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Parking cruising et traces GPS

Documentation de méthode et de résultats pour quantifier la recherche de stationnement à partir de traces GPS.

Parking cruising GPS

Pipeline reproductible pour préparer les traces GPS, détecter les phases de recherche de stationnement, produire des indicateurs territoriaux et documenter les choix méthodologiques.

Démarrer Méthode Indicateurs

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Cette documentation est organisée pour trois usages :

Les pages de suivi interne documentent les arbitrages, la reprise de l'ancien projet spatial et les points ouverts. Elles ne constituent pas le récit du rapport d'étude final.

Chaîne de traitement

Le pipeline suit une logique en deux temps : d'abord qualifier les fins de legs voiture par des signaux spatiaux, puis utiliser les waypoints pour localiser plus finement la recherche avec ReLUT lorsque ces points existent.

Données GPS
├── Déclic legs + waypoints
│   ├── 01 préparation, jointure waypoints-legs, waypoints voiture
│   ├── 21-22 détection spatiale sur legs voiture
│   ├── 25-27 routage local ou cache routé, calcul dist_excess
│   ├── 31-32 détection temporelle ReLUT sur waypoints voiture
│   ├── 42 consolidation spatiale + temporelle par leg_id
│   └── 43 spatialisation des probabilités ReLUT
├── PL23 legs
│   └── 23-24 reprise du temps spatial et compléments géométriques
└── Restitution
    ├── 41 résultats par temps de méthode
    └── 44 indicateurs territoriaux, figures, cartes, rapports

PL23 sert à appliquer le temps géométrique sur une autre source. Les résultats PL23 et Déclic ne sont pas comparés comme s'ils formaient le même échantillon. La consolidation spatial-temporel se fait uniquement à source commune.

01

Préparation

Construire les entrées Déclic

Charger les CSV de waypoints, nettoyer les points, les associer temporellement aux legs et isoler les legs voiture.

Entréeswaypoints-sample/*.csv, legs.parquet

Fonctionsprepare(), attach_waypoints_to_legs()

21-22

Temps géométrique Déclic

Explorer puis qualifier la fin automobile

Appliquer les indicateurs géométriques sur les legs voiture : longueur de trace dans le rayon final, proximité activité, boucles, tortuosité et sensibilité des seuils.

Sortiesspatial_declic_candidates.parquet

Fonctionsrun_spatial_eda(), run_spatial_detection()

23

Temps géométrique PL23

Appliquer les mêmes règles à PL23

Lire la couche PL23 genevoise, reconstruire les dernières legs voiture et produire des proxies géométriques sans appel à Google Maps ou OSRM.

Sortiespl23_spatial_candidates.parquet

Fonctionrun_pl23_spatial_detection()

24

Compléments géométriques

Produire les visuels de cadrage

Générer courbes cumulées, carte H3 thématique, graphiques survey et analyse communale optionnelle à partir des candidates déjà produites.

Sortiesgeometric_h3_thematic, geometric_cumplots

Fonctionrun_geometric_complements()

25-27

Routage local ou cache

Calculer l'excès de distance

Préparer les paires entre entrée dans le rayon final et fin de leg, réutiliser le cache routé si présent, puis calculer dist_excess_m et dist_excess_positive_m.

Cacherouting_results.parquet

Sortiesspatial_declic_candidates_routed.parquet, routing_geometry_correspondence.parquet

31-32

Temps temporel ReLUT

Explorer puis prédire les probabilités

Contrôler les waypoints voiture, tester la segmentation, convertir les segments au format ReLUT et produire une probabilité de recherche par point.

Hypothèsele dernier point du segment est le stationnement supposé

Fonctionsrun_temporal_eda(), run_predictions()

41

Résultats par méthode

Lire chaque temps de méthode

Relire les volumes détectés, les distances et les durées par temps de méthode et par source, sans comparaison inter-base.

Sortiesresults_spatial_summary.csv, results_temporal_summary.csv

Fonctionrun_results_by_approach()

42

Consolidation

Fusionner les signaux par leg

Produire une table commune, les portions détectées et une carte d'échantillon pour relire les signaux géométriques et temporels.

Sortiescombined_spatial_temporal_by_leg, cruising_detected_portions

Fonctionrun_spatial_temporal_comparison()

43

Spatialisation ReLUT

Relire les probabilités sur carte

Projeter les probabilités ReLUT le long d'un échantillon de legs complètes originales pour vérifier la localisation du signal temporel.

Carterelut_full_leg_probability_sample.html

Fonctionrun_routed_network_relut()

44

Indicateurs territoriaux

Quantifier le phénomène

Transformer les sorties spatiales, temporelles et routées en fourchettes basse, centrale et haute, profils horaires, typologie de signaux, hotspots H3 et réseau ReLUT agrégé.

Sortiesterritorial_cruising_scenarios, territorial_h3_hotspots

Fonctionrun_territorial_indicators()

Ce que documente le site

Le site documente ce qui est nécessaire pour reprendre, vérifier et faire évoluer le pipeline :

  • l'attribution temporelle des waypoints aux legs et aux modes ;
  • l'application du temps géométrique aux legs Déclic ;
  • l'application du temps géométrique à PL23 ;
  • la préparation optionnelle du routage dist_excess ;
  • la transformation des legs automobiles en trajectoires compatibles avec ReLUT ;
  • les analyses de sensibilité utiles avant choix de seuils ;
  • les seuils de nettoyage et de segmentation ;
  • les contrôles de conformité avant inférence ;
  • les indicateurs produits pour quantifier le phénomène ;
  • les conditions d'une éventuelle règle hybride géométrique + temporelle ;
  • les limites d'interprétation et les validations encore nécessaires.

Statut du résultat

Les sorties actuelles constituent une base empirique exploratoire, avec des scénarios et des ordres de grandeur territoriaux. Elles ne remplacent pas une validation terrain du moment réel où la recherche de stationnement commence. Plusieurs points restent explicitement ouverts avant usage comme indicateur officiel : contrôler le cache routé dist_excess, décider si un filtre géographique Genève doit être appliqué côté Déclic, définir la pondération/extrapolation PL23, activer l'analyse communale si une couche validée est fournie, et réévaluer l'intérêt d'un matching qualité local.