详解如何运用技术手段查处公车私用和超速行驶

本文介绍了一种用于检测公车私用的系统设计,包括四种主要过滤方法:按派车单、按轨迹、按车类型和按地点。通过这些方法,可以有效识别并过滤出疑似公车私用的车辆。

   这是我为某大型单位部门设计制作的一个项目。

  要求:

   每辆公车都安装了GPS,技术人员要设计软件,每月检查一次记录,过滤出涉及公车私用的车辆。


  我的设计如下,欢迎大家拍砖

  思路就是四种方法过滤


  1、按派车单

  每一辆公车出车都要求有派车单,不管是保养、维修、加油等等都必须要开派车单。

  那根据时间,如果发现没有在派车单中的时间车辆运行了比如2km,就算公车私用的车辆。


  2、按轨迹

  这个可能比较难,不过现在类似baidu地图都出现了,也可以考虑arcGIS 这些地图,算出到目的地的轨迹。偏离轨迹一律算公车私用的车辆。

  比如昆明->大理 轨迹应该是:昆明市->二环高架-> 杭瑞高速公路->昆安高速->安宁->安楚高速公路->楚雄->杭瑞高速公路->大理市内->大理州分公司

  这样的缺点就是限制死了轨迹,比较不适合出行。因为路上可能由于交通事故或者交通管制而不走高速。


  我们采用的是按县和州处理。

  同样是昆明->大理 轨迹应该是:昆明->安宁->禄丰->楚雄->南华->祥云->大理

  或者按州轨迹应该是:昆明-->楚雄-->大理

  如果车辆出现临沧或者其他地方,必然就是公车私用的车辆。

  有人问两县城交界地方怎么办,这种情况可以在派车单上注明就是。


  3、按车的类型

  这里为大家普及下业务知识,一般灵道的车是分好几类的,一般是城里一辆,比如audi ;下乡一辆 比如 LC;还有会议的中巴或者大巴等等。

  如果发现一辆LC 一天在昆明城里转悠转悠必然就是公车私用的车辆(就算是保养维修也不可能转悠转悠)。


  4、按地点

  这个要求GPS比较准确,而且技术人员要求能熟练确定地点。

  要求把大型饭店和景点、娱乐场所等地方标注出来,如果车辆长时间在这些地方(因为有路过该地点可能,不能一杆子打死)必然就是公车私用的车辆。


  其实超速检查比较难,因为我们用的厂家的GPS没有配备地图(只能记录时间地点,无预警和地图)

  我们就必须分出市区和郊区,假如一辆车在城区跑 80km/s 必然属于超速行驶(灵道的车有速度要求的,一般高速也不能超过80km/s )。当然现在你们买到的GPS应该配备地图就不说了。

  我的思路已经讲解完了,欢迎大家拍砖。

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
本程序为针对江苏省中医院挂号系统设计的自动化预约工具,采用Python语言编写。项目压缩包内包含核心配置文件与主执行文件。 配置文件conf.ini中,用户需根据自身情况调整身份验证参数:可填写用户名与密码,或直接使用有效的身份令牌(若提供令牌则无需填写前两项)。其余配置项通常无需更改。 主文件main.py包含两项核心功能: 1. 预约测试模块:用于验证程序运行状态及预约流程的完整性。执行后将逐步引导用户选择院区、科室类别、具体科室、医师、就诊日期、时段及具体时间,最后确认就诊卡信息。成功预约后将返回包含预约编号及提示信息的结构化结果。 2. 监控预约模块:可持续监测指定医师在设定日期范围内的可预约时段。一旦检测到空闲号源,将自动完成预约操作。该模块默认以10秒为间隔循环检测,成功预约后仍会持续运行直至手动终止。用户需注意在预约成功后及时完成费用支付以确认挂号。 程序运行时会显示相关技术支持信息,包括采用的验证码识别组件及训练数据来源。操作界面采用分步交互方式,通过输入序号完成各环节选择。所有网络请求均经过结构化处理,返回结果包含明确的状态码与执行耗时。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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