路段手机对行人过街行为和安全的影响

行人过街时使用手机会对其过街行为和交通安全产生一定的影响.本文以武汉市6个无信号路段交通调查数据为基础,对行人使用手机时的行为和安全性进行统计分析,并建立了基于Order Probit回归分析的人车冲突量化模型.结果表明：11.76 %的行人在过街时会使用手机,其中看手机屏幕、打电话和听音乐分别占6.65 %、2.83 %和2.28 %;使用手机对行人过街行为有明显影响,包括行人过街时间增加、过街眺望次数减小等;与不使用手机的行人相比,行人使用手机会有更大的几率与机动车产生冲突,其中,打电话对是否产生轻微冲突的影响最大,看手机屏幕对是否产生严重冲突的影响最大.     

行人交通信息采集方法分析

从行人的交通特性出发,分别介绍人工采集法、视频采集法、GPS采集法和无线定位采集法等行人交通信息采集方法。详细分析无线定位采集法在行人交通信息采集中的运用,对研究行人交通具有重要意义。     

开车打手机对交通安全的影响研究

基于驾驶员对手机使用情况的统计分析数据，对开车打手机产生的危害及危害机理进行分析，同时通过数理统计理论找出开车打手机的特点和驾驶员存在的共性特征，并通过对开车打手机的现状分析得出其存在的原因并提出相应的解决对策，以期减少其对交通安全的危害，减少交通事故的发生。     

车辆定位与智能卡在公路运输管理中的应用

在介绍车辆定位方法和智能卡技术的基础上,探讨了车辆定位在公路运输管理和智能 卡在高速公路收费中的应用.车辆定位应用于货物运输中可以提高货物运输的效率,增加车辆 的安全性.管理中心和移动车辆可利用移动通信设备进行双向的数据传输。管理中心在掌握车 辆位置与状态信息的前提下进行车辆调度和物流管理.基于智能卡内的CPU,针对高速公路的 收费管理制定专门的卡内操作系统,能够实现高速公路收费的“一卡通”.