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大数据应用--实时路况数据

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大数据和云计算技术
发布2018-03-08 10:59:57
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发布2018-03-08 10:59:57
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文章被收录于专栏:大数据和云计算技术

现在手机上装个导航软件,如高德地图,百度地图等等都有实时路况显示,导航和道路规划可以根据实时路况来实施,从而动态躲避拥堵,为出行节省时间,为了显示实时路况就必须有路况数据,今天来说下实时数据的获取方法。一般来说有以下几种典型数据来源获取方法:

1、实时路况数据最主要的收集方式,还是浮动车。这个浮动车包括出租车、长途客车、物流车辆等等,其中主力就是在城市市区里活动的出租车。在这些车辆上安装的GPS终端,通过手机通讯网络将当时的经纬度位置、车头方向、速度等值传递到处理中心,进而计算出全市主要道路的道路通行情况。举个例子,比如北京有几万辆出租车,同时在某个路段行驶的车有30辆,当这30辆车反馈的数据显示,由南到北方向,车速只有不到10公里/小时,那就说明这个路段此时发生拥堵。有车友说,我叫个真,如果30辆车里有10辆车速40公里/小时,有20辆车速10公里/小时,这种情况算是畅通还是拥堵呢?处理中心会有一套算法,来根据几率、历史记录等多种状况综合分析,最终给出一个判断。理论上浮动车的数量越多,数据的准确率也就越高。北京、上海这些大城市的实时路况数据要比其他城市的更为准确,原因就是大城市出租车的数量多,统计也更为精准。

2、当地交管局:摄像头、地感线圈、人员通告(122交通事故报警电话)等和官方网站(交通管制通告)。

3、当地交通台、电视台:实时交通路况采集,交通观察哨,公众提供(电话、短信告知)。

4、UGC模式(User Generated Content):通过用户自行上报或是收集用户位置信息方式获取所需数据,‍如路况、导航软件等在运动过程中定时将自己的位置、速度、方向等信息发送到数据处理中心,这样每个终端就是一个浮动车,当用户量的达到一定程度时,就能计算出一个区域或道路的路况,数量比出租车要大很多。

由于采集实时路况数据投入巨大,因此进入门槛也较高,目前能够提供此数据的供应商主要有高德、世纪高通、掌城科技以及九州联宇,根据官方发布数据,高德的实时路况可覆盖63个城市,世纪高通34家,另外两家也均在30左右。

积累了一段时间的实时路况之后,更进一步的可以进行数据分析和数据挖掘,这方面高德有案例,高德发布《2014年第二季度中国主要城市交通分析报告——市民躲避拥堵出行建议》。报告显示:二季度全国重点城市拥堵排名上海居首,登顶“堵王”,杭州、北京、重庆、深圳、广州、福州、沈阳、成都、济南紧随其后。据介绍,此次报告高德将3亿高德地图导航用户作为数据蓝本,以浮动车数据为佐证,形成动态躲避拥堵城市出行方案。

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原始发表:2014-10-18,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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