城市骑行设施AI规划平台
整合骑行热力轨迹 · 事故风险数据 · 道路条件
AI 智能推荐最需要新建自行车道的路段
城市骑行设施建设长期依赖经验决策，数据缺失导致资源错配
规划部门主要靠人工调查和少量投诉来判断需求，数据样本小、误差大，导致该修的地方没修，修了的地方没人骑。
交通事故数据与骑行热力轨迹没有关联分析，无法识别"骑行需求高但同时事故频发"的危险路段。
骑行热力数据散落在各出行App中，事故数据归交警管理，道路条件归市政——三者在各自孤岛里，无法形成决策合力。
整合多源数据，AI 精准识别最需要新建自行车道的路段
多维度数据驱动骑行设施规划决策
四层数据引擎，从多源数据采集到智能规划建议全链路
轨迹 + 事故 + 路网
聚类 + 热力 + 关联
需求 × 风险 × 可行性
优先级排序 + 报告
整合共享单车骑行轨迹、GPS 运动App热力数据、交管事故记录、市政道路条件数据，统一空间坐标系进行关联分析。
使用 DBSCAN 聚类算法识别事故高发点，结合核密度估计（KDE）生成骑行热力分布图，自动发现"高需求高危险"交叉区域。
基于路段骑行密度、事故频率、绕行距离、现有车道状况、周边人口密度等 8 维特征，构建加权评分模型，输出 0-100 优先级分数。
AI自动生成包含热力图、事故分析、推荐路段列表、成本估算和预期效益的专业规划报告，支持 PDF 导出和 GIS 数据格式输出。
试点城市数据验证，AI 规划带来的真实改变