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浙江衢州公交集团有限公司

浙江衢州公交集团有限公司

企业

浙江衢州公交集团有限公司成立于2002年,属道路运输业,主营城市公共交通。面向公共交通、地理信息系统、数据管理等领域提供数据服务,开放静态公交路线(公交一张图)(公共交通、地理信息系统)、实时公交服务(公共交通、数据管理),支撑遥感监测与空间分析。

公共交通地理信息系统数据管理道路运输业
成立于 2002 年浙江省qzgjgs.com342301667@qq.com

数据概览

5
数据集总量
60
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2026-09-09
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数据集列表

工作日平峰期公交线路客流稳定性分析数据
公交客流稳定性分析
公交优化
本数据应用于城市智慧公交运营管理与线网优化场景。通过对衢州公交全量线路工作日平峰期客流数据的深度挖掘,量化评估各线路的客流波动特征,辅助运营单位精准施策。具体可用于:一是依据客流稳定性指数对线路进行分级排序,快速锁定平峰期运力失衡的重点线路;二是结合沿线用地性质(如居住区、商圈)及外部事件(如道路施工、大型活动),精准诊断客流异常波动成因;三是支撑平峰期“一线一策”制定,科学调整发车间隔与运力投放,在降低空载率与运营成本的同时,提升乘客候车体验与公交资源利用效率,助力城市公共交通数字化转型。1、数据采集:采集全运营线路在工作日内的原始乘车记录,核心采集字段包括:线路编号、汽车编号、消费日期、消费时间,确保覆盖工作日平峰期所有有效客流数据。2、数据筛选:基于原始数据新增“时段类型”、“上车小时”字段,精准界定并提取工作日平峰期的有效数据;工作日平峰期界定为工作日 9:00-17:00(不含早晚高峰时段),对数据进行清洗,剔除重复记录、字段缺失值及异常极限值,保障数据完整性。3、数据处理:以「线路编号+消费日期+时段类型」为分组维度,使用COUNTIF统计当天当前小时客流,汇总得出当天该时段客流总数;当天该时段小时平均客流=当天该时段客流总数 / 该平峰时段内包含的小时数;使用MAXIF与MINIF函数分别提取该时段内的当天该时段小时尖峰客流和当天该时段小时低谷客流;计算离散系数=(当天该时段小时尖峰客流 - 当天该时段小时低谷客流) / 当天该时段小时平均客流;使用STDEV函数计算该时段内小时客流的标准差,变异系数=标准差 / 当天该时段小时平均客流;构建综合评价模型,计算稳定系数,公式为:稳定系数 = 离散系数 × K1 + 标准差 × K2 + 变异系数 × K3,其中K1、K2、K3为预设权重系数,默认值分别为3、0.03、40,支持动态调整。 4、数据分类:依据稳定系数对线路平峰期客流稳定性进行分级判定:稳定系数 < 15,判定为稳定;15 ≤ 稳定系数 < 30,判定为较为稳定;稳定系数 ≥ 30,判定为不稳定。权重系数与分级阈值设定依据:K1=3 用于放大离散系数对稳定性判定的贡献,反映峰谷落差对运营调度的冲击;K2=0.03 用于将标准差单位统一至与离散系数、变异系数相近的数量级,避免绝对客流规模差异过度主导结果;K3=40 用于将无量纲的变异系数转换为与离散系数可比的数量级,突出相对波动程度。分级阈值 15、30 是基于本数据集计算结果分布及公交运营管理实践经验设定:稳定系数低于15表示小时客流波动小、运力配置均衡;15-30 表示存在一定波动需关注;30 以上表示波动剧烈、需重点优化。
浙江省数据知识产权登记平台2026-09-08 更新30
基于多传感器融合的车辆驾驶风险分级预警数据
本数据集依托衢州公交智慧公交综合服务平台,覆盖市区、城乡、景区、山区全部公交车辆,依托多传感器融合输出分级预警,按 5 分钟时间窗口完成风险特征分级运算,标准化输出四级预警结果,搭建系统化公交驾驶风险研判体系,精准识别各类驾驶违规风险,前置干预危险操作,有效压降公交事故发生率,筑牢市民出行安全防线,同步赋能公交企业数字化安全管理,全面提升公交营运管控质效。
浙江省数据知识产权登记平台2026-07-29 更新20
静态公交路线(公交一张图)
公共交通
地理信息系统
整合公交系统信息,以可视化地图呈现。汇总公交线路走向、站点位置、车辆实时位置等多源数据,确保准确性与实时性。绘制出清晰的公交网络地图,展示各线路间的关联与换乘点。
浙江大数据交易服务平台2025-03-03 更新280
基于多传感器融合的车辆驾驶风险分级预警数据
公交驾驶风险预警
驾驶员行为
本数据集依托衢州公交智慧公交综合服务平台,覆盖市区、城乡、景区、山区全部公交车辆,依托多传感器融合输出分级预警,按 5 分钟时间窗口完成风险特征分级运算,标准化输出四级预警结果,搭建系统化公交驾驶风险研判体系,精准识别各类驾驶违规风险,前置干预危险操作,有效压降公交事故发生率,筑牢市民出行安全防线,同步赋能公交企业数字化安全管理,全面提升公交营运管控质效。1、数据采集:通过车载视频、雷达多传感器融合设备实时采集驾驶员行为、车辆行驶状态原始信号,采集维度包含车辆编号、报警发生时间、报警行为类型,原始底层采集指标涵盖驾驶员视线脱离时长、疲劳生理特征、车道偏离频次、手部脱离方向盘、盲区障碍物距离、离岗、手持通话、闭眼、抽烟等驾驶风险信号,形成原始预警触发记录数据集。 2、数据处理:对原始传感数据执行清洗、时间窗口融合、风险特征分级提取,剔除传感器瞬时故障、信号干扰生成的无效异常报警记录;所有车辆标识、关联驾驶人员信息完成脱敏匿名处理,无法反向定位到具体驾驶员、运营车辆主体信息。以单车辆 + 5 分钟滑动时间窗口为统计单元,聚合窗口内全部报警记录,计算 5 分钟内报警总次数、窗口疲劳等级、注意力分散等级、离岗标记四类衍生特征。 3、本数据产品采用多传感器融合算法(Multi-sensor Fusion),同步整合车内摄像头驾驶员监测信号、车外雷达环境感知信号,交叉校验驾驶风险事件,降低单一传感器漏报、误报概率,统一标准化输出风险报警记录。 4、风险特征映射规则:基于单车辆 5 分钟滑动窗口内全部报警类型自动分级映射基础指标 (1)疲劳程度:窗口内存在一级疲劳、闭眼报警标记为高;仅存在二级疲劳报警标记为中等;无任何疲劳类报警标记为无。 (2)注意力分散等级:窗口内存在注意力不集中、打电话、抽烟、闭眼任意一类报警标记为高;仅存在单纯疲劳、离岗报警标记为低。 (3)离岗状态:窗口内存在离岗报警标记为是;无离岗报警标记为否。 (4)5 分钟内报警次数:以本条报警时间为窗口终点,向前回溯 5 分钟,统计该车辆全部有效报警条数,等价替代规则中 5 分钟车道偏离次数指标。 5、预警等级阈值判定规则(按优先级从高至低判定,满足高等级不再判定低等级) ①高度警告:疲劳程度为高,且 5 分钟内报警次数>3; ②中度警告:不满足高度警告,疲劳程度为中等,且 5 分钟内报警次数为 2-3 次; ③低度警告:不满足高度、中度警告,注意力分散等级为高,且 5 分钟内报警次数为 1 或 2 次; ④无警告:高度、中度、低度警告全部条件均不满足。
浙江省数据知识产权登记平台2026-08-12 更新50
实时公交服务
公共交通
数据管理
实时公交动态管理系统支持车辆定位、线路监测及站点查询,需通过接口接入并授权后获取实时数据,数据源质量由接入方配置决定。
浙江大数据交易服务平台2025-03-06 更新220
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