城市交通专题
实时交通 | 城市交通态势采集及可视化操作（定时运行）
一、前言 交通态势数据是关于交通状况的一种量化描述，它提供了关于道路网络运行状态的详细信息。交通态势数据指的是根据车流入量和车流出量的定义，衡量整个全局交通区域交通态势的数据。这些数据通常从车辆GPS轨迹数据中提取，包括车辆行驶速度、道路拥堵情况、交通事故记录等。 交通态势数据主要包括多个部分，如车辆行驶轨迹（Tr）、车流入量和车流出量（X）、速度和其他相关属性（V_t）。其中，车辆行
探索航空电子共性技术，51fusa功能安全社区“城市交通安全+”沙龙第二场成功举办
12月18日下午，上海控安51fusa功能安全社区成功举办“城市交通安全+”系列活动第二场“航空机载电子共性技术的应用探索”主题沙龙。邀请到二十余位高校教授、技术大咖、企业代表共同探讨行业发展，交流技术难题，加强产业互动。 上海交通大学航空航天学院肖刚教授就民用飞机单一驾驶模式SPO人为因素与安全性问题作主题分享。肖教授谈到，SPO的模拟研究为 SPO 的人在环研究提供基础，反过来SPO的人
高德地图发布「明镜」系统，用 AI 和大数据为城市交通「做体检」
作者： 于本一 编辑： 王训魁 来源： GeekPark（id：geekpark） 传统图商出身的高德，通过智能终端 APP、政府和公众协同发展的「智能+出行」模式，让未来用户出行更美好、交通管理服务更高效的愿景，指日可待。 「明镜系统就像一台针对城市的 CT，能够从多个维度对影响城市交通的因素进行扫描，提供一份城市交通运行『体检报告』并分析原因，为精准化综合施策提供依据。」高德地
基于python+vue城市交通管理系统的设计与实现flask-django-php-nodejs
此系统设计主要采用的是python语言来进行开发，采用django/flask框架技术，框架分为三层，分别是控制层Controller，业务处理层Service，持久层dao，能够采用多层次管理开发，对于各个模块设计制作有一定的安全性；数据库方面主要采用的是MySQL来进行开发，其特点是稳定性好，数据库存储容量大，处理能力快等优势；服务器采用的是Tomcat服务，能够提供稳固的运行平台，确保系
时空大数据技术驱动城市交通智能化，重庆这样做
在大数据时代，城市道路交通数据也呈指数级增长，面对其多源、异构、数量巨大等特点，如何快速高效进行数据分析，并将分析结果充分利用，从而提高城市交通运行效率是城市交通亟待解决的一大难题。 重庆市交通规划研究院与北京超图软件股份有限公司合作，借助云计算、大数据、物联网等技术融合海量的人、车、路、公交轨道等动态数据，以及交通静态设施数据，并利用大数据分布式计算、新一代地图可视化技术，建成了交通大数据仓库
道路交通调控数据监控大屏：城市交通的智慧引领者
在数字化时代的浪潮中，我们的生活正被各种数据所包围。特别是在交通领域，每一个红绿灯的变化、每一辆车的轨迹、每一个行人的脚步，都在生成数据。如何有效地利用这些数据，为城市交通管理提供决策支持？答案就是——利用道路交通调控数据监控大屏。 一、什么是道路交通调控数据监控大屏？ 图为免费使用山海鲸可视化搭建的道路交通调控数据监控大屏，它不仅仅是一个显示数据的屏幕，还是城市交通的“智慧之眼”。它
Flink项目实战篇 基于Flink的城市交通监控平台（上）
系列文章目录 Flink项目实战篇 基于Flink的城市交通监控平台（上） Flink项目实战篇 基于Flink的城市交通监控平台（下） 文章目录 系列文章目录1. 项目整体介绍1.1 项目架构1.2 项目数据流1.3 项目主要模块 2. 项目数据字典2.1 卡口车辆采集数据2.2 城市交通管理数据表2.3 车辆轨迹数据表 3. 实时卡口监控分析3.1 创建Maven项目3.2 准备
Flink项目实战篇 基于Flink的城市交通监控平台（下）
系列文章目录 Flink项目实战篇 基于Flink的城市交通监控平台（上） Flink项目实战篇 基于Flink的城市交通监控平台（下） 文章目录 系列文章目录4. 智能实时报警4.1 实时套牌分析4.2 实时危险驾驶分析4.3 出警分析4.4 违法车辆轨迹跟踪 5. 实时车辆布控5.1 实时车辆分布情况5.2 布隆过滤器(Bloom Filter)5.3 实时外地车分布情况
智安网络|计算机视觉在城市交通中的前景与变化
随着科技的不断发展，计算机视觉技术在各个领域扮演着越来越重要的角色。在交通领域，计算机视觉为智能交通系统带来了许多机遇，为城市交通管理和出行体验提供了前所未有的可能性。 首先，计算机视觉技术可以用于智能交通监控。传统的交通监控系统主要依靠人工操作和分析，效率较低且受限于人的主观判断。而计算机视觉技术可以通过高性能的图像识别和分析算法，实时监测交通情况，检测交通违法行为，并及时报警和处罚。这不
智安网络|计算机视觉在城市交通中的前景与变化
随着科技的不断发展，计算机视觉技术在各个领域扮演着越来越重要的角色。在交通领域，计算机视觉为智能交通系统带来了许多机遇，为城市交通管理和出行体验提供了前所未有的可能性。 首先，计算机视觉技术可以用于智能交通监控。传统的交通监控系统主要依靠人工操作和分析，效率较低且受限于人的主观判断。而计算机视觉技术可以通过高性能的图像识别和分析算法，实时监测交通情况，检测交通违法行为，并及时报警和处罚。这不
浅析AI智能视频监控技术在城市交通中的作用及意义
城市交通作为整个城市的整体脉络，每天都发挥着重要作用，为了最大程度地避免城市交通堵塞、提高城市交通效率，智能视频监控系统发挥了重要作用。具体表现在以下几个方面： 1、交通违规监管：TSINGSEE青犀智能视频监控系统可以通过视频监控、车辆检测等技术来监管城市交通违规行为，如道路违停、交通拥堵等，可以及时发现违规行为，并对违规行为进行告警和记录，从而提高城市交通安全和秩序。 2、交通指挥调度：智
Omniverse合成数据生成【城市交通场景】
智慧城市是城市生活的未来。 然而，它们可能给城市规划者带来各种挑战，尤其是在交通领域。 为了取得成功，城市的各个方面—从环境和基础设施到商业和教育—必须在功能上整合。 这可能很困难，因为单独管理交通流量是一个复杂的问题，充满了拥堵、事故应急响应和排放等挑战。 为了应对这些挑战，开发人员正在创建具有现场可编程性和灵活性的人工智能软件。 这些软件定义的物联网解决方案可以为交通管理、车牌识别、智能停
地磁传感器在城市交通智能监控系统的作用
地磁传感器的功能作用 地磁传感器的功能是相当强大的：当驾驶员把车辆停在车位上，地磁传感器能自动感应车辆的到来并开始计时；待车辆要离开时，传感器会自动把停车时间传送到中继站进行计费。因此，解决停车收费效率低下，曾经是地磁传感器的优势之一。停车场路边竖立着3个类似天线的装置来接收、传导传感器的信息，据介绍，这3个感应装置能够覆盖整个停车点的占地区域。目博NB地磁就是应用在路侧停车位上的一个地磁传感器
BAT如何玩转城市交通
http://www.cyzone.cn/a/20150901/279725.html BAT如何玩转城市交通 创业邦 刘旷 17小时前 导语：通过BAT三家在城市交通O2O的SWOT分析，我们可以看出，整个城市交通O2O大战胜负的关键就在于场景化入口。 如今中国的城市经济正在飞速发展，但与此同时也带来了许多严重的交通问题。一时间，出行难成为
赵一新：数字伴随——城市交通的智慧感知
来源：中规院交通院 本文改编自中国城市规划设计研究院交通分院赵一新院长，在2020中国城市规划学术季“伴随•成长”主题活动中的主题演讲：《“数字伴随”——城市交通的智慧感知》。 赵一新 中国城市规划设计研究院城市交通研究分院 院长 “城市历史学家斯皮罗·科斯托弗把城市称作为一个“过程”，城市随着居住人群与科学技术演变而变化。人类用几千年的时间建造城市，可能需要用同样的时间来认识城市规律。”
Transformer模型 | 基于Spatial-Temporal Transformer的城市交通流预测
交通预测已成为智能交通系统的核心组成部分。然而，由于交通流的高度非线性特征和动态的时空依赖性，及时准确的交通预测，尤其是长时交通流预测仍然是一个开放性的挑战。在这篇文章中，作者提出了一种新的时空Transformer网络（STTNs）模型，该模型联合利用了动态有向的空间依赖性和长时依赖性来提高长时交通流预测的准确性。文章还提出了一种新的图神经网络，称为spatial transformer，利
Transformer模型 | 基于Spatial-Temporal Transformer的城市交通流预测
交通预测已成为智能交通系统的核心组成部分。然而，由于交通流的高度非线性特征和动态的时空依赖性，及时准确的交通预测，尤其是长时交通流预测仍然是一个开放性的挑战。在这篇文章中，作者提出了一种新的时空Transformer网络（STTNs）模型，该模型联合利用了动态有向的空间依赖性和长时依赖性来提高长时交通流预测的准确性。文章还提出了一种新的图神经网络，称为spatial transformer，利
交通物流模型 | 基于双向时空自适应Transformer的城市交通流预测
城市交通流预测是智能交通系统的基石。现有方法侧重于时空依赖建模，而忽略了交通预测问题的两个内在特性。首先，不同预测任务的复杂性在不同的空间(如郊区与市中心)和时间(如高峰时段与非高峰时段)上分布不均匀。其次，对过去交通状况的回忆有利于对未来交通状况的预测。基于以上两个特性，作者提出了一个双向时空自适应Transformer（Bi-STAT）用于准确的交通流预测。Bi-STAT采用编码器-解码器框架
Transformer模型 | 基于双向时空自适应Transformer的城市交通流预测
城市交通流预测是智能交通系统的基石。现有方法侧重于时空依赖建模，而忽略了交通预测问题的两个内在特性。首先，不同预测任务的复杂性在不同的空间(如郊区与市中心)和时间(如高峰时段与非高峰时段)上分布不均匀。其次，对过去交通状况的回忆有利于对未来交通状况的预测。基于以上两个特性，作者提出了一个双向时空自适应Transformer（Bi-STAT）用于准确的交通流预测。Bi-STAT采用编码器-解码器框架