專利名稱：基于浮動(dòng)車技術(shù)的交通堵塞點(diǎn)識別方法
基于浮動(dòng)車技術(shù)的交通堵塞點(diǎn)識別方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于信息技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域。具體是涉及交通信息服務(wù)系統(tǒng)中交通堵塞點(diǎn)的 識別方法，從而可為公眾出行等提供動(dòng)態(tài)的交通堵塞點(diǎn)信息服務(wù)。
背景技術(shù)：
浮動(dòng)車技術(shù)，也被稱作“探測車”，已經(jīng)被廣泛使用，其基本原理是根據(jù)裝 備車載全球定位系統(tǒng)的浮動(dòng)車在其行駛過程中定期記錄的車輛位置，方向和速度信息， 應(yīng)用地圖匹配、路徑推測等相關(guān)的計(jì)算模型和算法進(jìn)行處理，使浮動(dòng)車位置數(shù)據(jù)和城市 道路在時(shí)間和空間上關(guān)聯(lián)起來。哪些路段經(jīng)常擁堵？在什么時(shí)間段經(jīng)常擁堵？其擁堵程 度如何？目前在公眾出行等交通信息服務(wù)系統(tǒng)中，這些信息往往只能根據(jù)長期的統(tǒng)計(jì)資 料以及出行者本人的經(jīng)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)一定程度的交通堵塞點(diǎn)靜態(tài)信息服務(wù)，尚沒有有效的方 法提供動(dòng)態(tài)的交通堵塞點(diǎn)信息服務(wù)。這些方式只是長期的數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)的累計(jì)，無法實(shí)現(xiàn)道 路中交通堵塞點(diǎn)信息的動(dòng)態(tài)更新。

發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題在于為交通信息服務(wù)系統(tǒng)提供基于浮動(dòng)車技術(shù)的交 通堵塞點(diǎn)識別方法，其克服了現(xiàn)有技術(shù)中無法實(shí)現(xiàn)交通堵塞點(diǎn)信息的動(dòng)態(tài)更新。本發(fā)明采用以下技術(shù)方案解決上述技術(shù)問題基于浮動(dòng)車技術(shù)的交通堵塞點(diǎn)識 別方法，其特征在于該方法包括如下步驟步驟10、利用浮動(dòng)車在行駛過程中定期采集車輛編號、位置、速度和時(shí)間信 息，并將采集得到的數(shù)據(jù)傳送到數(shù)據(jù)中心；步驟20、數(shù)據(jù)中心對所述數(shù)據(jù)中的速度信息進(jìn)行數(shù)據(jù)濾除預(yù)處理，得到有效的 浮動(dòng)車數(shù)據(jù)，然后抽取出所有超低速行駛的數(shù)據(jù)集合；步驟30、數(shù)據(jù)中心定位多輛浮動(dòng)車超低速行駛形成的區(qū)域，并提取各個(gè)區(qū)域的 中心位置與長度、以及起始時(shí)間與時(shí)長屬性，并構(gòu)成集合R存入數(shù)據(jù)中心；步驟40、數(shù)據(jù)中心對浮動(dòng)車數(shù)據(jù)庫進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，若浮動(dòng)車超低速行駛的區(qū)域 在相應(yīng)時(shí)間窗內(nèi)頻繁出現(xiàn)，則表明該區(qū)域?yàn)槎氯c(diǎn)，若浮動(dòng)車超低速行駛的區(qū)域在相應(yīng) 時(shí)間窗內(nèi)很少出現(xiàn)，則表明該區(qū)域不是堵塞點(diǎn)；從而實(shí)現(xiàn)交通堵塞點(diǎn)的識別。本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于利用大量的浮動(dòng)車在行駛過程中定期采集信息，并通過移 動(dòng)蜂窩通信等技術(shù)傳送到數(shù)據(jù)中心，系統(tǒng)通過對多輛車頻繁超低速行駛區(qū)域的檢驗(yàn)，可 自動(dòng)識別交通堵塞點(diǎn)，從而實(shí)現(xiàn)交通堵塞點(diǎn)信息的動(dòng)態(tài)更新。本發(fā)明為各類交通信息服 務(wù)系統(tǒng)提供動(dòng)態(tài)的、準(zhǔn)確的交通堵塞點(diǎn)信息，不僅信息獲取渠道成本低，而且信息更新 及時(shí)可靠，對于各類交通信息服務(wù)系統(tǒng)有著重要意義。

下面參照附圖結(jié)合實(shí)施例對本發(fā)明作進(jìn)一步的描述。
圖1是本發(fā)明的基于浮動(dòng)車技術(shù)的交通堵塞點(diǎn)識別方法的系統(tǒng)框架圖。圖2是本發(fā)明的一種浮動(dòng)車數(shù)據(jù)濾波預(yù)處理算法流程圖。圖3是本發(fā)明的一種交通堵塞點(diǎn)發(fā)現(xiàn)算法流程圖。圖4是本發(fā)明的一種交通堵塞點(diǎn)識別算法流程圖。
具體實(shí)施方式本發(fā)明為各類交通信息服務(wù)系統(tǒng)提供動(dòng)態(tài)的、準(zhǔn)確的交通堵塞點(diǎn)信息?；诟?動(dòng)車技術(shù)的交通堵塞點(diǎn)識別方法，該方法包括如下步驟步驟10、利用浮動(dòng)車在行駛過程中定期采集車輛編號、位置、速度和時(shí)間信 息，并將采集得到的數(shù)據(jù)傳送到數(shù)據(jù)中心；步驟20、數(shù)據(jù)中心對所述數(shù)據(jù)中的速度信息進(jìn)行數(shù)據(jù)濾除預(yù)處理，得到有效的 浮動(dòng)車數(shù)據(jù)，然后抽取出所有超低速行駛的數(shù)據(jù)集合；步驟30、數(shù)據(jù)中心定位多輛浮動(dòng)車超低速行駛形成的區(qū)域，并提取各個(gè)區(qū)域的 中心位置與長度、以及起始時(shí)間與時(shí)長屬性，并構(gòu)成集合R存入數(shù)據(jù)中心；步驟40、數(shù)據(jù)中心對浮動(dòng)車數(shù)據(jù)庫進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，若浮動(dòng)車超低速行駛的區(qū)域 在相應(yīng)時(shí)間窗內(nèi)頻繁出現(xiàn)，則表明該區(qū)域?yàn)槎氯c(diǎn)，若浮動(dòng)車超低速行駛的區(qū)域在相應(yīng) 時(shí)間窗內(nèi)很少出現(xiàn)，則表明該區(qū)域不是堵塞點(diǎn)；從而實(shí)現(xiàn)交通堵塞點(diǎn)的識別。圖1所示為基于浮動(dòng)車技術(shù)的交通堵塞點(diǎn)識別方法的系統(tǒng)框架圖，其中詳細(xì)展 示了基于浮動(dòng)車技術(shù)的交通堵塞點(diǎn)發(fā)現(xiàn)及其狀態(tài)識別系統(tǒng)所包括的四個(gè)部分，其中每個(gè) 部分產(chǎn)生的結(jié)果作為下一個(gè)部分?jǐn)?shù)據(jù)處理的對象。第一個(gè)部分進(jìn)行的是基于滑動(dòng)時(shí)間窗的浮動(dòng)車行車數(shù)據(jù)采樣，得到浮動(dòng)車當(dāng)前 行車數(shù)據(jù)序列；在第二部分中經(jīng)過數(shù)據(jù)濾波等數(shù)據(jù)預(yù)處理后，得到所有超低速行駛數(shù)據(jù) 集合；第三部分定位存在多輛車超低速行駛的區(qū)域，并提取其中心位置、長度、起始 時(shí)間及其時(shí)長屬性構(gòu)成集合R，即可能的交通堵塞點(diǎn)集合，并存入統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫；第四 部分，通過浮動(dòng)車數(shù)據(jù)庫對可能的交通堵塞點(diǎn)進(jìn)行檢驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的交通堵塞點(diǎn)狀態(tài)識 別。圖2為一種浮動(dòng)車數(shù)據(jù)濾波預(yù)處理算法流程圖，其主要步驟為步驟1:利用裝備車載定位系統(tǒng)的浮動(dòng)車以周期T定期采集車輛編號i、位置 1、速度v和時(shí)間t信息，得到數(shù)據(jù)信息集合Xl = <l，v, t>，并將采集得到的數(shù)據(jù)通過移 動(dòng)蜂窩通信等技術(shù)傳送到數(shù)據(jù)中心；所述浮動(dòng)車在給定的且用于分段采樣的滑動(dòng)時(shí)間窗 T內(nèi)，其采樣數(shù)據(jù)集合為m輛浮動(dòng)車的n階序列X(m，n) = {x, j|i G [1，m], j G [1, n]}
T其中，n=丄。步驟2:對每輛浮動(dòng)車的行車數(shù)據(jù)序列，將其速度在AT內(nèi)一直都低于u的干
擾數(shù)據(jù)濾除，從而得到有效的浮動(dòng)車行車數(shù)據(jù)序列；X(m, n) = {xt j | xr j e X(m, n) a yBj(xt j .v > v)}J 眾 + —]
AT其中xy.v為浮動(dòng)車數(shù)據(jù)中的速度信息，——]
步驟3:對得到的有效浮動(dòng)車行車數(shù)據(jù)序列，根據(jù)其速度提取所有處于超低速 行駛狀態(tài)的浮動(dòng)車位置點(diǎn)集合
權(quán)利要求
1.基于浮動(dòng)車技術(shù)的交通堵塞點(diǎn)識別方法，其特征在于該方法包括如下步驟 步驟10、利用浮動(dòng)車在行駛過程中定期采集車輛編號、位置、速度和時(shí)間信息，并將采集得到的數(shù)據(jù)傳送到數(shù)據(jù)中心；步驟20、數(shù)據(jù)中心對所述數(shù)據(jù)中的速度信息進(jìn)行數(shù)據(jù)濾除預(yù)處理，得到有效的浮動(dòng) 車數(shù)據(jù)，然后抽取出所有超低速行駛的數(shù)據(jù)集合；步驟30、數(shù)據(jù)中心定位多輛浮動(dòng)車超低速行駛形成的區(qū)域，并提取各個(gè)區(qū)域的中心 位置與長度、以及起始時(shí)間與時(shí)長屬性，并構(gòu)成集合R存入數(shù)據(jù)中心；步驟40、數(shù)據(jù)中心對浮動(dòng)車數(shù)據(jù)庫進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，若浮動(dòng)車超低速行駛的區(qū)域在相 應(yīng)時(shí)間窗內(nèi)頻繁出現(xiàn)，則表明該區(qū)域?yàn)槎氯c(diǎn)，若浮動(dòng)車超低速行駛的區(qū)域在相應(yīng)時(shí)間 窗內(nèi)很少出現(xiàn)，則表明該區(qū)域不是堵塞點(diǎn)；從而實(shí)現(xiàn)交通堵塞點(diǎn)的識別。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于浮動(dòng)車技術(shù)的交通堵塞點(diǎn)識別方法，其特征在于所 述步驟10進(jìn)一步具體為利用裝備車載定位系統(tǒng)的浮動(dòng)車以周期τ定期采集車輛編號i、位置1、速度ν和時(shí) 間t信息，得到數(shù)據(jù)信息集合X1 = <1，ν, t>，并將采集得到的數(shù)據(jù)通過移動(dòng)蜂窩通信等 技術(shù)傳送到數(shù)據(jù)中心。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于浮動(dòng)車技術(shù)的交通堵塞點(diǎn)識別方法，其特征在于所 述浮動(dòng)車在給定的且用于分段采樣的滑動(dòng)時(shí)間窗T1內(nèi)，其采樣數(shù)據(jù)集合為m輛浮動(dòng)車的 η階序列X(m，η) = {χ, Ji e [1，m], j e [1，n]}，T其中，《 =丄。 τ
4.如權(quán)利要求3所述的基于浮動(dòng)車技術(shù)的交通堵塞點(diǎn)識別方法，其特征在于所述步驟20進(jìn)一步包括數(shù)據(jù)中心將非正常行駛的干擾數(shù)據(jù)濾除，得到有效的浮動(dòng)車數(shù)據(jù)集合為 _. 「, , ATX^n, n) = {XU I Xu e X(m, η) λ /i3j(xu .ν > ν)}/ e ^ k +AT其中,為浮動(dòng)車數(shù)據(jù)中的速度信息，——]，τ然后再根據(jù)速度信息提取所有處于超低速行駛狀態(tài)的浮動(dòng)車行車數(shù)據(jù)，構(gòu)成超低速 行駛數(shù)據(jù)集合Y(m) = {xh] I xhJ e X(m,n) λ xtJ.v < ν)}, 從而得到所有超低速行駛的數(shù)據(jù)集合Y。
5.如權(quán)利要求4所述的基于浮動(dòng)車技術(shù)的交通堵塞點(diǎn)識別方法，其特征在于所述 步驟30進(jìn)一步包括對超低速行駛的數(shù)據(jù)集合Y，提取所有存在Q輛以上浮動(dòng)車且這些浮動(dòng)車彼此之間 距離均小于Δ的區(qū)域，構(gòu)成多輛車超低速行駛的區(qū)域集合F:= [xij I xhJ e Y(m, η) λ 3q(q >Qa /p(p d(xl}./, xjPk./) < Δ)}, 其中φ^_./，χ&./)為浮動(dòng)車i和f在滑動(dòng)時(shí)間窗T1內(nèi)經(jīng)過的兩個(gè)位置點(diǎn)之間的距離；對上述集合F中的各元素重新進(jìn)行一維編碼，進(jìn)而可根據(jù)位置相鄰的關(guān)系定位出各 個(gè)多輛車超低速行駛的區(qū)域，即IX. ] = {xj I Xj e 7 λ d(xt./, Xj./) < Δ)},并可進(jìn)一步提取上述各區(qū)域的中心位置 ^y X7J同理，可提取上述各區(qū)域的長度 Li = MAX(d(xj.l, xk.l)), Xj, xk e [Χ;] 起始時(shí)間T1 = MIN(V), xJeW 時(shí)長Di = MAX(d(xj.t, xk.t)), Xj，xk e [xJ，其中d(、.t，Xk.t)為浮動(dòng)車數(shù)據(jù)、和Xk之間的時(shí)間差；從而構(gòu)成多輛車超低速行駛的區(qū)域集合R= (Z1IZ1 = O1, L1, T1, D>},即可能的 交通堵塞點(diǎn)集合，同時(shí)數(shù)據(jù)中心將集合R存入統(tǒng)一數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)庫。
6.如權(quán)利要求5所述的基于浮動(dòng)車技術(shù)的交通堵塞點(diǎn)識別方法，其特征在于所述 步驟40進(jìn)一步包括以給定的時(shí)間窗T2,抽取數(shù)據(jù)庫中的多輛車超低速行駛的區(qū)域數(shù)據(jù)作為檢驗(yàn)數(shù)據(jù)集 C，并定義相同區(qū)域搜索算子 Zi ={Z\d(Z.0-Z1.0)<^}若集合R中任一區(qū)域Z1,其根據(jù)相同區(qū)域搜索算子在檢驗(yàn)數(shù)據(jù)集C中重復(fù)出現(xiàn)次數(shù) 大于δ，即I之卡則表明該區(qū)域?yàn)榻煌ǘ氯c(diǎn)，并可進(jìn)一步得到堵塞點(diǎn)中心位置 O = Average (ZrO)，Zi e之；堵塞長度L = Average (ZiX), Zi ； 堵塞起始時(shí)間 T = Average (Ζ;.Τ)，Zi GZi ； 以及堵塞時(shí)長 D = Average (ZrD), Zi ^Z1 ；從而交通信息服務(wù)系統(tǒng)自動(dòng)發(fā)現(xiàn)交通堵塞點(diǎn)，并實(shí)現(xiàn)包括堵塞點(diǎn)中心位置及其堵塞 長度、堵塞起始時(shí)間及其堵塞時(shí)長4個(gè)方面內(nèi)容的交通堵塞點(diǎn)識別。
全文摘要
本發(fā)明提供一種基于浮動(dòng)車技術(shù)的交通堵塞點(diǎn)識別方法，利用浮動(dòng)車在行駛過程中定期采集車輛編號、位置、速度和時(shí)間信息，并將采集得到的數(shù)據(jù)傳送到數(shù)據(jù)中心；數(shù)據(jù)中心對所述數(shù)據(jù)中的速度信息進(jìn)行數(shù)據(jù)濾除預(yù)處理，得到有效的浮動(dòng)車數(shù)據(jù)，然后抽取出所有超低速行駛的數(shù)據(jù)集合；數(shù)據(jù)中心通過對多輛車頻繁超低速行駛區(qū)域的檢驗(yàn)，可自動(dòng)識別交通堵塞點(diǎn)，從而實(shí)現(xiàn)交通堵塞點(diǎn)信息的動(dòng)態(tài)更新。本發(fā)明為各類交通信息服務(wù)系統(tǒng)提供動(dòng)態(tài)的、準(zhǔn)確的交通堵塞點(diǎn)信息，不僅信息獲取渠道成本低，而且信息更新及時(shí)可靠，對于各類交通信息服務(wù)系統(tǒng)有著重要意義。
文檔編號G08G1/00GK102024325SQ201010601798
公開日2011年4月20日 申請日期2010年12月23日 優(yōu)先權(quán)日2010年12月23日
發(fā)明者廖律超, 王桐森, 王雷, 蔣新華, 鄒復(fù)民 申請人:福建工程學(xué)院