Исследовательская группа Чжэцзянского промышленного университета вносит свой вклад в интеллектуальное решение проблемы заторов в городах
Дата выпуска: 2019-02-12
Для города перегруженность является внешним видом, за которым стоит механизм прослеживаемости. Нам не хватает глубокого понимания этого механизма Говоря об общем явлении пробок в жизни, Го Хайфэн, адъюнкт – профессор Чжэцзянского промышленного университета, сказал журналистам.
Го Хайфэн окончил факультет информатики и контроля движения, Университет Цзилинь. Специализированное обучение и многолетний опыт преподавания научных исследований со времен университета позволяют Го Хайфэн иметь свой уникальный опыт по различным проблемам, существующим в городском транспорте. С быстрым ростом урбанизации в Китае “заторы” стали новой нормой городской жизни, что заставляет многих беспокоиться о путешествиях. Для этого явления, как сочетать с большими данными, сетью автомобилей и другими высокотехнологичными средствами, создать интеллектуальное решение, становится проблемой, которую необходимо срочно решить.
Исходя из этого фона, целевая группа Го Хайфэн завершила исследование метода индивидуальной идентификации аномального движения в потоке движения в среде сети автомобилей. С официальным завершением этого проекта Фонда естественных наук провинции Чжэцзян «Интеллектуальная транспортная эксплуатационная служба» будет все ближе и ближе к нашей жизни.
Взгляните на механизм изнутри.
У нас часто есть такой жизненный опыт. Иногда на дороге явно не так много автомобилей, но движение по – прежнему не очень гладко. « » В интервью профессор Го сначала объяснил журналистам это явление. Раньше мы знали только об этом явлении, но никогда не знали о патогенезе дорожно – транспортных заболеваний
Недостаток понимания механизма побудил Го Хайфэн проанализировать пробки на дорогах из измерения нормального потока движения. В практическом исследовании профессор Го обнаружил, что на внутреннем транспорте индивидуальное поведение оказывает большое влияние на общее состояние движения, водитель произвольно меняет путь, останавливается и другие нестандартные действия очень часты. Таким образом, профессор Го начал изучать, как понять эти аномалии с микроскопической точки зрения, наблюдать за явлениями и обнаруживать закономерности потока движения. Таким образом, построить модель потока движения по всему городу, осуществить мониторинг и точное прогнозирование перегруженности в реальном времени.
Трудности, большие данные сталкиваются с узким местом
Захватывать отдельные аномалии и судить об их воздействии в небольших регионах и системах очень легко, однако по – прежнему необходимы очень большие выборочные данные для представления общих характеристик того или иного города и для создания модели всего потока городского транспорта. Теперь трудности, связанные с характеристикой и характеристикой потока движения по всему городу, связаны не с моделями и алгоритмами, а с наблюдением с использованием больших данных, что позволяет реализовать обнаружение аномального поведения и прогнозирование его воздействия на периметр Го Хайфэн так говорит журналистам.
Для построения модели потока трафика по всему городу необходимо собрать большой объем данных, что также является основным направлением и трудностью исследовательской работы в целом. Из – за отсутствия глубокого сотрудничества с отделом доставки трудно получить фактические данные для проверки и анализа. Го Хайфэн с членами команды самостоятельно разработал экспериментальное устройство, которое можно использовать для записи ряда показателей, как замедление, поворот и угловая скорость, ухабистая. Опираясь на эти заранее разработанные экспериментальные устройства, члены команды сами ездят и собирают данные. В то же время Го Хайфэн также активно участвует в проекте мозга городских данных, с помощью которого он может получить данные о движении на более чем 10 000 перекрестках Ханчжоу. С помощью этих данных были проанализированы характеристики потока трафика в районе города Ухань
Оле Сити постепенно изображается.
Точное описание результатов исследования для справки.
При поддержке больших данных поток движения необходимо наблюдать за явлением в разных масштабах, объяснять закон. Го Хайфэн сказал журналистам, что в предыдущих исследованиях исследователи часто изучали потоки трафика из нескольких различных стандартов, таких как скорость, ускорение, расстояние до передней части и так далее. Нет единого стандарта исследования высокой надежности и достоверности. Это объясняется главным образом тем, что в истории было мало средств для проведения исследований. В настоящее время, по мере применения высокотехнологичных средств обнаружения, мы можем получить более подробные данные для описания фактического состояния движения транспорта.
Наша цель заключается в том, чтобы при поддержке больших данных рассказать своим коллегам о лучших показателях характеристики. Изучая большое количество уточненных показателей, мы обнаружили, что, во – первых, расстояние до передней части является наиболее оптимальным показателем для анализа механизма работы микропотока трафика. Но поскольку ему нужно устройство обнаружения, которое нелегко собрать, мы выбираем скорость и ускорение в качестве идеальных показателей Говоря о значении этого исследования, Го Хайфэн сказал журналистам.
В практическом применении в этом исследовании также достигнут широкий прогресс. Благодаря сотрудничеству правительства и предприятия можно провести идентификацию состояния движения на более чем 10 000 перекрестков в главном городе Ханчжоу, что обеспечит оптимизацию распределения сигналов. Говоря о широких перспективах этого применения, Го Хайфэн сказал журналистам: «Когда будущее беспилотное, автомобильный путь работает вместе действительно, результаты наших исследований также могут быть состыкованы, что дает ссылку на применение автомобильной сети»
Источник: Чжэцзян онлайн )