基于車牌識別數(shù)據(jù)的出行特征研究

韓國華，蔣雨薇，丘建棟，黃 練

(1.深圳市綜合交通運行指揮中心，深圳 518000；2、廣東省交通信息工程技術(shù)研究中心，廣東 廣州 510000)

基于車牌識別數(shù)據(jù)的出行特征研究

韓國華1，蔣雨薇2，丘建棟2，黃 練1

(1.深圳市綜合交通運行指揮中心，深圳 518000；2、廣東省交通信息工程技術(shù)研究中心，廣東 廣州 510000)

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的推陳出新，越來越多的數(shù)據(jù)源可以用來研究居民的出行特征。本研究通過首次采用建筑停車場的車牌識別數(shù)據(jù)研究不同建筑業(yè)態(tài)吸引客流的出行時間特征、來源地空間分布情況、出行平均時耗等內(nèi)容，從而為城市空間功能布局規(guī)劃、停車場規(guī)劃、停車場周邊道路交通改善等提供參考。

車牌識別數(shù)據(jù)；出行特征研究；數(shù)據(jù)挖掘

1 數(shù)據(jù)來源

車牌識別數(shù)據(jù)是通過在停車場或者道路安裝車牌識別設(shè)備，采用視頻識別技術(shù)檢測車輛的車牌信息，獲取車輛在全市不同區(qū)域的出行軌跡信息，進(jìn)而統(tǒng)計停車場的進(jìn)出量以及判別車輛的來源去向信息。本研究采用了深圳市9月份5 308個停車場車牌識別監(jiān)測點的數(shù)據(jù)信息，選取包括中心區(qū)(羅湖區(qū)、福田區(qū)和南山區(qū))與外圍區(qū)(寶安區(qū)、龍崗區(qū)、光明區(qū)等其他行政區(qū))的商業(yè)和辦公等綜合性建筑(以下簡稱綜合類)、純商業(yè)類建筑(商業(yè))、純辦公類建筑(辦公)共3種建筑業(yè)態(tài)類型進(jìn)行研究。

2 出行特征分析

2.1 商業(yè)建筑

分別選取深圳市南山區(qū)的保利文化廣場和城市外圍寶山區(qū)的沙井京基百納廣場作為商業(yè)建筑的研究對象。

(1)客流到達(dá)量時間分布分析

選取不同的工作日和非工作日，統(tǒng)計研究對象每小時的客流到達(dá)量。

圖1 深圳市保利文化廣場客流到達(dá)量時間分布圖

圖2 沙井京基百納廣場客流到達(dá)量時間分布圖

對于純商業(yè)類建筑，非工作日的客流到達(dá)量略大于工作日，城市外圍區(qū)域比中心城區(qū)高峰提前一個小時。商業(yè)類建筑與綜合體建筑最大的不同是周末的客流到達(dá)量明顯高于工作日；處于中心城區(qū)內(nèi)的商業(yè)建筑，周末和工作日的客流吸引量時間分布曲線趨勢比較接近，而處于城市外圍的商業(yè)建筑則不同，周末和工作日沒有明顯的分布規(guī)律，且工作日客流吸引量的時間分布曲線比較凌亂。

(2)到達(dá)客流出行時耗分析

到達(dá)客流出行時耗分析是分析研究對象的到達(dá)客流所需要花費的時間。根據(jù)幾個商業(yè)體的出行時耗得知， 50%以上的人群出行花費時間在40 min以內(nèi)，其中20 min的出行時耗占比均較大，城市外圍商業(yè)體的到達(dá)客流在周末的出行時間花費更多。在周末的14點～19點之間，出行花費時間更長。但并不是商場位于城市外圍出行花費時間就能更少。根據(jù)沙井京基百納廣場統(tǒng)計得到的數(shù)據(jù)，從周末的早上10到第二天凌晨，除了早上10點～11點、16點～17點、21點～22點以及23點到第二天零點，其余時段都需要花費超過30 min的時間才能到達(dá)目的地。

(3)到達(dá)客流的出行時耗空間位置分析

出行時耗空間位置分析，分析到達(dá)客流基于不同來源地的出行時耗分布情況，反映的是交通條件的好壞對出行時間的影響。

根據(jù)出行時耗空間位置分析可以得知，商業(yè)體的客流來源與空間位置有關(guān)，而空間位置只是商業(yè)體到達(dá)客流出行時耗的影響因素之一。首先，對客流來源分布進(jìn)行分析。保利文化廣場以南山區(qū)為主要客流來源地，車公廟地區(qū)作為第二客流來源地，然后北向?qū)毎玻瑬|向羅湖延伸；沙井京基百納廣場以周邊客流為主，少量經(jīng)廣深公路延伸至南山和福田區(qū)。

其次，空間位置并不是商業(yè)體到達(dá)客流的時耗的唯一因素。從上圖可以得知，即使是距離商業(yè)體1 km的范圍內(nèi)有相當(dāng)大比例的到達(dá)客流出行時耗超過30 min以上。

2.2 辦公類建筑

辦公類建筑的研究對象選取的是位于福田區(qū)的時代科技大廈和位于城市外圍龍崗區(qū)的正中時代大廈。

(1)客流到達(dá)量時間分布分析

統(tǒng)計工作日期間研究對象每小時的到達(dá)客流量。

圖3 時代科技大廈客流吸引量到達(dá)時間分布圖

圖4 正中時代大廈客流吸引量到達(dá)時間分布圖

辦公類建筑的工作日到達(dá)客流時間分布趨勢比較接近，有明顯的早高峰，且城市外圍的早高峰早于中心城區(qū)。首先辦公類建筑不同天數(shù)的車輛到達(dá)曲線擬合度相當(dāng)高，曲線趨勢接近一致，不存在地域差異；其次，作為中心城區(qū)的辦公樓，時代科技大廈早高峰在8點～9點之間，而位于城市外圍的正中時代大廈的吸引量到達(dá)高峰出現(xiàn)在7點～8點之間，比中心城區(qū)提前一個小時。

(2)早高峰期間通勤到達(dá)客流出行時耗分析

選擇工作日早高峰期間的通勤到達(dá)客流分析辦公建筑的出行特征。根據(jù)早高峰出行時耗分析可以得知，城市外圍和城市中心區(qū)的辦公樓工作日早高峰期間的出行時耗特征基本接近一致。作為純辦公樓的正中時代廣場和時代科技大廈的出行時耗在20 min以內(nèi)的占比更高，接近60%。

(3)早高峰期間通勤到達(dá)客流出行時耗空間位置分析

基于數(shù)據(jù)分析，8點后到達(dá)的客流主要位于研究對象周邊區(qū)域，而辦公不同于商業(yè)，出行來源主要分布在辦公樓周邊，因此出行時耗會相對較短。

從時代科技大廈的分析可以得出，并不是距離近的出行時耗就低，反而可能由于交通條件差，導(dǎo)致出行時間比距離遠(yuǎn)的出行還低。出現(xiàn)這種情況的原因會有以下三種情況。一是從道路交通特征著手。由于道路交通擁堵、交通組織不夠完善、交叉口設(shè)計及信號配時缺陷等問題，導(dǎo)致出行時耗過長。二是從停車場容量考慮。由于停車場剩余車位不足，導(dǎo)致車輛花費大量時間在周邊道路繞行；三是從居民的完整出行軌跡鏈方面研究。 商業(yè)出行的軌跡點比辦公出行軌跡點多，因此商業(yè)出行的時耗時間更長。

3 結(jié) 語

本文選取深圳市幾個典型的辦公和商業(yè)類建筑，利用車牌識別數(shù)據(jù)從出行時間分布、出行時耗和出行時耗來源三個方面對辦公和商業(yè)類建筑的人員出行特征進(jìn)行了初步分析。研究結(jié)果表明，基于車牌照數(shù)據(jù)的分析方法能夠有效地提取車輛的軌跡信息和識別出不同建筑類型的人員出行特征情況，并通過分析其出行行為時空分布為城市交通擁堵問題的緩解和交通需求管理政策的制定提供更好的輔助決策信息，從車輛的角度剖析城市交通問題的規(guī)律和原因，對日益嚴(yán)重影響城市居民出行的交通擁堵問題重要的意義。

[1] 冉斌. 手機數(shù)據(jù)在交通調(diào)查與交通規(guī)劃中的應(yīng)用[J]. 城市交通，2013，11(1)：72-81.

[2] 郭昕，陳川. 基于車牌識別數(shù)據(jù)的車輛使用特征研究:以上海市快速路非滬車牌識別數(shù)據(jù)為例[J]. 綜合運輸, 2016，(1):78-84.

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U415.1

C

1008-3383(2017)09-0213-02

2016-12-11

韓國華(1979-)，男，山東濟南人，碩士研究生，主要從事智能交通系統(tǒng)相關(guān)研究。

支持GGFW2016033017241891深圳市交通大數(shù)據(jù)公共技術(shù)服務(wù)平臺。