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基于卡口图片数据的城市地块停车需求特征分析——以常州市政府片区为例
文献摘要：
运用动态卡口图片数据分析静态停车特征是动静态结合分析城市交通运行的新思路,也为交通调查领域及治理停车问题提供基础数据.该文首先基于卡口数据通过图像识别算法识别车牌号等信息,结合路网拓扑提取并切分车辆出行轨迹;基于多日出行数据分析车辆职住特征,并使用机器学习KNN算法恢复缺失漏检出行.其次提出卡口对应地块的获取方法,并计算居住、岗位、其他弹性出行停车需求量,研究片区内日均停车需求分别为4.0万、2.1万、3.1万,工作日、周末、早晚高峰分别呈现不同的特点.最后根据停车场闸机数据验证算法的精度.
文献关键词：
城市交通;静态交通;职住判别;地块生成;卡口图片;停车需求
中图分类号：
作者姓名：
龚大鹏;侯佳;李兴东;程晓明
作者机构：
南京市城市与交通规划设计研究院股份有限公司
文献出处：
引用格式：
[1]龚大鹏;侯佳;李兴东;程晓明-.基于卡口图片数据的城市地块停车需求特征分析——以常州市政府片区为例)[J].交通与港航,2022(04):55-59,65
A类：
卡口图片,停车特征,职住判别,地块生成
B类：
图片数据,停车需求,需求特征,常州市,市政府,片区,动静态,结合分析,城市交通,交通运行,交通调查,停车问题,卡口数据,数据通,图像识别,识别算法,算法识别,车牌号,路网拓扑,切分,分车,出行轨迹,多日,日出,KNN,漏检,获取方法,日均,工作日,周末,早晚高峰,停车场,闸机,数据验证,静态交通
AB值：
0.396267
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