基于卡口数据的交通参数提取方法研究

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基于卡口数据的交通参数提取方法研究

孙猛, 李建梅, 孙锋, 吴晓炜, 陈浩田, 朱爽

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孙猛, 李建梅, 孙锋, 吴晓炜, 陈浩田, 朱爽. 基于卡口数据的交通参数提取方法研究[J]. 交通信息与安全, 2020, 38(6): 137-144. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.06.018

引用本文:

孙猛, 李建梅, 孙锋, 吴晓炜, 陈浩田, 朱爽. 基于卡口数据的交通参数提取方法研究[J]. 交通信息与安全, 2020, 38(6): 137-144. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.06.018

SUN Meng, LI Jianmei, SUN Feng, WU Xiaowei, CHEN Haotian, ZHU Shuang. A Traffic Parameter Extraction Method Based on Checkpoint Data[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2020, 38(6): 137-144. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.06.018

Citation:

SUN Meng, LI Jianmei, SUN Feng, WU Xiaowei, CHEN Haotian, ZHU Shuang. A Traffic Parameter Extraction Method Based on Checkpoint Data[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2020, 38(6): 137-144. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.06.018

孙猛, 李建梅, 孙锋, 吴晓炜, 陈浩田, 朱爽. 基于卡口数据的交通参数提取方法研究[J]. 交通信息与安全, 2020, 38(6): 137-144. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.06.018

引用本文:

孙猛, 李建梅, 孙锋, 吴晓炜, 陈浩田, 朱爽. 基于卡口数据的交通参数提取方法研究[J]. 交通信息与安全, 2020, 38(6): 137-144. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.06.018

SUN Meng, LI Jianmei, SUN Feng, WU Xiaowei, CHEN Haotian, ZHU Shuang. A Traffic Parameter Extraction Method Based on Checkpoint Data[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2020, 38(6): 137-144. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.06.018

Citation:

SUN Meng, LI Jianmei, SUN Feng, WU Xiaowei, CHEN Haotian, ZHU Shuang. A Traffic Parameter Extraction Method Based on Checkpoint Data[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2020, 38(6): 137-144. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.06.018

基于卡口数据的交通参数提取方法研究

doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.06.018

山东理工大学交通与车辆工程学院山东淄博 255049
山东理工大学交通与车辆工程学院山东淄博 255049
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淄博市公安局交通警察支队张店大队山东淄博 255000
淄博市公安局交通警察支队张店大队山东淄博 255000
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基金项目:

山东省重点研发计划项目

淄博市重点研发计划项目

国家自然基金项目

中图分类号: U491
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- 被引次数: 0
出版历程
- 刊出日期: 2020-12-28

A Traffic Parameter Extraction Method Based on Checkpoint Data

摘要: 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.
- 智能交通 /
- 卡口数据 /
- 交通参数提取 /
- Python /
- Echarts

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