2018年度中国主要城市交通分析报告
2018年度中国主要城市交通分析报告，《中国主要城市交通分析报告》以高德交通大数据发布平台、大数据开放平台、阿里云MaxCompute及相关数据挖掘支持为基础，描述城市交通现状、呈现演变规律、预测未来发展趋势，并专注拥堵成因及解决对策的研究。本年报由高德地图联合“中国社会科学院社会学研究所”、“未来交通与城市计算联合实验室”、“阿里云”、“重庆交通大学蔡晓禹教授团队”、“山地城市交通系统与安全重庆市重点实验室”、“华南理工大学林永杰团队”共同联合发布。高德地图愿开放数据与政府、企业、院校等研究机构合作，共建交通共同体。年度高德地圖概述中国主要城市交通分析报告Summary《中国主要城市交通分析报告》以高德交通大数据发布平台、大数据开放平台、阿里云 Maxcompute及相关数据挖掘支持为基础,描述城市交通现状、呈现演变规律、预测未来发展趋势,并专注拥堵成因及解决对策的硏究。本年报由高德地图联合“中国社会科学院社会学研究所”、“未来交通与城市计算联合实验室”、“阿里云”、“重庆交通大学蔡晓禹教授团队”、“山地城市交通系统与安全重庆市重点实验室”、“华南理工大学林永杰团队”共同联合发布。高德地图愿开放数据与政府、企业、院校等研究机构合作,共建交通共同体。联合发布品贴A未来交通与城市计算联含实验室JOINT LABORATORYc】阿里云FOR FUTURE TRANSPORT AN URDAN COMPUTINI年度高德地圖编制说明中国主要城市交通分析报告Report description调研城市:361城+全国高速城市范围:选取城市的中心城区作为城市道路网评价范围,各城市中心城区范围是根据政府公开数据、交通岀行大数据、高德地图开放平台定位数据、交通出行大数据综合挖掘研判划定样本说明:交通评价中,公共交通车流独立区分计算数据呈现:采用“九宫格”指标综合评价和表征城市交通运行健康状况,其中“路网高峰行程延时指数”、“路网高峰拥堵路段里程比”、“骨干道路运行速度偏差率”、“路网高延时运行时间占比”四项指标已兼容公安部、中央文明办、住房和城乡建设部、交通运输部四部委、办联合印发《城市道路交通文明畅通提升行动计划(2017-2020)》的第三方评估标准。时间说明:全天06:0-22:00早高峰07:00-09:00晚高峰17:00-19:00常规说明无特殊说明,本报告统计时间均为2018年1月1日~2018年12月31日分析范围:50城选取361+城市和全国高速50个城市高德地圖编制说明年度中国主要城市交通分析报告Report description指标扩维:路网行程延时指数->九宫格矩阵->健康诊断全国二大堵点治理方案备网高延通勤拥堵时间(时运行时)(压力经济损失九宫格路网高峰常发拥缓行路矩阵空间(拥堵路段】(堵路段】段里程交通健康指数里程比里程比广州沿江西路效率路网高峰平均(珠江北岸-沿江西路)行程延时速度更新说明指数出行扩维:增加公共交通重庆鸿恩路群众艺术馆一鸿恩寺立交私家车公共交通目录Catalog01主要城市交通运行现状交通健康指数立体诊断城市交通畅通文明工程指标研究公共交通运行分析02年度城市出行标签年度出行盘点城市边界及核心区发展03城市交通病解决方案未来交通与城市计算联合实验室年度成果展堵点治理方案年度高德地圖中国主要城市交通分析报告01中国主要城市交通运行现状年度高德地圖中国主要城市交通分析报告“交通健康指数”立体诊断城市交通“交通健康指数”计算说明高德地amap. Cam随着城市交通复杂性增加和智能交通的飞速发展,单一指标的评价和诊断已不能满足我国交通运行的多样化。高德首创城市交通病诊断的综合性评价“交通健康指数”来全面刻画城市交通运行状况,该指数从时间、空间、效率的九项交通运行指标的综合评价,实现城市全方位立体化智慧运行诊断。该指数算法沿用国际通用的信息熵法客观确定评价指标权重(该方法在政府权威部门、社会经济、学术领域的各类报告中得到广泛普遍应用);同时,采用 TOPSIS正负理想解的计算进行排名,最终评分结果代表各城市九宫格指标与理想值之间的接近程度。“交通健康指数”越髙说眀离理想值越近,城市运行相对越健康;指数越低则说明多项指标距离理想值越远,相对越不健康。九项指标信息熵权重分配■权重确定方法—熵值法排名得分方法—TOPS|s1)各项指标运用最大最小值归一化处理,并考1)对于反向指标采用取倒数进行同向处理,然后进行数据规范化效率一骨干时间一路网虑指标的正反向进行调整2道路运行速高延时运行度偏差率,时间占比2)计算第项指标下第个样本值占该指标的比重刻率一高峰平为11.6%114%/时间-通勤2)利用欧式距离计算与最优最劣目标的距离,并乘以权重压力指数pp9.8%;{z;-x)2,D:(21-2)2效率一路网高时间一日拥3〕计算第j项指标的熵值行程延时捐数,10.7%堵经济损失e=-k∑p;lm(P;),=1,…,m3)计算各评价对象与最优方案的贴近程度空间一高峰12.6%缓行路段里空间一路网D:+D程比,98%高峰拥堵路4)计算信息熵冗余度空间一常发段里程比值越接近1,表示评价对象越优秀。在城市健康指薮中,所得结果即代表着该城市健康拥堵路段里10.3%d1=1程比5)计算各项指标权重水平与最优目标的接近百分比。15.2%d∑d最终计算各指标权重如左图所示。2018年度中国“交通健康城市”分布热力图高德地amap. Cam2018年度中国主要城市“交通健康指数”分布热力图地域分布来看■从数据分布来看,一线及省会等大型城市的“交通健康指数”相对普遍较低;其指数与城市均值线差距较远,处于亚健康状态全国50个主要城市中,长三角地区除上海外大部分城市“交通健康指数”相对较高,处于相对健康状态,珠三角的大部分城市指数较高,相对处于亚健康
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基于小波变换和直方图均衡的红外图像增强
基于红外图像低分辨率、低对比度、视觉特性差的特性，以及传统的利用直方图均衡化进行红外图像增强的方法会丢失图像的细节信息、增强红外图像的噪声的特性，将小波变换的多尺度、多分辨率的特点和直方图均衡化的方法相结合，提出一种更好的实现红外图像增强的算法。激光与红外No.22013尹士畅等基于小波变换和直方图均衡的红外图像增强227度下的原因,手臂的温度和环温比较接近,从而使得得到的图像的对比度比较差,视觉效果不明显。如图2中为经过小波变换后提取出来的图像的低频成分,从中可以看出,该图像和原始图像的对比度差别不大,但是从视觉上来看,图片的连续性较好,噪声较少。图3是经过直方图均衡化处理的图像,经过直方图均衡化之后图像的整体的视觉效果变好了,图片中手表和手臂的对比度非常明显,甚至包括表图4本文增强算法带和手臂的也可以清楚地辨认出来。然而,经过直7结论方图均衡化之后,手臂左下角方向和右下角方向以针对直方图均衡化和小波变换在红外图像增强及手表中央的噪声也变得非常的大,相比较原始图存在的问题,本文所提出的改进算法,通过将两者的像而言信噪比变差了。图4则是将直方图均衡化和优势相结合,弥补单独算法的劣势,从而达到适当提小波变换算法相结合后增强的红外图像,相比较图高原始红外图像的对比度,增强了目标和背景的差3而言,对比度的变化不大,但是图像的很多噪声特异性并且保证红外图像的信噪比的效果。性得到了改善,尤其是手表中央和手臂的左右下角部分的噪声得到了明显改善,从而很好的验证了该参考文献:算法的可行性。[1 Lin Zhenxian Song Guoxiang, Xue Wen Comparison andimprovements of several methods wavelet image denoising[ J]. Journal of Xidian University, 2004, 31(4)625-629.( in Chinese)林椹尠,宋国乡,薛文.图像的几种小波去噪方法的比较和改进[J].西安电子科技大学学报,2004,31(4):625-6292 Yu Tianhe, Hao Fuchun, Kang Weimin Summarization onthe infrared image enhancement technology [J]. Infrared图1原始红外图像and Laser Engineering, 2007, S2): 131-137.( in Chinese于天河,郝富春,康为民红外图像增强技术综述[J]红外与激光工程,2007,(S2):131-137[3 Xie Jiecheng, Zhang Dali, Xu Wenli. Wavelet Image De-noising vigorously [ J]. Journal of Image and Graphics2002,7(3):209-218.( in Chinese)谢杰成,张大力,徐文立小波图象去噪综述[J].中国图象图形学报,2002,7(3):209-218图2低频红外图像[4 Peng Zhou, Zhao Baojun. Nover scheme for infrared imageenhancement based on contourlet transform and fuzzy theory[J]. Laser& nfrared,2011,41(6):129-133.彭洲,赵保军.基于 Contourlet变换和模糊理论的红外图像增强算法[J].激光与红外,2011,41(6):129-133[5 Yong Yang, Wang Jingru, Zhang Qiheng. Enhancement oflow Contrast Image Contain Small Targ[ J]. Laser &Infrared,2005,35(5):373-377.( in Chinese)图3直方图均衡化雍杨,王敬儒,张启衡.弱小目标低对比度图像增强算228激光与红外第43卷法研究[J].激光与红外,205,35(5):373-377round[ J. Laser Infrared, 2003, 33(6): 109-114.[6 An Chengbin, Ren Hongliang, Nei Chuanhong, et al. Infraincsered Image Enhancement Technology for Staring Infrared温佩芝,史泽林,于海斌基于小波变换的复杂海面背Imager[ J]. Laser Infrared, 2003, 33(6): 32-33. (in景红外小目标检测[J]激光与红外,2003,33(6)nese109-114安成斌任宏亮,传虹,等凝视焦平面热像仪的红[11]孙延奎小波分析及其应用M].北京:机械工业出版外图像增强技术[J].激光与红外,203,33(6):社,2005[12] Turghunjan, et al. a technique of image enhancement[7]宋芳莉图像边缘检测中的方法研究[D].西安:西北based on the dyadic wavelet transform[ J]. Joumal of Xin-大学,2002jiang Normal University Natural Science Edition, 2006[8 Luo Jiebo, Chen Changwen, Parker K J Image enhancement25(4):6-13for low bit rate wavelet-based compression[ J]. IEEE Inter吐尔洪江,等.基于二进小波变换的图像增强技术national Symposium on Circuits and Systems, 1997: 6-20[J].新疆师范大学学报:自然科学版,2006,25(4)[9 Ji Shupeng, Ding Xiaoqing. Study on image enhancing fusion algorithm of visible and infrared image[J]. Laser [13]S Mallat. a Wavelet Tour of Signal Processing[ M].PittsInfrared, 2002, 31(6): 518-521.( in Chinese): Academic Press, 1999.吉书鹏,丁晓青.可见光与红外图像增强融合算法矸4]张德丰 MATLAB小波分析[M].机械工业出版社究[J激光与红外,2002,31(6):518-5212009[10] Wen peizhi, Shi Zhelin, Yu haibin. Wavelet transform-[15]葛哲学,沙威.小波分析理论与 MATLAB R007实现based Detection for Small IR Target in Complex Sea Back-[M].北京:电子工业出版社,2007
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