基于车牌识别数据的行驶轨迹重构和排放测算

• Published in: 深圳大学学报（理工版） Vol. 37; no. 2; pp. 111 - 120
• Main Authors: 胡明伟, 王守峰, 黄文柯, 施小龙, 黄文伟, 王拓
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 深圳大学土木与交通工程学院,广东深圳518060 30.03.2020; 深圳大学未来地下城市研究院,广东深圳518060%深圳市都市交通规划设计研究院有限公司,广东深圳,518060%深圳大学土木与交通工程学院,广东深圳,518060%深圳职业技术学院汽车与交通学院,广东深圳,518055
• Subjects: 柴油车; 排放测算; 轨迹重构; 交通运输系统工程; 导航API; 车牌自动识别数据; MOVES排放模型
• ISSN: 1000-2618
• DOI: 10.3724/SP.J.1249.2020.02111

U491; 随着特大城市的发展,柴油车等高排放车辆成为城市的主要移动污染源之一,对大气环境质量控制造成越来越大的压力.基于道路交通车辆的车牌自动识别数据集,从识别断面的车辆通过时空数据推算车辆的行驶轨迹,获取城市级别高排放车辆的热点行驶路径、出行特征及活动规律,为制定车辆减排政策(如高排放车辆的管控及低排放区划定等)提供定量方法和科学依据.提出基于地图应用程序开发接口(application programming interfaces,API)导航的车辆行驶轨迹重构方法,较为真实地还原车辆行驶路径,并结合移动源排放测算(motor vehicle emission simulator,MOVES)模型对行驶车辆的多种污染物排放进行估算.以中国深圳市运行的柴油车为研究对象,分析验证该方法的可行性及可靠性.结果表明,该方法可完整重构柴油车在深圳市的运行轨迹,并实现对排放的估算,为机动车污染物减排提供辅助决策支持.