基于大数据的交通拥堵影响因素关联性实证分析

为提升城市交通治理水平,基于大数据技术获取广州市62个交通分区的拥堵指数、人口密度、就业密度、职住平衡率等9个指标数据,采取归纳法将各指标归纳为设施不便利程度、人口岗位综合密度、对外分布影响因子、过境交通因子四大综合指标,利用SPSS软件分析交通拥堵指数与四大综合指标的关联性.结果表明,交通设施越不便利、人口岗位综合密...     

基于大数据的违法超限超载车辆源头企业区域分析

为从根本上遏制车辆的超限超载运输,精准打击与管控超限源头区域的违法行为,对违法超限超载车辆源头企业区域进行数据挖掘分析研究.以南京市为例,基于超限车辆清单数据、车辆定位数据,采用大数据分析处理技术对超限车辆轨迹进行划分,提取满足停止区域条件的轨迹点,选取Quick Bundles算法进行聚类,得到不同的分类区域,判定为超限车辆潜在源头企业或半路加装区域,再将聚类区域的中心位置与现有重点企业清单进行匹配分析,并剔除掉服务区、加油站等干扰区域,得到剩余区域可判定为潜在可疑源头区域,需执法部门重点关注,为执法突击检查和信用体系完善提供参考依据.     

基于GIS的沙漠地理空间数据库设计

特殊环境地区的数据库管理是一项重要且复杂的综合性工作,传统关系型数据库对海量气象观测数据与矢量数据的整合管理存在一定限制,尤其是在空间关系与分析上.为此以腾格里沙漠公路为研究背景,基于ArcGIS地理空间数据库(ArcGIS Geodatabase)实现空间数据库的构建,依不同要素类型划分图层单元实现沙漠地区数字地图的矢量化,通过概念框架设计、逻辑模型构建、物理分层设计、数据库实施,使多种类型数据互相关联、集成于同一数据库中.这一地理空间数据库不仅具有传统数据库储存和管理数据的性质,更对所储存的空间图形数据和属性数据二者建立起了联系,实现特殊环境下的数据可视化管理、风沙情况分析、空间分析、专题图制作等功能,能够为空间数据和资料的分析提供有效支撑.     

基于手机信令数据的高速公路客流特征分析——以广深高速为例

手机信号会定时与周围手机基站进行连接,通过对手机时空信号的分析,可有效的掌握交通出行的整个过程.以手机信令数据为基础,分析客流出行特征,通过挖掘客流的出发起终点、工作地及居住地等信息,可掌握高速公路客流的交通特性,为高速公路改扩建工程方案设计提供定量支撑.本文选取广深高速公路上的特征断面,通过分析客流手机信令数据,得出...     

感恩由您 共享未来 天迈科技举办“后疫情时代公交大数据、大安全高峰论坛”

2020年12月18日,郑州天迈科技股份有限公司举办了线上“后疫情时代公交大数据,大安全高峰论坛”,郑州市公共交通集团有限公司、沈阳客运集团有限公司、呼和浩特市公共交通总公司、兰州公交集团有限公司、石家庄市公共交通总公司、深圳市西部公共汽车有限公司、济南公共交通集团有限公司、南宁邕城公共交通有限公司等数十家公交企业和公共交通管理单位领导出席了本次论坛,锦州市公共交通有限责任公司副总经理吴火章先生做了经验交流分享。     

城市交通大数据资源中心平台的设计与实现

设计的交通数据资源中心平台,基于高性能大数据分布式架构,引入区块链技术,运用GIS技术,实现了交通数据汇聚接入、融合处理、存储管理、应用、共享、服务整个数据生命周期的交通数据的管理和应用服务,并成功应用于厦门市城市交通大数据分析应用平台.     

公路隧道智能监控管理信息化设计

以公路隧道提质升级行动为背景,分析了隧道机电设施在实际运营维护中存在的问题,提出了隧道智能监控管理运营一体化设计新思路.在此基础上,将单个隧道机电设施运营维护管理拓展至隧道群或路段,从运营单位角度进行集中管理,实现隧道集群的运营监控管理一体化.隧道管养平台信息化设计充分融合了云计算、人工智能、大数据、互联网+、物联网等...     

轨迹数据驱动的单点信号交叉口运行效率评价方法

为解决信号交叉口运行效率评价方法偏理论化、实用性不强等问题,以出租车、公交车、驾图(车联网)多源GPS轨迹数据为基础,充分利用车辆减速、停车、加速等连续速度变化特征及位置信息,提出交叉口个体车辆排队长度、通行时间、停车次数等交通参数提取技术.基于此,构建以信号交叉口运行指数为一级指标,车辆平均通行时间,第95％分位排队...     

基于自动车牌识别数据的混合交通流饱和流率实时估计

为解决混合交通流饱和流率测算的实时性和时变性问题,实时获得混合交通流的饱和流率用以信号配时,本文提出基于自动车牌识别数据(Automatic License Plate Recognition,ALPR)的混合交通流饱和流率实时自动估计方法。首先,分信号周期提取车头时距数据,在当前车和后车车辆类型确定时车头时距满足同一正态分布的假设基础上,构建车头时距的高斯混合模型并应用 EM(Expectation Maximization) 算 法 求 解 ;其 次 ,基 于 赤 池 信 息 准 则 (Akaike Information Criterion,AIC)选取高斯混合模型的最优个数,拟合数据得到高斯混合模型参数;最后,根据车头时距的高斯混合模型推算出混合交通流饱和流率。以杭州城市道路3条路段的ALPR数据为例,分析基于 ALPR 数据获取车头时距的采样误差,对模型进行验证,并与传统的 HCM(Highway Capacity Manual)方法进行对比。结果表明：基于ALPR数据的车头时距采样误差满足精度要求; 与HCM的实测法相比,模型所得的混合饱和交通流率相对误差小,结果准确;该方法与传统的标准车流饱和流率折算法效果相近,并考虑混合交通流时变特性,能自动部署实时计算,鲁棒性良好,有实际应用意义。     

UCAM数据接收硬件设计

本文详细分析了通用数据采集仪UCAM的数据接口硬件及传输协议；设计实现了基于普通PC机并行口的数据接收硬件；基于UCAM的数据传输协议，采用Delphi开发了相应的接收程序。