一种基于众包地图的智能交通诱导数据模型及方案研究的任务书任务书任务名称：一种基于众包地图的智能交通诱导数据模型及方案研究任务背景：随着城市化进程的不断加速，城市交通拥堵日益严重，给人们的生活和出行带来了很大的不便。因此，如何提高交通运输效率、优化道路网络、改善道路交通状况，成为了人们关注的重要问题。智能交通诱导系统是解决交通拥堵的重要手段之一，可在城市道路网络中部署虚拟交通信号控制器和路况诱导设备，实现交通信号配时优化、交通拥堵预测、交通诱导等功能。但智能交通诱导系统需要大量的交通数据和实时的路况信息才能正确运行，并对交通过程进行实时的监控和控制。以往的交通数据采集方法多以全网覆盖的传统交通监测传感器为主，但由于传感器布设成本高、维护困难等问题，目前很难实现完全全网覆盖。而基于众包地图的数据采集方法则可通过调用手机摄像头等设备，使更多的用户参与到数据采集中，实现对更广泛区域的离线交通数据采集和实时路况信息的善后处理。任务目标：本研究旨在探究一种基于众包地图的智能交通诱导数据模型及方案，主要包括以下内容：1.研究基于众包地图的离线交通数据采集方法和实时路况信息处理方案；2.构建基于众包地图的实时交通数据转发系统，实现良好的实时性和处理能力；3.设计一种基于众包地图的交通流量识别算法，提高交通数据的准确性和实用性；4.结合以上方法和算法，研究智能交通诱导系统的数据模型和运行方案，提高交通效率和缓解城市交通拥堵。任务实施方案：本研究主要分为以下几个阶段：第一阶段：文献调研和数据采集方案设计1.对众包地图的特点、优点和应用进行详细调研，掌握各种众包地图数据采集方法和处理技术；2.设计一种离线交通数据采集和实时路况信息处理方案，包括数据采集设备的选择和布置、数据采集的频率和范围、数据上传通道的设计等；3.设计一种基于众包地图的数据分析和处理方法，包括数据质量控制方法、数据清洗和分析方法、数据挖掘和统计分析方法等。第二阶段：交通数据处理和算法优化1.在第一阶段的数据采集基础上，进一步优化交通数据的处理方法和算法，提高数据的准确性和实用性；2.设计一种基于众包地图的实时交通数据转发系统，实现交通数据的实时传输和处理；3.研究一种基于大数据挖掘的交通流量识别算法，对不同的交通流量进行分类和识别。第三阶段：智能交通诱导系统的实现和测试1.基于以上数据处理和算法优化结果，研究智能交通诱导系统的数据模型和运行方案；2.实现基于众包地图的绿色交通诱导系统，包括交通信号配时优化、拥堵预测、交通诱导等功能；3.对智能交通诱导系统的运行效果进行测试和评估，包括数据准确性、实时性、识别率等指标。参考文献：1.林洵，郑飞，张雪飞等.基于众包的城市交通信息采集技术研究[J].交通运输工程学报，2015，15(1):16-21+29.2.李琳，李晓勇，许红名.基于车载导航数据的城市交通流分析与预测[J].交通运输系统工程与信息，2018(6):87-93.3.李玉龙，蔡慧龙，张勇.基于大数据的智能交通诱导研究[J].交通科技与经济，2017，34(8):22-26.