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“互联网+交通出行服务”论坛在北京召开,来看看交通数据怎么预测和缓解拥堵

“互联网+交通出行服务”论坛在北京召开,来看看交通数据怎么预测和缓解拥堵

今天上午9点,“互联网+交通出行服务”论坛在北京召开,行业专家、公安交管部门、学术专家和相关企业的代表们在本次大会上探讨了互联网和大数据如何帮助市民们解决出行难和停车难等问题。

先说用互联网的手段解决交通执法的问题。

举个常见的例子,许多车主在有监控拍照的地方开车比较规矩,但是离开监控后就较为随心所欲。对此,深圳交警部门的解决办法是利用新媒体的优势,建立了 “互联网+随手拍”举报平台 ,市民可以通过App、公众号和支付宝城市服务等多种渠道举报交通违法,对举报人还有一定的奖励。目前深圳已经有 21家厂商、12万车主加入平台 ,平台开通三个月,累计受理交通违法举报36万宗,日最高处理量可达一万宗。

躲避拥堵方面,以青岛市智能交通管理服务项目为例,全市重点路段部署了1200个固定点交通流检测器,并大规模复用2000个视频过车检测器,融合互联网信息、浮动车数据、青岛智能交通App以及微信等异构数据结构,可以实现每2分钟准确率达到90%以上的精准路况发布,有效利用道路诱导屏、手机App诱导规避拥堵。

公安部交通管理局副局长李江平提到,近年来全国机动车保有量增长迅猛,目前已经高达2.83亿辆,机动车驾驶人数量达到3.48亿人。他提到,目前公安交通管理部门正在建设全国交通安全服务管理互联网平台,陆续推出十大类130余项网上服务的业务办理,多渠道开展交通安全管理服务。截至目前,全国所有省市均已起用了该平台。注册个人用户4869万,单位用户十万,手机App下载安装总量1481.4万,平台累计提供各类服务1.15亿次。

我们可以直观接触到的是我们在微博上见到的交警部门账号,目前,各地公安交警部门在新浪微博开通认证4300余个帐号,日均发布微博数量超过1.5万条。

再以实时公交为例(也就是高德地图、百度地图、乃至滴滴公交在做的大数据),其数据源处理方式是,结合公交车GPS数据、乘客刷卡信息等数据,能够获取每辆公交车每个站点停车时间、上下车乘客数量、乘客精细时空轨迹等,在此基础上还可以做“公交车线路、站点、发车频次优化”、“典型居住区和就业地的通勤出行分析”等分析。

通过对北京市公交和轨道交通刷卡数据的分析,2008年有854万持卡人连续一周共7797万次出行,就此可以对北京市通勤出行进行识别,得到22万余人的居住地、就业地和通勤出行。一般来说中心城区的出行密度非常的高,城市外环地区也有部分地带的出行密度则相对低一些。

有意思的是,智能公交一卡通除了方便人们的出行,研究人员还在开发它的新功能:抓小偷。通过在北京测试大数据挖掘方法,结果成功地“验证”了近93%的小偷。验证小偷的原理很简单:绝大多数乘客乘坐公交车或地铁出行时,会选择最优出行方案,要么用时最短,要么换乘次数最少;但有极少数人的乘车路线很奇怪,比如会绕行一大圈或者突然改变乘车路线,没有什么规律可言,如果某人的异常行为足够多,那么他有可能是小偷。

具体来说,研究人员通过两个步骤分析了北京市2014年4月至6月间约16亿次公交卡刷卡数据记录,共涉及约600万名乘客。第一步,他们把北京划分为居住、工作、教育、购物、娱乐、医疗等多个小功能区块,建立起包括896条公交路线、近4.5万个公交车站与18条地铁路线、320个地铁站的公共交通网络数据集,通过数据建模从庞大的公交卡记录中过滤掉普通乘客。第二步,就是结合从警方报告和微博上收集到的失窃信息,通过机器学习算法从异常出行信息中挖掘出潜在的小偷。

结果显示,如果以后来确认的小偷验证,按上述方法可以归为“行为异常”的准确率高达92.7%。但是反过来的精度有点低:每筛选出14个“行为异常”的可疑者,只有1人后来被确认为小偷。如果小偷频繁换用公交卡呢?就算换卡也有办法,比如小偷经常团伙活动,这也是一个明显的特征。

高德地图总裁俞永福也介绍了交通数据怎么预测和缓解拥堵。高德数据显示,通过数据分析出炉的全国交通拥堵排行榜,今年第二季度北京依然高居第一梯队,上海、深圳居然退至第二梯队,哈尔滨、重庆、济南、杭州位列前五。

以哈尔滨为例,今年第二季度拥堵排名全国第二,较去年拥堵上升10.2%,拥堵的大幅增加可能是受降雨和修建地铁多重的影响,一方面地铁施工致使周边道路拥堵大幅增加,另一方面哈尔滨今年降雨比去年上升107%,降雨造成交通拥堵加剧。同样因为道路施工导致拥堵大幅提升的还有重庆,二季度重庆城市核心区域大型施工工程45处,造成周边主要通道不同程度的交通拥堵,以前就很拥堵的道路,二季度又赶上施工造成拥堵加剧更为明显。而且施工道路基本都处于重庆的交通节点,结果使区域变的更加拥堵。

我是 36 氪汽车记者,欢迎与我切磋讨论。微信 KatherineLWong

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