交通OD大數據研究

□ 文/趙聞宇

互聯網+時代下，海量的交通大數據也隨之產生，但數據本身不產生價值，如何分析和利用大數據對業務產生幫助才是關鍵。在不同的垂直行業，安防大數據的應用會有一定差異，就交通行業而言，可分為以下三個方面：基于地理信息系統的實時管控；基于車輛特征的技戰法；交通指揮調度與動態規劃。而今天所談的話題“交通誘導”，則屬于大數據在交通指揮調度與動態規劃的一項應用。

目前在交通誘導方面的大數據應用多種多樣，科達交通OD分析已經進行了相關實踐，并取得了不俗的出成績。

交通OD大數據分析的研究

車輛OD調查即交通起止點調查又稱OD交通量調查，OD交通量就是指起終點間的交通出行量。“O”來源于英文ORIGIN，指出行的出發地點，“D”來源于英文DESTINATION，指出行的目的地。

車輛OD調查內容主要有起止點分布、出行目的、出行方式、出行時間、出行距離、出行次數等。由此可以確定車輛出行規律，車輛分布規律，為道路路網優化提供數據，建立居民出行量與車流量之間的換算關系。通過車輛出行的OD數據是進行城市綜合交通體系規劃與評價的基礎數據。通過接入已建卡口前端設備和將要建設的RFID讀寫器，獲取卡口過車信息、汽車電子標識讀寫器獲取過車信息，采用分布式內存數據庫技術存儲車輛實時信息，建立基于流式內存技術大數據技術的實時交通OD分析模型。

大數據輔助交通流量誘導

實時分析計算5分鐘，30分鐘，1小時，1天，1周的某區域間的交通OD數據，以及各小區的交通發生量和交通吸引量。

將交通OD矩陣進行可視化展示，支持兩種以上直觀展示方式。

根據全局交通OD數據，結合重要區域間道路的交通流分配情況，實時分析判定區域內路網中各個主干道交通是否平衡。

根據新區的實時交通OD數據，以及路網中道路交通流的不平衡情況，結合交通信息誘導系統，進行區域交通流的全局誘導，緩解道路交通擁堵。

結合OD對中微觀車輛的信息，實時分析重要區域間的車輛平均旅行時間、平均車輛速度，為交通信息誘導提供數據支撐。

實時分析高新區交通OD中公共汽車、出租車、貨運車輛、小客車的各種交通方式分擔。通過對現狀和未來交通分析，為交通政策和交通規劃中建立合理的交通分擔關系提供決策。

根據實時和歷史OD數據進行交通動態組織與優化管理，為道路改擴建、限行、禁貨、客貨大動脈疏導、安全保障措施(節假日)提供輔助決策。

交通OD實踐案例

2018年，蘇州交警部門會同蘇州科達公司研發了OD系統。通過卡口數據的實時收集，聯動分析區域間的車輛信息，形成實時的OD數據（即車輛起終點的數據），并通過將區域內的OD數據分類匯總后，形成關注區域間的OD數據，進而形成全市第一家能夠靈活掌握兩點間實時車流量的OD系統。

通過OD系統，一方面在大型活動管理時，可以實時監控各方向匯集到活動中心的流量，當某一方向的流量達到臨界值時，立即啟動相應的預案，采取分流管控措施，讓車輛緩慢進入中心現場周邊，避免出現大面積的交通擁堵；另一方面，可以將關注區域細化到每一個路口，形成路口與路口之間的OD數據，進行串聯分析后，指導信號配時工作。

OD系統集成于蘇州高新區特色的智能交通系統，自建設應用以來，全區道路交通延誤、停車次數、行程時間均降低10%以上，交通指揮調度響應速度提升30%以上。全區整體交通基本達到有序、暢通、安全。