本技术方案针对高速公路交通管理,提出了一种创新的车辆出行画像构建方法。该方法依托高速公路采集数据,专注于非营运客车车辆,通过筛选和识别通勤特性,为长短途出行车辆画像提供科学依据。
背景技术
目前,随着我国交通基础设施的不断完善和机动车保有量的持续增长,道路交通流量逐渐增大,其中大多数车辆存在着可预测的出行行为模式和特征。为了更加精确地分析高速公路交通状况,优化高速公路交通管理,有必要对运行于高速公路上的车辆进行信息分析和画像标签,具有重要的现实意义。高速公路上布设的ETC门架、收费站出入口设备和摄像头采集获得的数据作为高精度交通数据的来源,能够记录车辆的通过时间、地点、车牌号、车型等详细信息,为车辆出行行为的深入分析提供了坚实的数据基础。通过对这些数据进行挖掘和分析,可以全面了解车辆的出行规律、时间分布、路径选择等信息,从而构建起长距离和短距离出行车辆的准确车辆画像。
当前基于高速公路采集数据的车辆画像未被充分研究,面临着一些挑战:首先,高速公路日均采集的数据量庞大且复杂,数据处理和分析方法既要实现高效,又要确保准确。其次,长距离和短距离出行车辆的行为特征的差异如何区分,需要针对性地建立分析模型。
实现思路