一种卡口运行状态量化评估方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种卡口运行状态量化评估方法及系统，通过对卡口系统产生的过车记录数据质量进行全面、量化的评估，将卡口运行状态直观化；同时实现了卡口运行状态可视化展示系统，为使用者提供简单直观的结果展现，为卡口数据的使用提供数据化的参考依据。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及智慧交通领域，尤其涉及一种卡口运行状态量化评估方法及系统。
技术介绍
车辆智能监测记录系统又称为卡口系统(以下简称卡口系统)，是能够对受监控路面的车辆信息进行自动采集和处理的设备，主要以机动车图片抓拍、车牌号牌识别等车辆特征数据采集，布控比对报警，查报站出警拦截为主要目的，对道路运行车辆的构成、流量分布，违章情况进行常年不间断的自动记录，为交通违法、交通事故、交通管理、交通规划、道路养护提供重要的技术手段和基础的运行数据。然而，在实际交通信息采集过程中，由于卡口系统的故障、检测环境的变化、人为操作不当等种种因素的影响，往往获取的卡口数据存在数据丢失、识别错误等质量问题。若直接使用这些问题数据推断当前交通流运行状态和违法行为，必然会引起与实际情形存在差距的误判。这样不仅不能为快速缓解交通流量分布、快速纠正交通违法行为、快速侦破交通事故等提供重要的技术手段和证据，达不到决策支持的预期效果，反而可能导致路网更严重的交通拥堵以及滋生更多的交通违法行为。目前大多数研究主要集中在基于卡口数据挖掘的研究与应用方面，如缉查防控应用、涉案车辆排查、旅行时间计算、交通流量分析、图像分析等。而真正对于卡口系统本身运行状态的研究与应用相关的文献资料涉及较少。同时，由于卡口系统相关的标准滞后，各地建设与验收过程中对卡口系统的交通数据的采集与上传，缺乏较全面的具有可操作性的质量要求与质量管控，在大规模的卡口数据应用过程中暴露出很多质量问题。因此，本专利技术提出一种卡口运行状态量化评估方法及系统，以实际卡口系统在运行过程中输出的过车记录数据为研究基础，从数据的缺失性和错误性两大关键指标分析卡口数据质量问题，并将分析结果可视化展示。
技术实现思路
本专利技术为克服上述的不足之处，目的在于提供一种卡口运行状态量化评估方法，通过对过车记录数据质量进行全面、量化的评估，将卡口运行状态直观化；同时实现了卡口运行状态可视化展示系统，为使用者提供简单直观的结果展现，为卡口数据的使用提供数据化的参考依据。本专利技术另一目的在于提供一种卡口运行状态量化评估系统，包括数据采集单元、数据存储单元、数据分析单元、结果存储单元、应用服务器单元、Web端展现单元；本系统结构简单，易于实施。本专利技术是通过以下技术方案达到上述目的：一种卡口运行状态量化评估方法，包括如下步骤：(1)设置卡口数据的统计周期；(2)以统计周期为时间单位计算得到卡口数据的缺失性指标与错误性指标；其中，所述缺失性指标衡量数据的缺失程度，并通过数据量分布的均衡度表示数据的缺失性，均衡度采用信息熵来计算；所述错误性指标是基于卡口的识别错误率与识别正确率表征得到；(3)根据卡口数据的缺失性指标与错误性指标分析卡口数据质量，输出卡口评估结果。作为优选，所述缺失性指标的计算方法如下：1)筛选出统计周期内无任何过车记录的卡口，将此类卡口的缺失性指标设为1；2)采用信息熵计算有过车记录的卡口数据量均衡度Ui、最大均衡度Umax_i；3)以实际的卡口数据量均衡度均值除以该卡口数据量最大均衡度定义得到归一化均衡度Uin；4)将卡口的归一化均衡度Uin的计算结果转化为该卡口的数据缺失性指标Ilack_i，对卡口的缺失性指标进行降序排列，取排名前K1的卡口。作为优选，所述卡口数据量均衡度Ui的计算方法如下：I)将一天划分为n个时间槽，设Nijk为卡口i在第j天第k个时间槽卡口数据记录数量，卡口i在统计周期内第k个时间槽卡口数据总量为Sumik，则该卡口在第j天第k个时间槽卡口数据量在统计周期内的占比为II)以Uik表示卡口i统计周期内第k个时间槽卡口数据量的均衡度，采用信息熵计算均衡度： U i k = - Σ i p i j k log p i j k ]]>III)由步骤II)均衡度计算结果得到n个时间槽的通行卡口数据量均衡度的均值表达式如下： U i = Σ k = 1 n U i k · 1 n ]]>通过表达式计算得到卡口数据量均衡度Ui。作为优选，所述卡口i在统计周期内的某一相同时间槽卡口数据量平均分布，则采用最大信息熵Umax_i表达卡口数据量的最大均衡度Umax_i，表达式为：Umax_i＝log T，其中T为统计周期天数。作为优选，所述归一化均衡度Uin的计算公式如下： U i n = U i U max _ i = Σ k = 1 n U i k log N · 1 n = - Σ k = 1 n Σ i p i j k log p i j k log N · 1 n ]]>其中，Uin的取值范围为(0，1]本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种卡口运行状态量化评估方法，其特征在于包括如下步骤：(1)设置卡口数据的统计周期；(2)以统计周期为时间单位计算得到卡口数据的缺失性指标与错误性指标；其中，所述缺失性指标衡量数据的缺失程度，并通过数据量分布的均衡度表示数据的缺失性，均衡度采用信息熵来计算；所述错误性指标是基于卡口的识别错误率与识别正确率表征得到；(3)根据卡口数据的缺失性指标与错误性指标分析卡口数据质量，输出卡口评估结果。

【技术特征摘要】
1.一种卡口运行状态量化评估方法，其特征在于包括如下步骤：(1)设置卡口数据的统计周期；(2)以统计周期为时间单位计算得到卡口数据的缺失性指标与错误性指标；其中，所述缺失性指标衡量数据的缺失程度，并通过数据量分布的均衡度表示数据的缺失性，均衡度采用信息熵来计算；所述错误性指标是基于卡口的识别错误率与识别正确率表征得到；(3)根据卡口数据的缺失性指标与错误性指标分析卡口数据质量，输出卡口评估结果。2.根据权利要求1所述的一种卡口运行状态量化评估方法，其特征在于：所述缺失性指标的计算方法如下：1)筛选出统计周期内无任何过车记录的卡口，将此类卡口的缺失性指标设为1；2)采用信息熵计算有过车记录的卡口数据量均衡度Ui、最大均衡度Umax_i；3)以实际的卡口数据量均衡度均值除以该卡口数据量最大均衡度定义得到归一化均衡度Uin；4)将卡口的归一化均衡度Uin的计算结果转化为该卡口的数据缺失性指标Ilack_i，对卡口的缺失性指标进行降序排列，取排名前K1的卡口。3.根据权利要求2所述的一种卡口运行状态量化评估方法，其特征在于：所述卡口数据量均衡度Ui的计算方法如下：I)将一天划分为n个时间槽，设Nijk为卡口i在第j天第k个时间槽卡口数据记录数量，卡口i在统计周期内第k个时间槽卡口数据总量为Sumik，则该卡口在第j天第k个时间槽卡口数据量在统计周期内的占比为II)以Uik表示卡口i统计周期内第k个时间槽卡口数据量的均衡度，采用信息熵计算均衡度： U i k = - Σ i p i j k log p i j k ]]>III)由步骤II)均衡度计算结果得到n个时间槽的通行卡口数据量均衡度的均值表达式如下： U i = Σ k = 1 n U i k · 1 n ]]>通过表达式计算得到卡口数据量均衡度Ui。4.根据权利要求2所述的一种卡口运行状态量化评估方法，其特征在于：所述卡口i在统计周期内的某一相同时间槽卡口数据量平均分布，则采用最大信息熵Umax_i表达卡口数据量的最大均衡度Umax_i，表达式为：Umax_i＝logT，其中T为统计周期天数。5.根据权利要求2所述的一种卡口运行状态量化评估方法，其特征在于：所述归一化均衡度Uin的计算公式如下： U i n = U i U max _ i = Σ k = 1 n U i k log N · 1 n = - Σ k = 1 n Σ i p i j k log p ...

【专利技术属性】
技术研发人员：李建元，张云云，李丹，应康平，陈涛，
申请(专利权)人：浙江银江研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33