隨著社會經(jīng)濟發(fā)展和人們生活水平的提高,私人小汽車保有量在不斷增大,在一些中小城市,由于公共交通網(wǎng)絡(luò)尚未完善,私家車因為其便捷、快速的優(yōu)勢,成為人們正常通勤和其他各類出行的代步工具。然而,隨著城市化的進城,城市擁堵問題、交通事故頻發(fā)、環(huán)境污染嚴重、停車設(shè)施不足、動靜態(tài)交通問題突出等問題突顯。針對此類交通問題,交通管理部門通過制定相關(guān)交通需求管理政策,來合理引導(dǎo)交通出行需求,從而緩解交通擁堵問題。對路網(wǎng)中的車輛進行分類分析,確定路網(wǎng)中的車流量結(jié)構(gòu),明確各類車輛的使用特征和出行規(guī)律,對制定富有針對性的交通需求管理政策具有重要的現(xiàn)實意義。公交車輛、出租車和通勤車輛使用頻率高、交通影響程度大,對這三類車輛準確識別,研究其出行時空分布規(guī)律是關(guān)鍵。高清卡口、電子警察設(shè)備等智能交通設(shè)備采集的過車數(shù)據(jù)為研究車輛的使用特征和出行規(guī)律提供了重要支撐。本文基于車牌識別數(shù)據(jù),進行車輛出行特征識別方面的研究,主要內(nèi)容如下:（1）針對車牌識別數(shù)據(jù)的質(zhì)量,本文從流量精度分析、車牌識別精度分析兩方面,結(jié)合視頻流量數(shù)據(jù)和人工調(diào)查流量數(shù)據(jù),對車牌識別數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量進行探討;（2）針對原始車牌數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)冗余、數(shù)據(jù)缺失、數(shù)據(jù)... 

【文章頁數(shù)】：98 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 基于GPS數(shù)據(jù)的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 基于手機定位數(shù)據(jù)的研究現(xiàn)狀
        1.2.3 基于車牌數(shù)據(jù)的研究現(xiàn)狀
    1.3 研究目標及核心問題
        1.3.1 研究目標
        1.3.2 核心問題
    1.4 研究方法及技術(shù)路線
        1.4.1 研究方法
        1.4.2 技術(shù)路線
    1.5 主要內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排
第2章 車牌識別數(shù)據(jù)質(zhì)量分析及預(yù)處理
    2.1 數(shù)據(jù)源說明
        2.1.1 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)
        2.1.2 數(shù)據(jù)采集原理
        2.1.3 監(jiān)控設(shè)備布設(shè)位置及檢測數(shù)據(jù)
    2.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量分析
        2.2.1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
        2.2.2 流量精度分析
        2.2.3 車牌識別精度分析
    2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        2.3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理方法
        2.3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理案例分析
    2.4 本章小結(jié)
第3章 城市道路網(wǎng)交通特性分析
    3.1 交通出行特性
        3.1.1 出行時間分布
        3.1.2 交通出行結(jié)構(gòu)
    3.2 車輛使用特性分析
        3.2.1 車輛使用程度分析
        3.2.2 車輛屬性關(guān)聯(lián)性分析
        3.2.3 使用強度穩(wěn)定性分析
    3.3 本章小結(jié)
第4章 基于車牌數(shù)據(jù)的車輛出行特征識別
    4.1 數(shù)據(jù)分析方法
        4.1.1 K-means聚類算法
        4.1.2 基于出行鏈的分析方法
    4.2 數(shù)據(jù)準備
        4.2.1 數(shù)據(jù)提取及預(yù)處理
        4.2.2 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分類
    4.3 提取出行特征指標
        4.3.1 公交車出行特征指標
        4.3.2 出租車出行特征指標
        4.3.3 通勤車出行特征指標
    4.4 本章小結(jié)
第5章 應(yīng)用實例分析
    5.1 監(jiān)控點位布局
    5.2 公交車出行特征分析
        5.2.1 數(shù)據(jù)集獲取
        5.2.2 特征指標提取
        5.2.3 數(shù)據(jù)聚類結(jié)果
        5.2.4 結(jié)果驗證
        5.2.5 出行特征分析
    5.3 出租車出行特征分析
        5.3.1 數(shù)據(jù)集獲取
        5.3.2 特征指標提取
        5.3.3 數(shù)據(jù)聚類結(jié)果
        5.3.4 結(jié)果驗證
        5.3.5 出行特征分析
    5.4 通勤車出行特征分析
        5.4.1 數(shù)據(jù)集獲取
        5.4.2 特征指標提取
        5.4.3 數(shù)據(jù)聚類結(jié)果
        5.4.4 結(jié)果驗證
        5.4.5 出行特征分析
    5.5 本章小結(jié)
結(jié)論
致謝
參考文獻
附錄 :數(shù)據(jù)處理代碼
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及科研成果


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于GPS軌跡數(shù)據(jù)的城市路段交通擁堵時序分析[J]. 趙夏君.  湖南交通科技. 2018(03)
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博士論文
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[3]聚類分析中的最佳聚類數(shù)確定方法研究及應(yīng)用[D]. 周世兵.江南大學(xué) 2011
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碩士論文
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[2]基于RFID數(shù)據(jù)的動態(tài)OD估計及應(yīng)用研究[D]. 楊小麗.重慶交通大學(xué) 2018
[3]基于GPS出租車空載—有載推測及駕駛行為分析[D]. 蔡鄒青.大連海事大學(xué) 2018
[4]基于車牌識別數(shù)據(jù)的交通出行特征分析[D]. 龔越.浙江大學(xué) 2018
[5]基于公交AVL數(shù)據(jù)和AFC數(shù)據(jù)的常規(guī)公交服務(wù)可靠性研究[D]. 陳竹青.西南交通大學(xué) 2017
[6]基于電子車牌數(shù)據(jù)的短時車流量預(yù)測[D]. 王鎮(zhèn).重慶大學(xué) 2017
[7]基于手機定位數(shù)據(jù)的居民出行OD矩陣獲取方法研究[D]. 唐娟.西南交通大學(xué) 2016
[8]基于公交IC卡和GPS數(shù)據(jù)的居民公交出行OD矩陣推導(dǎo)與應(yīng)用[D]. 吳祥國.山東大學(xué) 2011
[9]基于手機定位數(shù)據(jù)的城市路段行程車速提取[D]. 蔡超.昆明理工大學(xué) 2011
[10]基于視頻牌照檢測的動態(tài)OD矩陣獲取方法研究[D]. 魏靜.同濟大學(xué) 2008



本文編號：3697378