Table of Contents

Het begrijpen van verkeersopstoppingen is steeds kritischer geworden voor stedenbouwkundigen, transportingenieurs en stadsbeheerders wereldwijd. Naarmate stedelijke bevolkingen blijven groeien en de voertuigeigenschapscijfers stijgen, is de behoefte aan geavanceerde methoden om verkeersgegevens te verzamelen, te analyseren en te interpreteren, nooit zo dringender geweest. Met een snelle verstedelijking is het congestieniveau drastisch gestegen, wat een direct effect heeft op de kwaliteit van het stadsleven, het milieu en de economie. Deze uitgebreide gids onderzoekt de verschillende methoden, technologieën en analytische benaderingen die worden gebruikt om verkeersopstoppingen in moderne steden te begrijpen en aan te pakken.

Het belang van het verzamelen van verkeersgegevens

Het verzamelen van verkeersgegevens is een cruciale methode die essentiële informatie biedt voor het verbeteren van verkeersbeheer en infrastructuurprojecten. Door deze gegevens krijgen transportspecialisten een dieper inzicht in verschillende factoren, zoals het aantal voertuigen, hun classificaties, hun reissnelheden en meer. De informatie die wordt verzameld via het verzamelen van verkeersgegevens dient meerdere kritische doeleinden die zich uitstrekken tot ver buiten het eenvoudige tellen van voertuigen.

Voor transportprofessionals is deze informatie van onschatbare waarde voor verschillende doeleinden: het vaststellen van transportvereisten, het beoordelen van de effectiviteit van verkeerssystemen, het bepalen van de trends van voertuigen en het informeren van op feiten gebaseerde keuzes in stadsontwikkeling. Nauwkeurigheid in het verzamelen van verkeersgegevens is van fundamenteel belang omdat de resulterende gegevens dienen als basis voor planning van wegen-, snelweg- en bruginfrastructuur. Zonder betrouwbare en uitgebreide verkeersgegevens kunnen steden niet effectief plannen voor toekomstige groei, bestaande infrastructuur optimaliseren of intelligente transportoplossingen implementeren.

De ontwikkeling van intelligente transportsystemen (ITS) hangt sterk af van de kwaliteit en kwantiteit van verkeersgegevens. Moderne slimme steden vertrouwen op continue stromen van nauwkeurige verkeersinformatie om realtime beslissingen te nemen, congestie dynamisch te beheren en de totale transportefficiëntie te verbeteren. Deze data-gedreven benadering van stedelijke mobiliteit heeft de manier waarop steden vervoersplanning en -beheer benaderen veranderd.

Traditionele methoden voor het verzamelen van verkeersgegevens

De mechanismen voor het verzamelen van verkeersgegevens kunnen worden onderverdeeld in twee methoden, die meestal bekend staan als de Indringerige en de Niet-indringerige methode. Het begrijpen van deze fundamentele categorieën helpt transportprofessionals de meest geschikte aanpak voor het verzamelen van gegevens te selecteren voor hun specifieke behoeften en omstandigheden.

Handmatige verkeersaantallen

Handmatig verkeer telt zijn de oudste, eenvoudigste en nog betrouwbare manier van het verzamelen van gegevens. Deze methode is gebaseerd op menselijke waarnemers die ofwel voertuigen in real time aan de kant van de weg of videobeelden later bekijken. Ondanks het arbeidsintensieve, handmatig tellen blijft relevant in specifieke situaties waar geautomatiseerde systemen niet praktisch of kosteneffectief zijn.

Hier verzamelen getrainde waarnemers verkeersgegevens die niet via automatische tellingen kunnen worden verzameld, bijvoorbeeld voertuigclassificaties en voetgangers. Een handmatige telling kan zo eenvoudig zijn als iemand die op een teller klikt voor elk passerend voertuig, of zo gedetailleerd als het registreren van verschillende voertuigtypen en draaiende bewegingen op een kruispunt. De flexibiliteit van de handmatige tellingen maakt ze bijzonder waardevol voor complexe kruisingstudies en situaties die gedetailleerde gedragswaarnemingen vereisen.

Waarnemers kunnen ook fietsen en voetgangers volgen, waardoor de handleiding flexibel en aanpasbaar is. Deze veelzijdigheid is vooral belangrijk in stedelijke omgevingen waar multimodale transportanalyse nodig is. Echter, manuele tellen heeft aanzienlijke beperkingen, waaronder hoge arbeidskosten, potentieel voor menselijke fouten, en veiligheidsrisico's als personeel is gestationeerd in de buurt van snel bewegend verkeer.

Vanwege deze beperkingen worden handmatige tellingen meestal gereserveerd voor korte-termijnstudies, speciale kruisingsanalyses of validatie van geautomatiseerde systemen. De verificatie van gegevens wordt vele malen uitgevoerd door het controleren van nabijgelegen kruispunten of het uitvoeren van handmatige verkeersaantallen in hetzelfde gebied of op de exacte locatie waar de gegevens worden verzameld. Daarom worden zowel handmatig als machinetellingen vaak uitgevoerd om de nauwkeurigheid van de machinegegevens te controleren.

Indringerige detectiemethoden

De methode van Intrusive houdt in dat er een sensor en datarecorder op de weg geplaatst worden. Deze methoden vereisen fysieke installatie binnen of op het wegdek, die het verkeer tijdens installatie en onderhoud kunnen verstoren, maar vaak zeer nauwkeurige gegevens opleveren.

Pneumatische wegbuizen

Dit zijn rubberen buizen geplaatst over de weg banen om voertuigen te detecteren wanneer een voertuig band beweegt over de buis. De puls van lucht wordt gegenereerd, geregistreerd, en verwerkt door een teller gelegen aan de kant van de weg. Rubber buizen uitgestrekt over de weg die een telling registreren elke keer een band rolt over. Ze zijn kosteneffectief, draagbaar, en wijd gebruikt voor korte termijn studies.

Pneumatische buizen worden op het oppervlak van de weg getapet, loodrecht op de verkeersstroom. Wanneer een voertuig over een pneumatische buis rijdt, wordt een uitbarsting van luchtdruk vrijgegeven en door de buis gestuurd. De druk barst sluit een luchtschakelaar, die een elektrisch signaal naar de telsoftware stuurt. De buizen worden aangedreven door batterijen, loodzuur of gel, waardoor ze gemakkelijk te verplaatsen tussen telplaatsen.

Pneumatische buizen zijn het beste voor korte termijn tellen en classificatie. Om classificatie en snelheidsgegevens vast te leggen, is een tweede buis nodig om het aantal assen en de afstand te verzamelen. Echter, pneumatische buizen hebben een beperkte rijstrookdekking en zijn geschikt voor ideale weer, temperatuur en verkeersomstandigheden. Hoewel geweldig voor snelle inzet, kunnen ze snel uitslijten, worstelen op hoge snelheid of hoge volumes wegen, en niet gemakkelijk onderscheid tussen de voertuigtypen.

Inductieve lusdetectoren

De inductieve lusdetectoren zijn een 'lus' van geïsoleerd draad dat in de stoep is geïnstalleerd. Een detectoreenheid passeert een elektrische stroom door de lusdraad, waardoor een elektromagnetisch veld ontstaat. De lussen worden in de galerijen bevestigd en produceren een magnetisch veld. Het werkt door informatie over te dragen op een telapparaat dat aan de kant van de weg wordt geplaatst.

Draaden die zijn ingebed in verharding die voertuigen detecteren door veranderingen in een elektromagnetisch veld. Loops zijn zeer nauwkeurig, duurzaam en kunnen continue 24/7 gegevens leveren. Dit maakt ze bijzonder waardevol voor permanente verkeersbewaking installaties op belangrijke locaties in een wegennet.

Inductieve loops zijn al decennia een standaard technologie en worden op grote schaal ingezet op ge signaliseerde kruispunten en op snelwegen. Economisch haalbaar, vooral als de loops al op zijn plaats zijn. In staat om efficiënt te functioneren, ongeacht de licht- of weervariaties. Geavanceerde of dubbele loops kunnen snelheid meten en voertuig classificatie.

Deze systemen hebben echter opmerkelijke nadelen. Installatie kan leiden tot verkeersonderbrekingen en mogelijke veiligheidsproblemen. Kwetsbaar om schade door waterinfiltratie of regelmatige wegenwerken. Ontoereikende installatie of onderhoud compromitteert de nauwkeurigheid van gegevens. Bovendien is de levensverwachting van inductielussen kort omdat ze gemakkelijk kunnen worden vermorzeld door zware voertuigen. Beperkingen in het detecteren van voertuigen met een lagere metaalinhoud, zoals motorfietsen.

Piëzo-elektrische sensoren

Deze versnelling kan typisch onder meer pneumatische wegbuizen, een inductie- of magnetische lus, en piëzo-elektrische sensoren. Piëzo-elektrische sensoren genereren elektrische ladingen wanneer ze worden onderworpen aan mechanische stress, waardoor ze effectief voor het detecteren van de aanwezigheid van het voertuig en gewicht. Deze sensoren zijn vaak ingebed in de stoep en kunnen waardevolle gegevens voor gewicht-in-beweging toepassingen en voertuigclassificatie.

Niet-indringerige detectiemethoden

De niet-indringerige methoden voor het verzamelen van verkeersgegevens omvatten remote waarnemingen. Het bestaat uit de volgende factoriële componenten in het verzamelen van verkeersgegevens: manuele tellingen, passieve, en actieve infrarood, passieve magnetische, microgolfradar, ultrasone en passieve akoestische, en video beelddetectie. Deze methoden bieden aanzienlijke voordelen in termen van installatiegemak en onderhoudseisen.

Niet-indringerige sensoren zijn veel gemakkelijker te installeren, te openen en te onderhouden. Dit maakt ze steeds aantrekkelijker voor moderne verkeersmanagementsystemen, vooral wanneer sensoren worden ingezet op grote netwerken of op plaatsen waar wegenarbeid storend of duur zou zijn.

Videobeelddetectie

Video beelddetectie systemen gebruiken camera's boven of naast wegen om de verkeersstroom te vangen. Geavanceerde computer visie algoritmen verwerken de video streams om verkeersgegevens te extraheren, waaronder voertuigaantallen, snelheden, classificaties en bezettingsgraad. Moderne systemen in toenemende mate kunstmatige intelligentie en machine leren om de nauwkeurigheid te verbeteren en uit te breiden mogelijkheden.

Vaak zijn ze overgang van handmatige of analoge methoden naar het aannemen van kunstmatige intelligentie om hun telprocedures te automatiseren. Deze transitie vertegenwoordigt een aanzienlijke vooruitgang in het verzamelen van verkeersgegevens mogelijkheden, waardoor meer geavanceerde analyse en real-time verwerking van complexe verkeer scenario's.

Thermische beeldcamera's

Thermische camera's, met behulp van speciale algoritmes, detecteert warmte handtekeningen en automatisch verwerken en verzamelen van verkeersgegevens wanneer een voertuig of voetgangers hun detectiezone. Deze camera's zijn speciaal ontworpen om voertuigen, voetgangers en fietsen te herkennen en classificeren op basis van hun warmte-signatuur, en kunnen zelfs snelheid meten.

Net als VID, wanneer een voertuig of voetgangers een thermische camera detectie zone, verkeersgegevens automatisch wordt verwerkt en verzameld op basis van specifieke algoritmen. Thermische camera's detecteren warmte handtekeningen, zodat ze nauwkeurig te detecteren voertuigen, voetgangers, en fietsen tijdens het meten van snelheid. Gebaseerd op de warmte handtekening, voertuigen worden gedetecteerd en geclassificeerd dienovereenkomstig.

In tegenstelling tot VID werkt thermische beeldvorming het best 's nachts en in lichtarme omstandigheden, zoals wanneer er mist is of wanneer voetgangers worden verduisterd door schaduwen. Dit maakt thermische camera's bijzonder waardevol voor 24/7 monitoring in uitdagende omgevingsomstandigheden waar traditionele videosystemen moeite zouden kunnen hebben.

Radartechnologie

Radartechnologie is relatief nieuw voor verkeersgegevens, maar biedt veel meer inzicht en nauwkeurigheid dan eerdere methoden. Er zijn twee belangrijke soorten radar: doppler en FMCW. Doppler radar sensoren zenden microgolfsignalen uit, en wanneer er beweging van het voertuig is, verandert de frequentie van het gereflecteerde signaal, waardoor sensoren de aanwezigheid en snelheid van een voertuig kunnen detecteren.

FMCW radars verzenden een signaal, en bij ontvangst, meten verschillen in fase of frequentie. Radar sensoren zijn in staat om voertuig lengte te bepalen en die gegevens te gebruiken om voertuigen nauwkeurig te classificeren. Dit stelt radar sensoren in staat om meer klassen dan de vorige methoden, waaronder voetgangers en fietsen bieden.

Er zijn twee primaire verkeersradartechnologieën: zij-vuur en vooruit-vuur. Beiden gebruiken radar om de aanwezigheid van bewegende voertuigen op de weg te detecteren en kunnen voertuigen classificeren op basis van voertuiglengtemetingen. Zij-vuurradar wordt geïnstalleerd aan de zijkant van de weg, en stuurt een radarstraal over de weg, loodrecht op de verkeersstroom. Terwijl zij-vuurradars kunnen tellen en classificatiegegevens verzamelen, zijn dubbele balken nodig om snelheidsgegevens te verzamelen door het creëren van een snelheidsval.

Infraroodsensoren

Dit mechanisme voor het verzamelen van verkeersgegevens maakt gebruik van infrarood energie rond het detectiegebied om de aanwezigheid van snelheid en het soort auto's die voorbij rijden te registreren. De tekortkomingen omvatten het feit dat het niet kan presteren bij slecht weer en heeft beperkte rijstrookdekking. Ondanks deze beperkingen, infrarood sensoren kunnen effectief zijn in specifieke toepassingen waar milieuomstandigheden gunstig zijn.

Magnetische sensoren

Magnetische sensoren worden geplaatst onder of op de top van het wegbed waardoor het het aantal voertuigen, snelheid en voertuigtype te tellen. De systeemarchitectuur heeft een sterke uitbreidbaarheid en lage kosten van de installatie, onderhoud en bediening die geschikt is voor stadsverkeer monitoring. Deze sensoren detecteren storingen in het magnetische veld van de aarde veroorzaakt door passerende voertuigen, waardoor een minder invasieve alternatief voor traditionele inductieve loops.

Opkomende technologieën in het verzamelen van verkeersgegevens

Vervoersbureaus gebruiken veel traditionele methoden voor het verzamelen van gegevens (bijv. manuele aantallen, pneumatische buizen, sensoren in de weg, radarsensoren) en opkomende methoden voor het verzamelen van gegevens (bijv. onbemande vliegtuigsystemen, sondegegevens, video beelddetectie en -verwerking) voor het verzamelen van verkeersgegevens. Het landschap van verkeersgegevens blijft zich snel ontwikkelen met technologische vooruitgang.

GPS- en drijvende autogegevens

Momenteel is het verzamelen van verkeersgegevens via mobiele telefoons en GPS in voertuigen een alternatieve bron van gegevensverzameling geworden die nauwkeurige realtime-informatie kan verschaffen over een groot wegennet en een aantal problemen met vaste detectoren kan overwinnen. Dit betekent een paradigmaverschuiving in de manier waarop verkeersgegevens worden verzameld, waarbij van metingen op vaste punten naar netwerkwijde dekking wordt verplaatst.

Gewoonlijk wordt verkeersinformatie zoals snelheid van het voertuig of verkeersstroom verzameld via vaste detectoren die op strategische punten langs het wegennet worden geplaatst. Deze vaste detectoren bieden echter slechts beperkte ruimtedekking. In tegenstelling tot GPS-systemen kunnen voertuigen continu over hele wegennetwerken volgen, waardoor een uitgebreide dekking wordt geboden zonder dat er uitgebreide infrastructuur moet worden geïnstalleerd.

Deze aanpak is bijzonder goed aangepast om relatief nauwkeurige informatie te leveren in stedelijke gebieden (waar verkeersgegevens het meest nodig zijn) vanwege de lagere afstand tussen antennes. De mobiele netwerkinfrastructuur die mobiele telefoongegevens verzamelt, wordt al uitgebreid ingezet in stedelijke gebieden, waardoor deze aanpak zeer kosteneffectief is voor steden.

Deze studie maakt gebruik van de methode van Floating Car Data om de verkeerscongestie te vinden en de mate waarin waargenomen congestieclusters een zinvolle weergave zijn van congestiepatronen binnen een uitgebreider stedelijk wegennet. Drijvende autogegevens zijn bijzonder waardevol gebleken voor het begrijpen van congestiepatronen in grote geografische gebieden.

Automatische nummerplaatherkenning (ANPR)

ANPR of LPR is een gespecialiseerde technologie die gebruik maakt van optische karakterherkenning om automatisch kentekenplaten van voertuigen te lezen en te interpreteren. Binnen het gebied van het verzamelen van verkeersgegevens speelt ANPR een vitale rol. Deze technologie strekt zich uit tot meer dan eenvoudige voertuigtellingen om geavanceerde tracking- en analysemogelijkheden mogelijk te maken.

ANPR in het verzamelen van verkeersgegevens dient een tweeledig doel. Naast het eenvoudig tellen van voertuigen, biedt het de unieke mogelijkheid om individuele voertuigen te identificeren via hun kentekenplaten. Deze identificatie maakt een diepgaande analyse mogelijk, zoals het bepalen van de frequentie van de aanwezigheid van een bepaald voertuig op een specifieke locatie. Bijgevolg kan men zien of het verkeer bestaat uit nieuwe voertuigen elke keer of representeert terugkerende patronen, die inzichten in regelmaat en gewoonten in voertuigbewegingen.

ANPR-systemen maken het mogelijk om onderzoek te verrichten naar de oorsprong, reistijdmetingen tussen punten en de identificatie van regelmatige reizigers versus incidentele reizigers. Dit korrelige niveau van gegevens ondersteunt geavanceerde verkeersanalyse en planning toepassingen die onmogelijk zouden zijn met traditionele telmethoden.

Aangesloten voertuiggegevens

Urban SDK helpt agentschappen bij het moderniseren van hun verkeersgegevensverzameling door traditionele tellingen te combineren met GPS-gebaseerde, verbonden voertuiginzichten. Deze hybride benadering zorgt voor een betrouwbare dekking over hele wegennetten zonder de kosten of beperkingen van handmatige methoden. Aangesloten voertuigtechnologie vertegenwoordigt de toekomst van het verzamelen van verkeersgegevens, waarbij voertuigen zelf als mobiele sensoren worden ingezet.

Handmatige tellingen blijven een nuttig hulpmiddel voor bepaalde situaties, maar geautomatiseerde technologieën transformeren hoe agentschappen de verkeersvolumes bewaken. Van eenvoudige buistellers tot geavanceerde aangesloten voertuiggegevens, de juiste mix van methoden zorgt voor nauwkeurigheid, efficiëntie en schaalbaarheid. De integratie van meerdere gegevensbronnen zorgt voor een robuuster en uitgebreider begrip van verkeersomstandigheden dan enige enkele methode alleen zou kunnen bieden.

Gegevensinterpretatie en analysetechnieken

Het verzamelen van verkeersgegevens is slechts de eerste stap in het begrijpen van congestiepatronen. De werkelijke waarde ontstaat door een verfijnde analyse en interpretatie van de verzamelde informatie. Moderne verkeersanalyse maakt gebruik van een breed scala aan statistische, computationele en visualisatietechnieken om zinvolle inzichten uit ruwe gegevens te halen.

Statistische analysemethoden

De basis van TCP werd gelegd met behulp van methoden van statistische analyse. Ze bieden middelen voor het simuleren en voorspellen van patronen van de verkeersstroom. Deze technieken gebruiken vroegere gegevens om seizoensgebondenheid, trends en andere significante trends in ITS te vinden. Statistische methoden blijven fundamenteel voor de analyse van het verkeer ondanks het ontstaan van meer geavanceerde computationele technieken.

Het voorspellen van verkeersstromen is een belangrijk onderzoeksterrein sinds de jaren zeventig. Vroege inspanningen in verkeersopstoppingen voorspelling berustten voornamelijk op statistische (of parametrische) modellen, vanwege hun eenvoud en interpreteerbaarheid. Deze modellen met vaste structuur gebruikten empirische gegevens om hun parameters te trainen. Tijdreeksanalyse, regressiemodellen en andere statistische benaderingen blijven waardevolle inzichten bieden, met name voor het begrijpen van trends op lange termijn en seizoenspatronen.

Clustering en erkenning van patronen

De analyse van tijd-variërende verkeersopstoppingen is noodzakelijk om effectieve beheerstrategieën te formuleren. Clustering methoden zijn ontstaan als krachtige instrumenten voor het identificeren en categoriseren van verschillende soorten congestiepatronen uit grote datasets.

Dit document beoogt verkeerscongestiepatronen van het stedelijke wegennet te herkennen op basis van de verkeersprestatie-index (TPI) van 699 dagen in 2018, 2019 en 2021 in Peking. De zelforganiserende kaarten (SOM) methode verbeterd door een automatisch clustering getal bepaling algoritme wordt voorgesteld om congestiepatronen te clusteren op basis van tijd-varying TPI.

Clusteringsanalyse, een niet-gesuperviseerde machine learning methode, werd gebruikt om wegsegmenten te aggregeren in groepen op basis van hun snelheidspatronen. Dit onderzoek heeft tot doel het snelheidspatroon te behandelen door 24 uur per dag dataset, waarbij wordt geprobeerd de volatiliteitstrend door clustering weer te geven. Een analytisch kader dat clusteringmethode en ruimtelijke regressie combineert, wordt voorgesteld om het tekort aan twee transformaties voor congestie en kwantitatieve analyse te dekken.

Data met dezelfde congestie-veranderingskenmerken worden gedefinieerd als met hetzelfde verkeersopstoppingspatroon in dit document. Vanwege de reisregelmatigheid van de bewoners kan verkeersopstoppingen worden onderverdeeld in typische beperkte patronen.Het verkeersopstoppingspatroon kan worden geïdentificeerd door de tijd-variëteit van verkeersopstoppingen in het wegennet tussen verschillende dagen te analyseren.

Machine learning en diepe leerbenaderingen

Dit maakt het mogelijk om Machine Learning (ML) en Deep Learning (DL) toe te passen, die geavanceerde benaderingen zijn die zorgen voor een betere betrouwbaarheid bij het produceren en genereren van verkeersstromenvoorspellingen. Bijgevolg zijn het herkennen en voorspellen van onderliggende verkeersopstoppingspatronen essentieel geworden, met Traffic Congestie Prediction (TCP) die zich voordoen als een steeds belangrijker gebied van studie. Vooruitgang in Machine Learning (ML) en Artificial Intelligence (AI), evenals verbeteringen in Internet of Things (IoT) sensortechnologieën hebben TCP-onderzoek cruciaal gemaakt voor de ontwikkeling van intelligente transportsystemen (ITS).

Met behulp van een reeks technieken en methoden, Traffic Congestie Prediction (TCP) is gericht op het voorspellen van toekomstige verkeerspatronen. De informatie die door deze prognoses is cruciaal voor de besluitvormers in verschillende industrieën, waaronder bedrijfsleven, overheid, nutsbedrijven, en Smart Cities (SCs). Er zijn vele effectieve manieren om files te voorspellen, en om de beste voorspellende prestaties, waarbij de meeste van hen gebruik maken van ofwel een DL-model, zoals een Recurrent Neural Network (RNN), of een ML-model, zoals een boom gebaseerde aanpak.

We stellen efficiënte algoritmen voor die op de hele stad zijn gebaseerd: (i) analyse van het filepatroon op basis van beeldverwerking (TCPIP) en (ii) een diep convolutionair netwerkcongestie-indexnetwerk (CIPNet). In dit document stellen we (i) een goedkoop en efficiënt verkeerscongestiepatroonanalyse-algoritme voor gebaseerd op beeldverwerking, dat de groep wegen identificeert in een netwerk dat lijdt aan terugkerende congestie; (ii) diepe neurale netwerkarchitectuur, gevormd door Convolutional Autoencoder, die zowel ruimtelijke als temporale relaties leert van de reeks beeldgegevens om de stedelijke congestie-index te voorspellen.

3D-snelheidskaarten en Spatiotemporale analyse

In dit artikel presenteren we een algoritme dat de verkeersdynamiek direct over ruimte en tijd uitwist. Hiervoor bepalen we eerst welke clustermethode het meest efficiënt is om alle tijdafhankelijke linksnelheidswaarnemingen te clusteren in 3D-snelheidskaarten, waar we de criteria voor de intra-cluster homogeniteit en inter-clusterdisgelijkwaardigheid en de rekentijden beschouwen om het optimale aantal clusters te bepalen.

In dit artikel onderzoeken we de dagelijkse regelmaat van stedelijke congestiepatronen. We koppelen snelheidsgegevens elke 10 minuten aan 3D-clusters die een parsimonistische schets van de congestiepuls voorstellen. We verzamelen dan dagen met vergelijkbare patronen en gebruiken consensus clustering methoden om een uniek wereldwijd patroon te produceren dat past op meerdere dagen, waarbij we de dagelijkse regelmaat ontdekken.

We laten zien dat het netwerk van Amsterdam over 35 dagen kan worden gesynthetiseerd in slechts 4 gezamenlijke 3D-snelheidskaarten met 9 clusters. Dit maakt de weg vrij voor een geavanceerde systematische methode voor reistijdvoorspellingen in steden. Door de huidige waarneming aan te passen aan historische consensus 3D-snelheidskaarten, ontwerpen we een efficiënte real-time methode die 84% reistijden met een foutmarge van minder dan 25% met succes voorspelt.

Causale Graph-based analyse

Dit document biedt een nieuw kader voor de interpretatie en het aanpasbare ophalen van verkeerscongestiepatronen met behulp van causale relatiegrafieken, die veel van deze mogelijkheden benutten. Door domeinkennis te integreren met innovatieve data management technieken, pakken we de uitdagingen aan van het effectief hanteren en ophalen van het groeiende volume van verkeersgegevens voor diverse analytische doeleinden. Het kader maakt causale grafieken mogelijk om verkeerscongestiepatronen te coderen, fundamentele fenomenen en hun spatiotemporale relaties vast te leggen, waardoor een interpreteerbare high-level weergave van verkeersdynamiek wordt vergemakkelijkt.

Typische verkeersverschijnselen zijn onder meer congestieknelpunten, tijdelijk verkeer, verkeersoscillaties (stop-and-go golven), homogene congestie, enz. Begrip van deze fundamentele verkeersverschijnselen en hun causale verbanden maakt een meer verfijnde analyse en voorspelling van congestiepatronen mogelijk.

Dynamische Clustering voor Real-Time Analyse

Om dit te verhelpen wordt een dynamische clustering methodologie voor voertuigtrajectgegevens voorgesteld die een nauwkeurige weergave van de verkeerstoestand kan geven. Gegevens werden verzameld voor de stad San Francisco, een dynamisch clustering algoritme werd toegepast en vervolgens werd een indicator toegepast om gebieden met verkeersopstoppingen te identificeren.

De dynamische clustering-methodologie blinkt uit in zijn vermogen om zich aan te passen aan variaties in de gegevensdistributie. Figuur 8a toont hoe de hyperbox flexibel en nauwkeurig werd aangepast om wegsegmenten te omvatten, waardoor de variaties in dichtheid en vorm van de clusters effectief werden vastgelegd naarmate de gegevens evolueerden, zoals te zien is in figuur 8b. Bovendien toonde deze methode een duidelijk voordeel aan bij de selectie van wegsegmenten die onderhevig zijn aan variaties in de voertuigstroom en de verkeersdichtheid.

Begrijpen van congestiepatronen

Verkeerscongestie manifesteert zich in verschillende patronen, afhankelijk van het tijdstip van de dag, de dag van de week, seizoensfactoren en speciale gebeurtenissen. Herkennen en categoriseren van deze patronen is essentieel voor het ontwikkelen van effectieve managementstrategieën.

Tijdelijke congestiepatronen

Patronen van maandag en drukke weekdagen hebben een prominente ochtendpiek, terwijl patronen van vrijdag, gewone weekdagen en weekdagen van winter- en zomervakantie een prominente avondpiek hebben. Zaterdag, zondag en festivals zijn minder druk dan doordeweekse patronen. Deze temporele variaties weerspiegelen het onderliggende reisgedrag van stedelijke bevolkingen en moeten worden verantwoord in verkeersmanagementstrategieën.

Reizigers hebben de neiging om in het multimodale vervoersysteem meer rekening te houden met de reismodus en de reistijd dan met het reispad. De verkeerscongestieconditie in het bestemmingsgebied of zelfs het hele wegennet is belangrijke referentie-informatie voor reizigers. Getroffen door verschillende reisdoelen op weekdagen, weekends en feestdagen, dagelijks verkeersopstoppingen vertoont verschillende kenmerken.

Terugkerend vs. niet-terugkerende congestie

Het TCPIP-algoritme genereert het stedelijke congestiekaartpatroon voor elke periode (zoals ochtend- of avonduren, middaguren, enz.); het toont de waarschijnlijkheid van file op elke weg in een transportnetwerk door de patronen van de historische gegevens te volgen. Het onderscheiden van terugkerende congestie (voorspelbare patronen op basis van regelmatig pendelen) en niet-terugkerende congestie (veroorzaakt door incidenten, weersomstandigheden of speciale gebeurtenissen) is cruciaal voor passende responsstrategieën.

We ontwikkelen een efficiënt verkeerspatroon op basis van Image Processing. Het algoritme genereert de kaart die de delen van het wegennet laat zien die lijden aan een hoge terugval van congestie. Het identificeren van locaties met terugkerende congestie maakt proactieve verbeteringen van de infrastructuur en verkeersbeheersmaatregelen mogelijk.

Indeling van de congestie-afscheiding

ontwikkelde een uitgebreid classificatie-indicatorsysteem, waaronder de ruime mate van wegennet, verkeersstroom, snelheid en bezetting, die de verkeerstoestand verdeeld in een vloeiende staat, basis vloeiende toestand, lichte congestie, matige congestie, en ernstige congestie gebaseerd op de verbeterde FCM clustering methode. Gestandaardiseerde classificatiesystemen maken consistente communicatie over verkeersomstandigheden en ondersteuning van geautomatiseerde besluitvorming in intelligente transportsystemen.

De verkeerstoestanden werden verdeeld in ernstige congestie, matige congestie, lichte congestie en geen congestie op basis van de wachtrij (QTI) en de drempels voor verschillende niveaus werden verkregen met behulp van de clusteranalysemethode om de verkeersstatus van een gemarkeerd kruispunt te beschrijven. Verschillende metrics en drempels kunnen geschikt zijn voor verschillende contexten, zoals snelwegen versus stedelijke arteriëlen versus kruispunten.

Toepassingen van verkeersgegevensanalyse

De ultieme waarde van het verzamelen en analyseren van verkeersgegevens ligt in de praktische toepassingen voor het verbeteren van transportsystemen en stedelijke mobiliteit. Modern verkeersmanagement maakt gebruik van datagestuurde inzichten over meerdere tijdshorizons en toepassingsdomeinen.

Verkeersbeheer op korte termijn

Real-time verkeersgegevens maken dynamische beheerstrategieën mogelijk die reageren op de huidige omstandigheden. Traffic management centra monitoren live data feeds van verschillende bronnen om incidenten te detecteren, zich te identificeren en responsieve maatregelen te implementeren.

Het verzamelen van verkeersgegevens is het proces van het verzamelen, onderzoeken, interpreteren en vervolgens opslaan van informatie over segmenten van de wegen en snelwegen. Er zijn vier belangrijke manieren waarop verkeersgegevens worden verzameld. Deze toepassingen variëren van onmiddellijke operationele beslissingen tot strategische planning op lange termijn.

Het bestuderen van de manier waarop het verkeer door specifieke gebieden stroomt en de snelheidsomstandigheden op bepaalde wegsegmenten helpt agentschappen om het risico en de snelheid van ongevallen te verlagen. Bijvoorbeeld in een gebied met een regelmatige, zware verkeersstroom en waar een gemarkeerd kruispunt problematisch is, kunnen verkeersgegevens helpen bepalen of een rotonde de meest nuttige en veiligste oplossing zou zijn.

Signaaltimingoptimalisatie

De voertuigtellingen en classificatiegegevens geven verkeersbureaus waardevolle informatie over het gebruik en de bezetting van wegen. Weten hoeveel voertuigen wegen gebruiken, en op welke tijden, is van vitaal belang voor de planning en de exploitatie van het verkeer, zoals signaal timing. Classificatiegegevens kunnen instanties begrijpen hoe voertuigen gebruik maken van de weg, zoals gebieden met zware vrachtwagen- of busverkeer, en plan wegen op basis van de gebruikers.

Adaptieve signaalbesturingssystemen gebruiken realtime verkeersgegevens om de signaaltijden voortdurend aan te passen op basis van de huidige vraag, de doorvoer te maximaliseren en vertragingen te minimaliseren. Historische data-analyse helpt bij het vaststellen van de timing van de basis voor verschillende tijdstippen van de dag en dagen van de week, terwijl real-time aanpassingen reageren op variaties van typische patronen.

Planning en ontwerp van infrastructuur

Wij voeren het verkeer tellen op verzoek van de lokale overheid om de bestaande verkeersomstandigheden te onderzoeken. Deze enquête informatie wordt verzameld op regelmatige basis voor de overheid om te begrijpen hoe het verkeer groeit of verminderen langs wegen. Deze informatie wordt gebruikt om lange-afstandsprognoses voor wegverbeteringen, voor het heroptrekken van wegen, terugbetaald door de federale overheid van gas belastinginkomsten.

Langetermijnverkeersgegevens ondersteunen kapitaalplanningsbeslissingen over waar nieuwe wegen te bouwen, rijstroken toe te voegen, uitwisselingen te bouwen of andere belangrijke verbeteringen in infrastructuur te implementeren.Het begrijpen van groeitrends en toekomstige vraagprognoses is essentieel voor kosteneffectieve infrastructuurinvesteringen.

Onderzoek naar de snelheidszone en veiligheidsanalyse

De DOT, gemeentelijke overheden en wetshandhavingsinstanties gebruiken verkeersgegevensverzameling om snelle zones veiliger te maken voor automobilisten en voetgangers. Snelheidszonestudies verzamelen gegevens om problemen met de veiligheid van de weg te helpen identificeren en vervolgens passende snelheidsbeperkingen voor specifieke segmenten van die wegen vast te stellen. De verzamelde gegevens kunnen omvatten, maar niet beperkt blijven tot, ongevallenrapporten, het aantal voertuigen dat door dat segment gedurende een bepaalde periode, snelheidsvariaties en andere verkeersdoorstromingspunten.

Veiligheidsanalyse combineert verkeersvolumegegevens met crash records om hoogrisico locaties te identificeren en de effectiviteit van veiligheidstegenmaatregelen te evalueren. Voor-en-na studies meten de impact van interventies zoals nieuwe signalen, verbeterde bewegwijzering, of geometrische wijzigingen.

Reistijd Voorspelling en Reizigersinformatie

MTTCP studies laten tijdshorizons zien variërend van 30 minuten tot enkele uren voor ons, en hun doel is om te helpen bij verkeersleidingsstrategieën, congestiebeheer en toewijzing van middelen. Vergeleken met STTCP, MTTCP vereist een evenwicht tussen temporale resolutie en calculatie-efficiëntie, met de uitvoering van het model nodig om rekening te houden met temporale patronen en mogelijk dagelijkse verkeer cycli. In het algemeen, MTTCP maakt gebruik van hybride modellen combineren statistische methoden met ML, spatiotemporale modellen, en sommige DL technieken.

Nauwkeurige reistijd voorspellingen kunnen reizigers om geïnformeerde beslissingen over vertrektijden, route selectie, en de modus keuze. Navigatie toepassingen vertrouwen op real-time en voorspelde verkeersvoorwaarden om optimale routering aanbevelingen te geven. Publieke informatie systemen tonen verwachte reistijden op grote gangen om bestuurders te helpen hun reizen te plannen.

Beleid en planning op lange termijn

De tijdhorizon van LTTCP varieert van enkele uren tot dagen of zelfs weken vooruit. Het doel van LTTCP is om infrastructuurplanning, beleidsvorming, event planning en lange termijn verkeersbeheer strategieën te ondersteunen. Kenmerken van LTTCP omvatten lage temporele resolutie met een focus op bredere trends, in plaats van onmiddellijke schommelingen. Ook vereist het vaak rekening houdend met variabelen zoals seizoensontwikkelingen, economische factoren en geplande gebeurtenissen.

Deze methode is nuttig voor het verkeersmanagement in termen van het nemen van beslissingen volgens verschillende congestiepatronen. Het begrijpen van trends op lange termijn ondersteunt beleidsbeslissingen over landgebruik, transitinvesteringen, parking management en andere strategische initiatieven die stedelijke transportsystemen over decennia vormen.

Uitdagingen en overwegingen bij het verzamelen van verkeersgegevens

Hoewel moderne technologieën voor het verzamelen van verkeersgegevens ongekende mogelijkheden bieden, bieden ze ook verschillende uitdagingen die moeten worden aangepakt om de kwaliteit van gegevens en een effectief gebruik te waarborgen.

Kwaliteit en nauwkeurigheid van gegevens

Gegevens zijn slechts zo goed als de methode die werd gebruikt om het te verzamelen. Niets zou meer waar kunnen zijn als het gaat om verkeer. Zorgen voor gegevensnauwkeurigheid vereist zorgvuldige sensorkalibratie, regelmatig onderhoud en validatie tegen grond waarheid metingen.

Hoewel er verschillende methoden zijn voor het verzamelen van deze gegevens, verschillen ze sterk in verzameling en nauwkeurigheid. Verschillende technologieën hebben verschillende sterke en zwakke punten, en het begrijpen van deze afwegingen is essentieel voor het selecteren van geschikte methoden voor specifieke toepassingen.

De optimale praktijk is om een combinatie van methoden te gebruiken, zodat steden het beste profiel hebben van wie en wat hun wegen gebruikt. De bottom line is er geen perfecte methode om gegevens te verzamelen . Sommige methoden zijn geschikter voor bepaalde voorwaarden en toepassingen dan andere. Een multimodale aanpak van gegevensverzameling biedt redundantie en maakt kruisvalidatie tussen verschillende bronnen mogelijk.

Installatie- en onderhoudskosten

Dit zijn de meest conventionele (en traditionele) manieren om verkeersgegevens te verzamelen. Het probleem is dat ze duur en storend zijn om te installeren en te onderhouden, en sommige kunnen op enig moment onjuist of niet-operationeel zijn. Toch zijn ze een belangrijk onderdeel van de verkeersgegevensverzameling waarop veel steden nog steeds vertrouwen.

Indringerige sensoren, vooral gezien het feit dat het verkeersvolume in de loop der tijd is toegenomen, zijn niet de toekomst van verkeersmonitoring en gegevensverzameling. Ze zijn veel te gaan door vanuit het perspectief van een belastingbetaler en lokale bestuurder voor een niet-zo hoge kwaliteit van gegevens vanuit het perspectief van de gemeente. Echter, tot de innovaties van de afgelopen 20 jaar, deze sensoren waren alles wat we hadden. De verschuiving naar niet-indringerige en probe-gebaseerde dataverzameling methoden weerspiegelt zowel technologische vooruitgang als economische overwegingen.

Dekking en schaalbaarheid

Vaste voorzieningen, zoals inductieve loops, verkeersbewakingssystemen en microgolfradars, worden vaak gebruikt voor het detecteren van het wegverkeer en diverse gegevensverzamelingen, waaronder verkeerssnelheid, verkeersvolume, dichtheid en voertuigclassificatie. Echter, dergelijke voorzieningen zijn duur en dienen meestal alleen kruispunten of snelwegen. Het schaarse sensornetwerk maakt het moeilijk om de problematische verbindingen in realtime te identificeren.

Het bereiken van een uitgebreide netwerkdekking met traditionele vaste sensoren zou een onaanvaardbare investering vereisen. Op probe gebaseerde gegevensverzamelingsmethoden bieden een oplossing door bestaande mobiele apparaten en aangesloten voertuigen te gebruiken om dekking te bieden over hele wegennetwerken zonder specifieke infrastructuur op elke locatie.

Milieu- en operationele beperkingen

Grote meerbaanwegen bieden echter nadelen omdat de wegsensoren geen verkeer in de verste rijstroken kunnen detecteren. Dit is met name het geval wanneer grote semi's de buitenste rijstrook gebruiken en de zichtlijn van de sensoren belemmeren. In het algemeen is de sensor hoger gelegen, hoe lager de occlusie en hoe beter het zicht moet worden bewaakt.

Weersomstandigheden, lichtvariaties en fysieke obstructies kunnen allemaal de sensorprestaties beïnvloeden. Robuuste verkeerscontrolesystemen moeten rekening houden met deze omgevingsfactoren en technologieën gebruiken die geschikt zijn voor lokale omstandigheden. Redundante gegevensbronnen zorgen ervoor dat de service continu blijft, zelfs wanneer individuele sensoren in gevaar komen.

Verwerking en opslag van gegevens

Het is niet zo dat het gaat om de wederopbouw van het wegennet en het cellulaire netwerk binnen een digitaal kaartsysteem en de verwerking van een groot aantal informatie. Moderne verkeerscontrolesystemen genereren enorme hoeveelheden gegevens die efficiënt moeten worden verwerkt, opgeslagen en geanalyseerd.

Een van de zwakke punten van deze technologie is dat de continue transmissie van de snelheid van een groot aantal voertuigen een belangrijke zware belasting op de transmissiekanalen genereert en dus een belangrijke kostenfactor vormt bij het gebruik van een op vergoedingen gebaseerd communicatiesysteem. Daarom zou het beter zijn om gecomprimeerde gegevens eerder dan individuele waarden door te geven aan het centrum dat verantwoordelijk is voor het verzamelen en verwerken van verkeersgegevens. Efficiënte datacompressie, transmissieprotocollen en opslagarchitecturen zijn essentieel voor schaalbare verkeerscontrolesystemen.

Beste praktijken voor het verzamelen van verkeersgegevens programma's

Succesvolle programma's voor het verzamelen van verkeersgegevens vereisen zorgvuldige planning, passende technologieselectie en doorlopend kwaliteitsbeheer. Vervoersbureaus moeten rekening houden met verschillende belangrijke principes bij het ontwikkelen of verbeteren van hun gegevensverzamelingsmogelijkheden.

Duidelijke doelstellingen definiëren

Gegevensverzameling is een cruciale stap in het analyseproces. Weten wat te verzamelen, wanneer te verzamelen, hoe lang te verzamelen, waar te verzamelen, en hoe de gegevens te beheren moet worden aangepakt voordat de verzameling begint. Verschillende toepassingen vereisen verschillende soorten gegevens met verschillende niveaus van ruimtelijke en temporele resolutie.

Voordat zij investeren in dataverzamelingsinfrastructuur, moeten de agentschappen hun analytische behoeften en gebruikscases duidelijk identificeren. Zal de data real-time operaties, planningsstudies, veiligheidsanalyse of prestatiemeting ondersteunen? De antwoorden op deze vragen leiden tot technologieselectie- en implementatiestrategieën.

Uitvoering van kwaliteitsborgingsprocedures

Regelmatige kalibratie, validatie en onderhoud zijn essentieel om de datakwaliteit in de loop van de tijd te garanderen. Geautomatiseerde kwaliteitscontroles kunnen abnormale gegevens voor herziening markeren, terwijl periodieke handmatige validatie bevestigt dat geautomatiseerde systemen correct presteren.

Het vergelijken van gegevens uit meerdere bronnen helpt bij het identificeren en corrigeren van fouten. Wanneer er verschillen ontstaan tussen verschillende meetmethoden, kan onderzoek leiden tot storingen van de sensor, kalibratieproblemen of andere problemen die aandacht vereisen.

Meerdere gegevensbronnen gebruiken

Ook al zijn er nog verdere ontwikkelingen nodig, beide soorten bronnen - vast en mobiel - worden nu wereldwijd op grote schaal gebruikt door verschillende dienstverleners om de gebruikers te voorzien van hoogwaardige real-time verkeersinformatie. Door de combinatie van traditionele vaste sensoren met opkomende sondegebaseerde gegevensbronnen ontstaat een uitgebreider en veerkrachtiger monitoringsysteem.

Verschillende gegevensbronnen vullen elkaars sterke punten aan en compenseren zwakke punten. Vaste sensoren leveren zeer nauwkeurige puntenmetingen, terwijl sondegegevens een brede ruimtelijke dekking bieden. Door deze bronnen te integreren door middel van datafusietechnieken levert dit betere resultaten op dan beide bronnen.

Investeren in infrastructuur voor gegevensbeheer

De gegevens worden verzameld door verkeerscontrolecentra, die door verkeersinformatiecentra in de meeste EU-landen worden verfijnd en verspreid. Een doeltreffend gegevensbeheer vereist robuuste systemen voor gegevensverzameling, opslag, verwerking, kwaliteitscontrole en verspreiding.

Cloud-gebaseerde platforms ondersteunen steeds meer verkeersdatabeheer, bieden schaalbaarheid, toegankelijkheid en geavanceerde analytische mogelijkheden. Applicatieprogrammerende interfaces (API's) maken het delen van gegevens mogelijk met partnerbureaus, onderzoekers en ontwikkelaars van toepassingen van derden, waardoor de waarde van verzamelde gegevens wordt gemaximaliseerd.

Plan voor duurzame ontwikkeling op lange termijn

Traffic data collection programma's vereisen lopende financiering voor onderhoud, vervanging en upgrades van apparatuur. Technologie ontwikkelt zich snel, en systemen die vandaag worden ingezet kunnen verouderd worden binnen een decennium. Agentschappen moeten financiële langetermijnplannen ontwikkelen die rekening houden met de levenscycluskosten, niet alleen initiële kapitaalinvesteringen.

De opleiding en het kennisbeheer van het personeel zijn even belangrijk. Naarmate het personeel in de loop der tijd verandert, moet de institutionele kennis over gegevensverzamelingssystemen en -procedures bewaard blijven door middel van documentatie, trainingsprogramma's en kennisoverdrachtsprocessen.

Het gebied van het verzamelen van verkeersgegevens en congestieanalyses blijft zich snel ontwikkelen, gedreven door technologische innovatie en veranderende vervoersparadigma's. Verschillende opkomende trends zullen waarschijnlijk de toekomst van dit domein bepalen.

Artificiële Intelligentie en geavanceerde analytics

Machine learning en kunstmatige intelligentie transformeren de mogelijkheden van verkeersanalyse. Deep learning modellen kunnen complexe patronen uit enorme datasets halen, waardoor nauwkeurigere voorspellingen en diepere inzichten in de verkeersdynamiek mogelijk zijn. De vooruitgang van het computerzicht maakt het mogelijk om gedetailleerde informatie uit videostromen, waaronder voertuigtypen, voetgangersbewegingen en bijna-miss gebeurtenissen, automatisch te extraheren.

Naarmate deze technologieën verder ontwikkeld worden, zullen zij steeds geavanceerdere toepassingen mogelijk maken, zoals geautomatiseerde incidentendetectie, voorspellend onderhoud van de verkeersinfrastructuur en gepersonaliseerde reizigersinformatiediensten die zijn afgestemd op individuele voorkeuren en reispatronen.

Aangesloten en autonome voertuigen

De toenemende inzet van verbonden voertuigen biedt nieuwe mogelijkheden voor het verzamelen van verkeersgegevens. Voertuigen met voertuig-naar-infrastructuur (V2I) en voertuig-naar-voertuig (V2V) communicatiemogelijkheden kunnen realtime informatie delen over hun snelheid, locatie en bedrijfsomstandigheden.

Naarmate autonome voertuigen meer in de buurt komen, zullen ze nog rijkere datastromen genereren over wegomstandigheden, verkeerspatronen en infrastructuurprestaties. Deze gegevens kunnen zowel directe operationele beslissingen als langetermijnplanning en ontwerpverbeteringen ondersteunen.

Integratie met slimme stadsplatforms

De verzameling van verkeersgegevens wordt steeds meer geïntegreerd met bredere initiatieven van slimme steden die informatie uit meerdere stedelijke systemen combineren. Het integreren van verkeersgegevens met informatie over openbaar vervoer, parkeren, weer, speciale evenementen en andere factoren maakt een holistisch stadsmobiliteitsmanagement mogelijk.

Open data-initiatieven maken verkeersinformatie beschikbaar voor onderzoekers, ondernemers en burgers, en bevorderen innovatie in mobiliteitsdiensten en -toepassingen. Deze democratisering van data biedt mogelijkheden voor nieuwe oplossingen die uit verschillende bronnen kunnen ontstaan, buiten de traditionele transportbureaus.

Gegevensverzameling op het gebied van privacy

Naarmate de verzameling van verkeersgegevens korreliger en uitgebreider wordt, worden privacykwesties steeds belangrijker. Toekomstige systemen moeten de voordelen van gedetailleerde gegevensverzameling in evenwicht brengen met passende privacybescherming voor individuen.

Technieken zoals data anonimisering, aggregatie en differentiële privacy kunnen waardevolle verkeersanalyses mogelijk maken en tegelijkertijd de individuele privacy beschermen. Transparante data governance beleid en publieke betrokkenheid helpen bij het opbouwen van vertrouwen en sociale acceptatie voor verkeersmonitoringsystemen.

Multimodale analyse van het vervoer

Traditionele gegevensverzameling van verkeer is vooral gericht op gemotoriseerde voertuigen, maar een uitgebreide stedelijke mobiliteitsanalyse vereist inzicht in alle vervoerswijzen, waaronder wandelen, fietsen, openbaar vervoer, en opkomende modi zoals e-scooters en ritten delen.

Toekomstige gegevensverzamelingssystemen zullen in toenemende mate multimodale activiteiten vastleggen, waardoor kan worden geanalyseerd hoe verschillende vervoerswijzen met elkaar omgaan en concurreren om beperkte wegenruimte. Dit holistische perspectief ondersteunt effectievere beleidsmaatregelen ter bevordering van duurzaam vervoer en ter vermindering van congestie.

Casestudies en toepassingen in de reële wereld

Het onderzoeken van de implementaties in de praktijk van verkeersgegevensverzameling en congestieanalyse levert waardevolle inzichten op in praktische uitdagingen en succesvolle strategieën.

3D-snelheidskaartanalyse van Amsterdam

In dit artikel hebben we de regelmaat van de dagelijkse mobiliteitspatronen op macroscopisch niveau in twijfel getrokken. De wereldwijde analyse van Amsterdamse linksnelheidsgegevens over 35 dagen toont een hoge mate van regelmaat bij het vergelijken van de dagelijkse congestiepatronen. In ons geval zijn vier gezamenlijke 3D-snelheidskaarten met betrekking tot vier groepen dagen voldoende om de dagelijkse verkeersdynamiek op de schaal van de stad te beschrijven. Dit is opmerkelijk gezien het feit dat deze consensuele 3D-snelheidskaarten zeer parsimonieel zijn: voor ons case-onderzoek bestaat het uit 9 clusters (collecties van link en tijd-ID) alleen, elk gekenmerkt door een gemiddelde snelheidswaarde.

Dit onderzoek toont aan hoe geavanceerde analytische technieken grote hoeveelheden verkeersgegevens kunnen distilleren in eenvoudige, bruikbare patronen. De mogelijkheid om de verkeersdynamiek van een hele stad te karakteriseren met slechts vier patroontypes heeft belangrijke implicaties voor verkeersvoorspelling en -management.

Analyse van de verkeersprestatie-index van Peking

De congestiegraad in 2021 neemt toe met 7,15% in piekuren en neemt in de daluren met 7,50% af ten opzichte van die in 2019 als gevolg van COVID-19. Deze bevinding illustreert hoe grote maatschappelijke verstoringen de verkeerspatronen fundamenteel kunnen veranderen en hoe uitgebreide gegevensverzameling deze veranderingen kan kwantificeren.

De studie van Peking gebruik van zelf-organiserende kaarten om verschillende congestiepatronen te identificeren over verschillende dagtypes toont de waarde van niet-gecontroleerde leertechnieken voor het ontdekken van structuur in complexe verkeersgegevens.

Seoul's diepe leerbenadering

We ontwikkelden verkeersstrategieën en voerden een casestudie uit met behulp van real-traffic data van Seoul stad (Zuid-Korea) om hun mogelijkheden te evalueren in het verminderen van terugkerende verkeersopstoppingen. Onze uitgebreide experimenten op het Seoul stadstransport netwerk tonen de efficiëntie en effectiviteit van de voorgestelde benaderingen.

De implementatie van deep learning voor congestievoorspelling van Seoul toont hoe geavanceerde rekentechnieken op stadsschaal kunnen worden toegepast om proactieve verkeersbeheer en congestiebestrijdingsstrategieën aan de vraagzijde te ondersteunen.

Conclusie

De analyse van verkeersgegevens en congestiepatronen is dramatisch geëvolueerd van eenvoudige manuele tellingen tot geavanceerde systemen die kunstmatige intelligentie, verbonden voertuigen en enorme datastromen benutten. Moderne transportbureaus hebben toegang tot een ongekende reeks technologieën en analytische methoden om de verkeersdynamiek te begrijpen.

Succes op dit gebied vereist meer dan alleen het implementeren van geavanceerde technologie. Effectieve verkeersdata programma's combineren passende technologie selectie met duidelijke doelstellingen, robuuste kwaliteit management, geschoold personeel, en duurzame financiering. De integratie van meerdere gegevensbronnen .Van traditionele vaste sensoren naar opkomende sonde gebaseerde methoden .creëert meer uitgebreide en veerkrachtige monitoring mogelijkheden dan enige enkele aanpak.

Naarmate steden blijven groeien en transportsystemen complexer worden, zal het belang van hoogwaardige verkeersgegevens alleen maar toenemen. De inzichten die uit verkeersgegevensanalyse worden afgeleid, ondersteunen kritische beslissingen over meerdere tijdshorizonten, van real-time signaal timing aanpassingen tot langetermijn infrastructuurinvesteringen ter waarde van miljarden dollars.

De convergentie van de aangesloten voertuigen, kunstmatige intelligentie en slimme stadsplatforms belooft in de toekomst nog meer mogelijkheden voor het begrijpen en beheren van stedelijke mobiliteit. Deze vooruitgang moet echter in evenwicht worden gebracht met passende aandacht voor privacy, billijkheid en publieke betrokkenheid om ervoor te zorgen dat verkeerscontrolesystemen het bredere publiek belang dienen.

Transport professionals, stedenbouwkundigen en beleidsmakers die investeren in het bouwen van robuuste verkeersgegevensverzameling en analysecapaciteiten positioneren hun gemeenschappen om beter geïnformeerde beslissingen te nemen, bestaande infrastructuur te optimaliseren en efficiëntere, duurzamere en leefbare steden te creëren voor de toekomst.

Aanvullende middelen

Voor degenen die hun inzicht in de verkeersgegevensverzameling en congestieanalyse willen verdiepen, zijn er talrijke middelen beschikbaar.Het Federale Highway Administration Office of Operations biedt uitgebreide richtsnoeren over verkeersanalysetools en gegevensverzamelingsmethoden.Academische tijdschriften zoals Transportation Research en het Journal of Intelligent Transportation Systems publiceren geavanceerd onderzoek naar verkeersmonitoringtechnologieën en analytische technieken.

Professionele organisaties zoals het Instituut voor Transport-engineers (ITE) en de Transportation Research Board (TRB) bieden trainingsprogramma's, conferenties en publicaties die praktijkmensen op de hoogte houden van de ontwikkeling van best practices. Online platforms zoals Coursera en edX[ bieden cursussen over transport engineering, data science en machine learning die relevante vaardigheden bouwen voor moderne verkeersanalyse.

Opensource softwaretools en datasets maken hands-on leren en experimenteren mogelijk. Platforms zoals GitHub organiseren talrijke verkeersanalyseprojecten, terwijl steden steeds vaker verkeersgegevens publiceren via open dataportalen, waardoor mogelijkheden voor onderzoek en innovatie ontstaan.

Door deze middelen te benutten en betrokken te blijven bij het snel evoluerende gebied van het verzamelen en analyseren van verkeersgegevens, kunnen transportprofessionals de expertise blijven ontwikkelen die nodig is om de mobiliteitsproblemen waarmee steden wereldwijd worden geconfronteerd, aan te pakken.