论文摘要
近几年来,由于智能卡口设备的广泛部署,全国各地都积累了海量的车牌识别数据,这些数据为智慧城市分析提供了有力保障。车辆特征的分析,可以为城市交通、城市犯罪和城市治理等方面做出决策依据。因此,本文根据车牌识别数据,采用数据挖掘k-means聚类分析方法,分析路网中的车辆行为特征,对车辆行为进行时空刻画。分析发现,一般情况下,地域、时间和车辆属性共同决定了部分车辆的行驶规律。除此之外,摄像头的安装位置也会对卡口记录的数据产生极大影响,摄像头区域设有停车区域,极其容易造成车辆停滞车辆产生很多重复数据的情况。更多的情况,家庭用通勤车在工作日表现出很明显的早出晚归特征,并且只在早晚高峰出现行车记录,且轨迹固定,车辆活动具有区域性。研究结果表明,从车辆的角度解析城市交通,从交通的角度剖析城市发展,对智慧城市,智慧交通的研究和政策制定具有重大意义。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 丁岩,杨万祥,汪清,杨乐,胡晓
关键词: 车牌识别数据,数据挖掘,行驶规律,城市交通
来源: 科技视界 2019年28期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 公路与水路运输,计算机软件及计算机应用
单位: 南京市公安局
分类号: TP391.41;U495
DOI: 10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2019.28.002
页码: 4-7
总页数: 4
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