電子警察系統(tǒng)

電子警察組成部分

1）環(huán)形線圈車輛檢測器：它可以獲得當前監(jiān)控路面交通流量、占有率、速度等數(shù)據(jù)，以此判斷道路阻塞情況；就其優(yōu)點而言，測速精度和交通量計數(shù)精度較高，工作穩(wěn)定性好，不受氣象和交通環(huán)境變化的影響。因為需要在每條車道下埋設(shè)線圈，所以對公路的路面有破壞作用，影響路面壽命，長期使用后,線圈易被重型車輛、路面修理等損壞，更換線圈時工作量較大。而且施工時需封閉車道，影響交通。

2）超聲波檢測器：利用光線的傳播的原理，利用傳播時間的大小來判斷是否有車輛通過。就其優(yōu)點而言，其安裝正在路側(cè)，十分方便，而且經(jīng)久耐用，但其容易受到周圍環(huán)境因素的影響。

3）紅外檢測器：原理是經(jīng)過紅外調(diào)節(jié)器調(diào)節(jié)，檢測到車輛的信號。就其優(yōu)點而言成本較低，使用范圍較廣，且壽命較長，但其缺點也類似于超聲波檢測器，容易受到外界環(huán)境的干擾，導致其精確度降低。

4）視頻檢測器：其作用可以判別車輛的存在以及車型，從而推斷出其他交通參數(shù)。其可以一次性檢測多種參數(shù)并且檢測的范圍較為廣泛，缺點就是成本過高，造成一定的經(jīng)濟負擔。

電子警察的重要作用

電子警察作為智能交通系統(tǒng)（ITS）的一個具體應用，目前在城市道路交通管理當中扮演著越來越重要的角色。實踐證明， 電子警察的應用取得了良好的社會效益， 不但改善了交通秩序， 對道路交通事故的降低也起到了積極的作用。2016年，廣州市共查處各類道路交通違法行為312萬多起， 其中電子警察執(zhí)法就有108萬多起，占查處違法總數(shù)34.62%； 浙江省高速公路共查處各類道路交通違法行為124萬多起，其中用測速儀抓拍的超速違法行為就有944880起，占糾違總數(shù)的76.2%。據(jù)有關(guān)部門統(tǒng)計，2017年全國公安交通管理部門共查處道路交通違法行為2.51億人次，其中教育0.82億人次，處罰1.69億人次，處罰機動車違法行為1.52億起。各地利用交通監(jiān)控設(shè)備查處機動車違法行為6716萬起，占全年查處機動車違法行為的32.3%。公安部交通管理局《關(guān)于4月份全國道路交通違法行為統(tǒng)計分析情況的通報》表明：2016年4月份， 以交通技術(shù)監(jiān)控設(shè)備查處的交通違法比例超過了70%。全國利用交通技術(shù)監(jiān)控設(shè)備查處機動車違法行為593.9萬起， 同比增加102.9萬起， 增長21%。以交通技術(shù)監(jiān)控設(shè)備查處機動車違法行為數(shù)量占查處總量的比例為40.8%， 同比上升9.2個。

電子警察的建設(shè)情況

根據(jù)相關(guān)的文獻和新聞（不完全統(tǒng)計），得到我國四個直轄市的電子警察數(shù)量，其中電子眼占主要組成部分，如下圖所示。

治安卡口

治安卡口系統(tǒng)是指安裝在道路上特定場所如收費站、城市出入口或治安檢查站等治安卡口及重點治安地段，對所有通過該卡口點的機動車輛進行全天候?qū)崟r檢測、記錄與處理的一種道路交通現(xiàn)場監(jiān)視系統(tǒng)?？谙到y(tǒng)通常是由機動車輛檢測、車輛拍攝、圖像記錄、圖像處理與信息管理以及輔助光源與輔助支架等幾個部分組成。

近年來，我國機動車輛數(shù)量大幅度上漲，這對于道路交通的車輛管理提出了更高的要求。治安卡口是城市道路交通的進出口，車輛通行量比較大，道路交通治安卡口監(jiān)控系統(tǒng)的建設(shè)，可以極大地提高道路交通治安監(jiān)控水平，幫助公安部門快速找到肇事逃逸車輛、盜搶車輛等，降低道路交通事故發(fā)生率，因此應針對當前道路交通治安卡口監(jiān)控系統(tǒng)存在的一些問題，積極進行優(yōu)化和改進，不斷提高城市道路交通安全。通過城市治安卡口信息綜合管理平臺的建設(shè)，對各分縣局基于車輛號牌識別技術(shù)建設(shè)的區(qū)域性治安卡口系統(tǒng)進行聯(lián)網(wǎng)共享，形成覆蓋全市范圍的集卡口圖片和號牌數(shù)據(jù)信息的采集、接入、交換、分級管理和布控、信息綜合應用等功能于一體的治安卡口信息綜合管理。治安卡口的構(gòu)成如下圖所示：

車聯(lián)網(wǎng)

車聯(lián)網(wǎng)( Internet of Vehicles) 的概念是國內(nèi)基于物聯(lián)網(wǎng)提出的，在國外尚無完全對應的描述，近似的概念有V2X、Connected Vehicle等。根據(jù)中國車聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟的定義，車聯(lián)網(wǎng)是以車內(nèi)網(wǎng)、車際網(wǎng)和車載移動互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)，按照約定的通信協(xié)議和數(shù)據(jù)交互標準，在車－ X ( X:車、路、行人及互聯(lián)網(wǎng)等) 之間進行無線通訊和信息交換的大系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)，是能夠?qū)崿F(xiàn)智能化交通管理、智能動態(tài)信息服務和車輛智能化控制的一體化網(wǎng)絡(luò)，是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在交通系統(tǒng)領(lǐng)域的典型應用。但是本文認為，從更廣泛的意義上看，車聯(lián)網(wǎng)應該包括車輛在全生命周期內(nèi)產(chǎn)生的全部信息交換，涵蓋車輛研發(fā)、生產(chǎn)、銷售、使用、回收等各個環(huán)節(jié)。因此，除了支持車輛與交通三要素———人、車、路互聯(lián)，實現(xiàn)在智能交通領(lǐng)域的應用以外，車聯(lián)網(wǎng)還將與移動互聯(lián)網(wǎng)、通訊網(wǎng)、智能工廠、智能電網(wǎng)、智能家居等外部網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)，形成自車與人、車、路、網(wǎng)相互連接及信息交互的有效平臺。車聯(lián)網(wǎng)信息交換的對象與內(nèi)容如圖所示。

如上文所述，車聯(lián)網(wǎng)可以涵蓋車輛全生命周期中的所有數(shù)據(jù)，因此能夠面向個人、企業(yè)、政府等不同用戶提供各種不同類型的服務。根據(jù)側(cè)重點的不同，可以對車聯(lián)網(wǎng)服務進行分類，如表 所示?？梢钥吹剑嚶?lián)網(wǎng)服務的范圍覆蓋廣泛、價值潛力巨大。

無人駕駛

在自動駕駛汽車研究方面，非汽車廠商表現(xiàn)搶眼，以谷歌自動駕駛汽車為例，在2010 年，谷歌公司在官方博客中宣布，正在開發(fā)自動駕駛汽車，目標是通過改變汽車的基本使用方式，協(xié)助預防交通事故，將人們從大量的駕車時間中解放出來，并減少碳排放。到目前為止，谷歌已經(jīng)申請和獲得了多項相關(guān)專利，其無人駕駛汽車于2012 年獲得牌照上路，總駕駛里程已經(jīng)超過了48.3 萬千米，并且?guī)缀趿闶鹿拾l(fā)生率。谷歌自動駕駛汽車外部裝置的核心是位于車頂?shù)?4 束激光測距儀，能夠提供200 英尺以內(nèi)精細的3D 地圖數(shù)據(jù)，無人駕駛車會把激光測到的數(shù)據(jù)和高分辨率的地圖相結(jié)合，做出不同類型的數(shù)據(jù)模型以便在自動駕駛過程中躲避障礙物和遵循交通法規(guī)。安裝在前擋風玻璃上的攝像頭用于發(fā)現(xiàn)障礙物，識別街道標識和交通信號燈。GPS 模塊、慣性測量單元以及車輪角度編碼器用于監(jiān)測汽車的位置并保證車輛行駛路線。汽車前后保險杠內(nèi)安裝有4 個雷達傳感器（前方3 個，后方1 個）用于測量汽車與前（和前置攝像頭一同配合測量） 后左右各個物體間的距離。在行進過程中，用導航系統(tǒng)輸入路線，當汽車進入未知區(qū)域或者需要更新地圖時，汽車會以無線方式與谷歌數(shù)據(jù)中心通信，并使用感應器不斷收集地圖數(shù)據(jù)，同時也儲存于中央系統(tǒng)，汽車行駛得越多，智能化水平就越高。

意大利帕爾馬大學Vislab 實驗室研制的無人車于2010 年經(jīng)過意大利、斯洛文尼亞等到達中國上海，行程15900 千米。它利用太陽能作為輔助動力源，配備5 個激光雷達、7 個攝像機、GPS 全球定位、慣性測量設(shè)備、3 臺Linux 電腦和線控駕駛系統(tǒng)。2013 年，他們的無人駕駛車在無人駕駛的情況下成功識別了交通信號燈、有效避開行人，成功駛過十字路口、環(huán)島等常見的城市危險路況。

德國漢堡IBEO 公司早在2007 年開發(fā)了無人駕駛汽車。行駛過程中，車內(nèi)安裝的全球定位儀將隨時獲取汽車所在準確方位。隱藏在前燈和尾燈附近的激光雷達隨時“觀察”汽車周圍200 碼（約183米）內(nèi)的道路狀況，并通過全球定位儀路面導航系統(tǒng)構(gòu)建三維道路模型。它能識別各種交通標識，保證汽車在遵守交通規(guī)則的前提下安全行駛，安裝在汽車后備箱內(nèi)的計算機將匯總、分析兩組數(shù)據(jù)，并根據(jù)結(jié)果向汽車傳達相應的行駛命令。

在汽車廠商方面，由通用汽車聯(lián)合卡內(nèi)基梅隆大學以及來自其它行業(yè)的眾多合作伙伴研發(fā)的雪佛蘭Tahoe Boss，集激光雷達、毫米波雷達、可視GPS定位系統(tǒng)等高科技手段于一身，可使其對周邊情況精確掌握通過應用這些高科技技術(shù)，雪佛蘭TahoeBoss 在行駛途中對道路條件、周圍車輛、路上障礙可以迅速做出正確的判斷，并應用高性能計算裝置，計算出駛路線，以避免碰撞的發(fā)生，最終安全抵達目的地。另一方面，通用汽車于2010 年推出的電動聯(lián)網(wǎng)概念車EN- V 實現(xiàn)了車聯(lián)網(wǎng)與電氣化的結(jié)合，在自動駕駛模式下，EN- V 能夠通過對實時交通信息的分析，自動選擇路況最佳的行駛路線從而大大緩解交通堵塞。除此之外，通過使用車載傳感器和攝像系統(tǒng)，EN- V 可以感知周圍環(huán)境，在遇到障礙物或者行駛條件發(fā)生變化時能夠做出迅速的調(diào)整。奧迪無人駕駛系統(tǒng)使用兩個雷達探頭、八個超聲波探頭和一個廣視角攝像機，可以在設(shè)定的時間內(nèi)，按照導航系統(tǒng)提供的信息，在最高60km/h 的速度以下自主轉(zhuǎn)向、加速和剎車，實現(xiàn)完全的自主駕駛。搭載奧迪無人駕駛系統(tǒng)的車型可以在交通擁擠的城市中起、停自如，轉(zhuǎn)向操作也十分靈活。在高速行駛中，能夠及時根據(jù)前方車距來調(diào)整自己的速度。當前方出現(xiàn)險情時，奧迪無人駕駛車型能夠及時剎車。

智能路網(wǎng)理論模型

道路網(wǎng)絡(luò)概念模型的構(gòu)建

道路網(wǎng)絡(luò)是城市交通網(wǎng)絡(luò)的重要組成部分,人們的大部分出行都是在道路網(wǎng)絡(luò)上進行的。本文將道路網(wǎng)絡(luò)抽象為道路、交叉口以及道路附屬設(shè)施等一些靜態(tài)要素,同時根據(jù)動態(tài)誘導的需求,需要在表達道路網(wǎng)絡(luò)的同時表達相應道路網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)交通信息,如交通狀態(tài)、路段行程時間和延誤等,將這些抽象為動態(tài)要素。此外,路網(wǎng)還包括交通規(guī)則,主要用于表達道路的通行權(quán)和優(yōu)先權(quán)等。綜上所述,道路網(wǎng)絡(luò)的概念模型抽象為路網(wǎng)、道路附屬設(shè)施、動態(tài)交通信息、交通規(guī)則以及交通事件這五種要素,概念模型如下圖巧所示。

道路網(wǎng)主要包括維點對象交叉口和維線對象車行道、道路段以及道路,它們共同構(gòu)成了道路網(wǎng)的骨架。交叉口包括簡單交叉口和復雜交叉口兩類。簡單交叉口是由兩條道路相交而成,主要包括常見的十字交叉口,錯位的十字交叉等,復雜交叉口主要包括一型交叉口、一型交叉口、環(huán)形交叉口等。道路段是指由兩個連續(xù)道路交叉口所界定的道路的一部分。道路段的構(gòu)建遵循“平面強化”的原則。道路段是指道路上由兩個連續(xù)道路交叉口界定的線狀,用于表達道路的一部分。

該模型是以道路為幾何數(shù)據(jù)建模的基本單元。道路的某些屬性如行程時間、路段上的交通量等會隨著時間變化而變化,稱之為時間依賴屬性,即動態(tài)交通信息。道路附屬設(shè)施主要是指道路交通標志、路面標記等。交通事件是指那些發(fā)生在路網(wǎng)上并影響其狀態(tài)的一些事件,主要包括交通事故和道路的施工等。道路附屬設(shè)施和交通事件依附于道路網(wǎng)而存在,呈現(xiàn)出明顯的線性分布特征,因此可以用線性位置參照方法來實現(xiàn)它們與道路網(wǎng)的空間鏈接。

利用線性參照方法,道路網(wǎng)中的道路附屬設(shè)施和交通事件的空間位置可以描述為：

Network_position=(Linear_Datum，offset)

其中，Linear_Datum表示事件所在線性基準，包括車行道、路段和道路；offset表示事件沿著Linear_Datum的偏移距離。該模型實現(xiàn)了道路網(wǎng)絡(luò)幾何數(shù)據(jù)與動態(tài)交通信息的一體化表達。

邏輯數(shù)據(jù)模型

在關(guān)系數(shù)據(jù)模型中，用單一的結(jié)構(gòu)類型（即所表示的關(guān)系）來表示實體之間的關(guān)系。關(guān)系由屬性、域、鍵、關(guān)系和元組成，對關(guān)系的描述稱為關(guān)系模式。下圖為關(guān)系模型和關(guān)系表。

A.定義交叉口的關(guān)系模式如下：

INTERSECTION={Inse_ID,Inse_REID,Inse_Attr}

其中INTERSECTION是該關(guān)系模式的名稱是交叉口的唯一標識,Inse_ID是主鍵是構(gòu)成交叉口的道路元素的標識號,是一個外鍵,指向構(gòu)成交叉口的道路元素的一個記錄,Inse_REID是交叉口屬性的唯一標識,也是一個外,指向交叉口的屬性表中的一條記錄。交叉口的邏輯表達如表所示。

B. 路段的表達：

同前述道路元素的邏輯表達,路段也是由其兩端的交叉口來界定，一個路段可能包含個或多個道路元素，且每條路段都具有各自的屬性，如圖所示。定義路段的關(guān)系模式如下：

ROAD=（R_ID，R_SInse，R_EInse，R_Attr）

其中，ROAD是該關(guān)系模式的名稱，R_ID是路段的唯一標識，是主鍵；R_SInse和R_EInse分別是路段的起始交叉點和終止交叉點的標識號，是該關(guān)系模式的兩個外鍵，分別指向交叉點關(guān)系表中的兩條記錄；R_ID是路段中包含的道路元素的標識,是外鍵,唯一地標識構(gòu)成路段的道路元素；R_Attr也是關(guān)系模式的外鍵,用來唯一的標識路段的屬性。路段的邏輯表達如表所示。

路網(wǎng)模型的表達

對于路網(wǎng)（表示）信息模型可以理解為：物理路網(wǎng)的繪制和交通信息的采集。對于交通的評價而言，主要是從交通狀態(tài)和交通安全性進行描述，而需要對這兩者進行描述，我們就需要利用采集到的基本交通流參數(shù)，建立相關(guān)的數(shù)學模型，然后對交通狀態(tài)和安全性進行判斷。

1）道路網(wǎng)絡(luò)模型：圖顯示了路網(wǎng)的基本元素和拓撲關(guān)系。節(jié)點指道路交叉口、道路盡頭或道路屬性改變的地方的點（帶數(shù)字標號的點）；角點指描述多義線道路幾何形狀的點（黑色實心點）；而道路則描述了節(jié)點與節(jié)點之間的聯(lián)系（如路段A、B）。

如果把角點歸于道路的屬性數(shù)據(jù)，則整個路網(wǎng)模型可以表述為：

交通模型的建立

交通擁堵具有一定的時空特性，在時間上體現(xiàn)為擁堵持續(xù)時間，通常采用交通系統(tǒng)處于擁堵狀態(tài)的總時間或出行者在擁堵時段的總出行時間來量化。交通擁堵發(fā)生時，對于出行者而言最直觀的感受就是出行時間的增加[16]。車輛行駛時間（Vehicle-Hours of Travel，VHT）是指路段上平均交通量與車輛平均行程時間的乘積，包含了路段長度和交通擁堵的雙重影響。而采用基于行程時間的方法（如VHT）進行評價，主干路的擁堵強度明顯增加，尤其是對于高峰時段的路網(wǎng)擁堵狀態(tài)比較敏感，評價結(jié)果與人們的感受更加相符。因此，采用VHT 來表征交通需求。

對于某一條路段，在統(tǒng)計時段內(nèi)其VHT 的計算公式為：

VHTi=qi×Ti

式中：VHTi表示統(tǒng)計時段內(nèi)路段i 的車輛行駛時間；

qi表示統(tǒng)計時段內(nèi)路段i 上的平均交通量；

Ti表示路段i 上車輛的平均行程時間。

對于不同等級道路，在一定時期內(nèi)的擁堵總持續(xù)時間相對穩(wěn)定，因此可以認為在統(tǒng)計時段內(nèi)，對應的VHT 是一個相對固定的值。

應用分析

在高德交通大數(shù)據(jù)監(jiān)測的361個城市中，有15%的城市通勤高峰受擁堵威脅，有59%的城市通勤高峰處于緩行，僅有26%的城市通勤不受擁堵威脅。同比來看，2018Q2同比2017Q2有32%的城市出現(xiàn)下降，有30%的城市擁堵同比基本持平，38%的城市擁堵同比出現(xiàn)上漲。其中山東南部和廣東沿海城市擁堵上漲較多，而內(nèi)蒙、云南、貴州等省份里的城市擁堵下降較多。

擁堵里程比例主要衡量城市各等級道路處于中度擁堵、嚴重擁堵等級的路段里程比例，從空間分布的角度反應道路網(wǎng)交通擁堵的影響輻射范圍。根據(jù)國標指標計算規(guī)則，在2018Q2監(jiān)測的100個主要城市中，擁堵里程比例高的城市多數(shù)分布在南方，廣東省擁堵里程比例普遍偏高。同時，北京高峰期平均每分鐘擁堵495.81公里，擁堵里程相對全路網(wǎng)比例為11.8%，全國最高，也就是說北京在高峰時每100公里就有11.8公里處于嚴重擁堵或擁堵狀態(tài)；從下圖北京和成都某晚高峰路況斷面來看，北京發(fā)布擁堵路段的里程明顯高于成都。

常發(fā)擁堵路段，主要衡量城市常發(fā)擁堵路段的空間和方向分布，反應交通擁堵發(fā)生的聚焦性和潮汐性。以北京為例二季度快速路常發(fā)嚴重擁堵的里程最高，然后是次干路。常發(fā)嚴重擁堵的區(qū)域集中在城東，其中東二環(huán)東便門附近擁堵程度最高，此外箭亭橋、清華東路西口、西直門、西便門、國貿(mào)、四惠、平房橋、大山子等都是常發(fā)擁堵的地方。上海二季度常發(fā)擁堵路段較為分散，靜安寺周邊相對其它區(qū)域較多。