一种道路交通技术监控设备布设优化方法

技术领域

本发明涉及一种道路交通技术监控设备布设优化方法，属于道路交通监测技术领域。

背景技术

由于城市规模不断增大、城市状况日趋复杂，城市的安全问题成为城市管理至关重要的问题，因此完善道路交通监控也成为智慧城市建设的重要基础。

近年来，国内许多城市加快了城市基础设施建设的步伐，道路交通技术监控设备也随着科技的进步更新换代，许多城市开始建设高清卡口系统，使得高清卡口成为主流。随着互联网技术的发展，关于道路交通视频监控识别算法和设计的研究也日益完善。国内外学者用以优化道路交通技术监控设备布设的方法包括PGIS时空大数据、空间视觉金字塔层次分析、GIS空间数据库、有理论下界的贪婪算法等等。

然而，目前针对选点布局问题的研究还存在一些问题，一是各地区对道路交通技术监控设备的要求和布设现状各不相同，缺乏完善的道路交通技术监控设备的布设原则和优化策略。二是仅考虑了备选点在路网中的节点重要度，未能重视用地类型和道路特征因素对布点的影响。三是构建备选点的位置重要性函数时确定影响因素权重的方法较为主观，无法统一应用于不同地区。为此，如何综合考虑路网结构、道路交通量、具体事故多发点、交通违法行为、重点场所等影响因素，在成本约束下寻找最优的道路交通技术监控设备布设方案，同时避免主观决定影响因素的权重，成为本领域亟需解决的技术问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种道路交通技术监控设备布设优化方法，引入多维评价指标因素，能够针对备选位置点进行高效筛选，获得用于交通监控设备布设的目标位置点，提高道路交通监控设备的布设效率。

本发明为了解决上述技术问题采用以下技术方案：本发明设计了一种道路交通技术监控设备布设优化方法，用于由预设N个备选位置点中选择各个目标位置点，实现各目标位置点的交通监控设备的布设；包括如下步骤：

步骤A.分别针对预设各项评价指标，获得各个备选位置点分别对应评价指标的权重，然后进入步骤B；

步骤B.基于备选位置点等于1表示该备选位置点布设交通监控设备，备选位置点等于0表示该备选位置点不布设交通监控设备，针对由各备选位置点分别等于1或0所组成的各组待选方案，根据各备选位置点分别对应各项评价指标的权重，筛选获得各组初级方案，然后进入步骤C；

步骤C.根据各组初级方案、以及各组初级方案分别对应各项评价指标的指标值，计算获得各项评价指标的权重，然后进入步骤D5；

步骤D.根据各项评价指标的权重，应用TOPSIS法获得各组初级方案的综合评价相对值，并针对该综合评价相对值进行排序，获得最优方案，该最优方案中等于1的各个备选位置点即为各目标位置点，用于交通监控设备的布设。

作为本发明的一种优选技术方案：所述步骤B应用模拟退火算法进行实现，包括如下步骤B1至步骤B9：

步骤B1.初始化帕累托解集为空集，以及初始化迭代次数k＝1，并进入步骤B2；

步骤B2.基于备选位置点等于1表示该备选位置点布设交通监控设备，备选位置点等于0表示该备选位置点不布设交通监控设备，选择由各备选位置点分别等于1或0所组成、且未参与步骤B3处理的一组待选方案，然后进入步骤B3；

步骤B3.分别针对预设各项评价指标，根据该组待选方案中各备选位置点分别对应评价指标的权重，针对该组待选方案中各备选位置点的值进行加权，获得该组待选方案对应该评价指标的指标值；进而获得该组待选方案分别对应预设各项评价指标的指标值，然后进入步骤B4；

步骤B4.判断帕累托解集是否为空集，是则定义该组待选方案在第k次迭代时基于帕累托支配的适应度等于1，然后将该组待选方案加入帕累托解集中，并针对k的值进行加1更新，再返回步骤B2，进入下一次迭代；否则进入步骤B5；

步骤B5.获得帕累托解集中分别对应预设各项评价指标的指标值、均小于该组待选方案分别所对应相应评价指标的指标值的待选方案的数量，并计算此数量与1的和，作为该组待选方案在第k次迭代时基于帕累托支配的适应度，然后进入步骤B6；

步骤B6.判断该组待选方案分别所对应预设各项评价指标的指标值，是否均小于上一次加入帕累托解集的待选方案分别所对应相应评价指标的指标值，是则将该组待选方案加入帕累托解集中，然后进入步骤B9，进入下一次迭代；否则进入步骤B7；

步骤B7.计算上一次加入帕累托解集的待选方案在其所选迭代时基于帕累托支配的适应度，与该组待选方案在第k次迭代时基于帕累托支配的适应度之间的差值Δs'，然后根据

步骤B8.随机生成一个位于0-1范围内的数，作为概率阈值，判断该组待选方案所对应的被接受概率P是否大于概率阈值，是则将该组待选方案加入帕累托解集中，并进入步骤B9；否则放弃该组待选方案，并进入步骤B9；

步骤B9.判断是否满足迭代溢出条件，是则所获帕累托解集中的各组待选方案，即为各组初级方案；否则针对k的值进行加1更新，并返回步骤B2，进入下一次迭代。

作为本发明的一种优选技术方案：所述步骤B9中的迭代溢出条件包括迭代次数达到预设最大迭代次数、当前迭代所对应模拟退火算法中的温度达到结束温度、连续预设Q次迭代的温度彼此相同三个条件，步骤B9中，判断是否满足上述三个条件中的任意一个，是则所获帕累托解集中的各组待选方案，即为各组初级方案，然后进入步骤BC-1；否则针对k的值进行加1更新，并返回步骤B2，进入下一次迭代。

作为本发明的一种优选技术方案：所述步骤C包括如下步骤C1至步骤C6；

步骤C1.以各组初级方案分别对应各项评价指标的指标值为矩阵元素，构建M×Q的评价矩阵，然后进入步骤C2；其中，M表示初级方案的数量，Q表示评价指标的项数；

步骤C2.分别针对各项评价指标，判断评价指标是否是越大越好，是则不做任何操作；否则针对该评价指标，取该评价指标下各指标值中的最大值，应用此最大值分别减去各指标值，实现各指标值的更新；由此完成分别针对各项评价指标的操作后，进入步骤C3；

步骤C3.针对评价矩阵中的各个元素x

进行标准化处理，生成标准化矩阵Z＝[z

步骤C4.针对标准化矩阵Z中的各个元素z

生成矩阵p＝[p

步骤C5.根据如下公式：

分别计算获得各项评价指标的熵值H

步骤C6.根据如下公式：

分别计算获得各项评价指标的权重w

作为本发明的一种优选技术方案：所述步骤D包括如下步骤D1至步骤D5；

步骤D1.针对所述标准化矩阵Z中的各个元素z

r

生成加权矩阵R＝[r

步骤D2.获得加权矩阵R中各项评价指标分别所对应的最大值

步骤D3.分别针对各组初级方案，按如下公式：

获得各组初级方案分别与全部评价指标的正欧式距离

同时分别针对各组初级方案，按如下公式：

获得各组初级方案分别与全部评价指标的负欧式距离

然后进入步骤D4；

步骤D4.分别针对各组初级方案，按如下公式：

获得各组初级方案分别所对应的综合评价相对值C

步骤D5.针对该综合评价相对值进行排序，获得最优方案，该最优方案中等于1的各个备选位置点即为各目标位置点，用于交通监控设备的布设。

作为本发明的一种优选技术方案：还包括步骤BC-1至步骤BC-2如下，执行完步骤B之后，进入步骤BC-1；

步骤BC-1.分别针对各组初级方案，按如下公式：

获得各组初级方案分别所对应的建设成本U

步骤BC-2.删除建设成本大于预设成本阈值的各组初级方案，并针对剩余各组初级方案，更新初级方案的数量M，以及更新各组初级方案依次所对应的序号，然后针对剩余各组初级方案，进入步骤C。

作为本发明的一种优选技术方案：所述各项评价指标包括位置点重要度评价指标、重要场所评价指标、历史事故评价指标、历史违法记录评价指标；

所述步骤A中，按如下步骤Aa-1至步骤Aa-4，获得各个备选位置点分别对应位置点重要度评价指标的权重；

步骤Aa-1.以各个备选位置点为节点v

步骤Aa-2.根据如下公式：

计算获得网络模型图G的凝聚度Φ(G)，其中，L表示网络模型图中两两节点之间最小边数的平均值，然后进入步骤Aa-3；

步骤Aa-3.根据如下公式：

获得各个节点分别所对应的节点重要度IMC(v

步骤Aa-4.针对各个备选位置点分别所对应的位置点重要度，进行归一化操作，即构成各个备选位置点分别对应位置点重要度评价指标的权重。

作为本发明的一种优选技术方案：所述各个备选位置点分别对应重要场所评价指标的权重，按如下步骤Ab-1至步骤Ab-2获得；

步骤Ab-1.分别针对各个备选位置点，以备选位置点为圆心、预设距离半径范围区域内是否存在预设重要场所，是则定义该备选位置点所对应的重点场所值为1，否则定义该备选位置点所对应的重点场所值为0；进而获得各个备选位置点分别所对应的重点场所值，然后进入步骤Ab-2；

步骤Ab-2.针对各个备选位置点分别所对应的重点场所值，进行归一化操作，即构成各个备选位置点分别对应重要场所评价指标的权重。

作为本发明的一种优选技术方案：所述各个备选位置点分别对应历史事故评价指标的权重，按如下步骤Ac-1至步骤Ac-2获得；

步骤Ac-1.分别针对各个备选位置点，在以当前时刻向历史时间方向的预设时长内，以备选位置点为圆心、预设距离半径范围区域内发生交通事故的次数，作为该备选位置点所对应的事故值；进而获得各个备选位置点分别所对应的事故值，然后进入步骤Ac-2；

步骤Ac-2.针对各个备选位置点分别所对应的事故值，进行归一化操作，即构成各个备选位置点分别对应历史事故评价指标的权重。

作为本发明的一种优选技术方案：所述各个备选位置点分别对应历史违法记录评价指标的权重，按如下步骤Ad-1至步骤Ad-2获得；

步骤Ad-1.分别针对各个备选位置点，在以当前时刻向历史时间方向的预设时长内，以备选位置点为圆心、预设距离半径范围区域内发生违法记录的次数，作为该备选位置点所对应的违法记录值；进而获得各个备选位置点分别所对应的违法记录值，然后进入步骤Ad-2；

步骤Ad-2.针对各个备选位置点分别所对应的违法记录值，进行归一化操作，即构成各个备选位置点分别对应历史违法记录评价指标的权重。

本发明所述一种道路交通技术监控设备布设优化方法，采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：

本发明所设计道路交通技术监控设备布设优化方法，针对各个备选位置点，引入多维评价指标因素，首先获得各备选位置点分别对应各评价指标的权重；接着由各备选位置点分别等于1或0所组成的各组待选方案中，筛选获得各组初级方案；然后计算获得各项评价指标的权重；最后应用TOPSIS法获得各组初级方案的综合评价相对值，筛选获得最优方案中等于1的各个备选位置点，即为各目标位置点，用于交通监控设备的布设；如此针对备选位置点实现高效筛选，合理获得用于交通监控设备布设的目标位置点，提高了道路交通监控设备的布设效率。

附图说明

图1为本发明所设计道路交通技术监控设备布设优化方法的流程图；

图2为本发明设计中节点收缩法算法流程图；

图3为本发明所设计中PDMOSA算法原理图；

图4为实施例中优化前后卡口摄像机布设局部对比图。

具体实施方式

下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明。

本发明设计了一种道路交通技术监控设备布设优化方法，用于由预设N个备选位置点中选择各个目标位置点，实现各目标位置点的交通监控设备的布设；实际应用当中，如图1所示，具体执行如下步骤A至步骤D。

步骤A.分别针对预设各项评价指标，获得各个备选位置点分别对应评价指标的权重，然后进入步骤B。

实际应用当中，各项评价指标包括位置点重要度评价指标、重要场所评价指标、历史事故评价指标、历史违法记录评价指标；具体所述步骤A中，按如下步骤Aa-1至步骤Aa-4，获得各个备选位置点分别对应位置点重要度评价指标的权重。

步骤Aa-1.以各个备选位置点为节点v

步骤Aa-2.根据如下公式：

计算获得网络模型图G的凝聚度Φ(G)，其中，L表示网络模型图中两两节点之间最小边数的平均值，然后进入步骤Aa-3。

步骤Aa-3.根据如下公式：

获得各个节点分别所对应的节点重要度IMC(v

步骤Aa-4.针对各个备选位置点分别所对应的位置点重要度，进行归一化操作，即构成各个备选位置点分别对应位置点重要度评价指标的权重。

节点收缩的含义是指，对节点v

所述节点收缩法根据能否获取交通量数据，可以分别构建无权网络和加权网络。

在无权网络中，图的凝聚度计算方法为：

其中，d

加权网络将路段的阻抗作为对应边的权值，能够反映该路段上监控设备能获取的过车信息量。

使用公式

其中，w

路网中的单行道对应图中的单向边，权值为w

双向车道对应图中的双向边，两节点i和j之间存在两条反向的边。由权值的调和平均值计算其对应边两端节点间的距离为：

此外，还需要计算网络的平均点权之和。节点v

因此，加权网络的凝聚度被定义为：

其中，各符号的含义与无权网络相同。

加权网络节点v

为了降低算法的时间复杂度，使用了一种改进的无权网络节点收缩算法。如图2所示，改进算法的思路说明如下：对节点v

(1)当v

若d

若d

若d

(2)当v

(3)当v

改进后的算法在计算每个节点收缩后的最短距离矩阵时，只需逐个比较节点对间的关系，因此生成最短距离矩阵的时间复杂度为O(n

各个备选位置点分别对应重要场所评价指标的权重，按如下步骤Ab-1至步骤Ab-2获得。

步骤Ab-1.分别针对各个备选位置点，以备选位置点为圆心、预设距离半径范围区域内是否存在预设重要场所，是则定义该备选位置点所对应的重点场所值为1，否则定义该备选位置点所对应的重点场所值为0；进而获得各个备选位置点分别所对应的重点场所值，然后进入步骤Ab-2。

步骤Ab-2.针对各个备选位置点分别所对应的重点场所值，进行归一化操作，即构成各个备选位置点分别对应重要场所评价指标的权重。

各个备选位置点分别对应历史事故评价指标的权重，按如下步骤Ac-1至步骤Ac-2获得。

步骤Ac-1.分别针对各个备选位置点，在以当前时刻向历史时间方向的预设时长内，以备选位置点为圆心、预设距离半径范围区域内发生交通事故的次数，作为该备选位置点所对应的事故值；进而获得各个备选位置点分别所对应的事故值，然后进入步骤Ac-2。

步骤Ac-2.针对各个备选位置点分别所对应的事故值，进行归一化操作，即构成各个备选位置点分别对应历史事故评价指标的权重。

各个备选位置点分别对应历史违法记录评价指标的权重，按如下步骤Ad-1至步骤Ad-2获得。

步骤Ad-1.分别针对各个备选位置点，在以当前时刻向历史时间方向的预设时长内，以备选位置点为圆心、预设距离半径范围区域内发生违法记录的次数，作为该备选位置点所对应的违法记录值；进而获得各个备选位置点分别所对应的违法记录值，然后进入步骤Ad-2。

步骤Ad-2.针对各个备选位置点分别所对应的违法记录值，进行归一化操作，即构成各个备选位置点分别对应历史违法记录评价指标的权重。

步骤B.基于备选位置点等于1表示该备选位置点布设交通监控设备，备选位置点等于0表示该备选位置点不布设交通监控设备，针对由各备选位置点分别等于1或0所组成的各组待选方案，根据各备选位置点分别对应各项评价指标的权重，筛选获得各组初级方案，然后进入步骤BC-1。

实际应用当中，根据如图3所示的原理图，上述步骤B具体应用模拟退火算法进行实现，执行如下步骤B1至步骤B9。

步骤B1.初始化帕累托解集为空集，以及初始化迭代次数k＝1，并进入步骤B2。

步骤B2.基于备选位置点等于1表示该备选位置点布设交通监控设备，备选位置点等于0表示该备选位置点不布设交通监控设备，选择由各备选位置点分别等于1或0所组成、且未参与步骤B3处理的一组待选方案，然后进入步骤B3。

步骤B3.分别针对预设各项评价指标，根据该组待选方案中各备选位置点分别对应评价指标的权重，针对该组待选方案中各备选位置点的值进行加权，获得该组待选方案对应该评价指标的指标值；进而获得该组待选方案分别对应预设各项评价指标的指标值，然后进入步骤B4。

步骤B4.判断帕累托解集是否为空集，是则定义该组待选方案在第k次迭代时基于帕累托支配的适应度等于1，然后将该组待选方案加入帕累托解集中，并针对k的值进行加1更新，再返回步骤B2，进入下一次迭代；否则进入步骤B5。

步骤B5.获得帕累托解集中分别对应预设各项评价指标的指标值、均小于该组待选方案分别所对应相应评价指标的指标值的待选方案的数量，并计算此数量与1的和，作为该组待选方案在第k次迭代时基于帕累托支配的适应度，然后进入步骤B6。

步骤B6.判断该组待选方案分别所对应预设各项评价指标的指标值，是否均小于上一次加入帕累托解集的待选方案分别所对应相应评价指标的指标值，是则将该组待选方案加入帕累托解集中，然后进入步骤B9，进入下一次迭代；否则进入步骤B7。

步骤B7.计算上一次加入帕累托解集的待选方案在其所选迭代时基于帕累托支配的适应度，与该组待选方案在第k次迭代时基于帕累托支配的适应度之间的差值Δs'，然后根据

步骤B8.随机生成一个位于0-1范围内的数，作为概率阈值，判断该组待选方案所对应的被接受概率P是否大于概率阈值，是则将该组待选方案加入帕累托解集中，并进入步骤B9；否则放弃该组待选方案，并进入步骤B9。

步骤B9.判断是否满足迭代溢出条件，是则所获帕累托解集中的各组待选方案，即为各组初级方案，然后进入步骤BC-1；否则针对k的值进行加1更新，并返回步骤B2，进入下一次迭代。

具体的实际执行设计当中，这里的迭代溢出条件包括迭代次数达到预设最大迭代次数、当前迭代所对应模拟退火算法中的温度达到结束温度、连续预设Q次迭代的温度彼此相同三个条件，步骤B9中，判断是否满足上述三个条件中的任意一个，是则所获帕累托解集中的各组待选方案，即为各组初级方案；否则针对k的值进行加1更新，并返回步骤B2，进入下一次迭代。

步骤BC-1.分别针对各组初级方案，按如下公式：

获得各组初级方案分别所对应的建设成本U

步骤BC-2.删除建设成本大于预设成本阈值的各组初级方案，并针对剩余各组初级方案，更新初级方案的数量M，以及更新各组初级方案依次所对应的序号，然后针对剩余各组初级方案，进入步骤C。

步骤C.根据各组初级方案、以及各组初级方案分别对应各项评价指标的指标值，计算获得各项评价指标的权重，然后进入步骤D。

上述步骤C在实际的设计执行当中，具体执行如下步骤C1至步骤C6。

步骤C1.以各组初级方案分别对应各项评价指标的指标值为矩阵元素，构建M×Q的评价矩阵，然后进入步骤C2；其中，M表示初级方案的数量，Q表示评价指标的项数。

步骤C2.分别针对各项评价指标，判断评价指标是否是越大越好，是则不做任何操作；否则针对该评价指标，取该评价指标下各指标值中的最大值，应用此最大值分别减去各指标值，实现各指标值的更新；由此完成分别针对各项评价指标的操作后，进入步骤C3。

步骤C3.针对评价矩阵中的各个元素x

进行标准化处理，生成标准化矩阵Z＝[z

步骤C4.针对标准化矩阵Z中的各个元素z

生成矩阵p＝[p

步骤C5.根据如下公式：

分别计算获得各项评价指标的熵值H

步骤C6.根据如下公式：

分别计算获得各项评价指标的权重w

步骤D.根据各项评价指标的权重，应用TOPSIS法获得各组初级方案的综合评价相对值，并针对该综合评价相对值进行排序，获得最优方案，该最优方案中等于1的各个备选位置点即为各目标位置点，用于交通监控设备的布设。

实际应用当中，上述步骤D具体执行如下步骤D1至步骤D5。

步骤D1.针对所述标准化矩阵Z中的各个元素z

r

生成加权矩阵R＝[r

步骤D2.获得加权矩阵R中各项评价指标分别所对应的最大值

步骤D3.分别针对各组初级方案，按如下公式：

获得各组初级方案分别与全部评价指标的正欧式距离

获得各组初级方案分别与全部评价指标的负欧式距离

步骤D4.分别针对各组初级方案，按如下公式：

获得各组初级方案分别所对应的综合评价相对值C

步骤D5.针对该综合评价相对值进行排序，这里的综合评价相对值位于0-1之间，并且按由小至大进行排序，越接近1的方案越优秀，则选择获得最优方案，该最优方案中等于1的各个备选位置点即为各目标位置点，用于交通监控设备的布设。

实际应用当中，本发明还可以进一步设计针对上述道路交通技术监控设备布设优化方法的系统，包括节点权重计算模块、初级方案选择模块、评价指标权重计算模块、最优方案筛选模块；其中，节点权重计算模块用于获得各个备选位置点分别对应各个评价指标的权重；初级方案选择模块用于应用模拟退火算法，针对由各备选位置点分别等于1或0所组成的各组待选方案，根据各备选位置点分别对应各项评价指标的权重，筛选获得各组初级方案；评价指标权重计算模块用于根据各组初级方案、以及各组初级方案分别对应各项评价指标的指标值，计算获得各项评价指标的权重；最优方案筛选模块用于应用TOPSIS法获得各组初级方案的综合评价相对值，并针对该综合评价相对值进行排序，获得最优方案，该最优方案中等于1的各个备选位置点即为各目标位置点，用于交通监控设备的布设。

上述技术方案所设计道路交通技术监控设备布设优化方法，针对各个备选位置点，引入多维评价指标因素，首先获得各备选位置点分别对应各评价指标的权重；接着由各备选位置点分别等于1或0所组成的各组待选方案中，筛选获得各组初级方案；然后计算获得各项评价指标的权重；最后应用TOPSIS法获得各组初级方案的综合评价相对值，筛选获得最优方案中等于1的各个备选位置点，即为各目标位置点，用于交通监控设备的布设；如此针对备选位置点实现高效筛选，合理获得用于交通监控设备布设的目标位置点，提高了道路交通监控设备的布设效率。

将本发明所设计道路交通技术监控设备布设优化方法应用于实际当中，诸如实施例1，以苏州市吴江区为研究范围，应用提出的道路交通技术监控设备布设优化系统，在资金约束下对研究范围内的卡口摄像机的点位布设方案进行优化。收集到的相关数据资料有：研究范围内现有卡口摄像机点位及其监测的交通量、路段车道数、历史交通违法数据和交通事故数据。

从现有卡口摄像机点位、交通事故多发点和其他重要场所三个方面确定备选点。初步产生了现有卡口摄像机点位(即流量数据所在的点位)349个、重要场所点位116个和交通事故多发点55个备选点。将现有卡口摄像机点位与和在其检测范围内的备选点合并，得到备选点497个。

由于仅有部分路段有交通量数据，本发明构建无权路网计算备选点的节点重要度，将交通量作为目标函数之一加入后续PDMOSA的建模中。

在MATLAB中编写程序，采用节点收缩法，计算各节点间最短距离、网络平均最短路径、网络凝聚度Φ(G)；对每个节点v

本例中，多目标卡口摄像机优化选点问题的模型如下：

x

其中，模型的解为长度为n的字符串X＝x

f

C为总预算，N

摄像机的种类要根据卡口监测的要求和布设的具体地点来定，摄像机的数量要根据路段或交叉口的车道数来决定。

本实例拟选用表1中的几种摄像机作为不同类型的位置中卡口摄像机的布设方案，并参考市场价给出了摄像机购买及施工成本系数。

表1

对于现有的卡口摄像机点，无需购置设备和安装的费用，只需要通信、供电、维护等运行费用。对于新增的点位，也需要运行费用。运行费用设置为0.2c。

本案例中共有497个备选点，其中包括349个现有卡口摄像机布设点。考虑以总资金约束为400c进行计算。

用模拟退火算法进行求解。

分别以100、200、500、1000作为初始温度，0.01为结束温度，300和500作为收敛步数，对每组参数进行10次运算，选择较优的解作为最终解。

在每组参数中选择出一个最优解，比较不同参数下最优解的目标函数值，并计算各参数组合下函数值的排名均值，如表2所示，不同参数下的最优解的目标函数值及排名均值。

表2

观察各组目标函数值和排名的均值，发现当T

将卡口点位原始布设情况和方案进行对比，保留了全部现有点位，并新增设备布设点位122个，其中包括13个对重点桥梁的监测点位、53个对交通事故多发地的监测点位，以及58个对重要场所出入口的监测点位。

优化布设前后卡口摄像机局部点位图对比图见图4。

根据案例中的已有数据，使用关键性节点覆盖率指标对最终布设方案的效果进行评估。按照所述评价指标分别计算方案的重要场所出入口覆盖率、道路事故多发点覆盖率和重点桥梁覆盖率，以及包括前三项的关键性节点覆盖率，并按照计算结果对评价各指标。计算结果如表3。

表3

从评估结果可以看出，最终方案的总体关键性节点覆盖水平较好，对事故多发点和重要场所的覆盖水平较高，覆盖率均在80％以上；但对重点桥梁的覆盖水平一般，覆盖率仅为76.5％。

上面结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。