교통 시스템

교통관리 빅데이터 플랫폼

빅데이터는 수십억 건의 교통 데이터와 위반 데이터를 기반으로 대용량 데이터 간의 특성 값을 마이닝하여 가치 있는 데이터 모델을 탐색합니다. 이러한 정확한 데이터 모델은 트래픽 솔루션 의사결정자에게 과학적이고 신뢰할 수 있는 의사결정 기반을 제공합니다.{1}} 이는 교통 분야 빅데이터의 대표적인 활용 사례다.

도로 교통 흐름, 주행 속도 등 지표에 따라 교통 흐름 상황을 평가하고, 주요 구간 및 교차로의 교통 흐름 상황을 판단 및 분석하며, 주요 공휴일 및 행사 기간 동안의 교통 흐름 상태를 분석 및 예측합니다.

도시의 인프라로서 도로망의 구조적 배치는 도시의 다양한 지리적 요소의 분포 특성을 반영합니다. 교통시스템은 교통정보(검문소 카메라, 전자경찰/교통카메라, 불법주차 등 외부 장비에서 수집한 교통정보)를 분석하고 이를 지리정보시스템과 결합하여 도시 도로망의 위상적 구조와 각 감시지점 간의 인접관계를 분석한다. 또한 도로망 관계 표시, 도로 구간 선택 및 관련 세부 정보 강조 표시도 지원합니다.

도로교통법 위반 총액의 변화에 ​​따른 교통법규 위반 상황을 평가하고, 주요구간, 주요 시간대별 교통위반 여부를 판단·분석하고, 교통법규 위반과 도로교통사고 간의 상관관계 분석을 실시합니다.

과거 데이터를 기반으로 도시 내 지역별 교통 흐름 변화 추이를 분석하고, 해당 지역의 고정된 교통 흐름을 구합니다. 교통 시스템은 지역 관리, 지역 관계 관리 및 OD 표시(지역별 교통 흐름 데이터를 목록 형식으로 표시)를 지원합니다.

전체 도로교통사고 건수 변화에 따른 도로교통사고 상황을 평가하고, 교통사고 주요 구간, 주요 시기, 원인을 판단, 분석합니다. 교통 시스템 사용자는 특별한 주의가 필요한 시간대와 구간을 직관적으로 결정할 수 있습니다.

특정 지역에 자주 출입하는 차량을 분석합니다. 차량 정보 및 사진 표시를 지원합니다.

다양한 지역과 시간대에 등장하는 차량을 분석하고 찾아보세요.

비슷한 시간과 주행 궤적을 가진 차량을 분석합니다. 시작 시간과 시작 위치, 종료 시간과 종료 위치 범위 내의 모든 차량 데이터를 분석하여 차량 운행 간의 상관 관계를 찾습니다. 다음과 같은-차량 상관관계 표시를 지원합니다.

동일 차량을 시공간 비교 분석하여 가짜 번호판 의심 차량을 찾아냅니다.

고정 이동 특성(종일, 야간, 통근, 버스) 및 비-고정 이동 특성(택시, 트럭)을 포함하여 고정 이동(통근, 버스) 차량, 고정 이동 경로의 차량, 지역 비즈니스(택시, 트럭) 차량을 분석합니다.

도로의 효과적인 실시간 동적 교통정보를 계산하고, 교통통제센터에서 수집한 교통 데이터를 분석하여 교통 혼잡이 발생했는지, 산발적이거나 빈번한지 여부를 판단합니다. 이는 관리자를 위한 합리적이고 효과적인 교통 혼잡 우회 전략을 정확하게 수립할 수 있습니다.

선택한 교차로와 시간대를 최초로 통과하는 모든 차량의 통과정보를 조회합니다. 번호판 번호에 대해서는 첫 번째 통과의 통과 정보만 기록합니다. 선택된 교차로명, 번호판번호, 시간대를 통해 해당 시간대에 최초로 교차로를 통과할 때 선택된 번호판번호를 가진 차량의 통과정보를 분석하여 획득합니다.

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