基于车牌照数据的通勤特征车辆识别研究

发布时间：2017-11-03 03:17

  本文关键词：基于车牌照数据的通勤特征车辆识别研究

  更多相关文章： 城市交通 通勤特征车辆 k-means聚类 车牌照数据 车辆识别 交通需求管理

【摘要】：近几年来,交通拥堵日益成为大中城市最严重的交通问题之一,而由通勤行为引起的早晚高峰交通拥堵最为突出,严重影响了城市居民的出行和交通系统的运行.因此,本文从车辆的角度出发,采用上海快速路牌照识别系统采集数据,通过k-means聚类数据挖掘方法,提取路网中的通勤特征车辆,并分析了通勤特征车辆在路网中的出行时空分布.分析得出,在上海快速路网中,占全部检测车辆2.8%的通勤特征车辆在早晚高峰时提供了高达36%的交通量.在早高峰时段,识别出的通勤特征车辆主要分布路段为中环外圈、陆家嘴方向、逸仙高架和沪闵高架;晚高峰时段,基本集中在与早高峰的相反方向.研究结果表明,本文基于车牌照数据的数据挖掘方法,可以有效地提取通勤特征车辆并研究其出行行为的时空特征,能够为城市交通拥堵问题的缓解和交通需求管理政策的提出提供辅助决策信息.
【作者单位】： 同济大学道路与交通工程教育部重点实验室;
【关键词】： 城市交通 通勤特征车辆 k-means聚类 车牌照数据 车辆识别 交通需求管理
【基金】：上海市科学技术委员会科研计划项目(12511509600)~~
【分类号】：U495
【正文快照】： 0引言近年来,随着我国城市空间规模不断扩张和社会经济的持续稳定发展,机动车保有辆越来越大,城市的交通出行活动更加的频繁,引起了交通需求不断增长和越来越严重的城市交通拥堵问题.随着科学技术的发展和交通信息采集系统的建设完善,依靠各种各样的智能交通信息系统,能够对城

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