基于大数据的违法超限超载车辆源头企业区域分析

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为从根本上遏制车辆的超限超载运输,精准打击与管控超限源头区域的违法行为,对违法超限超载车辆源头企业区域进行数据挖掘分析研究.以南京市为例,基于超限车辆清单数据、车辆定位数据,采用大数据分析处理技术对超限车辆轨迹进行划分,提取满足停止区域条件的轨迹点,选取Quick Bundles算法进行聚类,得到不同的分类区域,判定为超限车辆潜在源头企业或半路加装区域,再将聚类区域的中心位置与现有重点企业清单进行匹配分析,并剔除掉服务区、加油站等干扰区域,得到剩余区域可判定为潜在可疑源头区域,需执法部门重点关注,为执法突击检查和信用体系完善提供参考依据.
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为适应网联场景下对于算法安全和效率的高标准,通过研究道路交通全息感知系统的架构及工作原理,提出融合多接入边缘计算、神经网络、坐标系转换、动态目标分析等技术的目标检测算法,分析多维感知数据,评价和预测交通状态,为安全预警和交通优化提供数据支撑.该系统在试点场景的应用具有显著的成效,减少交通延误20%,提高行驶速度25%,提高通行能力15%,减少事故反应处理时间30%.
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