CN109191853A - 城市道路交警执勤岗点配置方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种城市道路交警执勤岗点配置方法，通过获取城市路网内各路段的行程时间数据，获取城市路网中的关键点位置信息；以路网交通运行实测数据为支撑，对路网做网格化处理，综合考虑岗点对重点关注点的覆盖情况以及警员从岗点至关注点的时间成本，确定路网内的执勤岗点位置；该种城市道路交警执勤岗点配置方法，能够改变当前以经验为主的岗点部署方法，使得岗点能够全面覆盖路网所有重点关注点位，在岗点的辐射范围内，将警员到达事件发生位置所需投入的时间成本最小化。

Description

城市道路交警执勤岗点配置方法
技术领域
本发明涉及一种城市道路交警执勤岗点配置方法。
背景技术
随着城市道路交通的快速发展，日益严峻的交通拥堵、事故等交通管控问题为交警日常勤务工作带来了压力。目前的交警勤务工作中，大多需要在路面配置执勤岗点，并安排警员负责岗点周边区域的排堵保畅、事故处理等工作。常用的岗点部署方法，通常是根据路网规模、关键点分布情况以及警员数量等实际情况，结合勤务工作经验进行岗点排布。但此类方法容易出现岗点安排不合理的情况，岗点覆盖不全、岗点排布过密均会影响警员在现场的勤务工作处理效率，尤其在处理道路拥堵、交通事故等时效性要求较高的勤务工作时，对岗点布设的合理性要求更高。
发明内容
本发明的目的是提供一种城市道路交警执勤岗点配置方法解决现有技术中存在的岗点安排不合理的情况，岗点覆盖不全、岗点排布过密均会影响警员在现场的勤务工作处理效率的问题。
本发明的技术解决方案是：
一种城市道路交警执勤岗点配置方法，以路网交通运行实测数据为支撑，对路网做网格化处理，综合考虑岗点对重点关注点的覆盖情况以及警员从岗点至关注点的时间成本，确定路网内的执勤岗点位置；包括以下步骤，
S1、获取城市路网内各路段的行程时间数据，获取城市路网中的关键点位置信息；
S2、对城市路网做网格化处理，将关键点对应所属单元作为中心单元ci，生成路网中心集合C＝{c1,c2,…,cn}，其中i为中心单元序号，n为路网内中心单元数量；
S3、对于任一中心单元ci，将其作为初始起点，遍历与ci存在共同边界的单元集L1(i)＝{l11,…,l1j,…,l1k1}中元素，计算其中任一单元l1j至单元ci的行程时间TT(l1j→ci)，其中k1为与ci存在共同边界的单元数量，j∈[1,k1]；
S4、若TT(l1j→ci)＜TT0，其中，TT0为行程时间临界值，则在单元l1j中进行行程时间标记；否则，将单元l1j从单元集L1(i)中删除；
S5、检查所有单元集是否均不为空集，若是，则将当前单元集中元素作为新一级遍历的起点，对其中任一单元，将与其存在共同边界且不属于该单元集的相邻单元组成下一级单元集，计算其中任一元素至单元ci的行程时间；若行程时间低于TT0，则在单元中标记行程时间，否则将该元素从单元集中删除；重复S5；若所有单元集均为空集，则进入步骤S6；
S6、路网中心集合C＝{c1,c2,…,cn}中的任一单元ci，都在遍历过程中生成了一组多级数据集，组成以ci为中心的辐射区域Ai，在该区域中的每一单元均标记了到达ci的行程时间；识别出辐射区域Ai的边界，将所有位于Ai边界的单元组成边界单元集Bi；
S7、边界单元集合B1,B2,…,Bn中的任一边界单元unitu，u为单元序号，确定其所属的边界单元，并计算其边界叠加数num_isu，即该单元所属边界单元集合数；若num_isu＞N0，则根据unitu中标记的到各中心单元的行程时间，选出行程时间最小的N0个作为unitu的关联中心并组成集合CCu；其中N0为单元最大叠加阈值；若num_isu≤N0，则将其所有归属边界单元对应的中心作为其关联中心；
S8、从关联中心数量最多的单元unitmax开始配置关键点的服务岗点，逐级更新边界单元与关联中心集，为步骤S2的所有中心配置服务岗点。
进一步地，步骤S1中，行程时间数据通过直接估计方式或通过行驶速度间接估计方式得到，其中直接估计方式包括通过号牌识别、RFID检测、GPS定位方式。
进一步地，步骤S8具体为：
S81、从关联中心数量最多的单元unitmax开始配置环节，将该单元作为其关联中心集合CCmax对应岗点；
S82、检查在以该单元为中心、以r为半径的区域内，是否存在其他边界单元；若存在，则删除其他边界单元以及其关联中心集合；其中r为设置的岗点服务半径长度；
S83、其他所有单元的关联中心集均去除CCmax中的元素，更新其他单元的关联中心集；
S84、返回步骤S81，开始新一轮岗点配置与更新，直至所有单元的关联中心集为空集；
S85、检测步骤S2中的所有关键点是否均配置有岗点，若是，则结束流程；否则，将未配置岗点的关键点组成降级中心集DC，将其中各元素在步骤S6中生成的辐射区域与边界单元集进行更新，更新方法为：对于任一降级中心cd，原辐射区域Ad与对应边界单元集为Bd，辐射区域更新为将更新后的辐射区域的边界单元组成更新后的边界单元集Bd’；对于降级中心集DC，返回至步骤S7。
进一步地，步骤S81中，若存在多个单元的关联中心数量一致，则从中随机取一单元作为unitmax。
本发明的有益效果是：该种城市道路交警执勤岗点配置方法，以常发拥堵点、事故黑点等交通管控工作中重点关注的位置为核心，以路网交通运行实测数据为支撑，对路网做网格化处理，综合考虑岗点对重点关注点的覆盖情况以及警员从岗点至关注点的时间成本，确定路网内的执勤岗点位置，并明确每一岗点主要服务区域。该种城市道路交警执勤岗点配置方法，能够改变当前以经验为主的岗点部署方法，使得岗点能够全面覆盖路网所有重点关注点位，在岗点的辐射范围内，将警员到达事件发生位置所需投入的时间成本最小化。
附图说明
图1是本发明实施例城市道路交警执勤岗点配置方法的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图详细说明本发明的优选实施例。
实施例
一种城市道路交警执勤岗点配置的方法，以路网交通运行实测数据为支撑，对路网做网格化处理，综合考虑岗点对重点关注点的覆盖情况以及警员从岗点至关注点的时间成本，确定路网内的执勤岗点位置；
如图1，包括以下步骤：
S1、获取城市路网内各路段的行程时间数据，实施例中行程时间数据可通过号牌识别、RFID检测、GPS定位等方式直接估计，或通过行驶速度间接估计；在一个实施例中，以一个月内的在早高峰时段的各路段行驶速度实测值作为基础数据，估计路段平均行程时间；获取城市路网中的关键点位置信息，所述关键点是指需要重点关注的路口、路段，包括拥堵常发点、事故黑点等。
S2、对城市路网做网格化处理，实施例中，网格化处理形式包括四边形网格、正六边形蜂窝网格；将关键点对应所属单元作为中心单元ci，生成路网中心集合C＝{c1,c2,…,cn}，其中i为中心单元序号，n为路网内中心单元数量。
S3、对于任一中心单元ci，将其作为初始起点，遍历与ci存在共同边界的单元集L1(i)＝{l11,…,l1j,…,l1k1}中元素，计算其中任一单元l1j至单元ci的行程时间TT(l1j→ci)，其中k1为与ci存在共同边界的单元数量，j∈[1,k1]。
S4、若TT(l1j→ci)＜TT0，其中，TT0为行程时间临界值，则在单元l1j中进行行程时间标记；否则，将单元l1j从单元集L1(i)中删除。
S5、检查所有单元集是否均不为空集，若是，则将当前单元集中元素作为新一级遍历的起点，对其中任一单元，将与其存在共同边界且不属于该单元集的相邻单元组成下一级单元集，计算其中任一元素至单元ci的行程时间；若行程时间低于TT0，则在单元中标记行程时间，否则将该元素从单元集中删除；重复S5；若所有单元集均为空集，则进入步骤S6。
S6、路网中心集合C＝{c1,c2,…,cn}中的任一单元ci，都在遍历过程中生成了一组多级数据集，组成以ci为中心的辐射区域Ai，在该区域中的每一单元均标记了到达ci的行程时间；识别出辐射区域Ai的边界，将所有位于Ai边界的单元组成边界单元集Bi。
S7、边界单元集合B1,B2,…,Bn中的任一边界单元unitu，u为单元序号，确定其所属的边界单元，并计算其边界叠加数num_isu，即该单元所属边界单元集合数；若num_isu＞N0，则根据unitu中标记的到各中心单元的行程时间，选出行程时间最小的N0个作为unitu的关联中心并组成集合CCu；其中N0为单元最大叠加阈值；若num_isu≤N0，则将其所有归属边界单元对应的中心作为其关联中心。
S8、从关联中心数量最多的单元unitmax开始配置关键点的服务岗点，逐级更新边界单元与关联中心集，为步骤S2的所有中心配置服务岗点；具体步骤为：
S81、从关联中心数量最多的单元unitmax开始配置环节，若存在多个单元的关联中心数量一致，则从中随机取一单元作为unitmax；将该单元作为其关联中心集合CCmax对应岗点。
S82、检查在以该单元为中心、以r为半径的区域内，是否存在其他边界单元；若存在，则删除其他边界单元以及其关联中心集合；其中r为设置的岗点服务半径长度。
S83、其他所有单元的关联中心集均去除CCmax中的元素，更新其他单元的关联中心集。
S84、返回步骤S81，开始新一轮岗点配置与更新，直至所有单元的关联中心集为空集。
S85、检测步骤S2中的所有关键点是否均配置有岗点，若是，则结束流程；否则，将未配置岗点的关键点组成降级中心集DC，将其中各元素在步骤S6中生成的辐射区域与边界单元集进行更新，更新方法为：对于任一降级中心cd，原辐射区域Ad与对应边界单元集为Bd，辐射区域更新为将更新后的辐射区域的边界单元组成更新后的边界单元集Bd’；对于降级中心集DC，返回至步骤S7。
该种城市道路交警执勤岗点配置方法，以常发拥堵点、事故黑点等交通管控工作中重点关注的位置为核心，以路网交通运行实测数据为支撑，对路网做网格化处理，综合考虑岗点对重点关注点的覆盖情况以及警员从岗点至关注点的时间成本，确定路网内的执勤岗点位置，并明确每一岗点主要服务区域。
实施例中，交警执勤岗点位置根据道路交通实际运行情况确定，同时重点考虑岗点对于重点关注点的覆盖情况以及从岗点到达重点关注点的行程时间，达到节约警力资源同时提升警员勤务工作效率的目的，与传统岗点布置方式相比更具合理性。
该种城市道路交警执勤岗点配置方法，能够改变当前以经验为主的岗点部署方法，使得岗点能够全面覆盖路网所有重点关注点位，在岗点的辐射范围内，将警员到达事件发生位置所需投入的时间成本最小化。

Claims (4)

1.一种城市道路交警执勤岗点配置方法，其特征在于：以路网交通运行实测数据为支撑，对路网做网格化处理，综合考虑岗点对重点关注点的覆盖情况以及警员从岗点至关注点的时间成本，确定路网内的执勤岗点位置；包括以下步骤，
S1、获取城市路网内各路段的行程时间数据，获取城市路网中的关键点位置信息；
S2、对城市路网做网格化处理，将关键点对应所属单元作为中心单元ci，生成路网中心集合C＝{c1,c2,…,cn}，其中i为中心单元序号，n为路网内中心单元数量；
S3、对于任一中心单元ci，将其作为初始起点，遍历与ci存在共同边界的单元集L1(i)＝{l11,…,l1j,…,l1k1}中元素，计算其中任一单元l1j至单元ci的行程时间TT(l1j→ci)，其中k1为与ci存在共同边界的单元数量，j∈[1,k1]；
S4、若TT(l1j→ci)＜TT0，其中，TT0为行程时间临界值，则在单元l1j中进行行程时间标记；否则，将单元l1j从单元集L1(i)中删除；
S5、检查所有单元集是否均不为空集，若是，则将当前单元集中元素作为新一级遍历的起点，对其中任一单元，将与其存在共同边界且不属于该单元集的相邻单元组成下一级单元集，计算其中任一元素至单元ci的行程时间；若行程时间低于TT0，则在单元中标记行程时间，否则将该元素从单元集中删除；重复S5；若所有单元集均为空集，则进入步骤S6；
S6、路网中心集合C＝{c1,c2,…,cn}中的任一单元ci，都在遍历过程中生成了一组多级数据集，组成以ci为中心的辐射区域Ai，在该区域中的每一单元均标记了到达ci的行程时间；识别出辐射区域Ai的边界，将所有位于Ai边界的单元组成边界单元集Bi；
S7、边界单元集合B1,B2,…,Bn中的任一边界单元unitu，u为单元序号，确定其所属的边界单元，并计算其边界叠加数num_isu，即该单元所属边界单元集合数；若num_isu＞N0，则根据unitu中标记的到各中心单元的行程时间，选出行程时间最小的N0个作为unitu的关联中心并组成集合CCu；其中N0为单元最大叠加阈值；若num_isu≤N0，则将其所有归属边界单元对应的中心作为其关联中心；
S8、从关联中心数量最多的单元unitmax开始配置关键点的服务岗点，逐级更新边界单元与关联中心集，为步骤S2的所有中心配置服务岗点。
2.如权利要求1所述的城市道路交警执勤岗点配置方法，其特征在于：步骤S1中，行程时间数据通过直接估计方式或通过行驶速度间接估计方式得到，其中直接估计方式包括通过号牌识别、RFID检测、GPS定位方式。
3.如权利要求1所述的城市道路交警执勤岗点配置方法，其特征在于：步骤S8具体为：
S81、从关联中心数量最多的单元unitmax开始配置环节，将该单元作为其关联中心集合CCmax对应岗点；
S82、检查在以该单元为中心、以r为半径的区域内，是否存在其他边界单元；若存在，则删除其他边界单元以及其关联中心集合；其中r为设置的岗点服务半径长度；
S83、其他所有单元的关联中心集均去除CCmax中的元素，更新其他单元的关联中心集；
S84、返回步骤S81，开始新一轮岗点配置与更新，直至所有单元的关联中心集为空集；
S85、检测步骤S2中的所有关键点是否均配置有岗点，若是，则结束流程；否则，将未配置岗点的关键点组成降级中心集DC，将其中各元素在步骤S6中生成的辐射区域与边界单元集进行更新，更新方法为：对于任一降级中心cd，原辐射区域Ad与对应边界单元集为Bd，辐射区域更新为将更新后的辐射区域的边界单元组成更新后的边界单元集Bd’；对于降级中心集DC，返回至步骤S7。
4.如权利要求3所述的城市道路交警执勤岗点配置方法，其特征在于：步骤S81中，若存在多个单元的关联中心数量一致，则从中随机取一单元作为unitmax。
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