基于車輛運營管理的數據融合技術淺析
隨著信息化技術不斷發展，數據融合技術將日趨成熟，從理論研究到實際更廣泛的應用，數據融合技術也在公交信息化建設中發揮著重要作用，將公交信息化向智能化、實時化方向發展。
1、數據融合技術
數據融合技術包括對各種信息源給出的有用信息的采集、傳輸、綜合、過濾、相關及合成，以便輔助人們進行態勢/環境判定、規劃、探測、驗證、診斷。
2、數據融合原理方法
一般情況下，數據融合分為預處理和數據融合兩步，首先根據數據特征進行特征匹配，并建立映射關系，通過特征匹配尋找對應的物點作為控制點。根據融合目的和融合層次選擇合適的融合算法，將空間配準的數據特征進行有機合成，得到目標的更準確表示或估計，對于各種算法所獲得的融合信息，有時還需要做進一步的處理，以便得到更準確結果。
數據融合的種類主要有數據層融合、特征層融合和決策層融合。數據融合方法主要有代數法、圖像回歸法、主成分變換、K-T變換、貝葉斯（Bayes）估計、D-S推理法(Dempster-Shafter)、人工神經網絡（ANN）等方法。
3、數據融合應用
（1）數據源
車輛定位數據：公交車輛GPS定位數據實時上傳到服務器，定位數據包括營運狀態、經緯度、站點、速度等一系列信息，后臺可根據定位數據定位車輛位置、顯示監控視圖位置、回放車輛運行軌跡，同時可用于后期數據分析。
IC卡數據：公交IC卡系統由IC卡、終端、數據收集設備和結算系統組成，公交車上的數據采集設備從終端采集處理過的數據并上傳到結算中心。
視頻數據：通過車載視頻監控實現車廂內外視頻圖像的采集、處理、存儲和傳輸。當出現突發事件時能夠通過無線通信網絡實時查看第一現場，指揮中心和車隊等客戶端也能通過內網實現視頻實時播放。
（2）總體架構
通過數據融合技術將各個子系統互聯，融合的數據源根據不同功能分為不同子系統，包括智能調度系統、乘客服務系統、車輛運行系統、道路交通系統、指揮監控系統等。通過信息網絡實現各系統的互聯互通和數據共享，實現整個運營系統的全面管理。
（3）數據融合
優化調度：運用數據融合技術，結合智能調度系統，制定合理的排班調度方案，通過數據模型及算法，生成合理的行車時刻表，制定主副站發車時間及間隔，合理安排乘客候車時間，提高乘客服務質量。
車輛運營與乘客服務銜接：智能調度系統數據在出行服務中的應用主要包括369出行APP和電子站牌的應用。實現公交車輛實時查詢、預計到站時間、公交卡充值、線路地圖展示、定制公交等功能，為乘客提供便利的出行服務。
基于數據融合的公交客流分析：通過車載IC卡刷卡機等自動采集客流數據，自動進行上車人數統計，并將數據上傳至后臺進行處理，以報表或圖表形式對車輛運載能力、客流高峰期及客流擁堵的站點等數據進行科學分析。隨著技術的不斷發展，人臉識別等技術將對客流進行實時統計，并對車廂擁擠度進行分析。
4、結語
通過數據融合技術，將車輛定位數據、刷卡數據、客流數據及視頻數據實時處理分析，實現公交數據信息融合與共享規范化，實現數據價值最大化，通過數據分析實現科學決策，為企業提供行之有效的解決方案。
參考文獻：
[1]陳茜,陳學武,王煒 東南大學交通學院,信息采集與融合技術在城市智能公交中的應用
[2]百度百科
來源：濟南市城市交通研究中心
相關鏈接
滬公網安備31011502010460號
