特色小镇游客车辆无复检管控点布设研究

朱顺应，李维吉，林小媛，肖文彬，王 红

(武汉理工大学 交通学院,湖北 武汉 430063)

0 引 言

特色小镇具有以下特征：景区范围广阔、景点多且离散；游客与原住民、工作员工混行于景区中，导致景区内人员和车辆类型复杂，景区管理困难。

针对景区围合管理，W.WU等[1]将古镇收费系统分为封闭式和开放式。封闭式系统把小镇全部区域围合收费管理，加大了景区管理难度且不利于长远发展。开放式系统采用景区部分围合收费，实现了景区与居住区分离管理，更适用于特色小镇的管理和发展。开放式景区采取人员、车辆分类检验机制，能有效防止逃票问题，但特色小镇景点多且离散加之路网复杂，如车辆检测点设置不当，将导致景区路网拥堵，增大建设与管理成本，降低游客游玩顺畅度，因此在开放景区中确定人员车辆检测点位置是收费系统、车辆管控系统设计重点[2]。

国内外针对车辆检测技术有许多成熟的研究，R.A.HADI等[3]和王圣男等[4]概述了车辆检测与跟踪技术，并根据核心处理方法及处理域的不同，对这些技术进行了分类。基于视频图像处理与视觉技术的车辆检测器，是车辆检测未来研究的重点[5-7]。

现今城市交通拥挤道路收费位置确定和高速公路取消省界收费站，可能带来的车辆冲卡口逃票，成为交通的热点问题[8-9]，该类问题与特色小镇车辆检测布局位置问题，均需要确定重点瓶颈道路并对检测车辆进行研究。

车辆检测点位置与收费站布局设计有相似之处，朱顺应等[10]在收费站布局规划中，创造性的运用了图论方法，探讨了有向图节点确定收费站和识别站位置的理想方法。高浩然[11]研究高速公路网的收费站布局优化与评价方案，运用节点重要度构建收费站布局模型，利用层次分析法对布局综合评价，为收费站布局研究提供创新参考。

笔者研究以图论为基础的特色小镇车辆检测点布局。图论(Graph theory)以图为研究对象[12]。国内外学者将图论主要运用于景区游览线路优化服务提升，J.CHEN等[13]将最短路，最大流方法应用在旅游景点路线规划中，建立了精细的遍历模型；Y.T.ZHENG等[14]通过研究旅游景点区域的旅游运动模式和不同游客旅游线路的拓扑特征，对游客路径选择进行了分析；张子涵等[15]在旅游路线的规划问题上，加入了满意度的要素，提出了NP问题、旅行商问题和遗传模型算法，是图论理论在景点应用的又一大突破。

目前以图论为基础对景区的研究，都侧重于运用最短路径、最大流等相关模型，对景区游览路径及时间进行优化，而对于景区开发建设管理方面鲜有研究。笔者将图论最小割集理论，运用于景区车辆检测位置设计中。

求解最小割集有许多较为成熟的算法，如Stoer-Wagner、Tarjan、Ford-Fulkerson、Yuri Boykov算法等。Stoer-Wagner算法可用于求解带权值无向图中的最小割权值和集，算法时间复杂度O(n3)[16]。Tarjan算法可用于求解无权值无向图的点割集，而后2种多用于求解最大流最小割问题。Stoer-Wagner算法适用于笔者带权值无向图的最小割集求解，且时间复杂度小。

笔者以Stoer-Wagner算法为基础，在求带权值无向图边割集基础上，考虑道路容量倒数作为权值，提出创新的车辆检测管控点布局算法，算出满足最大容量的检测道路同时极大减少车辆检测点设置数量。最后通过对贵州省瓮安县草塘景区进行实例分析，验证算法可行性。旨在给景区建设提供一种切实可行的管理方法，同时为城市拥挤收费道路确定和省界收费站取消后逃票车辆的追踪问题提供参考。

1 数据与方法

1.1 特色小镇草塘景区数据

1.1.1 特色小镇景区人车管理

瓮安县草塘千年古邑风景区位于贵州省黔南布依族苗族自治州瓮安县猴场镇，旅游区自然人文景观优势突出，占地面积5 km2为国家4A级旅游景区。由于景点开发建设 “十二塘”旅游片区，扩建后景区占地面积共19 km2。景区整体采用开放式收费系统设计，包括居民区、收费景区与免费景区。景区路网复杂且游客与住民混行，游客车辆与居民车辆、工作车辆混行，制定适宜的人车管理机制和车辆检测位置对景区管理至关重要。

景区人员和车辆的管理机制采用人车分类管理，不同类型人员和车辆用不同的方式检验票。景区人员有居民、居民亲属、工作人员和游客共4类。居民和工作人员免费进入景区，游客需买票进入景区。居民亲属由于身份特殊性，通过调查分类给予各类家庭相应的免费名额。

景区车辆分为居民车辆、居民亲属车辆、游客车辆、工作人员车辆、景区内部观光车辆、景区作业车辆共6类。由于景区面积大，车辆种类多，在入园处统一设置车辆售票系统与停车场，收费车辆在入园处购票。同时在路网中设置车辆检测点，以检测车辆购票情况，车辆检测点旁边设置游客通道，游客与车辆均能从此处入景区。

除景区内部观光车外，所有车辆进入收费景区时需进行车辆验证。居民、工作人员车辆及景区作业车在通过验证后免费进入景区。居民亲属与游客车辆在预约范围内允许进入景区，预约许可外车辆需将车辆停放在收费景区外停车场，步行进入景区，景区车辆管理如图1。

图1 景区车辆管理示意Fig.1 Scenic area vehicle management

1.1.2 特色小镇景区网络简化与编码

车辆检测位置分析首先需要对景区进行路网分析并绘制网络图，根据草塘景区路网分布，将景区道路交叉点确定为道路网络图的节点，依次编码20个网络节点。其中1、2、12、14、16、17为景区与外界道路相交点，将这些网络节点选为交通起讫点对(origin-destination,OD)。每个网络节点间的边为景区道路，边的编码根据起讫点变化得到，边的权重值为道路容量的倒数。景区道路网络设计如图2。

图2 景区道路网络设置Fig.2 Road network setting in scenic area

为了节省成本只检测进入收费区域的车辆，定义收费区域内部和与收费区域直接相连的道路为景区关联道路，关联道路及容量如图3。

图3 景区关联道路及容量Fig.3 Associated roads and their capacity in scenic area

1.1.3 特色小镇景区OD分类

特色小镇景区OD分为入境OD和过境OD，入境OD为进入景区收费区域的车辆，反之为过境OD。OD表根据景区旅游预测量得到，如表1。其中入境OD占总OD的85%。

表1 景区OD总表Table 1 OD table of scenic area pcu/d

1.2 车辆卡口位置

1.2.1 检测卡口目标

特色小镇车辆管控点设置目标有4点：① 封住所有收费区域开放性入口，检测所有进入收费区域的车辆；② 避免道路拥堵，车辆管控点设置于道路容量高的道路上，减少排队现象；③ 建设总成本最少，检测点需设置在旅游必经之路上，减小设置数量；④ 过境交通能免受检测，并减少内部检测重复率。

1.2.2 Stoer-Wagner算法

Stoer-Wagner算法用于求解无向图G=(V,E)的全局最小割。

定义：给定无相连通图G=(V,E)。若对于x∈V，从图中删去节点x以及所有与x关联的边后，G分裂为两个或以上不连通的子图，则称x为G的割点；若对于e∈E，从图中删去边e之后，G分裂为两个不连通的子图，则称e为G的割边。

Stoer-Wagner算法求解步骤如下：

步骤1设最小割cut=INF，任选一个点s到集合A中，定义W(A,p)为A中的所有点到A外一点p的权总和；

步骤2对选定的s，更新W(A,p)(该值递增)；

步骤3选出A外一点p，且W(A,p)最大的作为新的s，若A!=G(V)，则继续步骤2；

步骤4把最后进入A的两点记为s和t，用W(A,t)更新cut；

步骤5新建顶点u，边权w(u,v)=w(s,v)+w(t,v)，删除顶点s和t，以及与它们相连的边；

步骤6直到|V|!=1，则重新选另一个点进行步骤1；

步骤7所有点完成上述步骤后，找到ω(u,v)最小值的分割结果作为最小割集。

通过Stoer-Wagner算法，用Visual C++软件使用c语言编程可计算出图的最小割集。

1.2.3 车辆检测管控点布局算法

草塘旅游区的车辆检测点，通过图论割集理论，确定检验位置并对进入景区车辆进行检测。在大多数旅游线路研究中，网络图顶点表示景点，景点间线路段是图中的边，权重表示旅游时间或距离。而在景区管理中道路车辆检测点设计中，顶点表示景区的道路交叉点，交叉点间连接道路作为图中的边，权重表示道路的可接纳容量。

笔者在求有权值无向图边割集的Stoer-Wagner算法基础上，考虑道路容量倒数作为权值，把求最大割集问题转化为最小割集求解问题，以便使用成熟算法，求解出满足最大容量的检测道路，同时极大减少车辆检测点设置数量。车辆检测管控点布局算法步骤如下：

1) 绘制草塘景区的旅游路网图。以特色小镇整个景区内相交的道路交叉处为网络节点，景区内道路为边，构造无向网络图G=(V,E)，其中边的权重代表各道路容量的倒数，单位为h/pcu。网络节点构成集合为Vi，边构成的集合为Ei；

2)确定景区主要出入口为旅游交通起讫点，进入景区的交通只能从起讫点发生。并得到每个起讫点之间的OD交通量；

3)确定景区景点收费区域，得到在收费区域内部和与收费区域直接相连的道路，命名为景区关联道路Ri。选取景区关联道路，在于确定进入景区收费区域的必经路段，减少景区外围区域的检测量；

4)根据车辆检测目标，对网络图进行切割。取景区关联道路集合R，将OD点对运用Stoer-Wagner算法进行切割，得到每个OD点对最小割边集Tj，割边集可能不唯一，尽量选择景区外围道路和切割边数少的集合，最后将所有OD点对的最小割边集合并为T；

5)对T集合进行最小割与道路容量等级检验，符合道路容量标准的道路(通行能力>500 pcu/h)建设为车辆检测点，对不符合容量标准的道路进行特殊交通组织管理；

6)运用TransCAD软件的交通分配功能进行过境交通检验，并对车辆检测点进行评价。

TransCAD的交通分配功能操作，首先根据OD分区绘制CAD图作为面层，再绘制小镇路网图作为线层，然后根据实地路网属性软件自动生成阻抗矩阵，再进行OD分配，分配完成后通过对比道路服务水平，过境交通路径的饱和度和行程时间，从而对过境交通路径进行评价。根据上述步骤，得到特色小镇人车检测布局流程如图4。

图4 游住混合特色小镇人车检测布局流程Fig.4 Layout process of pedestrian and vehicle detection in a small town with mixed characteristics of traveling and living

1.3 检测卡口布局可行性

车辆检测点设计评价主要有3方面：检测点数量优化、过境交通免检率以及游玩车辆免重复检测。

1.3.1 检测点数量优化

车辆检测位置卡口布局方法最直观的效果，在于必要检测点数量最小化。将检测卡口布局算法所得的检测点数量，与进入景区必经道路必须设置检测点数量对比，分析检测点数量优化效果。

1.3.2 过境交通免检率

经过景区而不进入收费区域的车辆称为过境车辆，这类车辆在外围设置交通诱导标志，尽量减少被检测概率，引入过境交通免检率Ptt作为指标，计算如式(1)。Ptt通过TransCAD软件的交通分配功能进行评价。

(1)

式中：d为过境车辆经过检测点交通量；D为过境车辆交通量总量。

交通分配OD分成3类，入境OD(进入收费区)、遵守交通诱导规则的过境OD和非遵守规则过境OD。

在TransCAD中先分配入境OD，对象为景区关联道路，得结果后通过“热启动”(warm start)模块加载分配结果。再分配过境交通OD，设过境OD遵守率为a%。遵守的车辆分配对象为景区外围道路，非遵守规则的车辆分配对象为全部道路。道路阻抗通过道路长度及设计速度确定。

全部OD分配后，用“Select Link/Zone Queries”工具箱查询分配后路段流量，反跟踪过境交通路径，得到过境交通进入景区车辆的比例。分配方法选择“随机用户平衡方法”，该方法同时允许最优路径和较差路径，较差路径分配量少但不会出现零交通量的情况，相比其他方法它能产生一个更现实的结果。检验分配后其余道路是否满足过境交通需求。

1.3.3 游玩车辆免重复检测

为使进入收费景区游玩的车辆保持通畅，应该减少其被检次数。即在景区游玩时无需重复经过检测点，收费景区一进一出能够满足游玩所有景点的目的。通过分析游玩车辆的游玩区域是否包含车辆检测路段即可判断。

2 结果与分析

2.1 草塘景区车辆检测点设置

根据车辆检测管控点布局算法，对景区关联网络表R进行切割，采用Stoer-Wagner算法，计算OD点对间以容量倒数为权值且权值和最小的割边集。该割集能同时满足容量最大且边数最小的条件。

以1号点为例，首先考虑从1号点进出的车辆进行最小割集得到结果为{e1,3,e1,13}，如图5(a)。1、2号OD点对切割得最小割集为{e2，3}如图5(b)。1号与剩余OD点对的最小割集有{e3,14}、{e14,15}、{e11,12,e12,13}、{e8，16}、{e17，18}，如图5(c)～(f)。为所有车辆都能被检测到，所有的OD点对进行最小割集算法后取并集，得到车辆检测点割集T为：{e1，3,e1,13,e2，3,e3,14,e14,15,e11,12,e12，13,e8,16,e17,18}。这些点上包括了景区内车辆经过OD点对的必经之路，能够检测所有进入景区车辆。

图5 景区割集T计算Fig.5 Calculation of scenic area cut set T

在所有边割集中存在一条道路容量小于500 pcu/h的边P={e1，13}，这条道路宽度过窄，不适合社会车辆进入，可对e13道路特殊交通组织采用如下方案处理：

1)不对社会车辆开放，仅允许景区内部游玩车辆通行。适用于前期游客及车辆较小的情况，该方案成本小，便于管理。由于道路等级低，在前期没有大量客流进入，车流稀少，不会对景区造成较大经济损失。

2)将该处道路设置为单行线，仅允许车辆出园，不允许进入。适用于景区经营上升期，游客数量逐渐增多，但还未到达景区内部路网的饱和度。为避免拥挤，出园游客可选择部分小道单向出园，有利于缓解路网压力，并且设置成本低，管理方便。

3)将道路提质改造，同时增加车辆检测点。适用于景区稳定期，未来景区游客及车辆到达饱和状态，则需要将一部分道路进行提质改造，以适应更大的人流和车流，该部分道路将会发挥巨大的作用。但是该措施成本高，需要额外增加管理设施，安排管理人员。

综上取两个集合的差集T-P得到的车辆检测点共8个{e1，3,e2，3,e3,14,e14,15,e11,12,e12，13,e8,16,e17,18}。车辆检测点设置结果如图6。

图6 车辆检测点示意Fig.6 Vehicle detection point indication

2.2 检测点评价

车辆检测点设置完成后，按可行性分析步骤进行3方面评价。

1)计算得到的车辆检测点的数量，相较于对所有进入景区的必经之路都设置检测点(需10个)减少了2个(减少20%)，节约了大量检测成本。景区必经道路如图7。

图7 进入景区必经道路检测Fig.7 Inspection of all accessible roads entering the scenic area

2)过境交通免检率。在计算过境交通流量分配时，根据当地统计，过境交通量约为总OD交通量的15%。景区采用过境高收费的情况下，设过境交通遵守率为90%。入境交通分配对象为景区关联道路，遵守规则的过境交通分配对象为景区外围道路，不遵守规则的过境交通分配对象为全部道路。道路阻抗根据道路长度与设计速度确定。

根据“Select Link/Zone Queries”查询计算结果，过境交通量为607 pcu的情况下，有5 pcu的过境交通进入了收费景区道路，由式(1)可得过境交通免检率为99%，过境交通分配结果如图8。

图8 过境交通分配结果Fig.8 Transit traffic allocation results

比较分配后的道路服务水平，景区外围道路{e1,2,e2,14,e14，16,e14,17,e16,17,e1，12}服务水平优于景区关联道路，v/c比最小值0.18，最大值0.38。道路条件可供过境车辆免费且畅通行驶，可保证过境交通的道路不被检测。为防止驾驶员失误进入景区关联道路，在景区入口节点处应增设指路与警告标志，为车辆指路。对预约外游玩车辆进入停车场，过境车辆与预约外车辆进入景区建议采取高收费。

3)游玩车辆免重复检测。考虑实际游玩情况，游玩车辆免重复检测。针对一进一出的车辆，通过分析车辆游玩区域是否包含车辆检测路段，即可判断是否面重复检测。根据景区内部路网实际情况，景区内部容量小于500 pcu/h的道路设置成步行道，该部分道路不允许外部车辆通过。过境交通免检与游玩车辆免重复检测示意如图9。

图9 过境交通免检与游玩车免重复检测示意Fig.9 Inspection exemption for transit traffic and the repeated inspection exemption for tour cars

由图9可知，景区内部车辆游玩点为3、4、5、6、7、8、9、10、13、15、18、19、20，这些点之间彼此连通，无向图连通分量为1，遍历的过程中无需重复经过车辆检测点，理论上现有设计所有进入内部游玩车辆都能免重复检测，保证游客的游玩顺畅度。

3 结 语

笔者针对游住混合特色小镇景区的人车混行问题，提出了一套人车管理机制。并针对车辆收费检测易漏检和拥堵问题，设计了车辆检测管控点布局算法，检测所有进入收费区域车辆并避免拥堵且成本最省。具体研究结果如下：

1)为游住混合特色小镇景区，提供了一套景区人车管理机制，对景区的人员与车辆进行分类，并逐个分析每类人员和车辆的特点与需求提出管理方案。分类管理能够提高景区的管理效率，避免景区收费混乱的现象。

2)提出了车辆检测卡口布局算法，该算法通过寻找以容量倒数为边权值的无向图的最小割集，能以最少的点和最大容量检测所有进入收费景区的车辆。通过对贵州瓮安县草塘景区的实例应用，算法减少了20%的车辆检测点。运用TransCAD交通分配功能进行检验，发现车辆检测布局只影响1%过境交通，不存在游玩车辆重复检测，提高了游玩顺畅度。

特色小镇的车辆检测点设计存的不足为：考虑情况适用于外围道路容量高于景区内部的特色小镇景区，对内部网络和阻抗设置考虑较为欠缺。

特色小镇的车辆检测管控点布局算法可以延伸到高速公路收费检测与城市拥挤道路收费位置的确定上，现今全国各地取消省界收费站，如何追踪逃费车辆轨迹，以及设置虚拟关卡的位置都是未来可以研究的应用方向。