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                      可解決堵車?大數據未來想象空間無限

                      導讀如果讓一個人指出自己所在城市的缺點,大多會包括一點堵車。究竟是北京還是上海更堵車?在過去很難有確切的答案。最近,一份來自地圖廠商高德的《交通報告》回答了這個問題今年第三季度,北京成為最擁堵城市。其

                      如果讓一個人指出自己所在城市的缺點,大多會包括一點:堵車。究竟是北京還是上海更堵車?在過去很難有確切的答案。最近,一份來自地圖廠商高德的《交通報告》回答了這個問題:今年第三季度,北京成為最擁堵城市。其次擁堵的Top10城市依次為:杭州市、上海市、 福州市、大連市、濟南市、沈陽市、溫州市、廣州市、鄭州市,這份報告還深入剖析擁堵原因,為相關部門治理擁堵提供決策參考,不過這只是治堵第一步。

                      量化擁堵情況和發現擁堵原因

                      經濟高速發展所帶來的副作用,除了空氣環境更糟糕之外,還有一點則是擁堵的交通,尤其是在一線城市生活的人們想必對此更有感受。不過,過去我們只能從個人感知程度來主觀評判哪個城市、哪個路段、哪個時間擁堵更嚴重。《交通報告》則讓擁堵情況可以量化。

                      這份報告的發布基于超過3億地圖用戶每天所上傳的大量LBS數據,通過數據挖掘的方式得出報告結果。目前高德支持139個城市的交通情況分析,分析可以從城市、時間、路段多個維度交叉進行,通過關聯分析,可以發現APEC限行、暑期開學、天氣狀況對交通的影響。

                      比如據報告顯示,暑期(7、8 月份),擁堵延時指數平均 2.07,比 6 月份下降 3%,擁堵狀況明顯緩解;8月天氣炎熱交通狀況最好;9月,學校開學、霧霾天氣、臨近國慶探親訪友旅游,增多等諸多因素影響,交通壓力最為突出,擁堵延時指數比 8 月份約上漲 8.7%,擁堵嚴重。

                      這份報告還分析出不同城市、不同路段和不同時間的擁堵狀況,對重點城市進行深入分析和專門報告。

                      基于報告結果提供治堵建議

                      這份報告的價值在于,它不只是給出一堆數據,還分析了原因和給出了建議。

                      對于北京,報告建議針對快速路可采取建議設置較長的緩沖帶、關鍵出入口設置車流誘導、對相鄰的入口匝道的車流量進行協調;針對城市道路則可以采取 “改善道路交通組織、疏通道路,治理停車不規范等”措施。除了北京,高德給福州、杭州等城市同樣提供了一些治堵建議。相關部門聽不聽是一回事,但就算沒有提建議,這個大數據結果對相關部門還是有非常重要的參考價值的。

                      為什么這個報告只有地圖可以做,而不是政府部門來做呢?收集路網交通數據,大概有以下幾個思路:

                      1、 從車輛收集數據。比如基于OBD接口的設備,不過由于汽車廠商、OBD設備廠商與政府部門沒有形成一致,不是所有車都有OBD設備,也不是所有OBD設備都能同步上傳數據,上傳的數據還沒有開放給政府。因此,這個方式基本不可行。

                      2、 政府部門主導的車聯網。道路傳感器、車輛傳感器、道路攝像頭組成一張強大的智慧交通系統,對道路、橋梁、停車場等基礎交通設施的運行狀況實時數據管理。智能交通在歐美日等發達國家應用已十分廣泛,在美國的應用率達到80%以上,給我留下深刻印象的就是舊金山金門大橋是收費的,汽車并不需停車付費刷卡,而是在經過時被拍照分析,過橋費會被記入車主的收費單。不過中國的智能交通建設還相對落后。

                      3、 從移動互聯網收集數據。可以說這是一條捷徑,因為這幾年移動互聯網高速發展,智能手機覆蓋率已經超過50%了,沒兩個人就有一個用智能手機——在大城市這個比例又高出許多。智能手機又都有定位功能,有地圖應用。而各個地圖都有強大的用戶基數,還有加載其地圖的導航設備,那地圖商對其用戶和設備的運動軌跡就基本掌握了,因此才能做到目前政府部門都做不到的事情。

                      政府部門建設智慧交通網絡,或許可以實現更加精細化、更加智能化和更加專業化的交通管理。不過在這張大網建立起來,參考高德基于用戶大數據分析的報告,或許也是可行的。未來高德與政府部門聯合進行交通數據分析,高德以顧問的形式參與進來也是有可能的。

                      大數據交通還有更多施展空間

                      除了根據已經發生的交通行為得出數據分析報告之外,大數據在智能交通領域還有更多可為。

                      1、無人駕駛汽車:Google無人駕駛汽車雖然尚未上路,不過這給大數據交通提供了一個很好的思路。可以想象未來所有汽車都是無人駕駛汽車時,所有車輛的運行都可以在云端進行調度,物流和車流都是智能化的。這就可以讓每條道路都得到最充分的應用,最大程度降低擁堵。

                      2、實時交通調控:如果計算能力上來了,并且已經構建一張強大的實時信息通知網絡和交通規則,交通部門就可以根據不斷變化的交通數據,實時通知汽車如何選擇出行反感、如何避開高峰時段、故障路段等。現在一些高速公路、停車場已經可以做到這一點了,未來所有道路或許都是智能化可以實時調控的,而不只是現在的“事后治理”。

                      3、社會化交通:這份報告其實已經有一些社會化的影子了,因為其數據是每個用戶貢獻的。社會化交通還有更多可為,比如WAZE的眾包地圖思路可以降低采集成本、增強路況實時性,這部分高德在國內也已經開始實施;再比如基于社會化網絡的P2P租車、P2P拼車,則可以最大化利用閑置汽車和道路資源,降低擁堵程度。

                      4、大數據規劃:大數據的價值在于它可以預測未來的可能性。政府交通部門如果在規劃道路時便運用大數據手段,便可以設計出更合理的交通基礎設施、交通管理制度。如果再進一步,城市規劃等所有與交通有關聯的部門,都可以參考大數據結果進行規劃,一起為降低交通擁堵努力。

                      不過,所有這些方案的基礎都離不開這個核心:地圖應用以及基于地圖應用的大數據。地圖應用是在把整個實體空間世界映射到互聯網,尤其是交通狀況。如果沒有地圖,交通大數據只是空中樓閣。

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