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基于号牌识别数据的车辆出行链分离方法研究

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苏婕张磊申欣徐海丰

摘要：掌握车辆出行起讫点分布情况、精细刻画车辆出行特征可以为交通管理部门制定和优化交通缓堵政策提供参考依据。该研究以成都市为例，基于高清视频综合检测设备自动识别的车辆号牌数据，提出个体车出行链提取及分离方法，深入分析了车辆驻留点及起讫点分布特征，并对车辆号牌识别数据在公安交管工作中的应用进行了展望。

关键词：城市交通；数据挖掘；出行链分离；驻留点识别

Researchonvehicletravelchainseparationmethodbasedonlicenseplaterecognitiondata

SUJie1，ZHANGLei2，SHENXin2，XUHaifeng2

（1.ChengduRoadTrafficManagementResearchCenter，ChengduPublicSecurityBureau，Chengdu，610017，China；2.ScienceandTechnologyInformationDivision，TRAFFICControlBureau，ChengduPublicSecurityBureau，Chengdu610017，China）

Abstract：Itcanprovidereferencefortrafficmanagementdepartmentstoformulateandoptimizetrafficcongestionmitigationpoliciesbymasteringthedistributionofvehicletravelstartandendpointsandelaboratelydepictingvehicletravelcharacteristics.TakingChengduCityasanexample，basedonthevehiclelicenseplatedataautomaticallyrecognizedbythehigh-definitionvideointegrateddetectionequipment，thispaperproposesamethodofindividualvehicletravelchainextractionandseparation，deeplyanalyzesthedistributioncharacteristicsofvehicledwellpointandstartingandendingpoint，andlooksforwardtotheapplicationofvehiclelicenseplaterecognitiondatainthepublicsecuritytrafficcontrolwork.

Keywords：Urbantraffic；datamining；travelchainseparation；residentpointidentification

科研立项项目：四川省公安厅2019年厅级科研立项项目“基于号牌识别数据的成都市主城区车辆出行特征分析方法与实践研究”，编号

第一作者：苏婕（1993-），女，硕士，研究实习员，研究方向为道路交通管理，Email：swjtusujie@163.com。

随着城市化进程的不断加快，交通拥堵日渐成为影响各大城市发展的“城市病”。由于城市交通需求膨胀速度远高于道路建设速度，交通需求管理逐渐成为缓解交通拥堵的重要手段。然而现阶段各大城市交通需求管理政策的制定存在科学性不强的问题，与此同时智能交通技术发展迅速，视频识别及图像处理技术日趋成熟，促使综合视频检测设备得以在城市大规模部署[1]，车辆号牌识别数据在覆盖范围和可靠性上均获得大幅提升。

号牌识别数据唯一标识车辆并详细记录车辆时空信息[2]，通过深入挖掘应用，可以为分析城市交通需求的结构和时空分布特性提供数据支撑。近年来，国内外学者对号牌识别数据的应用研究逐渐增多，主要集中在行程时间估计、OD矩阵估计[3]等方面。本文以成都市三环内号牌识别数据为样本，通过出行链分离算法分析了车辆时空分布轨迹、车辆驻留点分布情况、出行分布规律等。

1研究方法总述

本文基于号牌识别数据提出了车辆出行链提取及分离方法，研究框架如图1所示。首先对原始数据进行预处理，通过数据清洗及筛选确保数据质量；其