專利名稱：一種多源交通信息融合的處理方法和裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及信息融合技術(shù)，尤其涉及一種多源交通信息融合的處理方法和裝置。
背景技術(shù)：
快速路作為城市路網(wǎng)的主要組成，對(duì)城市交通起著極其重要的作用，因此，實(shí)時(shí)把握全面而準(zhǔn)確的路況交通信息是對(duì)路網(wǎng)進(jìn)行有效控制的前提，也是緩解城市交通擁堵、減少交通事故的關(guān)鍵?，F(xiàn)有交通系統(tǒng)中，不同檢測(cè)設(shè)備在諸多方面存在差異，如檢測(cè)參數(shù)、覆蓋范圍、數(shù)據(jù)精度、采集成本等。在現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，由于各種檢測(cè)器的異常帶來(lái)的數(shù)據(jù)誤差、數(shù)據(jù)間的不一致以及缺失現(xiàn)象，導(dǎo)致了目前智能交通系統(tǒng)中輸出的信息的局限性，各個(gè)交通子系統(tǒng)信息的共享難度大。針對(duì)以上問(wèn)題，可以通過(guò)數(shù)據(jù)融合技術(shù)實(shí)現(xiàn)多源交通信息的互相補(bǔ)充校驗(yàn)，從而使得路網(wǎng)的交通狀態(tài)信息更為準(zhǔn)確。多源交通信息指多個(gè)交通檢測(cè)設(shè)備獲得的檢測(cè)數(shù)據(jù)，多個(gè)檢測(cè)設(shè)備一般包括:浮動(dòng)車檢測(cè)系統(tǒng)、微波檢測(cè)器、牌照檢測(cè)器等。浮動(dòng)車檢測(cè)系統(tǒng)獲得的檢測(cè)數(shù)據(jù)是以鏈路區(qū)間為單位的浮動(dòng)車數(shù)據(jù)，包括:浮動(dòng)車樣本量、路程、時(shí)間；微波檢測(cè)器獲得的檢測(cè)數(shù)據(jù)是以微波區(qū)間為單位的微波數(shù)據(jù)，包括:流量、速度、時(shí)間占有率；牌照檢測(cè)器獲得的檢測(cè)數(shù)據(jù)是以牌照區(qū)間為單位的牌照數(shù)據(jù)，包括:路程、時(shí)間。通常情況下，牌照區(qū)間包含多個(gè)微波檢測(cè)區(qū)間，每個(gè)微波區(qū)間包含多個(gè)鏈路區(qū)間。牌照檢測(cè)器獲得的牌照數(shù)據(jù)能夠準(zhǔn)確的反映路況，但是，牌照檢測(cè)器是固定檢測(cè)器中的一種，其在快速路上的分布有限，不能獲得全部快速路網(wǎng)的路況信息。當(dāng)牌照數(shù)據(jù)缺失時(shí)，可以通過(guò)數(shù)據(jù)融合技術(shù)，對(duì)浮動(dòng)車數(shù)據(jù)和微波數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，獲得更為準(zhǔn)確的路況。現(xiàn)有技術(shù)中，僅針對(duì)多源數(shù)據(jù)在牌照區(qū)間或鏈路區(qū)間進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。當(dāng)針對(duì)牌照區(qū)間進(jìn)行數(shù)據(jù)融合時(shí)，采用的融合模型對(duì)于鏈路區(qū)間不一定準(zhǔn)確，導(dǎo)致融合值的不準(zhǔn)確，進(jìn)而導(dǎo)致提供的路徑導(dǎo)航不準(zhǔn)確；當(dāng)針對(duì)鏈路區(qū)間進(jìn)行數(shù)據(jù)融合時(shí)，采用的融合模型對(duì)于牌照區(qū)間不一定準(zhǔn)確，導(dǎo)致提供的路況信息不準(zhǔn)確。并且，現(xiàn)有技術(shù)中，對(duì)牌照區(qū)間或鏈路區(qū)間進(jìn)行數(shù)據(jù)融合時(shí)，都僅采用一種融合模型，得到的融合值不夠準(zhǔn)確。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的實(shí)施例提供一種多源交通信息融合的處理方法和裝置，使得鏈路區(qū)間和牌照區(qū)間都能獲得更為準(zhǔn)確的融合值，進(jìn)而使得牌照區(qū)間的融合值能夠準(zhǔn)確的反映長(zhǎng)路段的路況，提供準(zhǔn)確的路況信息，鏈路區(qū)間的融合值能夠準(zhǔn)確的反映短鏈路的路況，提供準(zhǔn)確的路徑誘導(dǎo)。為達(dá)到上述目的，本發(fā)明的實(shí)施例采用如下技術(shù)方案:第一方面，本發(fā)明提供一種多源交通信息融合的處理方法，該方法包括:獲取多源數(shù)據(jù)，所述多源數(shù)據(jù)包括浮動(dòng)車數(shù)據(jù)、微波數(shù)據(jù)；對(duì)所述多源數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，所述預(yù)處理包括轉(zhuǎn)換統(tǒng)一、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)剔除、數(shù)據(jù)補(bǔ)缺和時(shí)間匹配；將所述預(yù)處理的多源數(shù)據(jù)分別匹配到牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間；根據(jù)所述多源數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)缺失情況，以及所述多源數(shù)據(jù)采用的補(bǔ)缺方法，分別為所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)選取融合模型；根據(jù)所述選取的融合模型，分別對(duì)所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，獲得所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的融合值。第二方面，本發(fā)明實(shí)施例提供一種多源交通信息融合的處理裝置，所述裝置包括:獲取單元、預(yù)處理單元、匹配單元、選取單元、融合單元；所述獲取單元，用于獲取多源數(shù)據(jù)，所述多源數(shù)據(jù)包括浮動(dòng)車數(shù)據(jù)、微波數(shù)據(jù)；所述預(yù)處理單元，用于對(duì)所述獲取單元獲取的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，所述預(yù)處理包括轉(zhuǎn)換統(tǒng)一、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)剔除、數(shù)據(jù)補(bǔ)缺和時(shí)間匹配；所述匹配單元，用于將所述預(yù)處理單元預(yù)處理的多源數(shù)據(jù)分別匹配到牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間；所述選取單元，用于根據(jù)所述多源數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)缺失情況，以及所述多源數(shù)據(jù)采用的補(bǔ)缺方法，分別為所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)選取融合模型；所述融合單元，用于根據(jù)所述選取單元選取的融合模型，分別對(duì)所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，獲得所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的融合值。本發(fā)明實(shí)施例提供一種多源交通信息融合的處理方法和裝置，獲取多源數(shù)據(jù)，對(duì)所述多源數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，將所述預(yù)處理的多源數(shù)據(jù)分別匹配到牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間；根據(jù)所述多源數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)缺失情況，以及所述多源數(shù)據(jù)采用的補(bǔ)缺方法，分別為所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)選取融合模型；根據(jù)所述選取的融合模型，分別對(duì)所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，獲得所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的融合值。由于分別對(duì)牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間根據(jù)多源數(shù)據(jù)的缺失情況和利用的補(bǔ)缺方法選取融合模型，并根據(jù)選取的融合模型進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，使得鏈路區(qū)間和牌照區(qū)間都能獲得更為準(zhǔn)確的融合值，進(jìn)而使得牌照區(qū)間的融合值能夠準(zhǔn)確的反映長(zhǎng)路段的路況，提供準(zhǔn)確的路況信息，鏈路區(qū)間的融合值能夠準(zhǔn)確的反映短路段的路況，提供準(zhǔn)確的路徑誘導(dǎo)。


為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種多源交通信息融合的處理方法的流程示意圖；圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的另一種多源交通信息融合的處理方法的流程示意圖；圖3為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種多源交通信息融合的處理裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實(shí)施例方式下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。實(shí)施例一、本發(fā)明實(shí)施例提供一種多源交通信息融合的處理方法，如圖1所示，該方法包括:101、獲取多源數(shù)據(jù)，所述多源數(shù)據(jù)包括浮動(dòng)車數(shù)據(jù)、微波數(shù)據(jù)。城市快速路上的固定檢測(cè)器包括微波檢測(cè)器和牌照檢測(cè)器。城市快速路上還存在移動(dòng)的浮動(dòng)車用于檢測(cè)交通數(shù)據(jù)。其中，牌照檢測(cè)器獲得的交通數(shù)據(jù)精度高，但是牌照檢測(cè)器的數(shù)量較少，獲得的數(shù)據(jù)量較少，能反映的交通信息有限。但是對(duì)于沒有牌照檢測(cè)器的路段，若僅利用單一的檢測(cè)器，如微波檢測(cè)或浮動(dòng)車檢測(cè)器檢測(cè)，檢測(cè)的數(shù)據(jù)不能準(zhǔn)確的反映路況信息。因此，進(jìn)行多源交通信息的融合，獲得更為準(zhǔn)確的交通信息很有必要。其中，浮動(dòng)車檢測(cè)系統(tǒng)檢測(cè)的浮動(dòng)車數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量較多，能夠反映較大范圍的交通信息。因此，本發(fā)明實(shí)施例中，采用浮動(dòng)車數(shù)據(jù)和微波檢測(cè)器檢測(cè)的微波數(shù)據(jù)作為多源數(shù)據(jù)，進(jìn)行多源交通信息的融合，獲得覆蓋范圍廣，并且精度更高的交通數(shù)據(jù)。其中，浮動(dòng)車檢測(cè)系統(tǒng)獲得的數(shù)據(jù)包括:浮動(dòng)車平均旅行速度和浮動(dòng)車樣本量。其中，浮動(dòng)車平均旅行速度表示對(duì)應(yīng)的鏈路區(qū)間的平均行駛速度；浮動(dòng)車樣本量表示對(duì)應(yīng)的鏈路上行駛的浮動(dòng)車的數(shù)量。微波檢測(cè)器獲得的數(shù)據(jù)包括:流量、速度和時(shí)間占有率。其中，流量表示單位時(shí)間內(nèi)通過(guò)某一微波區(qū)間的車輛數(shù)；速度表示通過(guò)檢測(cè)器的車輛瞬時(shí)速度平均值；時(shí)間占有率表示特定的觀測(cè)時(shí)間內(nèi)微波檢測(cè)器被車輛占用的時(shí)間與觀測(cè)時(shí)間的比值。時(shí)間占有率較小時(shí)，單位時(shí)間內(nèi)通過(guò)微波檢測(cè)器的車輛較少，而且行駛速度較高，導(dǎo)致時(shí)間占有率較低；時(shí)間占有率較大時(shí)，單位時(shí)間內(nèi)通過(guò)微波檢測(cè)器的車輛較多，行駛的速度較低，導(dǎo)致時(shí)間占有率較高。本發(fā)明實(shí)施例的多源交通信息融合的處理方法中，所述多源數(shù)據(jù)具體可以是浮動(dòng)車數(shù)據(jù)、微波數(shù)據(jù)。具體的，浮動(dòng)車數(shù)據(jù)可以通過(guò)浮動(dòng)車系統(tǒng)采集獲得，微波數(shù)據(jù)可以通過(guò)微波檢測(cè)器采集獲得。102、對(duì)所述多源數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，所述預(yù)處理包括轉(zhuǎn)換統(tǒng)一、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)剔除、數(shù)據(jù)補(bǔ)缺和時(shí)間匹配。在獲得所述多源數(shù)據(jù)之后，需要對(duì)所述多源數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換統(tǒng)一，使得所述多源數(shù)據(jù)能夠表示為統(tǒng)一參數(shù)的數(shù)據(jù)，所述統(tǒng)一參數(shù)的數(shù)據(jù)可以是:速度、時(shí)間占有率等能夠反映路況的參數(shù)。本發(fā)明實(shí)施例將浮動(dòng)車數(shù)據(jù)、微波數(shù)據(jù)及牌照數(shù)據(jù)都統(tǒng)一以流量、速度、時(shí)間占有率等相同參數(shù)進(jìn)行表征。錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，是指在某個(gè)單獨(dú)的采樣間隔中發(fā)生了不符合常理突變的交通參數(shù)數(shù)據(jù)，通常是由于檢測(cè)器、傳輸線路故障和車輛未按交通管制行駛等原因?qū)е隆．?dāng)交通檢測(cè)器或者傳輸線路出現(xiàn)故障的時(shí)候，采集到的數(shù)據(jù)通常是錯(cuò)誤的，不能反映真實(shí)的交通狀況。本發(fā)明實(shí)施例對(duì)錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的處理采用閾值法及交通流理論進(jìn)行判斷后，予以剔除。采用閾值法和交通流理論對(duì)錯(cuò)誤數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除，是本領(lǐng)域技術(shù)人員熟知的技術(shù)，本發(fā)明實(shí)施例在此不再具體描述。
數(shù)據(jù)缺失可以分為兩類:一類是固有數(shù)據(jù)缺失，這是由于檢測(cè)器掃描頻率不固定、設(shè)備出現(xiàn)故障、車輛過(guò)度密集造成檢測(cè)器無(wú)法正常檢測(cè)車輛等原因，使采集到的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)無(wú)法嚴(yán)格按照指定時(shí)間間隔上傳，造成的數(shù)據(jù)缺失；另一類是錯(cuò)誤數(shù)據(jù)剔除后造成的數(shù)據(jù)缺失。在數(shù)據(jù)缺失時(shí)，可以對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)缺，具體的補(bǔ)缺方法包括:時(shí)間序列補(bǔ)缺法、歷史數(shù)據(jù)庫(kù)補(bǔ)缺法和空間位置數(shù)據(jù)補(bǔ)缺法。由于各個(gè)檢測(cè)設(shè)備是獨(dú)立工作的，各個(gè)檢測(cè)設(shè)備檢測(cè)的數(shù)據(jù)的間隔也不一定相同，因此，需要對(duì)所述多源數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間匹配。多源數(shù)據(jù)的時(shí)間匹配是指將采集到的多源交通流數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，使數(shù)據(jù)反映同一時(shí)間段內(nèi)的交通信息。對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間匹配，是本領(lǐng)域技術(shù)人員熟知的技術(shù)，本發(fā)明實(shí)施例在此不作具體描述。103、將所述預(yù)處理的多源數(shù)據(jù)分別匹配到牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間。牌照區(qū)間是牌照檢測(cè)器檢測(cè)的數(shù)據(jù)的基本空間單位，是按照一定規(guī)則對(duì)道路劃分后形成的具有方向性的路段。鏈路區(qū)間是浮動(dòng)車檢測(cè)系統(tǒng)檢測(cè)的數(shù)據(jù)的基本空間單位，是按照一定規(guī)則對(duì)道路劃分后形成的具有方向性的路段。微波區(qū)間微波檢測(cè)器檢測(cè)的數(shù)據(jù)的基本空間單位，是按照一定規(guī)則對(duì)道路劃分后形成的具有方向性的路段。需要說(shuō)明的是，一般情況下，牌照區(qū)間包括多個(gè)微波區(qū)間，而每個(gè)微波區(qū)間又包括多個(gè)鏈路區(qū)間。由于牌照區(qū)間的數(shù)據(jù)能夠準(zhǔn)確反映長(zhǎng)路段的路況信息，因此，在多源交通信息融合技術(shù)中，將獲得的多源數(shù)據(jù)匹配到牌照區(qū)間，使得多源數(shù)據(jù)能夠準(zhǔn)確的反映長(zhǎng)路段的路況很有必要。由于鏈路區(qū)間的數(shù)據(jù)能夠準(zhǔn)確的反映短路段的路況信息，因此，在多源交通信息融合技術(shù)中，將獲得的多源數(shù)據(jù)匹配到鏈路區(qū)間，使得多源數(shù)據(jù)能夠準(zhǔn)確的反映短路段的路況，可以進(jìn)一步提供準(zhǔn)確的路徑誘導(dǎo)。本實(shí)施例中，多源交通信息的融合處理方法中，將進(jìn)行預(yù)處理的多源數(shù)據(jù)分別匹配到牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間。104、根據(jù)所述多源數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)缺失情況，以及所述多源數(shù)據(jù)采用的補(bǔ)缺方法，分別為所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)選取融合模型。根據(jù)所述多源數(shù)據(jù)的缺失情況和數(shù)據(jù)補(bǔ)缺時(shí)采用的補(bǔ)缺方法，為牌照區(qū)間的多源數(shù)據(jù)選取牌照區(qū)間融合模型。根據(jù)所述多源數(shù)據(jù)的缺失情況和數(shù)據(jù)補(bǔ)缺時(shí)采用的補(bǔ)缺方法，為鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)選取鏈路區(qū)間融合模型。105、根據(jù)所述選取的融合模型，分別對(duì)所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，獲得所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的融合值。根據(jù)牌照區(qū)間選取的融合模型，對(duì)所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)中的浮動(dòng)車平均旅行速度和微波檢測(cè)數(shù)據(jù)中的流量、速度、時(shí)間占有率作為融合模型的輸入，進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，獲得牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的融合值。
本發(fā)明實(shí)施例提供一種多源交通信息融合的處理方法，獲取多源數(shù)據(jù)，對(duì)所述多源數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，將所述預(yù)處理的多源數(shù)據(jù)分別匹配到牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間；根據(jù)所述多源數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)缺失情況，以及所述多源數(shù)據(jù)采用的補(bǔ)缺方法，分別為所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)選取融合模型；根據(jù)所述選取的融合模型，分別對(duì)所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，獲得所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的融合值。由于分別對(duì)牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間根據(jù)多源數(shù)據(jù)的缺失情況和利用的補(bǔ)缺方法選取融合模型，并根據(jù)選取的融合模型進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，使得鏈路區(qū)間和牌照區(qū)間都能獲得更為準(zhǔn)確的融合值，進(jìn)而使得牌照區(qū)間的融合值能夠準(zhǔn)確的反映長(zhǎng)路段的路況，提供準(zhǔn)確的路況信息，鏈路區(qū)間的融合值能夠準(zhǔn)確的反映短路段的路況，提供準(zhǔn)確的路徑誘導(dǎo)。實(shí)施例二、本發(fā)明實(shí)施例提供一種多源交通信息融合的處理方法，如圖2所示，該方法包括:201、根據(jù)第一多源數(shù)據(jù)的缺失情況和相應(yīng)的補(bǔ)缺方法，分別為牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間確定相應(yīng)的第一融合模型。在進(jìn)行多源數(shù)據(jù)融合前，首先需要根據(jù)多源數(shù)據(jù)可能出現(xiàn)的數(shù)據(jù)缺失情況和所用的補(bǔ)缺方法，獲得每種多源數(shù)據(jù)缺失情況和對(duì)應(yīng)的補(bǔ)缺方法的多組第一多源數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述多組第一多源數(shù)據(jù)，為每種多源數(shù)據(jù)的缺失情況和對(duì)應(yīng)采用的補(bǔ)缺方法訓(xùn)練融合模型。所述第一多源數(shù)據(jù)包括:第一浮動(dòng)車數(shù)據(jù)和第一微波數(shù)據(jù)。所述第一多源數(shù)據(jù)的缺失情況為缺失或者不缺失。所述補(bǔ)缺方法包括:時(shí)間序列補(bǔ)缺法、歷史數(shù)據(jù)庫(kù)補(bǔ)缺法和空間位置數(shù)據(jù)補(bǔ)缺法。針對(duì)每種多源數(shù)據(jù)的缺失情況和對(duì)應(yīng)的補(bǔ)缺方法，根據(jù)第一多源數(shù)據(jù)的缺失情況和相應(yīng)的補(bǔ)缺方法，分別為牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間確定相應(yīng)的第一融合模型。舉例來(lái)說(shuō)，當(dāng)?shù)谝欢嘣磾?shù)據(jù)中的浮動(dòng)車數(shù)據(jù)和微波數(shù)據(jù)都不缺失時(shí)，分別為牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間確定第一融合模型。202、為所述第一融合模型選取多組第一多源數(shù)據(jù)。選取多組與所述第一融合模型對(duì)應(yīng)的多組第一多源數(shù)據(jù)。例如，當(dāng)所述第一融合模型對(duì)應(yīng)的第一多源數(shù)據(jù)中的浮動(dòng)車數(shù)據(jù)和微波數(shù)據(jù)都不缺失時(shí)，為所述第一融合模型選取多組浮動(dòng)車和微波數(shù)據(jù)補(bǔ)缺時(shí)的第一多源數(shù)據(jù)。203、對(duì)所述多組第一多源數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。所述預(yù)處理包括轉(zhuǎn)換統(tǒng)一、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)剔除、數(shù)據(jù)補(bǔ)缺和時(shí)間匹配。對(duì)所述多組第一多源數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理的方法與本實(shí)施例中描述的對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理的方法相同，本發(fā)明實(shí)施例在此不再贅述。204、將所述預(yù)處理的多組第一多源數(shù)據(jù)分別匹配到牌照區(qū)間或鏈路區(qū)間。將所述預(yù)處理的多組第一多源數(shù)據(jù)分別匹配到牌照區(qū)間或鏈路區(qū)間的方法與本實(shí)施例中描述的將預(yù)處理的多源數(shù)據(jù)分別匹配到牌照區(qū)間或鏈路區(qū)間的方法相同，本發(fā)明實(shí)施例在此不再贅述。205、根據(jù)所述多組第一多源數(shù)據(jù)對(duì)所述第一融合模型進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多個(gè)第二融合模型和對(duì)應(yīng)的融合值。利用所述多組第一多源數(shù)據(jù)對(duì)所述第一融合模型進(jìn)行模型訓(xùn)練，可以得到牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多個(gè)第二融合模型和對(duì)應(yīng)的融合值。在進(jìn)行模型訓(xùn)練之前，需要利用數(shù)據(jù)融合算法進(jìn)行融合模型的構(gòu)建。本發(fā)明中采用的數(shù)據(jù)融合算法是遺傳算法和反向傳播BP (Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法結(jié)合的算法。其中，遺傳算法的搜索過(guò)程是從空間中的一個(gè)點(diǎn)集到另外一個(gè)點(diǎn)集的搜索，實(shí)際上是一種并行搜索，適合大規(guī)模并行計(jì)算。遺傳算法適用于全局搜索，不受搜索空間的約束，不要求連續(xù)性，能以很大的概率從離散的、多極值的、含有噪聲的高維問(wèn)題中找到全局最優(yōu)解。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，是目前應(yīng)用最為廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法之一。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在處理多源交通數(shù)據(jù)融合方面應(yīng)用最為廣泛，具有很強(qiáng)的非線性處理能力，并具有自學(xué)習(xí)、自組織、并行性和容錯(cuò)性等優(yōu)點(diǎn)，然而，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在尋找全局最優(yōu)解時(shí)較為困難，在求解過(guò)程中往往會(huì)陷入局部最優(yōu)解。本發(fā)明采用的遺傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法結(jié)合的算法是通過(guò)遺傳算法能夠搜索全局最優(yōu)解的特性，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化，得到最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)權(quán)重及閾值的初始值，能夠有效地避免了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)陷入局部最優(yōu)解的問(wèn)題。遺傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法結(jié)合的算法構(gòu)建融合模型時(shí)，主要包括遺傳算法設(shè)計(jì)、模型輸入輸出參數(shù)設(shè)計(jì)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)設(shè)計(jì)、傳遞函數(shù)選取及隱含層神經(jīng)元數(shù)量設(shè)計(jì)。206、獲得所述牌照區(qū)間或鏈路區(qū)間的與作為真值的牌照數(shù)據(jù)的平均相對(duì)誤差和最小誤差平方和差值最小的融合值，將所述牌照區(qū)間或鏈路區(qū)間的所述差值最小的融合值對(duì)應(yīng)的第二融合模型確定為所述牌照區(qū)間或鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)的融合模型。計(jì)算所述真值和所述多個(gè)第二融合模型對(duì)應(yīng)的多個(gè)融合值的平均相對(duì)誤差，獲得所述多個(gè)第二融合模型對(duì)應(yīng)的融合值與所述真值的差異，確定所述多個(gè)第二融合模型的精度。計(jì)算所述真值和所述多個(gè)第二融合模型對(duì)應(yīng)的多個(gè)融合值的最小誤差平方和，獲得所述多個(gè)第二融合模型對(duì)應(yīng)的融合值與所述真值的差異，確定所述多個(gè)第二融合模型的有效性。計(jì)算所述真值和所述多個(gè)第二融合模型對(duì)應(yīng)的多個(gè)融合值的最小誤差平方和，獲得所述多個(gè)第二融合模型對(duì)應(yīng)的融合值與所述真值的差異，確定所述多個(gè)第二融合模型的有效性具體包括:計(jì)算不經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)融合的第一多源數(shù)據(jù)與所述真值之間的最小誤差平方和；若所述融合值與所述真值之間的最小誤差平方和小于所述第一多源數(shù)據(jù)中的浮動(dòng)車數(shù)據(jù)或微波數(shù)據(jù)與所述真值之間的最小誤差平方，則所述第二融合模型有效。確定多個(gè)第二融合模型中有效的第二模型，確定多個(gè)第二融合模型精度最高的第二融合模型為所述牌照區(qū)間或鏈路區(qū)間的融合模型。以上是為針對(duì)第一多源數(shù)據(jù)的一種缺失情況和利用的補(bǔ)缺方法獲得融合模型的過(guò)程，對(duì)第一多源數(shù)據(jù)的其他缺失情況和相應(yīng)利用的補(bǔ)缺方法獲得融合模型的過(guò)程，與上述過(guò)程一致，本發(fā)明實(shí)施例在此不再贅述。通過(guò)上述方法，可以為牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)的缺失情況和可以利用的補(bǔ)缺方法的所有情況獲得對(duì)應(yīng)的融合模型。207、獲取多源數(shù)據(jù)，所述多源數(shù)據(jù)包括浮動(dòng)車數(shù)據(jù)、微波數(shù)據(jù)。
城市快速路上的固定檢測(cè)器包括微波檢測(cè)器和牌照檢測(cè)器。城市快速路上還存在移動(dòng)的浮動(dòng)車用于檢測(cè)交通數(shù)據(jù)。其中，牌照檢測(cè)器獲得的交通數(shù)據(jù)精度高，但是牌照檢測(cè)器的數(shù)量較少，獲得的數(shù)據(jù)量較少，能反映的交通信息有限。但是對(duì)于沒有牌照檢測(cè)器的路段，若僅利用單一的檢測(cè)器，如微波檢測(cè)或浮動(dòng)車檢測(cè)器檢測(cè)，檢測(cè)的數(shù)據(jù)不能準(zhǔn)確的反映路況信息。因此，進(jìn)行多源交通信息的融合，獲得更為準(zhǔn)確的交通信息很有必要。其中，浮動(dòng)車檢測(cè)系統(tǒng)檢測(cè)的浮動(dòng)車數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量較多，能夠反映較大范圍的交通信息。因此，本發(fā)明實(shí)施例中，采用浮動(dòng)車數(shù)據(jù)和微波檢測(cè)器檢測(cè)的微波數(shù)據(jù)作為多源數(shù)據(jù)，進(jìn)行多源交通信息的融合，獲得覆蓋范圍廣，并且精度更高的交通數(shù)據(jù)。其中，浮動(dòng)車檢測(cè)系統(tǒng)獲得的數(shù)據(jù)包括:浮動(dòng)車平均旅行速度和浮動(dòng)車樣本量。其中，浮動(dòng)車平均旅行速度表示對(duì)應(yīng)的鏈路區(qū)間的平均行駛速度；浮動(dòng)車樣本量表示對(duì)應(yīng)的鏈路上行駛的浮動(dòng)車的數(shù)量。微波檢測(cè)器獲得的數(shù)據(jù)包括:流量、速度和時(shí)間占有率。其中，流量表示單位時(shí)間內(nèi)通過(guò)某一微波區(qū)間的車輛數(shù)；速度表 示通過(guò)檢測(cè)器的車輛瞬時(shí)速度平均值；時(shí)間占有率表示特定的觀測(cè)時(shí)間內(nèi)微波檢測(cè)器被車輛占用的時(shí)間與觀測(cè)時(shí)間的比值。時(shí)間占有率較小時(shí)，單位時(shí)間內(nèi)通過(guò)微波檢測(cè)器的車輛較少，而且行駛速度較高，導(dǎo)致時(shí)間占有率較低；時(shí)間占有率較大時(shí)，單位時(shí)間內(nèi)通過(guò)微波檢測(cè)器的車輛較多，行駛的速度較低，導(dǎo)致時(shí)間占有率較高。具體的，浮動(dòng)車數(shù)據(jù)可以通過(guò)浮動(dòng)車系統(tǒng)采集獲得，微波數(shù)據(jù)可以通過(guò)微波檢測(cè)器采集獲得。208、對(duì)所述多源數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，所述預(yù)處理包括轉(zhuǎn)換統(tǒng)一、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)剔除、數(shù)據(jù)補(bǔ)缺和時(shí)間匹配。在獲得所述多源數(shù)據(jù)之后，需要對(duì)所述多源數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換統(tǒng)一，使得所述多源數(shù)據(jù)能夠表示為統(tǒng)一參數(shù)的數(shù)據(jù)，所述統(tǒng)一參數(shù)的數(shù)據(jù)可以是:速度、時(shí)間占有率等能夠反映路況的參數(shù)。本發(fā)明實(shí)施例將浮動(dòng)車數(shù)據(jù)、微波數(shù)據(jù)及牌照數(shù)據(jù)都統(tǒng)一以流量、速度、時(shí)間占有率等相同參數(shù)進(jìn)行表征。進(jìn)行轉(zhuǎn)換統(tǒng)一后，所述浮動(dòng)車數(shù)據(jù)包括:鏈路編號(hào)、日期、時(shí)間戳、區(qū)間旅行速度。如表I所示，為浮動(dòng)車數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)格式表。其中，鏈路編號(hào)是指浮動(dòng)車當(dāng)前所經(jīng)過(guò)的鏈路的編號(hào)；時(shí)間戳是指將00:00 — 24:00劃分為720個(gè)2min時(shí)間段，編號(hào)從I — 720 ;區(qū)間旅行速度是指在每個(gè)2min內(nèi)所有經(jīng)過(guò)當(dāng)前鏈路的浮動(dòng)車的鏈路平均速度的平均值，單位是km/h0表1浮動(dòng)車數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)格式表
權(quán)利要求
1.一種多源交通信息融合的處理方法，其特征在于， 獲取多源數(shù)據(jù)，所述多源數(shù)據(jù)包括浮動(dòng)車數(shù)據(jù)、微波數(shù)據(jù)、牌照數(shù)據(jù)； 對(duì)所述多源數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，所述預(yù)處理包括轉(zhuǎn)換統(tǒng)一、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)剔除、數(shù)據(jù)補(bǔ)缺和時(shí)間匹配； 將所述預(yù)處理的多源數(shù)據(jù)分別匹配到牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間； 根據(jù)所述多源數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)缺失情況，以及所述多源數(shù)據(jù)采用的補(bǔ)缺方法，分別為所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)選取融合模型； 根據(jù)所述選取的融合模型，分別對(duì)所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，獲得所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的融合值。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述數(shù)據(jù)補(bǔ)缺為: 當(dāng)所述浮動(dòng)車數(shù)據(jù)缺失時(shí)，根據(jù)缺失數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的鏈路類型、以及所述鏈路的相鄰鏈路的類型，確定缺失數(shù)據(jù)的補(bǔ)缺方法； 當(dāng)微波數(shù)據(jù)缺失時(shí)，根據(jù)缺失數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的微波檢測(cè)器分別與上下游相鄰的兩個(gè)微波檢測(cè)器的相關(guān)性Pl和P2，確定缺失數(shù)據(jù)的補(bǔ)缺方法；
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述選取的融合模型，分別對(duì)所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合具體為: 根據(jù)所述選取的融合模型，分別對(duì)所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)中的速度，以及浮動(dòng)車數(shù)據(jù)的樣本量、微波數(shù)據(jù)的時(shí)間占有率、微波數(shù)據(jù)的流量進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。
4.根據(jù)權(quán)利要求1-3任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，在根據(jù)所述多源數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)缺失情況，以及所述多源數(shù)據(jù)采用的補(bǔ)缺方法，分別為所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)選取融合模型之前，還包括: 根據(jù)第一多源數(shù)據(jù)的缺失情況和相應(yīng)的補(bǔ)缺方法，分別為所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間確定相應(yīng)的第一融合模型； 為所述第一融合模型選取多組第一多源數(shù)據(jù)； 對(duì)所述多組第一多源數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理； 將所述預(yù)處理的多組第一多源數(shù)據(jù)分別匹配到牌照區(qū)間或鏈路區(qū)間； 根據(jù)所述多組第一多源數(shù)據(jù)對(duì)所述第一融合模型進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多個(gè)第二融合模型和對(duì)應(yīng)的融合值； 獲得所述牌照區(qū)間或鏈路區(qū)間的與作為真值的牌照數(shù)據(jù)的平均相對(duì)誤差和最小誤差平方和差值最小的融合值，將所述牌照區(qū)間或鏈路區(qū)間的所述差值最小的融合值對(duì)應(yīng)的第二融合模型確定為所述牌照區(qū)間或鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)的融合模型。
5.一種多源交通信息融合的處理裝置，其特征在于，所述裝置包括:獲取單元、預(yù)處理單元、匹配單元、選取單元、融合單元；所述獲取單元，用于獲取多源數(shù)據(jù)，所述多源數(shù)據(jù)包括浮動(dòng)車數(shù)據(jù)、微波數(shù)據(jù)； 所述預(yù)處理單元，用于對(duì)所述獲取單元獲取的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，所述預(yù)處理包括轉(zhuǎn)換統(tǒng)一、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)剔除、數(shù)據(jù)補(bǔ)缺和時(shí)間匹配； 所述匹配單元，用于將所述預(yù)處理單元預(yù)處理的多源數(shù)據(jù)分別匹配到牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間； 所述選取單元，用于根據(jù)所述多源數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)缺失情況，以及所述多源數(shù)據(jù)采用的補(bǔ)缺方法，分別為所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)選取融合模型； 所述融合單元，用于根據(jù)所述選取單元選取的融合模型，分別對(duì)所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，獲得所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的融合值。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的裝置，其特征在于，所述預(yù)處理單元，具體用于: 當(dāng)所述浮動(dòng)車數(shù)據(jù)缺失時(shí)，根據(jù)缺失數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的鏈路類型、以及所述鏈路的相鄰鏈路的類型，確定缺失數(shù)據(jù)的補(bǔ)缺方法； 當(dāng)微波數(shù)據(jù)缺失時(shí)，根據(jù)缺失數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的微波檢測(cè)器分別與上下游相鄰的兩個(gè)微波檢測(cè)器的相關(guān)性Pi和p2，確定缺失數(shù)據(jù)的補(bǔ)缺方法；
7.根據(jù)權(quán)利要求5或6所述的裝置，其特征在于，所述融合單元，具體用于: 根據(jù)所述選取單元選取的融合模型，分別對(duì)所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)，以及浮動(dòng)車數(shù)據(jù)的樣本量、微波數(shù)據(jù)的時(shí)間占有率、微波數(shù)據(jù)的流量進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。
8.根據(jù)權(quán)利要求5-7任一項(xiàng)所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括:確定單元； 所述確定單元，用于根據(jù)第一多源數(shù)據(jù)的缺失情況和相應(yīng)的補(bǔ)缺方法，分別為所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間確定相應(yīng)的第一融合模型； 所述獲取單元，還用于為所述第一融合模型選取多組第一多源數(shù)據(jù)； 所述預(yù)處理單元，還用于對(duì)所述獲取單元獲取的多組第一多源數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；所述匹配單元，還用于將所述預(yù)處理單元預(yù)處理的多組第一多源數(shù)據(jù)分別匹配到牌照區(qū)間或鏈路區(qū)間； 所述融合單元，還用于根據(jù)所述多組第一多源數(shù)據(jù)對(duì)所述第一融合模型進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多個(gè)第二融合模型和對(duì)應(yīng)的融合值； 所述確定單元，還用于獲得所述牌照區(qū)間或鏈路區(qū)間的與作為真值的牌照數(shù)據(jù)的平均相對(duì)誤差和最小誤差平方和差值最小的融合值，將所述牌照區(qū)間或鏈路區(qū)間的所述差值最小的融合值對(duì)應(yīng)的第二融合模型確定為所述牌照區(qū)間或鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)的融合模型。
全文摘要
本發(fā)明實(shí)施例公開一種多源交通信息融合的處理方法和裝置，使得鏈路區(qū)間和牌照區(qū)間都能獲得更為準(zhǔn)確的融合值，進(jìn)而使得牌照區(qū)間的融合值能夠準(zhǔn)確的反映長(zhǎng)路段的路況，提供準(zhǔn)確的路況信息，鏈路區(qū)間的融合值能夠準(zhǔn)確的反映短路段的路況，提供準(zhǔn)確的路徑誘導(dǎo)。該方法包括獲取多源數(shù)據(jù)；對(duì)所述多源數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；將所述預(yù)處理的多源數(shù)據(jù)分別匹配到牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間；根據(jù)所述多源數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)缺失情況，以及所述多源數(shù)據(jù)采用的補(bǔ)缺方法，分別為所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)選取融合模型；根據(jù)所述選取的融合模型，分別對(duì)所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，獲得所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的融合值。本發(fā)明適用于信息融合技術(shù)。
文檔編號(hào)G08G1/01GK103093621SQ20131000506
公開日2013年5月8日 申請(qǐng)日期2013年1月7日 優(yōu)先權(quán)日2013年1月7日
發(fā)明者邱奉翠, 胡健, 李建軍 申請(qǐng)人:北京世紀(jì)高通科技有限公司