CN108447257A - 一种基于Web的交通数据分析方法及*** - Google Patents

一种基于Web的交通数据分析方法及*** Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于Web的交通数据分析方法及***，该***包括通过互联网相连的服务端和客户端，所述客户端包括Web服务器和数据库服务器，所述数据库服务器包括车流量数据库和历史事故数据库，所述Web服务器包括车流量预测子***、道路拥堵程度判断子***和事故分析子***。通过提供一种基于Web的交通数据分析平台***，多角度的对数据进行分析，为用户梳理获取数据中的关键信息由此带来了极大的便捷性。

Description

一种基于Web的交通数据分析方法及***
技术领域
本发明属于交通状况分析技术领域，具体涉及一种基于Web的交通数据分析方法及***。
背景技术
近年来，国内各大中型城市均已开始或酝酿与交通大数据相关的项目建设，如公交都市、城市交通数据中心、智慧交通、交通运行协调指挥中心等，大量项目的上马对大数据技术的需求量也不断加大。
随着手机网络、全球定位***、北斗车载导航、车联网、交通物联网的发展，交通要素的人、车、路等的信息都能够实时采集，城市交通大数据来源日益丰富。在日益成熟的物联网和云计算平台技术支持下，通过城市交通大数据的采集、传输、存储、挖掘和分析等，有望实现城市交通一体化，即在一个平台上实现交通行政监管、交通企业运营、交通市民服务的集成和优化。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于Web的交通数据分析方法及***，对交通数据进行多角度的分析。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种基于Web的交通数据分析方法，包括以下步骤：
S1、获取车流量预测数据，并在地图上展示车流量等级预测结果；
S2、获取历史事故坐标数据，并在地图展示历史事故发生点；
S3、获取历史事故数据，并用柱状图展示历史事故发生次数；
S4、综合车流量等级预测结果、历史事故发生点以及历史事故发生次数柱状图对交通数据进行综合分析。
本发明还提供了一种基于Web的交通数据分析***，包括通过互联网相连的服务端和客户端，所述客户端包括Web服务器和数据库服务器，所述数据库服务器包括车流量数据库和历史事故数据库，所述Web服务器包括：
车流量预测子***，用于在GIS地图上展示车流量预测数据，并在图表插件上分析对比道路车流量预测结果、收费站出入口车流量预测数据和车流量趋势数据；
道路拥堵程度判断子***，用于在GIS地图上展示道路拥塞实时状况，并在图表插件上展示道路拥堵程度实时状况；
事故分析子***，用于在GIS地图上展示历史事故数据，在图表插件上分析对比历史事故数据及事故趋势预测数据，并在GIS地图上展示预测的高危路段数据及事故点预警数据。
进一步，所述车流量预测子***包括：预测数据展示单元，用于在GIS地图上展示车流量预测数据；预测数据分析单元，用于在图表插件上分析对比道路车流量预测结果、收费站出入口车流量预测数据和车流量趋势数据。
进一步，所述道路拥堵程度判断子***包括：道路拥堵展示单元，用于在GIS地图上展示道路拥塞实时状况；道路拥堵分析单元，用于在图表插件上展示道路拥堵程度实时状况。
进一步，所述事故分析子***包括：历史事故展示单元，用于在GIS地图上展示历史事故地点信息并给出事故详细数据；历史事故分析单元，用于在图表插件上分析对比历史事故数据及事故趋势预测数据；事故预警单元，用于在GIS地图上展示预测的高危路段数据及事故点预警数据。
本发明的有益效果是：本发明设计并实现了一种基于Web的交通数据分析方法及***，该***承载于Web服务器及数据库服务器上以供用户获取交通数据分析结果，该***包括三个子***部分，各子***之间共享信息但相互独立。该***具有以下特点，利用地图控件展示历史交通事故数据、道路车流量预测数据、道路拥堵状况数据，利用图表控件展示不同条件下的事故数据、道路数据对比结果，通过提供一种基于Web的交通数据分析平台***，多角度的对数据进行分析，为用户梳理获取数据中的关键信息由此带来了极大的便捷性。
附图说明
图1为本发明的方法流程图；
图2为本发明的方法分步骤S1的流程图；
图3为本发明的方法分步骤S2的流程图；
图4为本发明的方法分步骤S3的流程图；
图5为本发明的***结构框图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
实施例一：
本发明实施例提供了一种基于Web的交通数据分析方法，如图1所示，包括以下步骤S1－S4：
S1、获取车流量预测数据，并在地图上展示车流量等级预测结果。
如图2所示，步骤S1的具体包括以下分步骤：
S11、获取用户查询条件。
本发明实施例中，用户查询条件具体为：用户筛选交通数据中关键因素的需求。
S12、通过互联网获取车流量预测数据，并去除其中的无用数据和格式错误数据。
S13、根据车流量预测数据得到车流量等级预测结果。
车流量等级预测结果包括：
当车流量超过等级4时，车流量等级为4，当车流量超过等级3时，车流量等级为3，当车流量超过2时，车流量等级为2，当车流量超过1时，车流量等级为1。
S14、输出车流量等级预测结果，通过互联网获取路段桩点坐标，并在地图控件上根据车流量等级预测结果绘制相应颜色的路段。
S2、获取历史事故坐标数据，并在地图展示历史事故发生点。
如图3所示，步骤S2的具体步骤包括以下分步骤：
S21、获取用户查询条件。
本发明实施例中，用户查询条件具体为：用户筛选交通数据中关键因素的需求。
S22、通过互联网获取历史事故坐标数据，并去除其中的无用数据和格式错误数据。
S23、获取地图缩放级别，并获取聚合条件，聚合条件具体为：数据简单，只有点要素，点没有形状变化，当历史事故坐标数据满足聚合条件时，在地图控件上根据事故数据坐标绘制聚点，当历史事故坐标数据不满足聚合条件时，在地图控件上根据事故数据坐标绘制标点。
S3、获取历史事故数据，并用柱状图展示历史事故发生次数。
如图4所示，步骤S3的具体步骤包括以下分步骤：
S31、获取用户查询条件。
本发明实施例中，用户查询条件具体为：用户筛选交通数据中关键因素的需求。
S32、若查询时间为月，则按月查询，若查询时间不为月，则按年查询。
S33、通过互联网获取历史事故数据，并去除其中的无效数据和格式错误数据。
S34、统计不同时间段的数据记录，并用柱状图展示历史事故发生次数。
S4、综合车流量等级预测结果、历史事故发生点以及历史事故发生次数柱状图对交通数据进行综合分析。
本发明实施例中，综合分析具体为：从历史事故发生点及历史事故次数对事故涉及道路路段的历史数据危险等级进行划分，再结合车流量等级预测结果对路段危险等级进行预测。
实施例二：
本发明实施例提供了一种基于Web的交通数据分析***，如图5所示，包括通过互联网相连的服务端和客户端，所述客户端包括Web服务器和数据库服务器，所述数据库服务器包括车流量数据库和历史事故数据库，所述Web服务器包括车流量预测子***、道路拥堵程度判断子***和事故分析子***。
车流量预测子***用于在GIS地图上展示车流量预测数据，并在图表插件上分析对比道路车流量预测结果、收费站出入口车流量预测数据和车流量趋势数据。道路拥堵程度判断子***用于在GIS地图上展示道路拥塞实时状况，并在图表插件上展示道路拥堵程度实时状况。事故分析子***用于在GIS地图上展示历史事故数据，在图表插件上分析对比历史事故数据及事故趋势预测数据，并在GIS地图上展示预测的高危路段数据及事故点预警数据。
本发明实施例中，车流量预测子***包括预测数据展示单元和预测数据分析单元。预测数据展示单元用于在GIS地图上展示车流量预测数据。预测数据分析单元，用于在图表插件上分析对比道路车流量预测结果、收费站出入口车流量预测数据和车流量趋势数据。
本发明实施例中，道路拥堵程度判断子***包括道路拥堵展示单元和道路拥堵分析单元。道路拥堵展示单元用于在GIS地图上展示道路拥塞实时状况。道路拥堵分析单元，用于在图表插件上展示道路拥堵程度实时状况。
本发明实施例中，事故分析子***包括历史事故展示单元、历史事故分析单元和事故预警单元。历史事故展示单元用于在GIS地图上展示历史事故地点信息并给出事故详细数据。历史事故分析单元用于在图表插件上分析对比历史事故数据及事故趋势预测数据。事故预警单元用于在GIS地图上展示预测的高危路段数据及事故点预警数据。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (11)

1.一种基于Web的交通数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取车流量预测数据，并在地图上展示车流量等级预测结果；
S2、获取历史事故坐标数据，并在地图展示历史事故发生点；
S3、获取历史事故数据，并用柱状图展示历史事故发生次数；
S4、综合车流量等级预测结果、历史事故发生点以及历史事故发生次数柱状图对交通数据进行综合分析。
2.根据权利要求1所述的基于Web的交通数据分析方法，其特征在于，所述步骤S1包括以下步骤：
S11、获取用户查询条件；
S12、通过互联网获取车流量预测数据，并去除其中的无用数据和格式错误数据；
S13、根据车流量预测数据得到车流量等级预测结果；
S14、输出车流量等级预测结果，通过互联网获取路段桩点坐标，并在地图控件上根据车流量等级预测结果绘制相应颜色的路段。
3.根据权利要求2所述的基于Web的交通数据分析方法，其特征在于，所述步骤S13具体为：当车流量超过等级4时，车流量等级为4，当车流量超过等级3时，车流量等级为3，当车流量超过2时，车流量等级为2，当车流量超过1时，车流量等级为1。
4.根据权利要求1所述的基于Web的交通数据分析方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下步骤：
S21、获取用户查询条件；
S22、通过互联网获取历史事故坐标数据，并去除其中的无用数据和格式错误数据；
S23、获取地图缩放级别，并获取聚合条件，当历史事故坐标数据满足聚合条件时，在地图控件上根据事故数据坐标绘制聚点，当历史事故坐标数据不满足聚合条件时，在地图控件上根据事故数据坐标绘制标点。
5.根据权利要求4所述的基于Web的交通数据分析方法，其特征在于，所述步骤S23中的聚合条件具体为：数据简单，只有点要素，点没有形状变化。
6.根据权利要求1所述的基于Web的交通数据分析方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下步骤：
S31、获取用户查询条件；
S32、若查询时间为月，则按月查询，若查询时间不为月，则按年查询；
S33、通过互联网获取历史事故数据，并去除其中的无效数据和格式错误数据；
S34、统计不同时间段的数据记录，并用柱状图展示历史事故发生次数。
7.根据权利要求6所述的基于Web的交通数据分析方法，其特征在于，所述步骤S4中的综合分析具体为：从历史事故发生点及历史事故次数对事故涉及道路路段的历史数据危险等级进行划分，再结合车流量等级预测结果对路段危险等级进行预测。
8.一种基于Web的交通数据分析***，其特征在于，包括通过互联网相连的服务端和客户端，所述客户端包括Web服务器和数据库服务器，所述数据库服务器包括车流量数据库和历史事故数据库，所述Web服务器包括：
车流量预测子***，用于在GIS地图上展示车流量预测数据，并在图表插件上分析对比道路车流量预测结果、收费站出入口车流量预测数据和车流量趋势数据；
道路拥堵程度判断子***，用于在GIS地图上展示道路拥塞实时状况，并在图表插件上展示道路拥堵程度实时状况；
事故分析子***，用于在GIS地图上展示历史事故数据，在图表插件上分析对比历史事故数据及事故趋势预测数据，并在GIS地图上展示预测的高危路段数据及事故点预警数据。
9.根据权利要求8所述的基于Web的交通数据分析***，其特征在于，所述车流量预测子***包括：
预测数据展示单元，用于在GIS地图上展示车流量预测数据；
预测数据分析单元，用于在图表插件上分析对比道路车流量预测结果、收费站出入口车流量预测数据和车流量趋势数据。
10.根据权利要求8所述的基于Web的交通数据分析***，其特征在于，所述道路拥堵程度判断子***包括：
道路拥堵展示单元，用于在GIS地图上展示道路拥塞实时状况；
道路拥堵分析单元，用于在图表插件上展示道路拥堵程度实时状况。
11.根据权利要求8所述的基于Web的交通数据分析***，其特征在于，所述事故分析子***包括：
历史事故展示单元，用于在GIS地图上展示历史事故地点信息并给出事故详细数据；
历史事故分析单元，用于在图表插件上分析对比历史事故数据及事故趋势预测数据；
事故预警单元，用于在GIS地图上展示预测的高危路段数据及事故点预警数据。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110867076A (zh) * 2019-11-05 2020-03-06 武汉理工大学 一种交通事故预测方法及装置
CN112542049A (zh) * 2020-12-29 2021-03-23 四川高路交通信息工程有限公司 智慧交通综合管控平台
CN114202936A (zh) * 2021-12-17 2022-03-18 重庆特斯联智慧科技股份有限公司 一种交通指挥机器人及其控制方法

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101256590A (zh) * 2008-04-03 2008-09-03 北京艺龙天地文化传播有限公司 结合WebGis的三维在线虚拟现实生态环境仿真***及其方法
KR20100051331A (ko) * 2008-11-07 2010-05-17 고서명 교통 안전을 위하여 다양한 형태의 교통 상황을 제공하는 방법 및 시스템
CN101807349A (zh) * 2010-01-08 2010-08-18 北京世纪高通科技有限公司 基于Web的路况发布***及方法
CN103295397A (zh) * 2013-05-13 2013-09-11 同济大学 实现为用户自助显示路况信息的方法及其***
CN103578295A (zh) * 2013-11-20 2014-02-12 东南大学 一种快速道路排队尾部追尾事故风险实时预测与预防方法
CN106297291A (zh) * 2016-08-29 2017-01-04 苏州金螳螂怡和科技有限公司 城市快速路交通信息采集***
CN106373391A (zh) * 2016-08-31 2017-02-01 中兴智能交通股份有限公司 一种服务于城市交通的多维度智能调度服务平台的使用方法
CN106981206A (zh) * 2016-12-21 2017-07-25 天津市骐高数码科技发展有限公司 基于Web地理信息***的交通堵塞管理指挥***

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101256590A (zh) * 2008-04-03 2008-09-03 北京艺龙天地文化传播有限公司 结合WebGis的三维在线虚拟现实生态环境仿真***及其方法
KR20100051331A (ko) * 2008-11-07 2010-05-17 고서명 교통 안전을 위하여 다양한 형태의 교통 상황을 제공하는 방법 및 시스템
CN101807349A (zh) * 2010-01-08 2010-08-18 北京世纪高通科技有限公司 基于Web的路况发布***及方法
CN103295397A (zh) * 2013-05-13 2013-09-11 同济大学 实现为用户自助显示路况信息的方法及其***
CN103578295A (zh) * 2013-11-20 2014-02-12 东南大学 一种快速道路排队尾部追尾事故风险实时预测与预防方法
CN106297291A (zh) * 2016-08-29 2017-01-04 苏州金螳螂怡和科技有限公司 城市快速路交通信息采集***
CN106373391A (zh) * 2016-08-31 2017-02-01 中兴智能交通股份有限公司 一种服务于城市交通的多维度智能调度服务平台的使用方法
CN106981206A (zh) * 2016-12-21 2017-07-25 天津市骐高数码科技发展有限公司 基于Web地理信息***的交通堵塞管理指挥***

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
郭昊乾: "基于GIS的哈尔滨市道路交通事故信息管理***研究", 《中国优秀硕士论文全文数据库 工程科技II辑》 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110867076A (zh) * 2019-11-05 2020-03-06 武汉理工大学 一种交通事故预测方法及装置
CN112542049A (zh) * 2020-12-29 2021-03-23 四川高路交通信息工程有限公司 智慧交通综合管控平台
CN114202936A (zh) * 2021-12-17 2022-03-18 重庆特斯联智慧科技股份有限公司 一种交通指挥机器人及其控制方法

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