肖瀟 陳雙蕾

摘要：隨著社會(huì)的發(fā)展，我國(guó)的城市化建設(shè)的發(fā)展也有了很大的進(jìn)步。目前，城市中車輛數(shù)量每年都有較大增長(zhǎng)，基于車輛行為的數(shù)據(jù)分析工作的意義也愈加重要。在城市交通等研究領(lǐng)域，對(duì)車輛行為的可視化研究一直是可視化研究領(lǐng)域的熱門研究課題，如通過GPS描繪的出租車軌跡等，隨著物聯(lián)網(wǎng)（Intemetoffhings，IoT）技術(shù)、數(shù)據(jù)分析及可視化相關(guān)研究的發(fā)展越來越引起學(xué)術(shù)界的關(guān)注。目前對(duì)車輛行為的可視化研究通常集中在車輛軌跡、位置和流量等數(shù)據(jù)。由于難以收集區(qū)域內(nèi)所有加油站的歷史及實(shí)時(shí)加油數(shù)據(jù)，因此對(duì)車輛加油行為的相關(guān)研究較少。因此，建立一個(gè)能夠收集區(qū)域內(nèi)所有車輛加油數(shù)據(jù)（包括加油站坐標(biāo)、加油時(shí)間和加油量等）的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，對(duì)車輛行為就能做到更深入的分析，在城市交通規(guī)劃、加油站智能服務(wù)和公共安全等領(lǐng)域都將具有重要意義。

關(guān)鍵詞：時(shí)空特征;車輛加油行為;可視化分析

通過分析區(qū)域內(nèi)車輛加油的大數(shù)據(jù)，研究車輛加油的普遍行為模式，調(diào)查可能的異常行為。為此，以覆蓋新疆維吾爾自治區(qū)的車輛加油數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)了一個(gè)交互式可視分析系統(tǒng)。首先通過抽取相關(guān)數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)特征，得出加油站、汽車、駕駛員3類實(shí)體之間的關(guān)系;然后使用多種可視化經(jīng)典視圖并加以組合;此外，在部分視圖上增加了一些額外的圖形元素，以在具體應(yīng)用場(chǎng)景下從不同視角描繪出典型的數(shù)據(jù)特征，如時(shí)空特征等，同時(shí)展示不同實(shí)體之間的關(guān)系。通過2個(gè)基于真實(shí)數(shù)據(jù)的案例，在領(lǐng)域?qū)＜业膮f(xié)助下分析數(shù)據(jù)中的典型個(gè)體行為模式及統(tǒng)計(jì)群組特征，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)異常行為的識(shí)別。

一、相關(guān)工作

（一）時(shí)空數(shù)據(jù)可視化

近年來，由于物聯(lián)網(wǎng)的充分發(fā)展，時(shí)空數(shù)據(jù)分析逐漸成為大數(shù)據(jù)分析研究中常見的一種數(shù)據(jù)類型。基于時(shí)空數(shù)據(jù)的可視化技術(shù)重點(diǎn)表現(xiàn)數(shù)據(jù)的時(shí)間與空間維度屬性特征，并對(duì)其相關(guān)的模式及規(guī)律進(jìn)行展示。交通數(shù)據(jù)屬于時(shí)空數(shù)據(jù)的一種，對(duì)交通數(shù)據(jù)的可視化研究大多是使用軌跡數(shù)據(jù)可視分析技術(shù)。根據(jù)研究，軌跡可視化技術(shù)可以總結(jié)為3種類型：直接可視化、聚類可視化和特征可視化。有大量的研究工作與軌跡數(shù)據(jù)可視化相關(guān)。一個(gè)基于GPS軌跡的城市交通擁堵視覺分析交互系統(tǒng)。借用了文本分析中的LDA方法，提取了出租車數(shù)據(jù)的“話題”來發(fā)現(xiàn)和分析城市內(nèi)大量出租車軌跡數(shù)據(jù)的隱藏模式。在研究中車輛信息大多由位置感知裝置收集，例如，安裝在出租車、公共汽車和其他公共交通工具上的GPS設(shè)備，研究的目的是找出城市交通擁堵的原因，并提出可能的解決方案。本文研究分析普通車輛，主要是私家車的行為模式并發(fā)現(xiàn)異常行為。本文中采用多視圖聯(lián)動(dòng)的數(shù)據(jù)可視化方法來表示數(shù)據(jù)集中的多維屬性，使用的主要視圖模型有散點(diǎn)關(guān)系圖、甘特圖、平行坐標(biāo)和日歷矩陣圖等。

（二）車輛加油行為分析

目前關(guān)于加油行為的數(shù)據(jù)分析研究主要集中在設(shè)施位置問題或經(jīng)濟(jì)因素上。大量裝備GPS的出租車的軌跡，用來檢測(cè)加油站的訪問情況、衡量所花費(fèi)的時(shí)間，并估算整體需求。使用智能手機(jī)應(yīng)用程序構(gòu)建了一套監(jiān)測(cè)和分析駕駛行為的系統(tǒng)。提出了一種計(jì)量的經(jīng)濟(jì)學(xué)模型來分析新加坡汽油零售商的地理位置，以及這些零售商之間的價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)情況。研究的問題是零售汽油市場(chǎng)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)、價(jià)格和位置特征是如何受到價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)的影響。以上工作主要集中在分析加油站本身的特征，相比之下，本文的工作更側(cè)重于車輛、司機(jī)和加油站之間的關(guān)系。在交通數(shù)據(jù)相關(guān)的研究領(lǐng)域，使用加油數(shù)據(jù)直接進(jìn)行研究的工作較少，多數(shù)工作是使用車載GPS數(shù)據(jù)來進(jìn)行車輛行為分析或交通模式研究的。設(shè)計(jì)了一個(gè)出租車起止點(diǎn)數(shù)據(jù)可視分析系統(tǒng)，使用全局概覽圖和環(huán)形像素圖等視圖，通過多組件協(xié)同交互，從不同維度分析出租車起止點(diǎn)數(shù)據(jù)的潛在時(shí)空模式。采用離散和連續(xù)型2種編碼方式對(duì)道路上的車流量、行車方向和速度等情況進(jìn)行分析。使用GPS定位數(shù)據(jù)及相關(guān)數(shù)據(jù)的采樣率等信息實(shí)時(shí)估算車輛的車速與行駛時(shí)間。以上研究工作的目的主要是城市交通的改善，而本文的研究目的是發(fā)現(xiàn)車輛加油事件的異常行為，結(jié)合大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，實(shí)現(xiàn)在公共安全領(lǐng)域的智能分析和預(yù)測(cè)決策。

二、可視化設(shè)計(jì)

（一）地圖

使用地圖可以很好地展示數(shù)據(jù)的空間屬性及總覽。每個(gè)加油站由一個(gè)固定大小的點(diǎn)表示，加油站的位置由實(shí)際緯度和經(jīng)度確定，顏色深淺代表加油次數(shù)的多少。用戶可以通過調(diào)整時(shí)間參數(shù)來顯示不同時(shí)間區(qū)域的整體加油狀況。加油的數(shù)量在夜間是最少的（0：00～6：00），而從6：00～18：00的加油行為是較多的。

（二）散點(diǎn)關(guān)系圖

用戶可以查看單個(gè)加油站的具體加油情況，系統(tǒng)中使用一種基于笛卡爾坐標(biāo)系的散點(diǎn)關(guān)系圖來展示一天內(nèi)某個(gè)加油站所有加油記錄的詳細(xì)信息。其中，x軸表示一天的時(shí)間范圍，從0：00～24：00，y軸表示充裝的數(shù)量，單位是L。2個(gè)坐標(biāo)軸都提供了縮放數(shù)據(jù)區(qū)域的交互操作，用戶可以通過過濾將重點(diǎn)放在他們關(guān)心的時(shí)間段或充裝數(shù)量分段的數(shù)據(jù)視圖中。

（三）日歷矩陣

通常反映時(shí)間特征屬性的可視化方案里，使用時(shí)間軸、多快照或動(dòng)畫的形式比較常見，這些方法各有其優(yōu)缺點(diǎn)和適用場(chǎng)景。本文采用的數(shù)據(jù)集中的時(shí)間特征有個(gè)明顯的特點(diǎn)，即同一輛車2次加油的時(shí)間間隔比較長(zhǎng)，所以連續(xù)的時(shí)間序列表現(xiàn)方法在此并不適用。使用日歷矩陣可以方便地表現(xiàn)出更大范圍時(shí)間尺度的離散數(shù)據(jù)，從而集中反映一段時(shí)間之內(nèi)的加油記錄。將對(duì)應(yīng)日期的加油行為繪制在圖上，顏色深淺代表了加油量的多少，而且周末加油和工作日加油的表示顏色也有區(qū)分，如果同一天加油次數(shù)多于一次，則當(dāng)天的加油量為多次加油量之和。

三、結(jié)語

本文所述的可視化分析項(xiàng)目仍在持續(xù)推進(jìn)中，更多其他來源的數(shù)據(jù)將會(huì)集成進(jìn)系統(tǒng)，隨著數(shù)據(jù)的不斷積累，將進(jìn)一步深入分析群體行為模式的特征。在下一階段，我們將重點(diǎn)關(guān)注群體的行為，并選擇適合群體行為展示的可視化視圖，特別是發(fā)現(xiàn)和識(shí)別小群體的常見行為模式，這也是目前系統(tǒng)用戶提出的重要實(shí)際需求。我們希望發(fā)現(xiàn)的模式包括特定人群的流動(dòng)方向和行為特征，對(duì)流動(dòng)目的地的預(yù)測(cè)，以及具有相同特征和行為模式的人群的劃分。此外，還會(huì)嘗試將可視分析與其他數(shù)據(jù)分析方法（如人群關(guān)系分析等）相結(jié)合，以此來解決上述實(shí)際需求。

參考文獻(xiàn)：

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