一種高效的交通狀態(tài)標(biāo)注方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種高效的交通狀態(tài)標(biāo)注方法，該方法通過將微波獲取的一定時間段內(nèi)的交通流量、速度和車道占有率三個指標(biāo)數(shù)據(jù)歸一化映射成圖像的像元，以圖像聚類的方法完成對所有微波監(jiān)測路段的聚類，再從每個聚類中抽取視頻監(jiān)測位置較好的少數(shù)路段，通過視頻直觀的了解路段狀態(tài)并對早、晚高峰和中午平峰時間段的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行狀態(tài)標(biāo)注。本發(fā)明方法既降低了每條路段都需要標(biāo)注的復(fù)雜性，又使得標(biāo)注的結(jié)果更加真實可靠，該方法具有通用性強、可行性強、復(fù)雜度低、實現(xiàn)速度快、可靠性高等特點。
【專利說明】一種高效的交通狀態(tài)標(biāo)注方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及智能交通領(lǐng)域，尤其涉及一種基于微波傳感器數(shù)據(jù)快速構(gòu)建路況識別分類器的交通狀態(tài)標(biāo)注方法。

【背景技術(shù)】
[0002]隨著社會經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，城市交通出現(xiàn)銳增的趨勢。如何有效調(diào)控交通流量，優(yōu)化道路的使用效率，成為城市智能交通領(lǐng)域研究的重點。智能交通系統(tǒng)作為科學(xué)技術(shù)快速發(fā)展的產(chǎn)物應(yīng)運而生，其中對交通狀態(tài)進(jìn)行劃分是城市交通公共信息服務(wù)的主要內(nèi)容，也是交通管理部門部署警力，疏導(dǎo)道路交通的有效途徑。交通狀態(tài)的劃分有很多方法，可基于不同類型的傳感器數(shù)據(jù)實現(xiàn)，例如:微波、線圈、地磁、卡口、浮動車等。其中，微波數(shù)據(jù)是斷面采集的數(shù)據(jù)，用其判斷線裝路段的交通狀態(tài)，具有一定的挑戰(zhàn)性，主要表現(xiàn)在:采集的速度值是點速度，不能表達(dá)區(qū)間平均速度；車道占有率可能受到外界環(huán)境干擾而導(dǎo)致誤判等。因此，任何基于微波單指標(biāo)分析交通狀態(tài)的方法均具有片面性和較大誤差。采用基于多指標(biāo)的帶監(jiān)督的機器學(xué)習(xí)方法是最有希望的方法?；跈C器學(xué)習(xí)的交通狀態(tài)劃分技術(shù)運用訓(xùn)練樣本和標(biāo)注信息來訓(xùn)練分類器，進(jìn)一步，得到的分類器可以將新的微波監(jiān)測指標(biāo)當(dāng)作輸入，輸出交通狀態(tài)。存在的分類算法有很多，然而任何分類器是否具有較高的精度，其關(guān)鍵在于訓(xùn)練樣本的狀態(tài)標(biāo)注。交通狀態(tài)標(biāo)注主要是對由微波等交通監(jiān)測設(shè)備檢測到的流量、速度、車道占有率等交通運行指標(biāo)的狀態(tài)標(biāo)注，狀態(tài)一般標(biāo)注為擁堵、繁忙、暢通等級別。
[0003]現(xiàn)有的研究中對交通狀態(tài)的標(biāo)注主要是依靠經(jīng)驗對獲取的狀態(tài)衡量指標(biāo)直接進(jìn)行狀態(tài)標(biāo)注，沒有考慮實際的路段狀態(tài)信息；另一方面，現(xiàn)有的標(biāo)注方法需要為每條路段訓(xùn)練一個分類器，這就要求對每條路段進(jìn)行視頻標(biāo)注，工作量大，需要投入大量的人力和時間。再者，微波監(jiān)測路段經(jīng)常與視頻監(jiān)測路段不一致，難以對照進(jìn)行狀態(tài)標(biāo)注。因此，為了真實有效反映路段狀態(tài)和降低標(biāo)注的復(fù)雜度，本發(fā)明提出了一種高效的交通狀態(tài)標(biāo)注方法。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明為克服上述的不足之處，目的在于提供一種高效的交通狀態(tài)標(biāo)注方法，該方法通過將歸一化并聚類后的微波采集的交通狀態(tài)指標(biāo)數(shù)據(jù)與視頻監(jiān)測得到的路段狀態(tài)信息綜合得到路段的交通狀態(tài)并作狀態(tài)標(biāo)注；該方法可以使標(biāo)注的結(jié)果更加真實可靠，具有降低每條路段都需要標(biāo)注的復(fù)雜性，同時達(dá)到真實反映路段狀態(tài)的效果。
[0005]本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案達(dá)到上述目的:一種高效的交通狀態(tài)標(biāo)注方法，包括如下步驟:
[0006](I)采集所有微波監(jiān)測路段連續(xù)一周時間內(nèi)的交通狀態(tài)指標(biāo)數(shù)據(jù)；
[0007](2)將采集到的交通狀態(tài)指標(biāo)數(shù)據(jù)歸一化處理，映射成圖像的像元；
[0008](3)對所有微波監(jiān)測路段用譜聚類算法進(jìn)行聚類；
[0009](4)在每個聚類中抽取典型時間段且視頻監(jiān)測位置記錄的視頻能夠?qū)崟r清晰反映路段交通狀態(tài)的路段觀看視頻；
[0010](5)根據(jù)所觀看視頻反映的路段狀態(tài)結(jié)果與交通狀態(tài)指標(biāo)綜合得到路段的交通狀態(tài)并作狀態(tài)標(biāo)注。
[0011]作為優(yōu)選，所述步驟(1)中的交通狀態(tài)指標(biāo)數(shù)據(jù)包括交通流量、速度、車道占有量三個指標(biāo)數(shù)據(jù)。
[0012]作為優(yōu)選，所述步驟(2)歸一化處理方法如下式所示:

【權(quán)利要求】
1.一種高效的交通狀態(tài)標(biāo)注方法，其特征在于包括如下步驟: (1)采集所有微波監(jiān)測路段連續(xù)一周時間內(nèi)的交通狀態(tài)指標(biāo)數(shù)據(jù)； (2)將采集到的交通狀態(tài)指標(biāo)數(shù)據(jù)歸一化處理，映射成圖像的像元； (3)對所有微波監(jiān)測路段用譜聚類算法進(jìn)行聚類； (4)在每個聚類中抽取典型時間段且視頻監(jiān)測位置記錄的視頻能夠?qū)崟r清晰反映路段交通狀態(tài)的路段觀看視頻； (5)根據(jù)所觀看視頻反映的路段狀態(tài)結(jié)果與交通狀態(tài)指標(biāo)綜合得到路段的交通狀態(tài)并作狀態(tài)標(biāo)注。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種高效的交通狀態(tài)標(biāo)注方法，其特征在于，所述步驟(1)中的交通狀態(tài)指標(biāo)數(shù)據(jù)包括交通流量、速度、車道占有量三個指標(biāo)數(shù)據(jù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種高效的交通狀態(tài)標(biāo)注方法，其特征在于，所述步驟(2)歸一化處理方法如下式所示:
其中，Xi是所有微波數(shù)據(jù)中第i個數(shù)據(jù)，Xmin是微波數(shù)據(jù)中最小的數(shù)據(jù)值，Xmax是微波數(shù)據(jù)中最大的數(shù)據(jù)值。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種高效的交通狀態(tài)標(biāo)注方法，其特征在于，所述步驟(3)中聚類采用圖像譜聚類方法將所有微波監(jiān)測路段聚為k類，譜聚類算法步驟如下: (1)構(gòu)造鄰接矩陣，根據(jù)N個微波監(jiān)測路段構(gòu)造一個Graph，Graph的每個節(jié)點Vi對應(yīng)于一個微波監(jiān)測路段，將節(jié)點連接起來，連線的權(quán)重Ei表示兩個節(jié)點的相似度，將Graph用鄰接矩陣的形式記為W ; (2)求拉普拉斯矩陣，將W的每一列元素相加得到N個數(shù)，將其變換為NXN的對角矩陣D，并令L = D-ff, L即為圖拉普拉斯矩陣； (3)求L的特征值Y，并按值的大小進(jìn)行排序，取前m個最小的特征值對應(yīng)的特征向量{中}隹1; (4)將所求得的m個特征向量組成NXm的矩陣，其中每行看作是m維空間中的一個向量，再采用k-means算法進(jìn)行聚類，聚類結(jié)果中每一行所屬類別即為Graph中節(jié)點所屬的類別。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種高效的交通狀態(tài)標(biāo)注方法，其特征在于，所述步驟(4)的典型時間段為早高峰、晚高峰以及中午平峰時間段。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種高效的交通狀態(tài)標(biāo)注方法，其特征在于，所述步驟(5)的狀態(tài)標(biāo)注結(jié)果分為擁堵、繁忙、暢通三個級別。
【文檔編號】G06K9/64GK104200231SQ201410441547
【公開日】2014年12月10日 申請日期:2014年9月2日 優(yōu)先權(quán)日:2014年9月2日
【發(fā)明者】溫曉岳, 李丹, 李建元, 張麒, 靳明豪 申請人:銀江股份有限公司