基于城市交通大數據的車輛類別挖掘及應用分析

紀麗娜 陳凱 于彥偉 宋鵬 王淑瑩 王成銳

摘 要：實時城市交通監控已成為現代城市管理的一個重要組成部分，視頻監控采集的交通大數據在城市管理和交通控制方面得到了越來越多的應用;然而，全城范圍內龐大的監控交通大數據還鮮少用于城市交通及城市計算研究。在一個省會城市全城范圍內的監控交通大數據上展開了車輛類別挖掘及應用分析研究。首先，定義了周期性私家車、類出租車和公共通勤車三種對城市交通具有重要影響的車輛類別，將車輛類別定義與頻繁序列模式挖掘算法相結合提出了相應的挖掘方法。在濟南市一周1704個視頻監測點，1.2億次車輛記錄數據上，驗證了所提定義及挖掘方法的有效性;其次，以4個居民小區為例挖掘分析了居民出行的交通方式及與周圍興趣點（POI）分布關系，此外，還探索了城市交通大數據與POI相結合在城市規劃、需求預測和偏好推薦方面的應用潛能。

關鍵詞：數據挖掘;交通大數據;車輛類別;交通方式;興趣點

中圖分類號：TP274

文獻標志碼：A

Abstract： Realtime urban traffic monitoring has become an important part of modern urban management， and traffic big data collected by video monitoring is wildly applied to urban management and traffic control. However， such huge citywide monitoring traffic big data is rarely used for urban traffic and urban computing research. The vehicle type mining and application analysis were implemented on the citywide monitoring traffic big data of a provincial capital city. Firstly， three types of vehicles with important influence on urban traffic： periodic private car， taxi and public commuter bus were defined. And the corresponding mining method for each type of vehicles was proposed. Experiments on 120 million vehicle records collected from 1704 video monitoring points in Jinan demonstrated the effectiveness of the proposed definitions and mining methods. Secondly， with four communities as examples， the residents traffic modes and the relationships between the modes and the distribution of surrounding Points of Interest （POI） were mined and analyzed. Moreover， the potential applications of the urban traffic big data incorporated with POI in urban planning， demand forecasting and preference recommendation were explored.

英文關鍵詞Key words： data mining; traffic big data; vehicle type; traffic mode; Point of Interest （POI）

0 引言

實時交通監控是現代城市管理中一項重要任務，它有助于理解城市范圍內行駛車輛、人員、公共交通的實時運行狀態。這對智能交通系統、公共安全、交通調度與控制、城市計算等各類城市應用具有重要價值[1]。近年來，視頻監控被廣泛應用于城市交通管理，尤其是在我國快速城鎮化建設進程中，各大小城市基本完成了對主干道路的視頻交通監控部署。一般情況下，視頻監控部署在城市的重要交通路口，如圖1所示，在進入路口的每個方向上，都有一組高清攝像頭部署在一條水平橫杠上，用于監測進入路口的每個車道上的行駛車輛。高清攝像頭結合主控機以及道路地面虛擬線圈或地埋線圈實現對通過車輛的檢測與抓拍。隨著人工智能技術的發展，現有的交通監控系統不僅實現了通過車輛的監測與追蹤，還可有效檢測車輛速度、行駛方向、識別車牌號碼、車輛類型、車輛顏色、車輛品牌等豐富的外圍信息?；谶@些監測數據，很多交通違規行為可被自動識別而無需人員干涉，例如闖紅燈、超速駕駛等。交通堵塞或交通事故也可在視頻監控中被實時發現，進而用于疏導行人或車輛的行駛路線以防止交通狀況的進一步惡化。此外，視頻監控道路上的車流量很容易被統計出來，這些信息對于交通擁堵預測、城市規劃、交通控制、甚至空氣污染評估[2]等各類應用研究至關重要。

在國內外，已有大量城市交通大數據研究的相關工作[3-5]，也有多個真實的城市車輛軌跡數據采集系統，例如：微軟亞洲研究院的TDrive項目[6-7]在北京采集了3萬多輛出租車三個月的全球定位系統（Global Positioning System， GPS）軌跡數據;葡萄牙波爾圖采集了442輛出租車在2011年8月至2012年4月共9個月的車輛軌跡數據[8-9];美國紐約和芝加哥公開了每年所有出租車輛每次載客的起始位置數據[10]。最近，國內網約車行業，如滴滴出行，也對出租車或網約車等城市交通數據展開了研究分析[11]， 但大多數城市交通數據及相關研究都是基于出租車數據展開，而出租車數據僅是城市交通數據中的一小部分，并且是對全城交通狀況的一個偏差采樣，缺少對全城范圍內交通特征的體現[12]， 這是由于出租車往往傾向于避開交通擁堵路段和高峰擁堵時間[13]。

最近，在貴陽包含155條道路的交通車流量數據被采集，該數據采集方式采用地埋線圈方式，僅能獲取到通過每條道路的車輛數量，相比視頻監控交通數據，該采集數據不僅數據規模較小，還缺少大量豐富的外圍信息。文獻[14]雖然使用了北京1040個攝像頭產生的車牌識別數據，但也僅用于發現車流數據中車輛伴隨模式信息。

在我國城市視頻監控交通系統中，主干道和重要交通路口基本都已經被覆蓋，例如，在濟南，有近2000多組高清攝像頭監控部署在1014個交通路口，覆蓋了2010條道路。每天監測到上百萬車輛的行駛路線。然而，如此龐大的監控系統以及海量的全城交通車輛數據卻鮮少用于城市交通及城市計算相關研究。

本文在濟南市2016年8月收集的一周的全城視頻監控交通數據上進行了挖掘分析，該數據包括了1億多條車輛記錄和400多萬輛車。

首先，研究了全城范圍內交通車輛的類別，定義了周期性私家車、類出租車、公共通勤車三類對城市交通具有重要影響的車輛類別。根據定義，給出了三種車輛類別的挖掘方法，并對挖掘結果進行了驗證與分析。根據挖掘結果，分析三類車輛類別對高峰期城市交通的影響，以及車輛類別挖掘對提升智能交通系統的作用; 其次，結合興趣點（Point of Interest， POI），以居民小區為例，在城市交通大數據上，通過案例挖掘分析居民出行的交通方式，以及與周圍POI分布的關系，探索了城市交通大數據與POI相結合在城市規劃、需求預測、偏好推薦方面的應用潛能; 最后總結了全文，并對下一步工作進行了展望。

4 結語

本文完成了對濟南市全城范圍內交通大數據的挖掘分析，首先，定義了城市交通中具有重要影響的周期性私家車、類出租車、公共通勤車三種車輛類別，并在真實數據上進行了挖掘分析與驗證，挖掘結果驗證了所定義模型及挖掘算法的有效性。然后，以居民小區為例，分析了幾個案例小區居民的出行交通方式，以及與附近POI的關系。最后，探索了視頻監控交通大數據與POI深度結合可能具有重要研究價值的潛在應用方向。

下一步，將在城市交通大數據的語義匹配方面展開深入研究，例如實現居住小區的精確匹配、目的地POI匹配、相關活動匹配等。此外，還計劃對全城范圍內的城市交通狀況（例如，交通流量與速度）的推理與預測、車輛路線的目的地預測展開研究。

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