基于數(shù)據(jù)融合的道路過(guò)飽和狀態(tài)判斷方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】提出一種基于數(shù)據(jù)融合的道路過(guò)飽和狀態(tài)判斷方法及系統(tǒng)，通過(guò)分別采集移動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)和固定檢測(cè)數(shù)據(jù)，并分別對(duì)上述數(shù)據(jù)構(gòu)建速度三維矩陣和流量三維矩陣，進(jìn)一步采用分段線性擬合方式進(jìn)行上述數(shù)據(jù)的融合，求解過(guò)飽和臨界速度，多個(gè)過(guò)飽和臨界速度構(gòu)建三維矩陣，從而判斷道路是否過(guò)飽和。該方法能夠有效實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合，且快速、準(zhǔn)確地從城市層面上判斷各條道路在不同時(shí)間維度、不同地段的過(guò)飽和狀態(tài)，從而為交通擁堵治理和優(yōu)化提供更加精確和科學(xué)的建議，也為實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)交通狀態(tài)判斷和優(yōu)化提供了可能。
【專利說(shuō)明】
基于數(shù)據(jù)融合的道路過(guò)飽和狀態(tài)判斷方法及系統(tǒng)
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明設(shè)及智能交通管理系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，具體設(shè)及移動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)和固定檢測(cè)器數(shù) 據(jù)用于判斷道路是否處于過(guò)飽和狀態(tài)的方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著近年來(lái)我國(guó)城市智能交通系統(tǒng)的發(fā)展，很多重要城市都興建了各種交通檢測(cè) 手段來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)城市交通系統(tǒng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。運(yùn)些檢測(cè)手段主要是固定式交通信息采集技術(shù)和 移動(dòng)式交通信息采集技術(shù)。固定式交通信息采集技術(shù)是在主要道路和重要路口安裝環(huán)形傳 感器、微波監(jiān)測(cè)器等電子設(shè)備來(lái)監(jiān)測(cè)路網(wǎng)上特定路段的某橫截面處的交通數(shù)據(jù)，例如車流 量、占用率等，進(jìn)而獲得車輛的平均車速，道路的交通擁堵情況等信息，但獲得運(yùn)些數(shù)據(jù)需 要采用復(fù)雜的算法估算得到。運(yùn)些設(shè)備的優(yōu)點(diǎn)是對(duì)交通流的測(cè)量較為準(zhǔn)確。移動(dòng)式交通信 息采集技術(shù)通過(guò)移動(dòng)設(shè)備，如安裝GI^車載定位裝置的公交車或出租車，定時(shí)返回其位置、 速度、行駛方向等信息，進(jìn)而獲得車輛行駛道路的相關(guān)路況信息。
[0003] 專利文獻(xiàn)l(CN2〇m〇042761)公開了一種基于數(shù)據(jù)融合的交通狀況估計(jì)裝置及 其方法，其中根據(jù)浮動(dòng)車GI^數(shù)據(jù)和固定檢測(cè)器獲取的交通狀況，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行 數(shù)據(jù)融合。
[0004] 專利文獻(xiàn)2(CN200910198692)公開了一種基于數(shù)據(jù)融合技術(shù)的交通狀況估計(jì)方 法，其中根據(jù)浮動(dòng)車GPS數(shù)據(jù)和固定檢測(cè)器獲取的交通狀況W及與天氣、時(shí)間維度段、不同 時(shí)刻有關(guān)的檢測(cè)器數(shù)據(jù)，采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行融合處理，估計(jì)當(dāng)前交通狀況。
[0005] 專利文獻(xiàn)1和2的主要缺點(diǎn)是浮動(dòng)車隨意停車W及GI^定位精度等多方面的影 響，檢測(cè)精度一直不能夠達(dá)到所需要求，而且只能提供路段平均車速和行程時(shí)間維度等交 通信息等，導(dǎo)致實(shí)時(shí)交通預(yù)測(cè)的精確度不高。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0006] 本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是克服浮動(dòng)車隨意停車W及GI^定位精度等多方面 的影響，提出一種移動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)和固定檢測(cè)器融合來(lái)判斷道路是否處于過(guò)飽和狀態(tài)的方法 及系統(tǒng)。
[0007] 為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案予W實(shí)現(xiàn)。
[0008] 本發(fā)明提供一種基于數(shù)據(jù)融合的道路過(guò)飽和狀態(tài)判斷方法，其特征在于，包含如 下步驟：
[0009] 步驟（1)，通過(guò)移動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)，計(jì)算得出道路中每一路段的速度Ξ維矩陣
[0010] 步驟似，利用固定檢測(cè)器所采集的交通數(shù)據(jù)，計(jì)算得出道路中每一路段的流量 Ξ 維矩陣 Fb,y,.：);
[0011] 步驟（3)，將計(jì)算得出的上述每一路段的上述速度Ξ維矩陣分別與對(duì)應(yīng)的 上述每一路段的上述流量Ξ維矩陣Fb, y,進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，計(jì)算得出多個(gè)過(guò)飽和臨界速度 Vt;
[0012] 步驟（4)，基于上述步驟（3)計(jì)算出的多個(gè)過(guò)飽和臨界速度Vt，構(gòu)建過(guò)飽和一維矩 陣 S(z);
[0013] 其中上述X，y，Z分別代表日期維度、時(shí)間維度、空間維度；
[0014] 對(duì)所有（X，y，Z)，判斷（Vb,y,,>-Sw)是否大于0,若大于0,則表示該日期維度、該 時(shí)間維度、該空間維度不處于過(guò)飽和狀態(tài)，若小于等于0,則表示該日期維度、該時(shí)間維度、 該空間維度處于過(guò)飽和狀態(tài)。
[0015] 優(yōu)選的，所述速度Ξ維矩陣采用如下步驟計(jì)算：
[001引步驟（1)，初始化日期維度、時(shí)間維度、空間維度；
[0017] 步驟（2)，捜索數(shù)據(jù)點(diǎn)，并對(duì)上述數(shù)據(jù)點(diǎn)取平均速度，得到該日期維度、該時(shí)間維 度、該空間維度的該數(shù)據(jù)點(diǎn)平均速度：
其中i = 1，2, 3,……η ;
[0018] 步驟（3)，采用迭代方法求解下一時(shí)間的平均速度，重復(fù)步驟（1)-(2);
[0019] 步驟（4)，采用迭代方法求解下一日期的平均速度，重復(fù)步驟（1)-(3);
[0020] 步驟巧），采用迭代方法求解下一路段的平均速度，重復(fù)步驟（1)-(4);
[0021] 步驟化），在研究區(qū)域中所有路段都求解完畢后，停止捜索，得到速度Ξ維矩陣Vb, y，Z) D
[0022] 優(yōu)選的，所述流量Ξ維矩陣采用如下步驟計(jì)算：
[0023] 步驟（1)，初始化日期維度、時(shí)間維度、空間維度；
[0024] 步驟似，捜索數(shù)據(jù)點(diǎn)，并對(duì)上述數(shù)據(jù)點(diǎn)取平均流量，得到該日期維度、該時(shí)間維 度、該空間維度的該數(shù)據(jù)點(diǎn)的平均流量：Fb, y, ,> = F 1+F2+···+F。；
[002引步驟（3)，采用迭代方法求解下一時(shí)間的平均流量，重復(fù)步驟（1)-似；
[0026] 步驟（4)，采用迭代方法求解下一日期的平均流量，重復(fù)步驟（1)-(3);
[0027] 步驟巧），采用迭代方法求解下一路段的平均流量，重復(fù)步驟（1)-(4);
[0028] 步驟化），在研究區(qū)域中所有路段都求解完畢后，停止捜索，得到流量Ξ維矩陣Fb, y，Z) D
[0029] 優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的時(shí)間項(xiàng)ti，該時(shí)間項(xiàng)ti為對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)點(diǎn)所記錄的時(shí)間，上 述時(shí)間項(xiàng)ti滿足：
[0030] (2.014Xl〇i5+l〇6x+6xi〇2)(y-i))<ti<(2.014Xl〇i5+i〇6x+6xi〇2)y)
[0031] 其中 1 = 1，2, 3,......η。
[0032] 優(yōu)選的，所述過(guò)飽和臨界速度Vt采用如下步驟計(jì)算：
[0033] 步驟（1)，融合所述速度Ξ維矩陣和所述流量Ξ維矩陣，找出某一天、某一時(shí)段、某 一路段的速度和流量信息，匹配為數(shù)對(duì)記錄到速度-流量Ξ維矩陣中，即VFb, y, ,>= IV b, y, z)，F(xiàn)(x, y, z)};
[0034] 步驟（2)，將速度-流量Ξ維矩陣只保留空間維度進(jìn)行降維，將同一路段不同日期 維度、不同時(shí)段的速度-流量數(shù)對(duì)都聚集到一個(gè)路段中，之后針對(duì)每一個(gè)路段進(jìn)行分段線 性擬合的方法找到過(guò)飽和對(duì)應(yīng)的臨界速度。
[0035] 優(yōu)選的，所述分段線性擬合步驟如下：
[0036] 步驟（1)，給定臨界速度所在區(qū)間[曰，b]，由此將速度分為Ξ個(gè)區(qū)間[0, a]、[曰，b]、 比，VmJ，其中Vm。^為此路段的限速；
[0037] 步驟（2)，用[0, a]、比，VmJ內(nèi)的點(diǎn)分別擬合出兩條直線并滿足上述的兩個(gè)條件， 即k八；Fr= kr(V-VmJ其中ki、kr為擬合得到的左、右兩條直線對(duì)應(yīng)的斜率，F(xiàn) 1、Fr分 別表示兩條直線；
[003引步驟（3)，通過(guò)兩條直線相交得到交點(diǎn)，計(jì)算得至
其中i為檢測(cè)器 序號(hào)，取正整數(shù)；
[0039] 步驟（4)，若上述交點(diǎn)不在區(qū)間[a, b]內(nèi)，就用上述交點(diǎn)代替其中一個(gè)邊界重新擬 合捜索，若上述交點(diǎn)在區(qū)間內(nèi)，則W上述交點(diǎn)為中屯、，將上述邊界到上述交點(diǎn)的距離縮小， 繼續(xù)W區(qū)間兩邊的點(diǎn)擬合取上述交點(diǎn)；
[0040] 步驟巧），重復(fù)上述步驟（2) -(4)，當(dāng)滿足條件I Vi-Vi 11 < ε時(shí)，其中ε為精確度， 且范圍為[0. 001，1]，當(dāng)條件滿足時(shí)，停止擬合，Vi即為過(guò)飽和臨界速度。
[0041] 優(yōu)選的，所述兩條直線的擬合方式包括matl油擬合。
[0042] 優(yōu)選的，所述移動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)選自手機(jī)導(dǎo)航終端、移動(dòng)電腦或車載GPS;所述固定檢 測(cè)器的數(shù)據(jù)選自線圈、微波或超聲波。
[0043] 優(yōu)選的，所述日期維度構(gòu)建方式為將公歷日期按照升序排列；所述時(shí)間維度構(gòu)建 方式為W 5分鐘為單位，按照每天0-24點(diǎn)升序排列；所述空間維度構(gòu)建方式為將道路切分 為路段，依次排序。
[0044] 本發(fā)明還提供一種基于數(shù)據(jù)融合的道路過(guò)飽和狀態(tài)判斷系統(tǒng)，其特征在于，包 括：
[0045] 移動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)采集單元，用于獲取移動(dòng)交通流數(shù)據(jù)；
[0046] 固定檢測(cè)數(shù)據(jù)采集單元，用于獲取固定檢測(cè)交通流數(shù)據(jù)；
[0047] 移動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)處理單元，用于將上述移動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)采集單元獲取的每一路段數(shù)據(jù) 構(gòu)建速度Ξ維矩陣，其中X，y，Z分別代表日期維度、時(shí)間維度、空間維度；
[0048] 固定檢測(cè)數(shù)據(jù)處理單元，用于將上述固定檢測(cè)數(shù)據(jù)采集單元獲取的每一路段數(shù)據(jù) 構(gòu)建成流量Ξ維矩陣，其中X，y，Z分別代表日期維度、時(shí)間維度、空間維度；
[0049] 數(shù)據(jù)融合單元，用于將計(jì)算得出的上述每一路段的上述速度Ξ維矩陣分別 與對(duì)應(yīng)的上述每一路段的上述流量Ξ維矩陣Fb, y,進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，計(jì)算得出多個(gè)過(guò)飽和臨 界速度Vt;
[0050] 過(guò)飽和狀態(tài)判斷單元，用于構(gòu)建過(guò)飽和狀態(tài)矩陣，其中X，y，Z分別代表日期 維度、時(shí)間維度、空間維度，得出道路的交通狀態(tài)信息；
[0051] 對(duì)所有（X，y，Z)，判斷（Vb,y,,>-Sw)是否大于0,若大于0,則表示該日期維度、該 時(shí)間維度、該空間維度不處于過(guò)飽和狀態(tài)，若小于等于0,則表示該日期維度、該時(shí)間維度、 該空間維度處于過(guò)飽和狀態(tài)。
[0052] 優(yōu)選的，所述移動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)處理單元進(jìn)一步包括：
[0053] 軌跡匹配單元，用于捜索移動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)中行駛過(guò)研究區(qū)域的軌跡，依據(jù)經(jīng)締度和 行駛方向信息將軌跡數(shù)據(jù)中每分鐘上傳的每一條數(shù)據(jù)匹配到對(duì)應(yīng)的道路和路段上；
[0054] 速度Ξ維矩陣求解單元，用于依據(jù)日期維度、時(shí)間維度、空間維度求解軌跡數(shù)據(jù)的 速度Ξ維矩陣Vb,y,z)。
[00巧]優(yōu)選的，所述固定檢測(cè)數(shù)據(jù)處理單元進(jìn)一步包括：
[0056] 固定檢測(cè)器數(shù)據(jù)匹配單元，用于根據(jù)固定檢測(cè)器經(jīng)締度信息捜索研究道路該方向 上有的固定檢測(cè)器，并將固定檢測(cè)器匹配到相應(yīng)的路段；
[0057] 流量Ξ維矩陣求解單元，用于依據(jù)日期維度、時(shí)間維度、空間維度求解軌跡數(shù)據(jù)的 速流量Ξ維矩陣Fb,y,,：)。
[0058] 優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)融合單元進(jìn)一步包括：
[0059] 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換單元，用于構(gòu)建速度-流量Ξ維矩陣VFb,y,,>= {Vb,y,z)，F(xiàn)b,y,z)};
[0060] 數(shù)據(jù)擬合單元，采用分段線性擬合求解過(guò)飽和臨界速度Vi。
[0061] 優(yōu)選的，所述日期維度構(gòu)建方式為將公歷日期按照升序排列；所述時(shí)間維度構(gòu)建 方式為W 5分鐘為單位，按照每天0-24點(diǎn)升序排列；所述空間維度構(gòu)建方式為將道路切分 為路段，依次排序。
[0062] 本發(fā)明的上述技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)了下述有益效果：
[0063] 通過(guò)移動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)和固定檢測(cè)器融合來(lái)判斷道路是否處于過(guò)飽和狀態(tài)的方法及 系統(tǒng)，能夠在現(xiàn)階段計(jì)算機(jī)處理能力下有效實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合，能夠快速、準(zhǔn)確地并從城市層面 上判斷各條道路在不同時(shí)間維度、不同地段的過(guò)飽和狀態(tài)，從而為交通擁堵治理和優(yōu)化提 供更加精確和科學(xué)的建議，也為實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)交通狀態(tài)判斷和優(yōu)化提供了可能。
【附圖說(shuō)明】
[0064] 圖1是本發(fā)明中所設(shè)及過(guò)飽和狀態(tài)判斷方法的流程圖；
[0065] 圖2是本發(fā)明移動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)樣例圖；
[0066] 圖3是本發(fā)明固定檢測(cè)器數(shù)據(jù)樣例圖；
[0067] 圖4是本發(fā)明中求解速度Ξ維矩陣流程圖；
[0068] 圖5是本發(fā)明中求解流量Ξ維矩陣流程圖；
[0069] 圖6是本發(fā)明中分段線性擬合流程圖；
[0070] 圖7是本發(fā)明中分段擬合效果圖。
【具體實(shí)施方式】
[0071] W下將結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明各實(shí)施例的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整的描述，顯然，所描 述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明的一部分實(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(méi)有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下所得到的所有其它實(shí)施例，都屬于本 發(fā)明所保護(hù)的范圍。
[0072] 圖1示出了本實(shí)施例中所設(shè)及過(guò)飽和狀態(tài)判斷方法的流程圖，其包含：步驟（1)， 通過(guò)移動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)，計(jì)算得出道路中每一路段的速度Ξ維矩陣
[0073] 步驟（2)，利用固定檢測(cè)器所采集的交通數(shù)據(jù)，計(jì)算得出道路中每一路段的流量 Ξ 維矩陣 Fb,y,.：);
[0074] 步驟（3)，將計(jì)算得出的上述每一路段的上述速度Ξ維矩陣分別與對(duì)應(yīng)的 上述每一路段的上述流量Ξ維矩陣Fb, y,進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，計(jì)算得出多個(gè)過(guò)飽和臨界速度 Vt;
[00巧]步驟（4)，基于步驟S3計(jì)算出的多個(gè)過(guò)飽和臨界速度Vt，構(gòu)建過(guò)飽和一維矩陣 S村;
[007引對(duì)所有（x，y，z)，判斷（Vb,y,,>-Sw)是否大于0,若大于0,則該日期維度、該時(shí)段、 該路段不處于過(guò)飽和，若小于等于0,則該日期維度、該時(shí)段、該路段處于過(guò)飽和。
[0077] 本實(shí)施例中數(shù)據(jù)來(lái)源分為兩個(gè)部分，第一個(gè)部分是通過(guò)手機(jī)導(dǎo)航軟件收集得到的 移動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)，第二部分是城市中道路上的固定檢測(cè)器采集到的微波數(shù)據(jù)。圖2和圖3分 別示出了本實(shí)施例移動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)樣例圖和本實(shí)施例固定檢測(cè)器數(shù)據(jù)樣例圖。
[0078] 該移動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)記錄下車輛的ID號(hào)W及每輛車每分鐘的位置、時(shí)間維度、速度等 信息，W出行軌跡為片段進(jìn)行存儲(chǔ)。其中記錄的位置為經(jīng)度和締度，精確到小數(shù)點(diǎn)后四位； 其中記錄的時(shí)間維度為14位有效數(shù)字，包括年份、月份、日期維度、小時(shí)、分鐘、秒等信息。 其中記錄的速度W千米每小時(shí)為單位，精確到小數(shù)點(diǎn)后四位。移動(dòng)電腦或車載GI^也可作 為移動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)的來(lái)源。
[0079] 該固定檢測(cè)器數(shù)據(jù)記錄下檢測(cè)器所在斷面的位置W及每分鐘的流量、占有率、速 度等信息，W時(shí)間維度為序每個(gè)檢測(cè)器單獨(dú)一個(gè)文件存儲(chǔ)。其中位置為檢測(cè)器的經(jīng)度和締 度，精確到小數(shù)點(diǎn)后四位；其中記錄的時(shí)間維度信息由日期維度和時(shí)間維度組成，每分鐘為 一個(gè)單位，即一天對(duì)應(yīng)每個(gè)檢測(cè)器大約有1440條記錄。其中記錄的流量單位為輛，占有率 為時(shí)間維度占有率，單位為秒，速度W千米每小時(shí)為單位，Ξ者均精確到整數(shù)位。
[0080] 圖4為本實(shí)施例中求解速度Ξ維矩陣流程圖，包含步驟：
[0081] 步驟（1)，初始化日期維度、時(shí)間維度、空間維度；
[0082] 步驟（2)，捜索數(shù)據(jù)點(diǎn)，找到在該日期維度、該時(shí)段、該路段的數(shù)據(jù)點(diǎn)，該數(shù)據(jù)點(diǎn)的 時(shí)間項(xiàng)ti滿足：
[0083] (2.014Xl〇i5+l〇6x+6xi〇2)(y-i))<ti<(2.014Xl〇i5+i〇6x+6xi〇2)y)
[0084] 其中 i = 1，2, 3,......η ；
[00財(cái)步驟（3)，對(duì)符合時(shí)間項(xiàng)ti要求的、對(duì)應(yīng)的η個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)V 1取平均速度，得到該日期 維度、該時(shí)段、該路段的平均速度：
其中i = 1，2, 3,……η ;
[0086] 步驟（4)，采用迭代方法求解下一時(shí)段的平均速度，重復(fù)步驟（1)-(3);
[0087] 步驟巧），采用迭代方法求解下一日期的平均速度，重復(fù)步驟（1)-(4);
[008引步驟化），采用迭代方法求解下一路段的平均速度，重復(fù)步驟（1)-妨；
[0089] 步驟（7)，在研究區(qū)域中所有路段都求解完畢后，停止捜索，得到速度Ξ維矩陣Vb, y，Z) D
[0090] 具體是，首先，針對(duì)移動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，將研究區(qū)域的主要道路依據(jù)經(jīng)締度和行 駛方向進(jìn)行劃分，之后將道路W 100米為單位切分為不同路段，捜索移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中行 駛過(guò)研究區(qū)域的軌跡，依據(jù)經(jīng)締度和行駛方向信息將軌跡數(shù)據(jù)中每分鐘上傳的每一條數(shù)據(jù) 匹配到對(duì)應(yīng)的道路和路段上。
[0091] 其次，對(duì)每條道路的一個(gè)方向進(jìn)行Ξ維矩陣描述，Ξ個(gè)維度為日期維度、時(shí)間維 度、空間維度。其中日期維度按照公歷日期升序排列，如8月1日到8月30日，根據(jù)數(shù)據(jù)涵 蓋天數(shù)多少?zèng)Q定該維度寬度；其中時(shí)間維度W 5分鐘為單位，按照一天中0點(diǎn)到24點(diǎn)升序 排列，如00:00-00:05-00:10等，該維度的寬度為288。其中空間維度在初始化時(shí)設(shè)置該道 路的起點(diǎn)，之后按照第一步中切分得到的路段依此排序，該維度寬度受該道路長(zhǎng)度影響。然 后求解Ξ維矩陣中每一個(gè)單元的平均速度，即找出某一天、某一時(shí)段、某一路段在第一步中 匹配得到的所有軌跡點(diǎn)，求解運(yùn)些軌跡點(diǎn)中記錄的速度平均值。
[0092] 采用來(lái)表示速度立維矩陣，其中x、y、z分別代表日期維度、時(shí)間維度、空間 維度，其中X即為日期，y為時(shí)間點(diǎn)對(duì)應(yīng)在一天288個(gè)5分鐘時(shí)間段中的位置，Z為選取空間 點(diǎn)距離起點(diǎn)的距離劃分成100米的數(shù)量，例如在8月10日上午9點(diǎn)鐘距離起點(diǎn)500米處的 平均速度為5〇111/11可^表示為：￥(, =。81。,^ = 9日,，=日>=50。
[0093] 例如：目標(biāo)是求某一由東向西方向的道路上在8月1日到8月31日期維度間的Ξ 維速度矩陣，則：
[0094] l、初始化：求8月l日 00:00-00:05第一個(gè)路段的平均速度，即x = 0801，y=l，z =1 ;
[0095] 2、捜索在第一步軌跡匹配中得到的相應(yīng)于第Z路段的數(shù)據(jù)點(diǎn)，找出時(shí)間維度上為 8月1日00:00-00:05的所有數(shù)據(jù)點(diǎn)，即數(shù)據(jù)點(diǎn)的時(shí)間項(xiàng)ti滿足：
[0096] (2.014Xl〇i5+l〇6x+6xi〇2)(y-i))<ti<(2.014Xl〇i5+i〇6x+6xi〇2)y)
[0097] 其中 i = 1，2, 3,......η ；
[0098] 3、捜索得到對(duì)應(yīng)時(shí)間項(xiàng)ti的η個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)V 1，則取平均速度為：
[0099]
[0100] 4、求完該時(shí)段平均速度后，再求下一時(shí)段的平均速度，即令y = y+1迭代重復(fù)1-3 步；
[0101] 5、求完該天所有時(shí)段的平均速度后，再求下一天的平均速度，即令x = x+l迭代重 復(fù)1-4步；
[0102] 6、求完該路段所有天所有時(shí)段的平均速度后，再求下一路段的平均速度，即令Z =Z+1迭代重復(fù)1-5步；
[0103] 7、在研究區(qū)域中所有路段都求解完畢后，停止捜索和求平均，得到Ξ維速度矩陣 V(x,y,z)。
[0104] 圖5為本實(shí)施例中求解流量Ξ維矩陣流程圖，包含步驟：
[010引步驟（1)，初始化日期維度、時(shí)間維度、空間維度；
[010引步驟似，捜索數(shù)據(jù)點(diǎn)，找到在該日期維度、該時(shí)段、該路段的數(shù)據(jù)點(diǎn)，該數(shù)據(jù)點(diǎn)的 時(shí)間項(xiàng)ti滿足：
[0107] (2.014Xl〇i5+l〇6x+6xi〇2)(y-i))<ti<(2.014Xl〇i5+i〇6x+6xi〇2)y)
[0108] 其中 i = 1，2, 3,......η ;
[010引步驟（3)，對(duì)符合時(shí)間項(xiàng)ti要求的、對(duì)應(yīng)的η個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)F 1取平均流量，得到該日期 維度、該時(shí)段、該路段的平均流量：Fb,y,,>= Fi+F2+，"+F。；
[0110] 步驟（4)，采用迭代方法求解下一時(shí)段的平均流量，重復(fù)步驟（1)-(3);
[0111] 步驟巧），采用迭代方法求解下一日期的平均流量，重復(fù)步驟（1)-(4);
[0112] 步驟化），采用迭代方法求解下一路段的平均流量，重復(fù)步驟（1)-巧）；
[0113] 步驟（7)，在研究區(qū)域中所有路段都求解完畢后，停止捜索，得到流量Ξ維矩陣Fb, y，Z) D
[0114] 具體是，首先，針對(duì)固定檢測(cè)器數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，根據(jù)固定檢測(cè)器經(jīng)締度信息捜索研究 道路該方向上有的固定檢測(cè)器，并將固定檢測(cè)器匹配到相應(yīng)的路段。
[0115] 其次，將道路按照速度Ξ維矩陣的Ξ個(gè)維度構(gòu)建同等大小的流量Ξ維矩陣，并初 始化為零矩陣。捜索固定檢測(cè)器流量數(shù)據(jù)中在某一天某一時(shí)段、某一路段的流量數(shù)據(jù)寫入 到矩陣中，如果沒(méi)有檢測(cè)到則保持為零。注意某些路段可能沒(méi)有固定檢測(cè)器，則該路段對(duì)應(yīng) 的日期維度-時(shí)間維度矩陣保持為零矩陣。注意由于時(shí)間段W五分鐘為單位，而流量數(shù)據(jù) 大部分W兩分鐘為單位，因此求解該五分鐘時(shí)間段內(nèi)流量時(shí)需要將該時(shí)間段內(nèi)的多條數(shù)據(jù) 疊加，跨時(shí)間段記錄的流量記為二分之一。
[011引用來(lái)表示流量S維矩陣，其中x、y、z分別代表日期維度、時(shí)間維度、空間維 度，例如在8月10日上午9點(diǎn)鐘距離起點(diǎn)500米處的流量為60可W表示為：Fb = ewD,y = 9e, z =引二 60。
[0117] 例如：目標(biāo)是求某一由東向西方向的道路上在8月1日到8月31日期維度間的流 量Ξ維矩陣，則可W用下面的流程圖來(lái)描述求解過(guò)程：
[011引 1、初始化：求8月1日00:00-00:05第一個(gè)路段的流量，即X = 0801, y = 1, Z = 1 ;
[0119] 2、捜索在第一步軌跡匹配中得到的Z = 1路段的數(shù)據(jù)點(diǎn)，找出時(shí)間維度上為8月 1日00:00-00:05的所有數(shù)據(jù)點(diǎn)，即數(shù)據(jù)點(diǎn)的時(shí)間項(xiàng)ti滿足：
[0120] (2.014Xl〇i5+l〇6x+6xi〇2)(y-i))<ti<(2.014Xl〇i5+i〇6x+6xi〇2)y)
[0121] 其中 1 = 1，2, 3,……η;
[0122] 3、捜索得到對(duì)應(yīng)時(shí)間項(xiàng)ti的η個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)F 1，則求總流量：
[012引 F(x = 0s0i,y = i,z = ；i) = F i+Fz+.'.+Fn
[0124] 4、求完該時(shí)段流量后，再求下一時(shí)段的流量，即令y = y+1迭代重復(fù)1-3步；
[01巧]5、求完該天所有時(shí)段的流量后，再求下一天的流量，即令X = X+1迭代重復(fù)1-4 步；
[0126] 6、求完該路段所有天、所有時(shí)段的流量后，再求下一路段的流量，即令Z = Z+1迭 代重復(fù)1-5步；
[0127] 7、在研究區(qū)域中所有路段都求解完畢后，停止捜索和求和，得到流量Ξ維矩陣Fb, y，Z) D
[012引圖6為本實(shí)施例分段線性擬合流程圖，其包含步驟：
[0129] 步驟（1)，給定臨界速度所在區(qū)間[a，b]，由此將速度分為Ξ個(gè)區(qū)間[0，a]、[a，b]、 比，VmJ，其中Vm。、為此路段的限速；
[0130] 步驟（2)，用[0, a]、比，VmJ內(nèi)的點(diǎn)分別擬合出兩條直線并滿足上述的兩個(gè)條件， 即。=k六化二k r (V-VmJ，其中ki、kr為擬合得到的左、右兩條直線對(duì)應(yīng)的斜率，F(xiàn) 1、Fr分 別表示兩條直線；
[0131] 步驟（3)，通過(guò)兩條直線相交得到交點(diǎn)，計(jì)算得至
其中i為檢測(cè)器 序號(hào)；
[013引步驟（4)，若此點(diǎn)不在區(qū)間[a, b]內(nèi)，就用此點(diǎn)代替其中一個(gè)邊界重新擬合捜索， 若交點(diǎn)在區(qū)間內(nèi)，則W此交點(diǎn)為中屯、，把邊界到它的距離縮小10%，即將區(qū)間[a，b]縮小范 圍，繼續(xù)W區(qū)間兩邊的點(diǎn)擬合取交點(diǎn)；
[013引步驟巧），重復(fù)上述步驟似-(4)，當(dāng)滿足條件|Vi-Vi i|< ε時(shí)，其中ε為精確度， 且范圍為[0. 001，1]，當(dāng)條件滿足時(shí)，停止擬合，Vi即為過(guò)飽和臨界速度。
[0134] 針對(duì)上述過(guò)飽和狀態(tài)判斷方法，本發(fā)明實(shí)施例還提供了相應(yīng)的過(guò)飽和判斷系統(tǒng)， 該系統(tǒng)包括：
[0135] 移動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)采集單元，用于獲取移動(dòng)交通流數(shù)據(jù)；
[0136] 固定檢測(cè)數(shù)據(jù)采集單元，用于獲取固定檢測(cè)交通流數(shù)據(jù)；
[0137] 移動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)處理單元，用于將上述移動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)采集單元獲取的每一路段數(shù)據(jù) 構(gòu)建速度Ξ維矩陣，其中X，y，Z分別代表日期維度、時(shí)間維度、空間維度；
[013引固定檢測(cè)數(shù)據(jù)處理單元，用于將上述固定檢測(cè)數(shù)據(jù)采集單元獲取的每一路段數(shù)據(jù) 構(gòu)建成流量Ξ維矩陣，其中X，y，Z分別代表日期維度、時(shí)間維度、空間維度；
[0139] 數(shù)據(jù)融合單元，用于將計(jì)算得出的上述每一路段的上述速度Ξ維矩陣分別 與對(duì)應(yīng)的上述每一路段的上述流量Ξ維矩陣Fb, y,進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，計(jì)算得出多個(gè)過(guò)飽和臨 界速度Vt;
[0140] 過(guò)飽和狀態(tài)判斷單元，用于構(gòu)建過(guò)飽和狀態(tài)矩陣，其中X，y，Z分別代表日期 維度、時(shí)間維度、空間維度，得出道路的交通狀態(tài)信息；
[014。 對(duì)所有（x，y，z)，判斷（Vb,y,,>-Sw)是否大于0,若大于0,則該日期維度、該時(shí)段、 該路段不處于過(guò)飽和，若小于等于0,則該日期維度、該時(shí)段、該路段處于過(guò)飽和。
[0142] 優(yōu)選的，所述移動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)處理單元進(jìn)一步包括：
[0143] 軌跡匹配單元，用于捜索移動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)中行駛過(guò)研究區(qū)域的軌跡，依據(jù)經(jīng)締度和 行駛方向信息將軌跡數(shù)據(jù)中每分鐘上傳的每一條數(shù)據(jù)匹配到對(duì)應(yīng)的道路和路段上；
[0144] 速度Ξ維矩陣求解單元，用于依據(jù)日期維度、時(shí)間維度、空間維度求解軌跡數(shù)據(jù)的 速度Ξ維矩陣Vb,y,z)。
[0145] 優(yōu)選的，所述固定檢測(cè)數(shù)據(jù)處理單元進(jìn)一步包括：
[0146] 固定檢測(cè)器數(shù)據(jù)匹配單元，用于根據(jù)固定檢測(cè)器經(jīng)締度信息捜索研究道路該方向 上有的固定檢測(cè)器，并將固定檢測(cè)器匹配到相應(yīng)的路段；
[0147] 流量Ξ維矩陣求解單元，用于依據(jù)日期維度、時(shí)間維度、空間維度求解軌跡數(shù)據(jù)的 速流量Ξ維矩陣Fb,y,,：)。
[0148] 優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)融合單元進(jìn)一步包括：
[0149] 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換單元，用于構(gòu)建速度-流量Ξ維矩陣VFb,y,,>= {Vb,y,z)，F(xiàn)b,y,z)};
[0150] 數(shù)據(jù)擬合單元，采用分段線性擬合求解過(guò)飽和臨界速度Vi。
[0151] W上所述是本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式，應(yīng)當(dāng)指出，對(duì)于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員 來(lái)說(shuō)，在不脫離本發(fā)明所述原理的前提下，還可W做出若干改進(jìn)和潤(rùn)飾，運(yùn)些改進(jìn)和潤(rùn)飾也 應(yīng)視為本發(fā)明的保護(hù)范圍。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于數(shù)據(jù)融合的道路過(guò)飽和狀態(tài)判斷方法，其特征在于，包含如下步驟： 步驟（1)，通過(guò)移動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)，計(jì)算得出道路中每一路段的速度三維矩陣％_.>:; 步驟（2)，利用固定檢測(cè)器所采集的交通數(shù)據(jù)，計(jì)算得出道路中每一路段的流量三維 矩陣; 步驟（3)，將計(jì)算得出的上述每一路段的上述速度三維矩陣分別與對(duì)應(yīng)的上述每 一路段的上述流量三維矩陣進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，計(jì)算得出多個(gè)過(guò)飽和臨界速度職； 步驟（4)，基于上述步驟（3)計(jì)算出的多個(gè)過(guò)飽和臨界速度_，構(gòu)建過(guò)飽和一維矩陣 5(4 ; 其中上述X，y，ζ分別代表日期維度、時(shí)間維度、空間維度； 對(duì)所有讓__|，判斷是否大于〇,若大于〇,則表示該日期維度、該時(shí)間維 度、該空間維度不處于過(guò)飽和狀態(tài)，若小于等于0,則表示該日期維度、該時(shí)間維度、該空間 維度處于過(guò)飽和狀態(tài)。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)據(jù)融合的道路過(guò)飽和狀態(tài)判斷方法，其特征在于，所 述速度三維矩陣采用如下步驟計(jì)算： 步驟（1 )，初始化日期維度、時(shí)間維度、空間維度； 步驟（2)，搜索數(shù)據(jù)點(diǎn)，并對(duì)上述數(shù)據(jù)點(diǎn)取平均速度，得到該日期維度、該時(shí)間維度、該 空間維度的平均速度：步驟（3)，采用迭代方法求解下一時(shí)間的平均速度，重復(fù)步驟（1)- (2); 步驟（4)，采用迭代方法求解下一日期的平均速度，重復(fù)步驟（1)-(3); 步驟（5)，采用迭代方法求解下一路段的平均速度，重復(fù)步驟（1)- (4); 步驟（6)，在研究區(qū)域中所有路段都求解完畢后，停止搜索，得到速度三維矩陣-._|。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)據(jù)融合的道路過(guò)飽和狀態(tài)判斷方法，其特征在于，所 述流量三維矩陣^采用如下步驟計(jì)算： 步驟（1 )，初始化日期維度、時(shí)間維度、空間維度； 步驟（2)，搜索數(shù)據(jù)點(diǎn)，并對(duì)上述數(shù)據(jù)點(diǎn)取平均流量，得到該日期維度、該時(shí)間維度、該 空間維度的該數(shù)據(jù)點(diǎn)的平均流量：步驟（3)，采用迭代方法求解下一時(shí)間的平均流量，重復(fù)步驟（1)- (2); 步驟（4)，采用迭代方法求解下一日期的平均流量，重復(fù)步驟（1)-(3); 步驟（5)，采用迭代方法求解下一路段的平均流量，重復(fù)步驟（1)- (4); 步驟（6)，在研究區(qū)域中所有路段都求解完畢后，停止搜索，得到流量三維矩陣4. 根據(jù)權(quán)利要求2或3所述的基于數(shù)據(jù)融合的道路過(guò)飽和狀態(tài)判斷方法，其特征在 于，所述數(shù)據(jù)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的時(shí)間項(xiàng)b該時(shí)間項(xiàng)^為對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)點(diǎn)所記錄的時(shí)間，上述時(shí)間項(xiàng)G滿 足： (2,ΟΓ4 X JCfiS f (5 x 1)} < ·< (2,014 x ???1? f f (5 x U>;'\v) 其中i=l，2,3,……n。5. 根據(jù)權(quán)利要求1-3中任一項(xiàng)所述的基于數(shù)據(jù)融合的道路過(guò)飽和狀態(tài)判斷方法，其特 征在于，所述過(guò)飽和臨界速度編采用如下步驟計(jì)算：步驟（1)，融合所述速度三維矩陣和所述流量三維矩陣，找出某一天、某一時(shí)段、某一路 段的速度和流量信息，匹配為數(shù)對(duì)記錄到速度-流量三維矩陣中 步驟（2)，將速度-流量三維矩陣只保留空間維度進(jìn)行降維，將同一路段不同日期維 度、不同時(shí)段的速度-流量數(shù)對(duì)都聚集到一個(gè)路段中，之后針對(duì)每一個(gè)路段進(jìn)行分段線性 擬合的方法找到過(guò)飽和對(duì)應(yīng)的臨界速度。6. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于數(shù)據(jù)融合的道路過(guò)飽和狀態(tài)判斷方法，其特征在于，所 述分段線性擬合步驟如下： 步驟（1)，給定臨界速度所在區(qū)間[a, A]，由此將速度分為三個(gè)區(qū)間[(? a]、[a, /?、[/? 1丄其中為此路段的限速； 步驟（2)，用[Ga]、[A U內(nèi)的點(diǎn)分別擬合出兩條直線并滿足上述的兩個(gè)條件，SP ;， 其中、為擬合得到的左、右兩條直線對(duì)應(yīng)的斜率，6、€分別表示兩條直線； 步驟（3)，通過(guò)兩條直線相交得到交點(diǎn)，計(jì)算得到，其中i為檢測(cè)器序號(hào)，取正整數(shù)； 步驟（4)，若上述交點(diǎn)不在區(qū)間[a, A]內(nèi)，就用上述交點(diǎn)代替其中一個(gè)邊界重新擬合搜 索，若上述交點(diǎn)在區(qū)間內(nèi)，則以上述交點(diǎn)為中心，將上述邊界到上述交點(diǎn)的距離縮小，繼續(xù) 以區(qū)間兩邊的點(diǎn)擬合取上述交點(diǎn)； 步驟（5)，重復(fù)上述步驟（2)- (4)，當(dāng)滿足條件時(shí)，其中為精確度，且范圍為 [0. 001，1]，當(dāng)條件滿足時(shí)，停止擬合，即為過(guò)飽和臨界速度。7. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于數(shù)據(jù)融合的道路過(guò)飽和狀態(tài)判斷方法，其特征在于，所 述兩條直線的擬合方式包括matlab擬合。8. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)據(jù)融合的道路過(guò)飽和狀態(tài)判斷方法，其特征在于，所 述移動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)選自手機(jī)導(dǎo)航終端、移動(dòng)電腦或車載GPS;所述固定檢測(cè)器的數(shù)據(jù)選自線 圈、微波或超聲波。9. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)據(jù)融合的道路過(guò)飽和狀態(tài)判斷方法，其特征在于，所 述日期維度構(gòu)建方式為將公歷日期按照升序排列；所述時(shí)間維度構(gòu)建方式為以5分鐘為單 位，按照每天0-24點(diǎn)升序排列；所述空間維度構(gòu)建方式為將道路切分為路段，依次排序。10. -種基于數(shù)據(jù)融合的道路過(guò)飽和狀態(tài)判斷系統(tǒng)，其特征在于，包括： 移動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)采集單元，用于獲取移動(dòng)交通流數(shù)據(jù)； 固定檢測(cè)數(shù)據(jù)采集單元，用于獲取固定檢測(cè)交通流數(shù)據(jù)； 移動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)處理單元，用于將上述移動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)采集單元獲取的每一路段數(shù)據(jù)構(gòu)建 速度三維矩陣其中x，y，z分別代表日期維度、時(shí)間維度、空間維度； 固定檢測(cè)數(shù)據(jù)處理單元，用于將上述固定檢測(cè)數(shù)據(jù)采集單元獲取的每一路段數(shù)據(jù)構(gòu)建 成流量三維矩陣曝，其中X，y，z分別代表日期維度、時(shí)間維度、空間維度； 數(shù)據(jù)融合單元，用于將計(jì)算得出的上述每一路段的上述速度三維矩陣:分別與對(duì) 應(yīng)的上述每一路段的上述流量三維矩陣ib這進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，計(jì)算得出多個(gè)過(guò)飽和臨界速 度R ; 過(guò)飽和狀態(tài)判斷單元，用于構(gòu)建過(guò)飽和狀態(tài)矩陣_設(shè)遍.，其中X，y，z分別代表日期維 度、時(shí)間維度、空間維度，得出道路的交通狀態(tài)信息； 對(duì)所有Iii_，判斷纖是否大于0,若大于0,則表示該日期維度、該時(shí)間維 度、該空間維度不處于過(guò)飽和狀態(tài)，若小于等于0,則表示該日期維度、該時(shí)間維度、該空間 維度處于過(guò)飽和狀態(tài)。11. 根據(jù)權(quán)利要求10所述的一種基于數(shù)據(jù)融合的道路過(guò)飽和狀態(tài)判斷系統(tǒng)，其特征在 于，所述移動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)處理單元進(jìn)一步包括： 軌跡匹配單元，用于搜索移動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)中行駛過(guò)研究區(qū)域的軌跡，依據(jù)經(jīng)煒度和行駛 方向信息將軌跡數(shù)據(jù)中每分鐘上傳的每一條數(shù)據(jù)匹配到對(duì)應(yīng)的道路和路段上； 速度三維矩陣求解單元，用于依據(jù)日期維度、時(shí)間維度、空間維度求解軌跡數(shù)據(jù)的速度 三維矩陣12. 根據(jù)權(quán)利要求10所述的一種基于數(shù)據(jù)融合的道路過(guò)飽和狀態(tài)判斷系統(tǒng)，其特征在 于，所述固定檢測(cè)數(shù)據(jù)處理單元進(jìn)一步包括： 固定檢測(cè)器數(shù)據(jù)匹配單元，用于根據(jù)固定檢測(cè)器經(jīng)煒度信息搜索研究道路該方向上有 的固定檢測(cè)器，并將固定檢測(cè)器匹配到相應(yīng)的路段； 流量三維矩陣求解單元，用于依據(jù)日期維度、時(shí)間維度、空間維度求解軌跡數(shù)據(jù)的速流 量三維矩陣心.M)。13. 根據(jù)權(quán)利要求10-12中任一項(xiàng)所述的一種基于數(shù)據(jù)融合的道路過(guò)飽和狀態(tài)判斷系 統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)融合單元進(jìn)一步包括：數(shù)據(jù)擬合單元，采用分段線性擬合求解過(guò)飽和臨界速度。14. 根據(jù)權(quán)利要求10所述的一種基于數(shù)據(jù)融合的道路過(guò)飽和狀態(tài)判斷系統(tǒng)，其特征在 于，所述日期維度構(gòu)建方式為將公歷日期按照升序排列；所述時(shí)間維度構(gòu)建方式為以5分 鐘為單位，按照每天0-24點(diǎn)升序排列；所述空間維度構(gòu)建方式為將道路切分為路段，依次 排序。
【文檔編號(hào)】G08G1/01GK105825670SQ201510502659
【公開日】2016年8月3日
【申請(qǐng)日】2015年8月16日
【發(fā)明人】李萌, 姜涵, 申作軍, 何方, 賈英昊, 沈羽桐, 俞佳瑩, 陳婕妤
【申請(qǐng)人】姜涵, 李萌, 北京數(shù)行健科技有限公司