基于高速公路收费数据的车辆分类研究——以重庆市为例

为细化分析高速公路车辆出行特征,提升高速公路管控效率及精细化服务水平,提出"先定义后聚类"的高速公路出行车辆群体分类模型。基于重庆市某高速公路特定通道收费数据,以小客车为研究对象,首先,在分析车辆整体特征的基础上,提取并定义研究时段内单次出行或仅在周末出行的车辆;然后,以自然周为周期,从出行强度、出行时间维度、出行空间维度3方面构建剩余车辆出行量化指标;最后,利用K-means++算法对车辆聚类,综合地域实际背景将出行车辆分为6类,其中70%为"单次出行"或"零星出行"车辆,"通勤"及"营运"车辆只占车辆总数的0.82%,且"通勤"车辆多在20km以内的OD上出行。研究表明,所提出的模型能将高速公路出行车辆有效分类,且各类群体的出行时空分布存在较明显差异,可为针对性的交通需求管理提供合理依据。     

基于非负矩阵分解的出租车时空行为聚类分析

为探讨出租车的时空行为特征,采用非负矩阵分解法从时间和空间两个维度对出租车行为进行聚类分析.首先划分时空单元,以上客点的时空分布特征表征出租车的时空行为,并构建时空行为矩阵,然后采用非负矩阵分解法进行出租车聚类.最后以广州市为例进行研究,聚类结果表明:出租车受广州市空间结构特征的影响聚成了 4类,而受时间维度的影响较小,但不同时段的行为也有明显差异.4类出租车都形成了明显的围绕区域商业活动中心集中运营的空间行为模式以及调整运营范围以适应不同时段出行活动需求的时间行为模式.研究揭示了出租车的时空行为与城市空间结构、城市出行活动的联系,能为出租车和城市管理发展提供参考.     

基于速度变化的偶发性交通拥堵时空分布特性研究

交通事故的发生会引起其上游路段通行速度的下降和交通流量的堆积,从而引发交通拥堵.本文主要研究了城市道路中交通事故引起的交通拥堵的时空分布特征.首先,基于北京市事故数据和路段速度数据分析交通事故影响下的车辆速度变化特性;接着,根据交通事故信息和事故路段流量与速度数据,建立了一种基于速度差异的拥堵判定模型,并对其时空维度的约束条件加以限定.在此基础上对事故引发的拥堵时空范围进行量化描述;最后,依托仿真数据与北京市真实事故数据进行效果验证.结果表明,该方法可以有效地描述交通事故引起的拥堵时空分布特性.     

基于卡尔曼滤波算法的公交车辆行程时间预测

通过分析公交车辆的行驶特性,利用卡尔曼滤波算法建立行程时间预测模型,并用该模型预测未来时段的公交车辆路段行程时间.预测结果表明,该方法预测精度较高,可有效地改善公交车辆动态调度效果,提高交通资源利用率,因此该方法具有推广意义.     

K近邻短时交通流预测模型

为了准确预测道路短时交通流,构建了基于K近邻算法的短时交通流预测模型。分析了K近邻算法的时间和空间参数,提出4种状态向量组合的K近邻模型:时间维度模型、上游路段-时间维度模型、下游路段-时间维度模型与时空参数模型。以贵州省贵阳市出租车的GPS数据对几种K近邻模型进行了检验。分析结果表明:带有时空参数的K近邻模型具有更高的预测精度,其预测误差最小,平均为7.26%。基于指数权重的距离度量方式能更精确的选择近邻,其预测误差最小,平均为5.57%。与神经网络和历史平均模型相比,带有指数权重的K近邻模型具有更好的预测精度,平均预测误差仅为9.43%。可见,带有时空参数与指数权重的K近邻模型可作为道路短时交通流预测的有效手段。     

基于事件惩罚的公路应急交通动态分配模型

深入剖析应急交通与常规交通在动态交通分配要求的异同,将应急时空需求分布和动态交通分配模型联系起来,提供可行的公路应急交通疏散动态分析方法.首先,根据应急期限要求建立公路交通疏散需求的时空分布预测模型,得到分时段OD矩阵.其次,借助DYMIN双层规划模型,对分时段OD矩阵进行动态交通分配得到各路段的分时初始阻抗,同时为在路径选择中体现事件扩散对路段阻抗的影响,通过定义事件惩罚函数来修正路段阻抗,引导车辆选择受事件影响程度低的最短路径进行疏散.最后,基于TransModeler 软件进行反馈式仿真,比较事件惩罚函数运用前后的公路应急交通分配结果,验证了模型的有效性.     

改进的高速公路路段行程时间估计方法

准确估计高速公路路段行程时间有助于充分发挥智能交通管理与服务系统的作用,文章在传统路段行程时间估计方法的基础上,从交通流具有动态流动性的角度出发,构建了一种改进的行程时间估计方法;通过车辆运行过程中所在时空的动态变化性,根据2个时段的检测器数据和各路段预设的行程时间给2类信息分配权值;最后以南京机场高速公路为例进行分析,结果表明改进方法可有效估计路段行程时间,并且路段越长,改进效果越明显。     

城市交通排放高分辨率分析方法研究 ——北京实证

交通污染减排政策呈现多样化、精细化和差别化发展趋势,传统交通排放模型在评价范围、评价尺度上的分辨率存在局限性.本文基于实时监测数据的交通流仿真模型、视频检测方法的车队结构分析和本地化工况的速度排放因子修正关系,提出了城市交通排放高分辨率分析方法,时空分辨率达到小时和路段级别,排放源可区分不同交通方式和本地外地.并以北京市机动车 NOx排放为例,对路网交通排放时空分布特征进行实证分析.北京市高峰时段路网交通排放量占全天排放的31.2%;高速路、快速路排放分别占路网排放总量的37.9%和38.8%;五环~六环间排放量占六环内排放总量的38.32%;货运车辆排放占路网排放比例达到47%.本文提出的城市交通排放高分辨率分析方法对精准定位交通污染治理时间、空间和对象,提升精细化决策水平具有一定意义.     

低频GPS数据和交叉口延误下的行程时间估计

为解决低频GPS数据条件下路段行程时间估计误差较大的问题,分析了车辆在道路交叉口影响区域的延误特征,根据两个相邻GPS点跨越一个或多个交叉口,以及跨越的交叉口影响区域內有无GPS点,划分了4种GPS分布类型,并设计了相应类型的基于交叉口延误计算的路段行程时间插值算法.以北京市八角地区实际GPS数据为例验证了本文算法,结果表明:在平峰和高峰时段,用本文算法计算的路段行程时间的平均绝对相对误差不超过14%;与改进插值法相比,平均估计精度提高了7.9%,在交叉口延误时间较大的路段效果更显著.      

盐靖、江海高速公路交通事故特征研究

文章从交通事故与交通量、天气的关系,在时间和路段上的分布情况以及事故涉及的车辆和伤亡情况等6个方面,对高速公路交通事故进行了分析,发现了高速公路交通事故的一些特征,并针对营运管理提出了相关建议。     

基于视频的城市快速路车辆异常行为检测

文章提出虚拟传感器的概念,针对城市快速路视频监控系统,改革单一功能摄像机,使其成为具人工智能的新型视频传感器,完成道路车辆跟踪及异常行为检测。异常检测算法运用带有时间和空间信息的车辆轨迹对自组织神经网络进行训练,获得神经网络参数后利用概率模型对实时车辆轨迹进行异常提取。该文所提算法能在嵌入式DM642视频处理平台上有效运行,能够提取诸如超低(高)速行驶、违章停车、违规掉头等异常行为,具有低运算量及较好的鲁棒性。     

重点营运车辆的异常驾驶行为识别研究

为加强对重点营运车辆异常驾驶行为的监督与检测,本文基于时间序列符号化算法(TSA) 与多尺度卷积神经网络模型(MCNN)提出一种组合模型TSA-MCNN,用于识别重点营运车辆异常驾驶行为。首先,对北斗数据进行预处理,并基于营运车辆存在多种车型、多种速度限制、多种异常驾驶行为的特点划分4种异常驾驶行为,构建异常样本数据集。其次,构建TSA-MCNN模型识别样本数据集,其过程分为两阶段,第1阶段,针对重点营运车辆的特点,引入能够粗粒化处理数据特征的时间序列符号化算法与能够多通道参数输入的多尺度卷积神经网络进行组合,并基于Keras库完成TSA-MCNN模型的搭建;第2阶段,利用样本数据集作为模型的输入变量,完成模型的训练、测试与识别。最后,以广河高速重点营运车辆北斗数据验证TSA-MCNN模型的性能, 同时,与异常识别传统算法的卷积神经网络(CNN)模型与动态时间扭曲-K最近邻(DTW-KNN)模型进行对比分析。验证结果表明：TSA-MCNN模型整体识别准确率为97.25%,相对于CNN模型与DTW-KNN模型提高了20.50%与5.63%。其中,TSA-MCNN模型对于正常驾驶行为、超速驾驶行为、紧急停车行为、临时停车行为、低速驾驶行为的识别精确率相对于CNN模型(DTW-KNN模 型)分别提高了26%(13%)、26%(6%)、23%(5%)、28%(3%)、0(0),说明该模型对于重点营运车辆异常驾驶行为的识别具有良好的性能。     

车辆荷载特性影响下的碰撞时间分布规律

受车辆荷载特性影响的碰撞时间(Time-To-Collision, TTC)，被认为是车辆避撞系统中跟驰过程风险评估的有效指标.本文以车辆类型、超重和超速指标量化表征车辆荷载特性，分解前后车辆不同荷载特性组合的12类跟驰场景.基于动态称重技术获取融合荷载特性的交通流数据，分析车辆荷载特性对自由流交通状态下12类跟驰场景TTC分布的影响，利用KS 检验对比TTC分布的显著性.结果表明：TTC累计频率分布服从指数模型，在5%置信度水平上，跟驰前后车的车辆类型对TTC分布无显著影响；前后车均为超重轻车显著增加了潜在冲突风险，超重增加了轻车跟驰重车，轻车跟驰轻车场景的潜在冲突风险；前后车不超速跟驰场景下，轻车跟驰重车的风险比例高于轻车跟驰轻车.     

车辆荷载特性影响下的碰撞时间分布规律

受车辆荷载特性影响的碰撞时间(Time-To-Collision, TTC),被认为是车辆避撞系统中跟驰过程风险评估的有效指标.本文以车辆类型、超重和超速指标量化表征车辆荷载特性,分解前后车辆不同荷载特性组合的12类跟驰场景.基于动态称重技术获取融合荷载特性的交通流数据,分析车辆荷载特性对自由流交通状态下12类跟驰场景TTC分布的影响,利用KS 检验对比TTC分布的显著性.结果表明：TTC累计频率分布服从指数模型,在5%置信度水平上,跟驰前后车的车辆类型对TTC分布无显著影响;前后车均为超重轻车显著增加了潜在冲突风险,超重增加了轻车跟驰重车,轻车跟驰轻车场景的潜在冲突风险;前后车不超速跟驰场景下,轻车跟驰重车的风险比例高于轻车跟驰轻车.     

基于改进密度聚类算法的交通事故地点聚类研究

交通事故特征受地域分布影响显著，本文对交通事故特征进行优化聚类研究.基于 2019年无锡市交通事故数据，调用开放地图接口地理编码解算事故地点经纬度，使用密度聚类算法对事故地点与事故原因进行密度聚类.传统的密度聚类算法依赖距离阈值和样本数阈值的准确输入，为解决这一局限，建立一种自适应搜索距离阈值和样本数阈值的密度聚类模型，并与原始聚类模型进行对比.结果表明，优化算法在参数确定上更加智能，对簇的划分更加准确，对噪声点的识别更加合理.通过机器学习中轮廓系数计算方法计算模型得分，证明了该算法在城市道路交通事故地理位置聚类中的适用性.     

基于车流特征分区算法的地磁传感器单节点车速估计

地磁车辆检测器是近年来兴起的新型交通流信息检测技术,而利用单节点检测数据完成车速估计是该技术研究的重点之一. 本文首先对地磁车辆检测技术予以简要介绍,然后基于对道路车辆车长分布规律的分析,在合理假设的前提下,提出了车流特征分区的车速估计算法. 该算法充分考虑实际应用中各类车型组成情况,应用最大类间方差法实现大型车与小型车的分类,基于城市道路小型车居多且车长分布集中的特点,仅利用小型车通过时间检测数据完成对平均车速的估计. 最后,选取实际路段开展试验,并基于Matlab平台对该算法进行了验证. 结果表明,本文提出的车流特征分区算法稳定性好,平均准确率达到85％以上.     

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地磁车辆检测器是近年来兴起的新型交通流信息检测技术,而利用单节点检测数据完成车速估计是该技术研究的重点之一. 本文首先对地磁车辆检测技术予以简要介绍,然后基于对道路车辆车长分布规律的分析,在合理假设的前提下,提出了车流特征分区的车速估计算法. 该算法充分考虑实际应用中各类车型组成情况,应用最大类间方差法实现大型车与小型车的分类,基于城市道路小型车居多且车长分布集中的特点,仅利用小型车通过时间检测数据完成对平均车速的估计. 最后,选取实际路段开展试验,并基于Matlab平台对该算法进行了验证. 结果表明,本文提出的车流特征分区算法稳定性好,平均准确率达到85％以上.     

基于改进密度聚类算法的交通事故地点聚类研究

交通事故特征受地域分布影响显著，本文对交通事故特征进行优化聚类研究.基于 2019年无锡市交通事故数据，调用开放地图接口地理编码解算事故地点经纬度，使用密度聚类算法对事故地点与事故原因进行密度聚类.传统的密度聚类算法依赖距离阈值和样本数阈值的准确输入，为解决这一局限，建立一种自适应搜索距离阈值和样本数阈值的密度聚类模型，并与原始聚类模型进行对比.结果表明，优化算法在参数确定上更加智能，对簇的划分更加准确，对噪声点的识别更加合理.通过机器学习中轮廓系数计算方法计算模型得分，证明了该算法在城市道路交通事故地理位置聚类中的适用性.     

基于数据挖掘的危险货物运输风险驾驶行为聚类分析

不良驾驶行为(车速过高，车速变化过快等)影响危险货物及车辆的稳定性，是导致危险货物运输事故频发且后果严重的重要原因. 基于对营运车辆联网联控系统海量数据的分析处理，根据其属性提取8 个驾驶行为量化指标，采用因子分析和模糊C均值聚类相结合的方法，实现对危险货物运输车辆驾驶员风险驾驶行为的科学聚类. 结果表明，危险货物运输车辆驾驶行为特征可有效聚为急加减速、超速驾驶和变速驾驶3 种行为，且在每种驾驶行为下实现对驾驶员安全等级的分类. 由此可以识别风险较高的驾驶员，这对危险货物运输企业和行业管理部门有重要参考意义.     

基于类锚虚拟线圈的多流向车流量检测算法

针对城市道路车流量检测中车辆误分类问题,提出一种基于类锚虚拟线圈的多流向车流量检测算法。首先,采集车辆图像样本并随机裁剪以构建小客车、公交车和摩托车的均衡数据集,通过 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法聚类获得 3 类车型的高度、宽度尺寸,以此校正场景车辆识别线圈尺寸,布设物体检测线圈与组合车辆识别线圈;其次,基于均衡数据集训练ResNet18卷积神经网络完成车辆类型判断;最后,采用改进的核相关滤波器追踪算法追踪车辆轨迹,通过计数线完成多流向车流量检测。验证分析表明：对单向车流,高峰、平峰正检率均值提升了5.09%、4.57%,误检率均值降低了5.31%、2.35%;多向车流中,直行车流的高峰、平峰正计率提升了 5.01%、5.99%,左转车流的高峰、平峰正计率提升了 4.29%、 4.56%。