本发明专利技术公开了一种面向道路实时速度计算的卡口与浮动车数据融合方法。本发明专利技术通过浮动车数据计算的实时道路速度和卡口过车数据计算的实时的卡口对之间的速度进行加权融合。本发明专利技术中所谓的卡口是指设置有交通监控设备的道路监控点，用于过车数据的采集，过车数据是指经过卡口的车辆信息，包括车辆的“车牌号码”、“卡口编号”和“过车时间”；卡口对是指物理位置相邻、可被车辆依次顺序经过的卡口对。本发明专利技术具有精确性高，速度快，实时性不变等优点，有效的解决了计算道路实时速度数据源单一、数据稀疏、准确性不高等问题。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数据挖据
，具体涉及到一种面向道路实时速度计算的卡口与 浮动车数据的融合方法。
技术介绍
随着社会、经济的飞速发展，人均GDP稳步提升，我国城市汽车保有量飞速增长。城 市基本交通设施改善和建设跟不上机动车数量飞速增长的速度，导致城市车辆行驶速度越 来越慢，交通堵塞随处可见。交通拥堵问题是全世界大城市所面临的严峻问题。随着科学技 术的发展特别是智能交通的提出，世界各地都在建立智能化的交通管理系统，对道路上行 驶的车辆进行科学合理的管理和疏导，以提高对道路的使用效率。然而，道路的实时通行速 度的准确获取是各个工作开展的前提和关键。目前，道路实时速度一般采用的最多的是通过浮动车的实时通行数据分析计算获 得。浮动车数据虽然容易获取且计算简单，但是数据量极为稀疏，且为单一车种（多指出租 车），计算出的实时速度精确性不高且很难完全覆盖整个城市所有道路，GPS数据本身也存 在诸多错误，有效数据有限等等缺点。而对于卡口数据，数据量大，卡口覆盖范围广，但是卡 口设备昂贵，布设密度不高也影响计算准确性。 综上所述，卡口和浮动车两种数据源各有优缺点，需要相互融合，以达到优势互 补，利用各自优点，从而达到计算道路实时速度的最佳效果。
技术实现思路
为了解决上述问题，本专利技术针对现有技术的不足，提供了一种基于卡口数据实时 速度与基于浮动车数据实时速度的加权融合方法。 本专利技术中所谓的卡口是指设置有交通监控设备的道路监控点，用于过车数据的采 集，过车数据是指经过卡口的车辆信息，包括车辆的"车牌号码"、"卡口编号"和"过车时 间"；卡口对是指物理位置相邻、可被车辆依次顺序经过的卡口对。 本专利技术技术方案的主要构思:通过浮动车数据计算的实时道路速度和卡口过车数 据计算的实时的卡口对之间的速度进行加权融合。 本专利技术方法的具体步骤是： 步骤（1)读取卡口数据，卡口数据包括卡口编号(KKBH)、方向编号(FXBH)、卡口点 位信息； 步骤(2)读取一段时间（大于一个小时）的卡口过车数据作为训练数据集，卡口过 车数据包括卡口编号(KKBH)、车牌号码(CPHM)、方向编号(FXBH:1，2,3,4代表东、南、西、北 四个方向）、过车时间(GCSJ)，设定过车量阈值GCL_max，根据卡口 A、B在某个子方向上的过 车数据统计该数据集中连续经过A、B两个卡口子方向的过车量GCL，若GCL>GCL_max，则认定 这两个卡口 A、B子方向为卡口方向对； 步骤(3)更换训练数据集重复步骤(2)N次(一般3-5次），统计被认定为卡口对的次 数T，若T = N，则将该卡口对存入数据库卡口对表中；步骤⑷读取卡口对数据、地图数据，卡口对数据包括卡口对编号(KKDBH)、A卡口 编号，A卡口点位信息，B卡口编号、B卡口点位信息，地图数据包括路段编号(LDID)、道路点 位信息； 步骤(5)匹配卡口和道路的点位信息，构建出"卡口对-路段"映射表； 步骤(6)读取当前时间前5分钟的卡口过车数据，并根据GCSJ计算速度作为当前时 间的卡口对实时速度；步骤(7)读取当前时间前5分钟的浮动车数据，计算出速度作为当前时间的浮动车 实时速度； 步骤(8)读取步骤(6)得到的卡口对实时速度，数据包括卡口对编号(KKDID )、速 度、过车量、通行时间，根据"卡口对-路段"映射表将卡口对速度转换为路段速度； 步骤（9)读取步骤（7)得到的浮动车数据计算的实时速度，数据包括路段编号 (LDID)、速度、过车量、通行时间； 步骤(10)将步骤(8)、步骤(9)的得到的路段速度通过各种权值加权融合得到这些 路段新的速度； 步骤（11)运用循环计时器每隔一分钟循环执行步骤(6)到步骤（10)。即可得到路 段经过卡口和浮动车数据融合后的道路实时速度。 本专利技术具有的有益效果:本专利技术针对不同的数据源计算的结果，得到不同数据源 各自的优势，并将它们进行有效的结合。本专利技术具有精确性高，速度快，实时性不变等优点， 有效的解决了计算道路实时速度数据源单一、数据稀疏、准确性不高等问题。【附图说明】 图1是数据流程图； 图2路段-卡口对对应图。【具体实施方式】本专利技术所提供的基于卡口数据实时速度与基于浮动车数据实时速度的加权融合 方法的【具体实施方式】如以下步骤(如图1所示）：为叙述方便，定义相关符号如下： Vi:路段速度。 R1:表示包含路段i的卡口对的集合(一个路段可能属于多个卡口对，如图2所示）。 Vk:表示卡口对链路k的实时速度。 Wik:表示路段i在卡口对路径k中所占的权值。 1:表示路径长度。 GCL:表示过车量。 α1:表示卡口数据计算出的路段i的速度的权值(Ci1越大表示路段i越倾向于使用卡 口计算出的速度）。 λ:是一个全局配置参数，表示当前1分钟的卡口总过车量和浮动车总过车量的商。 步骤（1)数据准备：向数据库导入卡口数据、卡口过车数据、浮动车数据、地图数 据，卡口数据包括卡口编号(KKBH)、方向编号(FXBH)、卡口点位信息(GPS_KK)，卡口过车数 据包括卡口编号(KKBH)、车牌号码(CPHM)、方向编号(FXBH)、过车时间（GCSJ)，浮动车数据 包括车牌号码（CPHM)、点位信息（GPS_FDC)、创建时间（CJSJ)，地图数据包括路段编号 (LDID)、路段长度(LDCD)、路段起点点位信息(GPS_LDQD)、路段终点点位信息(GPS_LDZD)、 路段中点点位信息(GPS_LDMD); 步骤(2)地图数据预处理:将地图网格化，边长为100-200米； 步骤(3)卡口数据预处理： 3-1.读取一段时间（大于一个小时）的卡口过车数据作为训练数据集，设定过车量 阈值GCL_max，根据卡口数据和卡口过车数据统计该时段连续经过两个不同卡口 A、B的子方 向的过车量GCL，若GCL>当前第1页1 2 本文档来自技高网...
【技术保护点】
面向道路实时速度计算的卡口与浮动车数据融合方法，其特征在于该方法的具体步骤是：步骤(1) 读取卡口数据，卡口数据包括卡口编号KKBH、方向编号FXBH、卡口点位信息；步骤(2) 读取一段时间内的卡口过车数据作为训练数据集，卡口过车数据包括卡口编号KKBH、车牌号码CPHM、方向编号FXBH、过车时间GCSJ,设定过车量阈值GCL_max，根据卡口A、B在某个子方向上的过车数据统计该数据集中连续经过A、B两个卡口子方向的过车量GCL,若GCL>GCL_max,则认定这两个卡口A、B子方向为卡口方向对；步骤(3) 更换训练数据集重复步骤(2)N次，统计被认定为卡口对的次数T,若T=N，则将该卡口对存入数据库卡口对表中；步骤(4) 读取卡口对数据、地图数据，卡口对数据包括卡口对编号KKDBH、A卡口编号,A卡口点位信息，B卡口编号、B卡口点位信息，地图数据包括路段编号LDID、道路点位信息；步骤(5) 匹配卡口和道路的点位信息，构建出“卡口对‑路段”映射表；步骤(6) 读取当前时间前5分钟的卡口过车数据，并根据过车时间GCSJ计算速度作为当前时间的卡口对实时速度；步骤(7) 读取当前时间前5分钟的浮动车数据，计算出速度作为当前时间的浮动车实时速度；步骤(8) 读取步骤(6)得到的卡口对实时速度，数据包括卡口对编号KKDID、速度、过车量、通行时间，根据“卡口对‑路段”映射表将卡口对速度转换为路段速度；步骤(9) 读取步骤(7)得到的浮动车数据计算的实时速度，数据包括路段编号LDID、速度、过车量、通行时间；步骤(10) 将步骤(8)、步骤(9)的得到的路段速度通过各种权值加权融合得到这些路段新的速度；步骤(11) 运用循环计时器每隔一分钟循环执行步骤(6)到步骤(10)，即可得到路段经过卡口和浮动车数据融合后的道路实时速度。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：李万清，方飞，廖赛，俞东进，袁友伟，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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