基于车辆运营管理的数据融合技术浅析
随着信息化技术不断发展,数据融合技术将日趋成熟,从理论研究到实际更广泛的应用,数据融合技术也在公交信息化建设中发挥着重要作用,将公交信息化向智能化、实时化方向发展。
1、数据融合技术
数据融合技术是指利用大数据、图像识别、人工智能等技术对来自多个传感器或多源的观测信息,进行筛选、自动分析、综合处理,以完成所需的决策和评估任务而进行的信息处理技术。
数据融合技术包括对各种信息源给出的有用信息的采集、传输、综合、过滤、相关及合成,以便辅助人们进行态势/环境判定、规划、探测、验证、诊断。
2、数据融合原理方法
一般情况下,数据融合分为预处理和数据融合两步,根据数据特征进行特征匹配,并建立映射关系,通过特征匹配寻找对应的物点作为控制点。根据融合目的和融合层次选择合适的融合算法,将空间配准的数据特征进行有机合成,得到目标的更准确表示或估计,对于各种算法所获得的融合信息,有时还需要做进一步的处理,以便得到更准确结果。
数据融合的种类主要有数据层融合、特征层融合和决策层融合。数据融合方法主要有代数法、图像回归法、主成分变换、K-T变换、贝叶斯(Bayes)估计、D-S推理法(Dempster-Shafter)、人工神经网络(ANN)等方法。
3、数据融合应用
(1)数据源
车辆定位数据:公交车辆GPS定位数据实时上传到服务器,定位数据包括营运状态、经纬度、站点、速度等一系列信息,后台可根据定位数据定位车辆位置、显示监控视图位置、回放车辆运行轨迹,同时可用于后期数据分析。
通过数据融合技术将各个子系统互联,融合的数据源根据不同功能分为不同子系统,包括智能调度系统、乘客服务系统、车辆运行系统、道路交通系统、指挥监控系统等。通过信息网络实现各系统的互联互通和数据共享,实现整个运营系统的管理。
(3)数据融合
优化调度:运用数据融合技术,结合智能调度系统,制定合理的排班调度方案,通过数据模型及算法,生成合理的行车时刻表,制定主副站发车时间及间隔,合理安排乘客候车时间,提高乘客服务质量。
车辆运营与乘客服务衔接:智能调度系统数据在出行服务中的应用主要包括369出行APP和电子站牌的应用。实现公交车辆实时查询、预计到站时间、公交卡充值、线路地图展示、定制公交等功能,为乘客提供便利的出行服务。
基于数据融合的公交客流分析:通过车载IC卡刷卡机等自动采集客流数据,自动进行上车人数统计,并将数据上传后台进行处理,以报表或图表形式对车辆运载能力、客流高峰期及客流拥堵的站点等数据进行科学分析。随着技术的不断发展,人脸识别等技术将对客流进行实时统计,并对车厢拥挤度进行分析。
4、结语
通过数据融合技术,将车辆定位数据、刷卡数据、客流数据及视频数据实时处理分析,实现公交数据信息融合与共享规范化,实现数据价值化,通过数据分析实现科学决策,为企业提供行之有效的解决方案。
参考文献:
[1]陈茜,陈学武,王炜 东南大学交通学院,信息采集与融合技术在城市智能公交中的应用
[2]百度百科
来源:济南市城市交通研究中心
本文转自公共交通资讯
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