城市智能管理：移动性与监测分析

# 城市智能管理：移动性与监测分析 ## 一、城市移动性管理 ### 1.1 城市移动性模型概述 城市移动性场景构建了一个基于智能对象网络与传感器网络相连的模型。该模型能够实时提供城市区域内的移动性相关数据，助力交通和移动性管理者解决交通管理问题。同时，它还能借助移动设备为运营商和市民提供特定服务。 具体而言，分布在城市区域的传感器和智能对象收集的数据会被汇总到数据仓库，进而为移动性智能平台提供数据支持。该平台依据 OLAP 系统分析和数据挖掘的最新研究成果，实时处理数据，充当决策支持系统，帮助运营商灵活、快速地提取满足市民移动需求的信息。此外，通过仪表盘，相关部门可以做出战略或运营决策，规划道路基础设施、公共交通路线、停车位和多式联运通信基础设施的干预措施。 ### 1.2 实验阶段的主要发展领域 在科森扎市进行的实验阶段，主要围绕以下三个宏观领域展开： - **城市交通检测与管理**：在科森扎市的关键位置设置静态智能对象，这些对象由摄像机和计算软件单元组成，可通过收集网络摄像头和交通检测传感器的帧和视频，实时检测交通状况并进行交通估计。 - **公交车道违规检测与管理**：在公共城市交通公司的公交车上安装移动智能对象，包含网络摄像头、GPS 接收器和计算软件单元。该系统能够监测专用公交车道上的汽车，通过 OCR 模块识别车牌和车辆位置的地理坐标，相关数据可供交通运营商用于处罚。 - **城市移动性分析**：分析科森扎市的移动性，以确定与移动需求和交通服务相关的特定关键方面，为公共交通管理者提供新的知识。 ### 1.3 面向市民和运营商的应用程序 在实验阶段，还为市民和运营商开发了以下应用程序： #### 市民应用程序（InfoBus） - **公交跟踪**：提供公交到达时间、时刻表和最近公交站的位置，市民可在地图上创建路线。 - **可用停车位**：显示地图上的停车位位置、空位数量和到达方式。 - **实时交通更新**：通过地图上的不同颜色显示交通拥堵情况，还提供危险和警方活动信息。 - **城市生活**：展示景点、餐厅、酒店和俱乐部。 #### 运营商应用程序 - **交通和公共交通监测**：监测交通和公共交通状态，分析交通拥堵、双排停车等警报，并发送事件信息。 - **违规罚款**：记录违规车辆的地理定位、日期、时间和违规规则，并附上照片作为证据。 这些应用程序的服务也可通过特定的 Web 门户提供给市民和运营商。 ### 1.4 M - Atlas 框架的应用 为了确定城市移动性的正确方法和流程，采用了 M - Atlas 框架。M - Atlas 是一个以轨迹为核心的移动性查询和数据挖掘系统，具备存储和查询轨迹数据、挖掘轨迹模式和模型的能力。基于 M - Atlas 的特点，进行了以下分析： 1. **评估公共交通替代私人交通的可能性**：使用公交 GPS 日志和私人车辆 GPS 轨迹，评估公共交通满足用户移动需求的能力，发现公交延迟分布受季节影响，还识别出未被公交服务覆盖的两个周边区域。 2. **公交频繁移动模式调查**：通过挖掘公交日志和轨迹，验证实际旅行时间与官方时刻表的时间偏差，以突出服务中的长期延误。 3. **城市及周边地区可达性评估**：利用公共交通路线和