由中国智能交通协会主办，公安部交通管理科学研究所、国家道路交通管理工程技术研究中心、国家智能交通产业技术创新战略联盟、道路交通安全公安部重点实验室、无锡市滨湖区人民政府承办的“2015’第十届中国智能交通年会”于11月4日在无锡召开。
本届年会主题为“新技术背景下的智能交通创新与提升”，北京市交通运行监测调度中心副主任张可研究员在“交通大数据应用论坛”上发表题为《北京市综合交通运行数据体系建设与应用》的演讲，本文为其演讲速记，未经演讲者本人审定。特此感谢中国智能交通协会提供演讲速记。
张可：大家上午好，非常高兴有这个机会跟大家分享，北京市在综合运行数据体系方面开放的工作。我的介绍主要包括三个方面，一个北京综合交通运行数据体系建设，第二个应用、第三个在数据共享开放方面一些考虑。
首先简单回顾一下北京市综合交通运行数据体系建设.
2001年,北京开建交通综合信息平台示范工程，我们就提出了建设构想，从2002年，北京交通信息化建设持续推进，进而夯实了内部基础。有两个重要事件，一是2006年推出了基于浮动车城市道路动态信息发布，2008年奥运期间成功应用，实现重点突破；二是2009年北京市交通行业数据中心建成，奠定了数据基础。2011年，北京市交通运行协调指挥中心（TOCC）一期工程建成，把整个体系框架搭建起来；2012年以来，TOCC在运营监测服务方面应用持续探索，建立常态化运行监测工作；2014年，二期工程取得重要阶段性成果，构建了整个数据体系，包括统一了日常运行监测服务和协同工作平台、统一了交通视频资源管理应用平台、统一了综合交通多方式发布平台、统一了综合交通大数据平台和支撑环境虚拟化平台。
今年，北京也在考虑怎么把这些数据资源开放应用。这是我们现在目前建成的北京交通运行监测体系，现在已经接入了34个应用系统、6000多项静动态数据，6万多路视频，涵盖三大路网、四大市内交通方式、三大城际交通方式等。这是北京市交通运行监测调度中心（图），其中监测服务框架分为四大块，路网全面、轨道交通、地面公交、综合运输，现在形成总体业务格局，全面监测、协调联动、应急调度、运行分析、综合服务等。这是我们面向综合交通运行监测体系构建的体系（图），因为现在采集到的数据资源，数据质量和实现程度还是参差不齐，所以采取了多种数据采集方式。另外，原始数据虽然是非常海量的，但是要把它变成真正的数据资源，一定要把这个特征要体现出来，通过对数据层的归纳梳理，结合数据来源、数据接入方式统一设计数据存储结构。我们进行了不断地探索，目前初步地构建了几个体系：对于城市路网来说，有几个关键指标，交通指数、运行速度、运行的时间；对轨道交通来说，原始数据就是AFC刷卡数据和运行的数据，这些原始数据构建了轨道交通客运量指标、运行指标等方面。同时通过二期工程建设，初步构建了交通管理平台，现在这个平台接入了41个业务系统，每天数据增量26G，6千项数据类型，给37个业务系统共享。
下面把实际应用情况介绍一下。
我们通过浮动车数据，每天都在动态计算交通指数，反映北京市城市路网运行长期态势，（图）从2007年开始到现在，反映了北京的交通走势。（图）这是对轨道交通监测和分析，在2014年底，北京市公交票价进行了调整，我们发现调整对轨道交通客运量产生了比较大影响，地面公交和轨道交通在票价调整以后，客运都有短时间明显的下降。同时可以看到，不同的轨道交通线之间的客运分布，核心城区的重点线路，客运量分担率达到70%，同时每条线路不同的区段，早晚高峰非常明显，日常监测来看，早晚高峰四个小时客运量占到全天客运量44%，量大，同时线路分布不均衡，造成了早晚高峰时间，一些重点轨道线路确实非常拥挤。
动态客流分析，基于海量的出租车GPS数据、交易数据、电招数据等计算运营指标、设备完好率、小时出车率、重点区域小时出车数量、电召订单数量等，服务于行业考核、监管和监测。通过不同的颜色曲线表示，黑色是我们严重拥堵，近期向老百姓发布。这是对出租车的监测。下面这个图，绿色两个圈是早晚高峰时段，对地面公交运行情况进行实时监测；同时动态监测公交车运行情况，公交站点区间运送速度的平均精度为91.4%，平均绝对误差较小，小于2km/h。
现在视频资源也是非常丰富，接入有6万多路视频资源，然后进行了数据化整合，开发了全数字化视频管理平台，也基于这些图像资源，做了一件事情（背景差分法、光流法），相当于是把这个图像，实现了人脑加人眼的功能，自动通过图像识别，变为路段的拥堵状态。我们在110国道一条收费公路上实现了这个技术，不同颜色的框是通过图像分析得出来的。
同时对公路网运营状态进行评估，目前单一数据来源还不足以支撑做动态评估，所以采用多种数据融合方式，包括断面、视频、ETC收费、手机信令、营运车辆GPS数据等等，可以实现全部高速公路、5条国道、12条省道的动态路况信息发布，也对一些重点时段进行专项的视频和分析，节假日时期综合交通运行时空特征提取分析、春运期间对外交通客流特征与运力投放分析、强需求调控条件下综合交通运行时空特征提取分析、长持续性重大活动交通影响与客流时空分布特征分析、不利天气条件下道路交通流特征参数提取与分析，特别是一些重大节假日，比如APEC单双号限行条件下的交通情况进行了专项分析。分析方法包括从宏观与微观两个层面开展重点时域下综合交通运行分析与特征提取、跨领域关联分析综合交通各组成部分在重点时域表现出的差异特性、关键领域和特殊时期开展前瞻性的交通运行特征状态的预测与预警等。
基于其他数据，基于手机信令数据、公共交通刷卡数据、公共交通运行数据、出租车GPS数据、路网运行数据等对出行强度、出行时间特征、出行空间特征以及出行方式选择规律等进行分析。同时这些数据也用来做一些，交通设施改造方案和政策实施效果评估，发挥了积极作用。
最后介绍一下北京在数据开放共享分析一些考虑。
我们想把我们刚才讲的那一套在线的业务体系，数据资源拿出来，建立另外一套体系，这个体系的数据门类是齐全的，把一定周期的数据真实的拿到一线平台上，用于综合交通数据分析，实证研究、仿真实验、决策支持和可视化展现。目前重点支持城市道路交通仿真这些业务应用，同时也做电子沙盘，支持可视化的采集。（图）这是体系架构，在门类齐全的数据管理系统下，构建一个仿真和决策的环境，同时设想为业内各个研究机构提供一体化支撑。在一套业务规则保证下，把这资源更好用于相关的研究和开发，我们也提供了一个基本的这种数据分析一些运行的环境。我就讲到这里，谢谢大家!
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