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Données ouvertes

Informations de circulation en temps réel

Data updated at 2020-11-11

Published by

Ville de Montréal

De manière à collecter des données sur l’état de la circulation, la Ville de Montréal déploie des capteurs, incluant des postes de comptage, sur certains segments routiers stratégiques permettant notamment de distinguer les automobiles des camions et de quantifier le trafic sur ces axes. Cela s’avère utile pour développer des outils de validation du niveau de congestion en temps réel et ainsi améliorer la planification des déplacements. Cet ensemble fournit un flux de données en temps réel (protocole MQTT) des capteurs déployés sur le réseau.

Le flux de donnée au protocole MQTT est disponible à l’adresse:

__Hôte (Host): mqtt.cgmu.io __

Port: 1883

Des outils de consultation de données, en temps réel, encadrées par le protocole MQTT sont suggérés dans la méthodologie plus bas.

Data

Name Format Size Last Changed Download
Outil de visualisation MQTT web -- 3 years ago
Norme de communication MQTT pdf -- 3 years ago
Postes de comptages (détecteurs) csv -- 3 years ago
Plans de référence des compteurs pdf -- 3 years ago
    Outil de visualisation MQTT
    Norme de communication MQTT
    Postes de comptages (détecteurs)
    Plans de référence des compteurs

Methodology

La description générale du dictionnaire de donnée mis en place (contenu du flux MQTT) est disponible au format PDF dans la documentation de la norme.

Ci-bas la description spécifique au jeu de données disponible sur le flux MQTT temps réel. On y retrouve notamment les rubriques:

  • Détecteur: Information sur les comptages (piétons, cyclistes et véhiculaire selon la station)

    _worldcongress2017/pilot_resologi/odtf1/ca/qc/mtl/mobil/traf/detector/_
    
  • __ Feux de circulation:__ Informations brutes sur les statuts des feux de circulation (SPaT)

    worldcongress2017/pilot_resologi/connectedsignals/v2if

    ATTENTION, au niveau des feux les données sont rendues disponibles aux fins de présentation. Il s’agit à ce stade de données brutes et complexes, sans référence géographique, qui seront raffinées pour en permettre un accès grand public à partir de 2018.
    
  • Passerelle de communication: Pour la validation du bon fonctionnement du flux MQTT

    worldcongress2017/pilot_resologi/odtf1/ca/qc/mtl/mobil/infra/gateway/

Il est possible de visualiser les données l’aide d’une multitude d’outils disponibles en ligne, notamment HiveMQ, MQTT.fx et MQTT Tool. Toutefois, la Ville n’est pas responsable de l’usage, des limites et du bon fonctionnement de ceux-ci.

Dictionnaire de données

DÉTECTEUR DE TYPE RADAR (det0)

_Topics _

  • Détecteur : worldcongress2017/pilot_resologi/odtf1/ca/qc/mtl/mobil/traf/detector/det0

  • Voies et Classes : /{lane[0-7]}/{measure[0-3]}/{[undef;pedest;bike;car;truck]}

    • Lane : Voie de détection. Valeur de 0 à 7. Voir fichier «IntersectionX_Rue Y_RueZ.pdf» du détecteur pour position des voies (lane).
    • measure : Position de la détection dans la voie (Lane). Valeur de 0 à 3. Il ne devrait y avoir qu’une mesure par voie (Lane).
    • undef : Classe de véhicule indéfinie.
    • pedest : Classe de détection piéton.
    • bike: Classe de détection vélo.
    • car: Classe de détection voiture.
    • truck: Classe de détection camion.
  • Statistiques: Exemple / lane0/measure0/car/volume

    • volume : Nombre de véhicules (compte).
    • occupancy : Occupation de la voie (%).
    • avg-spd : Vitesse moyenne (km/h).
    • 85-per-speed : 85 % des véhicules sont à cette vitesse ou plus bas (km/ h).
    • headway : Temps moyen entre deux véhicules avant à avant (s).
    • gap : Temps moyen entre l’arrière et l’avant du véhicule suivant (s).

DÉTECTEUR THERMIQUE (det1)

_Topics _

  • Détecteur : worldcongress2017/pilot_resologi/odtf1/ca/qc/mtl/mobil/traf/detector/det1

  • Voies : {zone[1-8]}

    • zone : Zone de détection. Valeur de 1 à 8.
    • Statistiques : Exemple /zone1/confidence
      • confidence : La confiance moyenne du passage de véhicules de cette zone dans cet intervalle.
      • density : La quantité de véhicules par km, moyenne sur tous les véhicules de cette zone dans cet intervalle.
      • head-way : La distance entre les véhicules successifs, moyenne sur tous les véhicules de cette zone dans cet intervalle.
      • vehicle-length : The length of the vehicles, averaged over all vehicles of this zone in this interval.
      • occupancy : Pourcentage de l’intervalle d’intégration occupé par un véhicule.
    • Voies et classes : zone[1-8]}/{class[1-5]}
      • zone : Zone de détection. Valeur de 1 à 8
      • class : Classe de véhicule. Valeur de 1 à 5 basé sur la longueur des véhicules: (1: moins de 198 cm), (2: <= 655 cm), (3: <= 1494 cm), (4: <= 2590 cm), (5: 2590 cm et plus)
    • Statistiques : Exemple /zone1/class2/gap-time
      • gap-time : L’intervalle de temps entre les véhicules de cette classe et zone, moyenne sur tous les véhicules de cette classe et zone dans cet intervalle (NumVeh). Unité = 0,1 seconde (1 / 10ème de seconde).
      • vehicle-count : Le nombre de véhicules de cette classe et zone (qui ont quitté la zone) dans cet intervalle.
      • vehicle-speed : La vitesse des véhicules de cette classe et zone, moyenne sur tous les véhicules de cette classe et zone dans cet intervalle.

PASSERELLE DE COMMUNICATION (ipc0)

Topic :

  • heartbeat : Signe de vie de la passerelle MQTT.

Territories

Ahuntsic-Cartierville

Anjou

Côte-des-Neiges–Notre-Dame-de-Grâce

Lachine

LaSalle

Le Plateau-Mont-Royal

Le Sud-Ouest

L’Île-Bizard–Sainte-Geneviève

Mercier–Hochelaga-Maisonneuve

Montréal

Montréal-Nord

Outremont

Pierrefonds-Roxboro

Rivière-des-Prairies–Pointe-aux-Trembles

Rosemont–La Petite-Patrie

Saint-Laurent

Saint-Léonard

Verdun

Ville-Marie

Villeray–Saint-Michel–Parc-Extension

Additional Info

Publisher

Service de l'urbanisme et de la mobilité- Division des transport (CGMU)

Temporal coverage

n/a

Source (URL)

--

Update frequency

continuous

Last updated

13 days ago

Creation date

2017-10-25

Ville de Montréal

Montréal estime que les données ouvertes sont un élément central dans l’atteinte des objectifs en matière de transparence et de développement économique, mais aussi dans la résolution des défis urbains. Plus ces données sont rendues publiques et partagées avec la communauté, plus elles seront exploitées à leur plein potentiel dans un écosystème montréalais en pleine effervescence.