提取地图中道路_百度地图大数据治堵实战案例（之一）|拥堵瓶颈点多维研判...

科学治堵的前提&＃xff0c;是精准发现问题。而精准发现问题&＃xff0c;就要求对拥堵现象进行数字化监测及量化分析。过去&＃xff0c;受制于多重因素&＃xff0c;一线交通管理人员及交通工程师缺少对拥堵现象进行数字化监测及量化分析的轻量级、自动化、易上手的工具&＃xff0c;各类传统手段在可获得性、易用性、实时性、可持续性、成本、可视化等方面均存在不足。

移动互联网时代&＃xff0c;基于海量脱敏车辆轨迹数据所得的百度地图路况大数据&＃xff0c;为交通拥堵数字化监测和量化分析提供了坚实的基础。为推动交通管理行业的数字化转型和智能化升级&＃xff0c;百度地图智慧交通团队近年来一直在积极推进百度地图交通数据中台建设&＃xff0c;并基于此尝试探索数据赋能交通管理的DaaS( Data as a Service)模式和PaaS(Platform as a Service)模式。

本期百度地图大数据治堵实战案例&＃xff0c;将通过北京北五环外环方向拥堵瓶颈点研判分析案例&＃xff0c;讲解如何基于百度地图交通数据中台&＃xff0c;使用道路拥堵时空研判分析工具&＃xff0c;支撑交通管理部门的缓堵保畅工作。

一、道路交通拥堵数字化监测

有别于传统的路况视频监测&＃xff0c;基于百度地图交通数据中台所构建的“百度地图交通信息发布与研判平台”&＃xff0c;可以实现对道路交通拥堵的数字化监测。百度地图交通信息发布与研判平台的“重点道路功能“(点此查看该功能详细介绍)&＃xff0c;可以实现对城市任意道路或道路组的拥堵监测。例如&＃xff0c;将北京五环路外环方向分为东、西、南、北五段道路&＃xff0c;可以实时监测或回溯任意日期任意时间段这4条道路的交通拥堵指数和平均速度&＃xff0c;并进行横向比较和纵向比较。

二、道路交通拥堵量化分析

1. 二维道路拥堵热力研判分析——拥堵瓶颈点空间定位

以上拥堵指标的量化监测数据&＃xff0c;多用于对单一道路或道路组级别拥堵的实时监测和拥堵趋势回顾。如果要进一步精准定位拥堵瓶颈点&＃xff0c;则需要借助二维道路link级拥堵热力可视化研判分析工具。具体而言&＃xff0c;从百度地图交通数据中台提取提取北京五环外环方向道路link 级工作日日均平均速度&＃xff0c;并通过百度地图道路拥堵热力可视化研判分析工具&＃xff0c;可精准定位北京五环外环方向Top 10拥堵瓶颈点&＃xff0c;并根据拥堵指标数据进行排序&＃xff0c;如下图所示&＃xff1a;

此外&＃xff0c;依托于百度实景地图能力&＃xff0c;二维道路link级拥堵热力可视化研判分析工具还可以将拥堵瓶颈点的实景全景图同步展现&＃xff0c;实现更为“接地气“的拥堵瓶颈点分析研判&＃xff0c;数字化的评价指标和实景显示完美结合。例如&＃xff0c;北京北五环路外环方向拥堵瓶颈点 Top 1为东五环-外环方向-平房桥-姚家园路出口&＃xff1a;

2. 三维道路拥堵热力研判分析——拥堵瓶颈点时空定位

二维道路拥堵热力研判分析可用于拥堵瓶颈点的空间定位&＃xff0c;在此基础之上&＃xff0c;通过增加时间维度&＃xff0c;将原二维拥堵热力图变为三维道路时空拥堵热力图&＃xff0c;可以实现更为精准和深入的拥堵瓶颈点时空研判分析。

为直观展示瓶颈点断分析结果&＃xff0c;还可将三维道路曲面拉伸至二维平面&＃xff0c;自动化标注Top 10拥堵瓶颈点空间位置及拥堵高发时段。进而&＃xff0c;还可将拥堵瓶颈点精准定位为全天拥堵瓶颈点、早晚高峰拥堵瓶颈点、早高峰拥堵瓶颈点或晚高峰拥堵瓶颈点几类。

轻量级、自动化、易上手的交通拥堵数字化监测和量化分析&＃xff0c;离不开大数据、人工智能、云计算、GIS、可视化等多种科技手段的综合运用&＃xff0c;百度地图智慧交通将持续在科技赋能交通管理领域发力&＃xff0c;探索并推出更多的“互联网&＃43;交通“最佳实践案例。