本申請涉及產(chǎn)生基于不確定性的交通擁堵指數(shù)的方法、介質(zhì)和系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

如交通擁堵指數(shù)(trafficcongestionindex，tci)形式的交通擁堵信息廣泛應(yīng)用于交通計劃和駕駛指引(如google地圖、百度地圖等)。

隨著遠(yuǎn)程信息技術(shù)、傳感器、移動技術(shù)的發(fā)展，大量互聯(lián)的車輛在不久的將來將成為現(xiàn)實(shí)。在大量互聯(lián)車輛的時代，來自各個車輛的全球定位系統(tǒng)(gps)數(shù)據(jù)將被用于交通擁堵指數(shù)計算。

參考圖1，示出了現(xiàn)有的在地圖101上產(chǎn)生交通擁堵指數(shù)示例?？梢栽趯Ｓ玫谋銛y導(dǎo)航設(shè)備(其中之一在此顯示為導(dǎo)航設(shè)備103)上顯示交通擁堵指數(shù)。進(jìn)一步，可以在智能電話(其中之一在此顯示為智能電話105)上顯示交通擁堵指數(shù)。更進(jìn)一步，可以在電話廣播(其中之一在此顯示為電視廣播107)上顯示交通擁堵指數(shù)。

繼續(xù)參考圖1，可以基于如下產(chǎn)生交通擁堵指數(shù):(a)來自固定傳感器(圖1中示為元件109)的交通數(shù)據(jù)；(b)來自移動傳感器(圖1中示為元件111)的交通數(shù)據(jù)；(c)來自公共事件(圖1中示為元件113)的交通數(shù)據(jù)；以及來自gis-t應(yīng)用(圖1中示為元件115)的交通數(shù)據(jù)。

現(xiàn)在參考圖2a，示出了從數(shù)據(jù)預(yù)處理(201)、到數(shù)據(jù)融合(203)、到應(yīng)用(205)的現(xiàn)有流程。如圖所示，從道路傳感器接收的數(shù)據(jù)通過下列各項(xiàng)進(jìn)行預(yù)處理：(a)異常檢測與過濾；和(b)時間和空間的關(guān)聯(lián)與補(bǔ)償。并且，如所示，對從移動車輛傳感器接收的數(shù)據(jù)使用以下各項(xiàng)進(jìn)行預(yù)處理：(a)異常檢測與過濾；和(b)軌跡模式分析；和(c)道路映射。注意，這些現(xiàn)有的工作流程缺少關(guān)于數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性的衡量(即數(shù)據(jù)不確定性)。此外，在這些現(xiàn)有的工作流程中數(shù)據(jù)處理和tci計算由不同的組織進(jìn)行處理。

特別地，關(guān)于gps，注意到，由于gps傳感器的讀取存在定位錯誤和采樣錯誤，gps跟蹤數(shù)據(jù)偏離實(shí)際軌跡在所難免。作為結(jié)果，gps數(shù)據(jù)預(yù)處理的任務(wù)(包括將原始gps跟蹤數(shù)據(jù)匹配到數(shù)字地圖(即“地圖匹配”)，并且處理例外、更正錯誤、減小噪音和冗余)是計算tci的前提條件。關(guān)于地圖匹配，現(xiàn)在參考圖2b，可以看到汽車a在特定道路上行駛。在這個例子中，接收位置序列a、b、c的原始gps跟蹤數(shù)據(jù)。地圖匹配的任務(wù)推斷出實(shí)際的位置序列——可以是a2,b1,c3或a1,b2,c3或a3,b1,c2……等等。地圖匹配的輸出是最有可能的位置序列或軌跡(在此例中以較深折線示出的a1,b2,c3被標(biāo)記為“1”)。

然而，tci計算的現(xiàn)有解決方案典型的缺少關(guān)于這一不確定性的衡量。也就是說tci計算的現(xiàn)有解決方案典型被分為兩個獨(dú)立的過程：數(shù)據(jù)預(yù)處理和之后的tci計算。在現(xiàn)有的tci計算階段，所有的輸入都被認(rèn)為是同等的確定。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

因此，不同的實(shí)施例提供機(jī)制以衡量gps數(shù)據(jù)處理中的不確定性，然后在第二階段提高交通擁堵指數(shù)計算的質(zhì)量。進(jìn)一步在不同的實(shí)施例中，可以通過系統(tǒng)、方法和/或計算機(jī)程序產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)這一機(jī)制。

提供了各種實(shí)施例，涉及監(jiān)測機(jī)動車交通狀況的機(jī)制，并且具體的，涉及改進(jìn)的交通擁堵指數(shù)，為駕駛員所用，以避免交通擁堵區(qū)域。

在一個實(shí)施例中，計算機(jī)實(shí)現(xiàn)的方法產(chǎn)生基于不確定性的交通擁堵指數(shù)，包括：由處理器獲得多個gps數(shù)據(jù)點(diǎn)；由處理器分割多個gps數(shù)據(jù)點(diǎn)到多個可變滑動窗口，其中所述分割最大化多個可變滑動窗口中的每個的形狀信息數(shù)量；當(dāng)gps數(shù)據(jù)點(diǎn)已經(jīng)被所述分割分割，由處理器在多個gps數(shù)據(jù)點(diǎn)上執(zhí)行地圖匹配過程；由處理器計算指示地圖匹配過程的置信度值；由處理器產(chǎn)生交通擁堵指數(shù)，其中交通擁堵指數(shù)是考慮到計算出的指示地圖匹配過程的置信度值而產(chǎn)生的。

在另一個實(shí)施例中，提供了計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，有形地實(shí)現(xiàn)由計算機(jī)執(zhí)行的程序指令以產(chǎn)生基于不確定性的交通擁堵指數(shù)，在執(zhí)行程序指令的時候，執(zhí)行下列步驟：獲得多個gps數(shù)據(jù)點(diǎn)；分割多個gps數(shù)據(jù)點(diǎn)到多個可變滑動窗口，其中所述分割最大化多個可變滑動窗口中的每個的形狀信息數(shù)量；當(dāng)gps數(shù)據(jù)點(diǎn)已經(jīng)被所述分割分割，在多個gps數(shù)據(jù)點(diǎn)上執(zhí)行地圖匹配過程；計算指示地圖匹配過程的置信度值；以及產(chǎn)生交通擁堵指數(shù)，其中交通擁堵指數(shù)是考慮到計算出的指示地圖匹配過程的置信度值而產(chǎn)生的。

在另一個實(shí)施例中，提供了計算機(jī)實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)，以產(chǎn)生基于不確定性的交通擁堵指數(shù)，系統(tǒng)包括：處理器；存儲計算機(jī)可讀指令的存儲器，計算機(jī)指令當(dāng)在處理器上執(zhí)行時實(shí)現(xiàn)：獲得元件，被配置為獲得多個gps數(shù)據(jù)點(diǎn)；分割元件，被配置為分割多個gps數(shù)據(jù)點(diǎn)到多個可變滑動窗口，其中所述分割最大化多個可變滑動窗口中的每個的形狀信息數(shù)量；執(zhí)行元件，被配置為當(dāng)所述gps數(shù)據(jù)點(diǎn)已經(jīng)被所述分割分割，在多個gps數(shù)據(jù)點(diǎn)上執(zhí)行地圖匹配過程；計算元件，被配置為計算指示地圖匹配過程的置信度值；產(chǎn)生元件，被配置為產(chǎn)生交通擁堵指數(shù)，其中交通擁堵指數(shù)是考慮到計算出的指示地圖匹配過程的置信度值而產(chǎn)生的；以及輸出元件，被配置為輸出交通擁堵指數(shù)。

在一個實(shí)施例中，輸出元件被配置為以地圖形式輸出交通擁堵指數(shù)。

附圖說明

結(jié)合附圖和以下具體說明將使本發(fā)明的各種目標(biāo)、特征、優(yōu)勢對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人言將會更加明顯。

圖1示出了現(xiàn)有的產(chǎn)生地圖上描述的交通擁堵指數(shù)的例子的示意圖。

圖2a示出了現(xiàn)有的從數(shù)據(jù)預(yù)處理到數(shù)據(jù)融合到應(yīng)用的流程的例子的示意圖。

圖2b示出了現(xiàn)有地圖匹配過程的例子的示意圖。

圖3示出了按照一個實(shí)施例的可變滑動窗口分割器和地圖匹配器的示意性框圖，

圖4a示出了按照一個實(shí)施例的示例性地圖匹配過程(由圖1中的地圖匹配器執(zhí)行的類型)的框圖。

圖4b、4c和4d示出了按照一個實(shí)施例的與形狀信息、滑動窗口和地圖匹配置信度相關(guān)的示意圖。

圖5a-5d示出了(按照一個實(shí)施例的)影響tci的示例性地圖，所述地圖示出了由gps設(shè)備引起的各種不確定性，圖5a顯示橋上沒有信號，圖5b示出了穿過湖底的隧道以及離開隧道后掉頭穿過大街的軌跡，圖5c示出了連接缺失，圖5d示出了gps“漂移(floating)”。

圖6a-6d描述了(按照一個實(shí)施例的)示例性地圖，示出了可變滑動窗口內(nèi)的各種軌跡，圖6a示出了軌跡601的長度和形狀，圖6b示出了軌跡603的長度和形狀，圖6c示出了軌跡605的長度和形狀，圖6d示出了軌跡607的長度和形狀。

圖7、8、9描述了(按照一個實(shí)施例的)關(guān)于形狀個數(shù)信息的示例性實(shí)施例。

圖10描述了現(xiàn)有的曲線相似度確定方法。

圖11描述了現(xiàn)有的fréchet距離確定方法。

圖12a描述了示例性交通擁堵指數(shù)計算的圖形，并且圖12b描述了顯示示例性交通擁堵指數(shù)輸出的地圖。

圖13描述了按照一個實(shí)施例的方法流程圖。

圖14描述了按照一個實(shí)施例的方法流程圖。

圖15描述了按照一個實(shí)施例的系統(tǒng)框圖。

圖16描述了按照一個實(shí)施例的系統(tǒng)框圖。

圖17a和17b描述了一個通過管理不確定性來最小化心理落差的實(shí)施例的示意圖。

具體實(shí)施方式

為了描述和主張本發(fā)明的權(quán)利的目的，術(shù)語“地圖匹配過程”意指匹配原始gps跟蹤數(shù)據(jù)到數(shù)字地圖上(如數(shù)字地圖的道路)。

為了描述和主張本發(fā)明的權(quán)利的目的，術(shù)語“指示地圖匹配過程的置信度值”指示原始gps數(shù)據(jù)被正確匹配到數(shù)字地圖(例如數(shù)字地圖上的道路)上的可能性。

正如此處所描述的，各種實(shí)施例的核心思想是將不確定性測量作為新的gps數(shù)據(jù)預(yù)處理階段的輸出，其中作為gps數(shù)據(jù)預(yù)處理階段的新的輸出的不確定性測量也作為新的輸入被加入，用于交通擁堵指數(shù)計算(在這方面，關(guān)鍵的問題和挑戰(zhàn)是理解不確定性是如何發(fā)生的，以及如何測量它們；此處所描述的是這些不確定性是如何發(fā)生的以及如何測量它們的若干解釋)。

參考圖3，示出了按照一個實(shí)施例的可變滑動窗口分割器301和地圖匹配器303。在這方面，如以上所描述的，已知gps數(shù)據(jù)預(yù)處理的關(guān)鍵步驟是地圖匹配(將原始gps跟蹤數(shù)據(jù)匹配到數(shù)字地圖上)。作為結(jié)果，可以識別車輛行駛的實(shí)際道路。這個步驟是計算tci的前提。然而，tci是基于一定時間間隔內(nèi)(通常5到15分鐘)行駛在每個道路段上的所有車輛的聚集信息。

為了進(jìn)行到tci計算階段，原始gps數(shù)據(jù)的長序列必須首先被分割到滑動窗口以進(jìn)行地圖匹配。在傳統(tǒng)的解決方案中，滑動窗口的長度通常是固定的。相反，在此處所描述的各種實(shí)施例中，使用特別設(shè)計的可變滑動窗口分割器301以實(shí)現(xiàn)這一目的。進(jìn)一步，在“地圖匹配置信度計算器”(地圖匹配器303的一部分)中，為地圖匹配窗口的每個結(jié)果計算置信度值。因此，每個窗口的軌跡的長度和形狀是置信度計算的關(guān)鍵(例如直線可能沒有獨(dú)特的特征(呈現(xiàn)不出形狀信息)，并且很難確保置信度值的質(zhì)量(可能有很多備選方案))。

如此處所描述的，本實(shí)施例提供計算器301a以計算每個滑動窗口內(nèi)的軌跡的形狀信息數(shù)量。進(jìn)一步，可變滑動窗口分割器301包括優(yōu)化引擎(或優(yōu)化器)301b以分割原始gps數(shù)據(jù)的長序列到若干滑動窗口(其中對所有窗口的形狀信息數(shù)量被最大化)。

仍然參考圖3，“地圖匹配置信度計算器”(地圖匹配器303的一部分)可能執(zhí)行地圖匹配置信度計算如下：(a)通過分析gps數(shù)據(jù)(評估“信號穩(wěn)定性”)來評估軌跡的形狀的連續(xù)性和光滑度；和/或(b)執(zhí)行曲線相似度計算以為每個滑動窗口計算地圖匹配置信度。

關(guān)于上面的第(b)，在一個具體的示例性實(shí)施例中，可以使用弗雷歇(fréchet)距離。在數(shù)學(xué)中弗雷歇距離用于在考慮沿著曲線的點(diǎn)的位置和順序的情況下測量曲線相似度。在其它例子中，可以使用其它曲線相似度的計算方法。在任何情況下，如上面所描述的，可變滑動窗口分割器301可以最大化所有窗口的信息數(shù)量(可以確保和量化曲線相似度計算質(zhì)量)。

現(xiàn)在參考為什么滑動窗口通常是必要的，注意到一個行程通常包括至少1000個gps采樣點(diǎn)。由此，所有可能的組合可以是非常大的(如8*8*10*….*12＝1.23*10¹⁰⁰⁰)。因此，有必要分割長行程到很多部分(滑動窗口)。

現(xiàn)在參考圖4a，示出了按照一個實(shí)施例的示例性地圖匹配過程(圖3的地圖匹配器303所執(zhí)行的類型)。如所示的，示例性地圖匹配過程使用點(diǎn)“1”、“2”和“3”(在地圖401中所示)，然后移動(每個點(diǎn))到步驟403；到步驟405所示，然后到步驟407所示。

現(xiàn)在參考圖4b、4c和4d，示出了按照一個實(shí)施例的與形狀信息、滑動窗口和地圖匹配置信度相關(guān)的示意圖。更具體的，圖4b示出了大量gps采樣點(diǎn)和兩個其可能行駛的道路(道路a和道路b)?，F(xiàn)在參考圖4c，可以看出滑動窗口2的軌跡具有更少的形狀信息，因此沒有(或更低)的置信度與地圖匹配結(jié)果相關(guān)(即，汽車是否實(shí)際駕駛在道路a或道路b上？)?，F(xiàn)在參考圖4d，滑動窗口2的軌跡具有更多的形狀信息，因此具有更多的置信度與地圖匹配結(jié)果相關(guān)(即，汽車實(shí)際上行駛于道路a上)。

現(xiàn)在參考大量關(guān)于數(shù)據(jù)收集/處理的觀察(這些觀察提供一些處理的基礎(chǔ)和/或各種實(shí)施例的優(yōu)點(diǎn))：(a)探測車輛在時間和空間維度都是不平衡的；(b)由gps設(shè)備引起的不確定性影響了tci(見，圖5a(示出橋上沒有信號)，圖5b(示出穿越湖底隧道并在離開隧道后返回穿越大街)，圖5c(示出缺失的連接)，圖5d(示出了gps的“漂移”(即無法獲得高準(zhǔn)確度固定))；(c)gps信號通常是不穩(wěn)定的并且可以受到很多因素的影響(例如天氣條件、高的建筑物、高架道路、隧道、橋梁)；(d)gps信號錯誤和中斷是無處不在的(在此，注意到，例如gps信號可能(如上面所提到的)“漂移”；和/或給定道路上可能丟失gps信號(例如gps信號可能在地下通道或隧道中丟失))；(e)地圖匹配中的不確定性可能由特定類型的曲線相似度計算進(jìn)行測量；(f)在可變滑動窗口中的軌跡長度和形狀是有影響的(見，如圖6a到6d，示出了各種軌跡601、603、605和607的長度和形狀)。

現(xiàn)在參考圖7、8和9，示出了按照一個實(shí)施例的與形狀數(shù)量信息有關(guān)的示例性實(shí)施例(即這些附圖與如何對給定曲線計算形狀信息相關(guān))。如所示(見圖7)，假定具有權(quán)重m的假設(shè)小球801沿著給定軌跡以勻速v運(yùn)行。要以速度v移動重量m所消耗的最小能量數(shù)量可以作為形狀信息數(shù)量(即隨著更高數(shù)量的能量的需求增加，形狀信息數(shù)量也在增加)。還見圖8示出了圖7所示的曲線的數(shù)學(xué)表達(dá)；還見圖9示出了與圖8的數(shù)學(xué)表達(dá)相關(guān)的特定等式。進(jìn)一步，如上所述，圖3中的可變滑動窗口分割器101包括優(yōu)化引擎(或優(yōu)化器)301b以分割原始gps數(shù)據(jù)的長序列到多個滑動窗口(其中所有窗口的形狀信息數(shù)量最大化)。在此(即有關(guān)“如何用可變窗口分割器最大化所有形狀信息數(shù)量？”)，注意到可以使用特定類型的優(yōu)化器以發(fā)現(xiàn)最佳滑動窗口切割計劃，例如，使用關(guān)于每個窗口最小長度，在線計算的延遲要求(不應(yīng)該太長)，擁堵報告間隙(通常5到10分鐘)等約束條件，使得形狀信息數(shù)量對于所有滑動窗口而言最大化。進(jìn)一步(再次參考圖1)，可能在可變滑動窗口分割器(vswd)和地圖匹配器(mm)之間存在反饋機(jī)制，其中vswd輸出滑動窗口的分割計劃到mm，然后如果mm發(fā)現(xiàn)在某些滑動窗口中存在高競爭性的替換軌跡，mm要求vswd調(diào)整分割計劃。

現(xiàn)在參考圖10，描述了現(xiàn)有曲線相似度確定方法。在一個具體例子中，可以在此處描述的地圖匹配過程中利用現(xiàn)有曲線相似度確定方法。

現(xiàn)在參考圖11，描述了現(xiàn)有的fréchet距離確定方法。在一個具體例子中，可以在此處描述的地圖匹配過程中利用現(xiàn)有fréchet距離確定方法。

現(xiàn)在參考圖12a和12b，圖12a描述了有關(guān)示例性交通擁堵指數(shù)計算的示意圖，圖12b描述了示例性交通擁堵指數(shù)輸出的地圖。更具體的，如圖12a所示，在此例中，交通擁堵指數(shù)可以被定義為對于每個路段而言0到10之間的值(例如當(dāng)tci＝1時，你可以盡可能快的開車，當(dāng)tci＝8時，你將會減慢2倍(相對于tci＝0而言))。進(jìn)一步，見圖12b，地圖1200可能將每個道路按照相關(guān)的tci進(jìn)行顏色標(biāo)注。

現(xiàn)在參考圖13，示出了按照一個實(shí)施例的計算交通擁堵指數(shù)的示例。如所示的，在數(shù)據(jù)清洗步驟1301中，原始gps數(shù)據(jù)被“清洗”。然后在步驟1303，被清洗的數(shù)據(jù)被提供給可變滑動窗口分割器以產(chǎn)生大量可變滑動窗口(此步驟可以在執(zhí)行時考慮長度、形狀和噪聲；進(jìn)一步此步驟的執(zhí)行可以與延遲要求相關(guān)；更進(jìn)一步此步驟的執(zhí)行可以與擁堵報告間隔(例如5到15分鐘)相關(guān))。然后在步驟1305，接收步驟1303的輸出以進(jìn)行地圖匹配(此步驟1305可以被執(zhí)行以匹配原始gps數(shù)據(jù)到各種道路路段)。在步驟1305，每個路段可以與大量匹配的軌跡相關(guān)。進(jìn)一步，數(shù)據(jù)被從步驟1305饋送到步驟1303。此外，步驟1305的數(shù)據(jù)被提供給步驟1307，1307是確定地圖匹配置信度的過程。在步驟1307所接收的還可以是：(a)步驟1309的信息，與數(shù)據(jù)源的特定不確定性(例如空駛的出租車可能有意的減慢速度(例如為了搭乘路人)相關(guān)；公共汽車在大量位置停車(如搭載和/或卸載乘客))；和/或(b)來自步驟1311的信息，與高速證據(jù)相關(guān)(例如某些車輛移動很快但是其他車輛可能慢速移動)。在任何情況下，在步驟1307的地圖匹配置信度確定過程可能計算：(a)原始gps軌跡和匹配的道路路段軌跡的相似性；和/或(b)信號穩(wěn)定型(平滑度)。進(jìn)一步，地圖匹配置信度確定步驟1307的輸出可以被提供給(作為新的輸入)步驟1313，與多個探測車輛的數(shù)據(jù)融合相關(guān)。如果只有少量探測車輛(低置信度)，步驟1313可以調(diào)整tci結(jié)果。在此，越多的探測車輛被引入，置信度越高。此外，可以使用求解器來求解多個探測車輛的沖突。最后tci可以被從步驟1313提供給智能手機(jī)1315(當(dāng)然，tci也可以(或替代的)被提供給其它的所需的設(shè)備)。

仍然參考圖13，有關(guān)步驟1301，gps采樣序列中的明顯錯誤將被消除(例如與大多數(shù)其它gps點(diǎn)距離1000km遠(yuǎn)，例如來自1949年或2046年的數(shù)據(jù)的時間戳錯誤等)。與步驟1309相關(guān)，注意到交通擁堵的原則是使用從很多不同種類的車輛，例如出租車、公共汽車、卡車、私家轎車等采樣的數(shù)據(jù)(gps、時間、速度、航向等)。在此，存在數(shù)據(jù)源的特定不確定性(例如空駛的出租車通常行駛緩慢以吸引乘客)。因此，從出租車獲得的采樣數(shù)據(jù)并不代表擁堵。相似的，公共汽車也會停車以讓乘客上下車，而不表示道路擁堵。關(guān)于步驟1311(有關(guān)高速證據(jù))，注意到，例如，可以接收來自兩輛車的采樣數(shù)據(jù)，指示他們行駛在同一道路路段上。然而，數(shù)據(jù)顯示一輛車行駛的非?？?，而另一輛車行駛的非常慢。在這種情況下，如何決定這條道路路段的交通擁堵數(shù)量？也就是說，擁堵或不擁堵？這類不確定性可以被叫做高速證據(jù)，意味著來自表明車輛可以在道路上快速運(yùn)行的證據(jù)。可以假設(shè)高速證據(jù)是正確的，而低速結(jié)果是由其他個人原因一起的(例如接聽電話)。

正如此處所描述的那樣，交通擁堵指數(shù)可以考慮置信度值。具體的，在一個例子中，交通擁堵指數(shù)表示每個道路路段上在過去的5到15分鐘內(nèi)的交通擁堵的平均水平。這意味著行駛在道路路段上的所有的車輛在過去的5到15分鐘內(nèi)可以貢獻(xiàn)到tci中。tci的一個示例性實(shí)現(xiàn)是所有車輛的平均行駛時間/速度。沒有地圖匹配置信度值，可以通常的假設(shè)每個車輛是同等重要的。然而，按照各種實(shí)施例，提供了測量置信度值的方法，其中某些車輛實(shí)際上并沒有行駛在特定道路上(例如，對于來自20個低置信度車輛的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)(低置信度)可以被忽略或附加權(quán)重結(jié)果，而不是取得平均結(jié)果)。

如此處所述，可以基于置信度(不確定性的測量)調(diào)整tci。如上所述，交通擁堵指數(shù)的原則是使用從很多不同種類的車輛(探測)，如出租車、公共汽車、卡車、私家轎車等采樣的數(shù)據(jù)(gps、時間、速度、航向等)。探測車輛在時間和空間維度是不平衡的(例如沒有探測車輛整天都在城郊道路上行駛；少量探測車輛在特定時間段行駛在城市道路上)。于此，可以考慮下列情形：(a)如果僅從道路上的一個車輛接收采樣數(shù)據(jù)，如果地圖匹配置信度很低，報告道路上的交通狀況未知；如果從很多車輛接收采樣數(shù)據(jù)，信任高置信度數(shù)據(jù)(也考慮上面討論的高速證據(jù))。

現(xiàn)在參考圖14，示出了產(chǎn)生基于不確定性的交通擁堵指數(shù)的方法。如圖14所示，本實(shí)施例的方法包括：在步驟1401，由處理器獲得多個gps數(shù)據(jù)點(diǎn)；在步驟1403由處理器分割多個gps數(shù)據(jù)點(diǎn)到多個可變滑動窗口，其中分割最大化多個可變滑動窗口的每個的形狀信息數(shù)量；在步驟1405在gps數(shù)據(jù)點(diǎn)已經(jīng)被所述分割分割后，由處理器執(zhí)行在多個gps數(shù)據(jù)點(diǎn)上的地圖匹配過程；在1407，由處理器計算指示地圖匹配過程的置信度值；在步驟1409，由處理器產(chǎn)生交通擁堵指數(shù)，其中交通擁堵指數(shù)是考慮到計算出的指示地圖匹配過程的置信度值而產(chǎn)生的。

現(xiàn)在參考圖15，系統(tǒng)1500提供基于不確定性的交通擁堵指數(shù)。系統(tǒng)可以包括處理器(未示出)；存儲計算機(jī)可讀指令的存儲器，計算機(jī)可讀指令當(dāng)在處理器上執(zhí)行時實(shí)現(xiàn)：獲得元件1501被配置為獲得多個gps數(shù)據(jù)點(diǎn)；分割元件1503被配置為分割多個gps數(shù)據(jù)點(diǎn)到多個可變滑動窗口，其中所述分割最大化多個可變滑動窗口中的每個的形狀信息數(shù)量；執(zhí)行元件1505被配置為當(dāng)所述gps數(shù)據(jù)點(diǎn)已經(jīng)被所述分割分割，在多個gps數(shù)據(jù)點(diǎn)上執(zhí)行地圖匹配過程；計算元件1507被配置為計算指示地圖匹配過程的置信度值；產(chǎn)生元件1509被配置為產(chǎn)生交通擁堵指數(shù)，其中交通擁堵指數(shù)是考慮到計算出的指示地圖匹配過程的置信度值而產(chǎn)生的；以及輸出元件1511被配置為輸出交通擁堵指數(shù)。

在一個例子中，圖15的各種組件間的通信可以是雙向的。在另外一個例子中，可以通過因特網(wǎng)、內(nèi)部網(wǎng)、局域網(wǎng)、廣域網(wǎng)和/或其它需要的通信渠道執(zhí)行通信。在另一個例子中，每個組件可以可操作的連接到每個其它組件上。在另一個例子中，可以在圖16所示的計算機(jī)系統(tǒng)類型中實(shí)現(xiàn)一些或所有的組件。

現(xiàn)在參考圖16，描述了按照本發(fā)明的一個實(shí)施例的計算機(jī)系統(tǒng)1600的硬件配置。如所示，該硬件配置至少具備一個處理器和中央處理單元(cpu)1611。cpu1611通過系統(tǒng)總線1612互聯(lián)到隨機(jī)存取存儲器(ram)1614，只讀內(nèi)存(rom)1616，輸入/輸出(i/o)適配器1618(用于連接如磁盤單元1621和磁帶驅(qū)動1640的外圍設(shè)備到總線1612)，用戶接口適配器1622(用于連接鍵盤1624、鼠標(biāo)1626、揚(yáng)聲器1628、麥克風(fēng)1632，和/或其它用戶接口設(shè)備到總線1612)，通信適配器1634用于連接系統(tǒng)1600到數(shù)據(jù)處理網(wǎng)絡(luò)，互聯(lián)網(wǎng)、內(nèi)部網(wǎng)、局域網(wǎng)(lan)等，并且顯示器適配器1636連接總線1612到顯示設(shè)備1638和/或打印機(jī)1639(如電子打印機(jī)或相似的)。

如此處所述，提供一種機(jī)制以利用不確定性測量作為輸入來計算交通擁堵指數(shù)。在一個示例中，不確定性計算作為gps預(yù)處理步驟的輸出。在一個具體的例子中，不確定性測量是基于計算多個滑動窗口中的每個的軌跡的形狀信息數(shù)量進(jìn)行的(其中原始gps數(shù)據(jù)的長序列被分割到多個滑動窗口已進(jìn)行地圖匹配)。在另一個具體的例子中，不確定性測量是基于利用原始gps數(shù)據(jù)以確定信號穩(wěn)定性，評估每個軌跡的形狀的連續(xù)性和平滑度進(jìn)行的。

如此處描述的，提供機(jī)制以為挖掘原始數(shù)據(jù)帶來的不確定性(例如，基于地圖匹配置信度和數(shù)據(jù)融合)，以評估信號源是否足夠準(zhǔn)確能提供交通擁堵指數(shù)。

如此處所描述的，提供機(jī)制，以通過考慮從探測車輛(例如以gps數(shù)據(jù)的形式)收集的交通數(shù)據(jù)的置信度水平，提高交通擁堵指數(shù)評估的準(zhǔn)確性?？梢酝ㄟ^基于gps數(shù)據(jù)(使用獨(dú)到見解——交通擁堵指數(shù)評估相當(dāng)受地圖匹配準(zhǔn)確性的影響)的地圖匹配結(jié)果的置信度評估確定置信度水平。在此例中，不確定性從gps傳感器中讀出(gps有位置錯誤和采樣錯誤，其中來自實(shí)際軌跡的gps跟蹤數(shù)據(jù)的偏移可能很難避免)。

如此處所述，提供機(jī)制以供同一機(jī)構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和tci計算。

如此處所述，提供機(jī)制向地圖匹配過程添加新輸出(不確定性測量)。因此，在tci計算階段，可以在一個低置信度狀況調(diào)整tci。此外，當(dāng)從不同探測車輛接收多個數(shù)據(jù)時可以解決沖突。

在另一個實(shí)施例中，例如，通過管理不確定性，來自空駛出租車的數(shù)據(jù)在tci計算中是有用的(在傳統(tǒng)的解決方案中，來自空駛出租車的數(shù)據(jù)典型的被整個刪除)。

在另一個例子中，顯示地圖使得其顏色根據(jù)交通擁堵指數(shù)結(jié)果逐漸改變，所述交通擁堵指數(shù)結(jié)果由于交通擁堵在道路網(wǎng)絡(luò)中逐漸擴(kuò)散而改變。

如此處所描述的，提供了各種機(jī)制以匹配gps序列分段(在滑動窗口內(nèi))到路網(wǎng)的軌跡上(其中可能存在多個替代性軌跡)。進(jìn)一步，如果給定gps序列具有很少數(shù)量的形狀信息，置信度的低測量值可以被分配給地圖匹配結(jié)果。

現(xiàn)在參考圖17a和17b，示出了有關(guān)通過管理不確定性可以最小化心理落差的實(shí)施例的示意圖。更具體的，如上面所描述的，tci可以基于置信度(不確定性的測量)進(jìn)行調(diào)整。如果，例如，本公開各種實(shí)施例被應(yīng)用到應(yīng)用(“app”)(如google地圖)，可以進(jìn)行與用戶體驗(yàn)有關(guān)的的心理落差的定義。該定義表示用戶的期待和app提供的交通信息之間的差距(滿意還是不滿意)。例如，對于圖17a(其中有僅來自一個探測車輛1700的數(shù)據(jù))，取決于所報告的交通擁堵指數(shù)，可以產(chǎn)生各種程度的心理落差(1701a-1701f)。進(jìn)一步地，對于圖17b(其中有許多探測車輛1750)，可以考慮各種因素1760a-1760d來將所報告的交通擁堵指數(shù)更緊密地匹配到道路上的實(shí)際交通水平。

在一個實(shí)施例中，提供計算機(jī)實(shí)現(xiàn)的方法以產(chǎn)生基于不確定性的交通擁堵指數(shù)，此方法包括：由處理器獲得多個gps數(shù)據(jù)點(diǎn)；由處理器分割多個gps數(shù)據(jù)點(diǎn)到多個可變滑動窗口，其中所述分割最大化多個可變滑動窗口中的每個的形狀信息數(shù)量；當(dāng)所述gps數(shù)據(jù)點(diǎn)已經(jīng)被所述分割分割，由處理器在多個gps數(shù)據(jù)點(diǎn)上執(zhí)行地圖匹配過程；由處理器計算指示地圖匹配過程的置信度值；以及由處理器產(chǎn)生交通擁堵指數(shù)，其中交通擁堵指數(shù)是考慮到計算出的指示地圖匹配過程的置信度值而產(chǎn)生的。

在一個例子中，所述方法進(jìn)一步包括由處理器輸出交通擁堵指數(shù)。

在另一個例子中，分割產(chǎn)生至少具備第一時間跨度的第一可變滑動窗口，和具備第二時間跨度的第二可變滑動窗口，其中第一時間跨度與第二時間跨度不同。

在另一個例子中，為多個可變滑動窗口中的每個執(zhí)行地圖匹配過程。

在另一個例子中，計算置信度包括：為每個可變滑動窗口中的每個形狀，評估與多個gps數(shù)據(jù)點(diǎn)相關(guān)的軌跡的連續(xù)性量。

在另一個例子中，計算置信度值包括：為每個可變滑動窗口中的每個形狀，評估與多個gps數(shù)據(jù)點(diǎn)相關(guān)的軌跡的平滑度量。

在另一個例子中，計算置信度值包括：為每個可變滑動窗口中的每個形狀，評估與多個gps數(shù)據(jù)點(diǎn)相關(guān)的軌跡的曲線相似度。

在另一個例子中，曲線相似度是與數(shù)字地圖上的道路相關(guān)的進(jìn)行計算的。

在另一個例子中，曲線相似度是由確定弗雷歇距離進(jìn)行計算的。

在另一個例子中，多個gps數(shù)據(jù)點(diǎn)由多個探測車輛獲得。

在另一個實(shí)施例中，提供了計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，有形的實(shí)現(xiàn)由計算機(jī)執(zhí)行的程序指令以產(chǎn)生基于不確定性的交通擁堵指數(shù)，在執(zhí)行程序指令的時候，執(zhí)行下列步驟：獲得多個gps數(shù)據(jù)點(diǎn)；分割多個gps數(shù)據(jù)點(diǎn)到多個可變滑動窗口，其中所述分割最大化多個可變滑動窗口中的每個的形狀信息數(shù)量；當(dāng)所述gps數(shù)據(jù)點(diǎn)已經(jīng)被所述分割分割，在多個gps數(shù)據(jù)點(diǎn)上執(zhí)行地圖匹配過程；計算指示地圖匹配過程的置信度值；以及產(chǎn)生交通擁堵指數(shù)，其中交通擁堵指數(shù)是考慮到計算出的指示地圖匹配過程的置信度值而產(chǎn)生的。

在一個例子中，程序指令在執(zhí)行的時候，執(zhí)行輸出交通擁堵指數(shù)。

在另一個例子中，分割產(chǎn)生至少具有第一時間跨度的可變滑動窗口和具有第二時間跨度的可變滑動窗口，其中第一時間跨度和第二時間跨度不同。

在另一個例子中，地圖匹配過程為多個滑動窗口中的每個執(zhí)行。

在另一個例子中：計算置信度值包括：為每個可變滑動窗口中的每個形狀，評估與多個gps數(shù)據(jù)點(diǎn)相關(guān)的曲線相似度；曲線相似度是與數(shù)字地圖上的道路相關(guān)的計算的；并且曲線相似度通過確定弗雷歇距離計算的。

在另一個實(shí)施例中，提供了計算機(jī)實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)，以產(chǎn)生基于不確定性的交通擁堵指數(shù)，系統(tǒng)包括：處理器；存儲計算機(jī)可讀指令的存儲器，計算機(jī)指令當(dāng)在處理器上執(zhí)行時實(shí)現(xiàn)：獲得元件，被配置為獲得多個gps數(shù)據(jù)點(diǎn)；分割元件，被配置為分割多個gps數(shù)據(jù)點(diǎn)到多個可變滑動窗口，其中所述分割最大化多個可變滑動窗口中的每個的形狀信息數(shù)量；執(zhí)行元件，被配置為當(dāng)所述gps數(shù)據(jù)點(diǎn)已經(jīng)被所述分割分割，在多個gps數(shù)據(jù)點(diǎn)上執(zhí)行地圖匹配過程；計算元件，被配置為計算指示地圖匹配過程的置信度值；產(chǎn)生元件，被配置為產(chǎn)生交通擁堵指數(shù)，其中交通擁堵指數(shù)是考慮到計算出的指示地圖匹配過程的置信度值而產(chǎn)生的；以及輸出元件，被配置為輸出交通擁堵指數(shù)。

在一個例子中，輸出單元被配置為以地圖形式輸出交通擁堵指數(shù)。

在另一個例子中，分割產(chǎn)生至少具有第一時間跨度的第一可變滑動窗口和具有第二時間跨度的可變滑動窗口，其中第一時間跨度和第二時間跨度是不同的。

在另一個例子中，為多個可變滑動窗口的每個執(zhí)行地圖匹配過程。

在另一個例子中，輸出元件被配置為輸出交通擁堵指數(shù)到至少下列各項(xiàng)之一：(a)顯示器；(b)硬拷貝打印機(jī)；(c)數(shù)據(jù)存儲設(shè)備；以及(d)其組合。

在其它例子中，此處描述的任何步驟可以被用來以適合的順序執(zhí)行。

本發(fā)明可以是一種系統(tǒng)，方法，和/或計算機(jī)程序產(chǎn)品。計算機(jī)程序產(chǎn)品可能包括具備計算機(jī)可讀程序上的指令的計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)(或媒介)，從而可以引起處理器執(zhí)行本發(fā)明的各個方面。

計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)可以是可以保持和存儲由指令執(zhí)行設(shè)備使用的指令的有形設(shè)備。計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)例如可以是――但不限于――電存儲設(shè)備、磁存儲設(shè)備、光存儲設(shè)備、電磁存儲設(shè)備、半導(dǎo)體存儲設(shè)備或者上述的任意合適的組合。計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)的更具體的例子(非窮舉的列表)包括：便攜式計算機(jī)盤、硬盤、隨機(jī)存取存儲器(ram)、只讀存儲器(rom)、可擦式可編程只讀存儲器(eprom或閃存)、靜態(tài)隨機(jī)存取存儲器(sram)、便攜式壓縮盤只讀存儲器(cd-rom)、數(shù)字多功能盤(dvd)、記憶棒、軟盤、機(jī)械編碼設(shè)備、例如其上存儲有指令的打孔卡或凹槽內(nèi)凸起結(jié)構(gòu)、以及上述的任意合適的組合。這里所使用的計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)不被解釋為瞬時信號本身，諸如無線電波或者其他自由傳播的電磁波、通過波導(dǎo)或其他傳輸媒介傳播的電磁波(例如，通過光纖電纜的光脈沖)、或者通過電線傳輸?shù)碾娦盘枴?/p>

這里所描述的計算機(jī)可讀程序指令可以從計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)下載到各個計算/處理設(shè)備，或者通過網(wǎng)絡(luò)、例如因特網(wǎng)、局域網(wǎng)、廣域網(wǎng)和/或無線網(wǎng)下載到外部計算機(jī)或外部存儲設(shè)備。網(wǎng)絡(luò)可以包括銅傳輸電纜、光纖傳輸、無線傳輸、路由器、防火墻、交換機(jī)、網(wǎng)關(guān)計算機(jī)和/或邊緣服務(wù)器。每個計算/處理設(shè)備中的網(wǎng)絡(luò)適配卡或者網(wǎng)絡(luò)接口從網(wǎng)絡(luò)接收計算機(jī)可讀程序指令，并轉(zhuǎn)發(fā)該計算機(jī)可讀程序指令，以供存儲在各個計算/處理設(shè)備中的計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)中。

用于執(zhí)行本發(fā)明操作的計算機(jī)程序指令可以是匯編指令、指令集架構(gòu)(isa)指令、機(jī)器指令、機(jī)器相關(guān)指令、微代碼、固件指令、狀態(tài)設(shè)置數(shù)據(jù)、或者以一種或多種編程語言的任意組合編寫的源代碼或目標(biāo)代碼，所述編程語言包括面向?qū)ο蟮木幊陶Z言—諸如smalltalk、c++等，以及常規(guī)的過程式編程語言—諸如“c”語言或類似的編程語言。計算機(jī)可讀程序指令可以完全地在用戶計算機(jī)上執(zhí)行、部分地在用戶計算機(jī)上執(zhí)行、作為一個獨(dú)立的軟件包執(zhí)行、部分在用戶計算機(jī)上部分在遠(yuǎn)程計算機(jī)上執(zhí)行、或者完全在遠(yuǎn)程計算機(jī)或服務(wù)器上執(zhí)行。在涉及遠(yuǎn)程計算機(jī)的情形中，遠(yuǎn)程計算機(jī)可以通過任意種類的網(wǎng)絡(luò)—包括局域網(wǎng)(lan)或廣域網(wǎng)(wan)—連接到用戶計算機(jī)，或者，可以連接到外部計算機(jī)(例如利用因特網(wǎng)服務(wù)提供商來通過因特網(wǎng)連接)。在一些實(shí)施例中，通過利用計算機(jī)可讀程序指令的狀態(tài)信息來個性化定制電子電路，例如可編程邏輯電路、現(xiàn)場可編程門陣列(fpga)或可編程邏輯陣列(pla)，該電子電路可以執(zhí)行計算機(jī)可讀程序指令，從而實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的各個方面。

這里參照根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的方法、裝置(系統(tǒng))和計算機(jī)程序產(chǎn)品的流程圖和/或框圖描述了本發(fā)明的各個方面。應(yīng)當(dāng)理解，流程圖和/或框圖的每個方框以及流程圖和/或框圖中各方框的組合，都可以由計算機(jī)可讀程序指令實(shí)現(xiàn)。

這些計算機(jī)可讀程序指令可以提供給通用計算機(jī)、專用計算機(jī)或其它可編程數(shù)據(jù)處理裝置的處理器，從而生產(chǎn)出一種機(jī)器，使得這些指令在通過計算機(jī)或其它可編程數(shù)據(jù)處理裝置的處理器執(zhí)行時，產(chǎn)生了實(shí)現(xiàn)流程圖和/或框圖中的一個或多個方框中規(guī)定的功能/動作的裝置。也可以把這些計算機(jī)可讀程序指令存儲在計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)中，這些指令使得計算機(jī)、可編程數(shù)據(jù)處理裝置和/或其他設(shè)備以特定方式工作，從而，存儲有指令的計算機(jī)可讀介質(zhì)則包括一個制造品，其包括實(shí)現(xiàn)流程圖和/或框圖中的一個或多個方框中規(guī)定的功能/動作的各個方面的指令。

也可以把計算機(jī)可讀程序指令加載到計算機(jī)、其它可編程數(shù)據(jù)處理裝置、或其它設(shè)備上，使得在計算機(jī)、其它可編程數(shù)據(jù)處理裝置或其它設(shè)備上執(zhí)行一系列操作步驟，以產(chǎn)生計算機(jī)實(shí)現(xiàn)的過程，從而使得在計算機(jī)、其它可編程數(shù)據(jù)處理裝置、或其它設(shè)備上執(zhí)行的指令實(shí)現(xiàn)流程圖和/或框圖中的一個或多個方框中規(guī)定的功能/動作。

附圖中的流程圖和框圖顯示了根據(jù)本發(fā)明的多個實(shí)施例的系統(tǒng)、方法和計算機(jī)程序產(chǎn)品的可能實(shí)現(xiàn)的體系架構(gòu)、功能和操作。在這點(diǎn)上，流程圖或框圖中的每個方框可以代表一個模塊、程序段或指令的一部分，所述模塊、程序段或指令的一部分包含一個或多個用于實(shí)現(xiàn)規(guī)定的邏輯功能的可執(zhí)行指令。在有些作為替換的實(shí)現(xiàn)中，方框中所標(biāo)注的功能也可以以不同于附圖中所標(biāo)注的順序發(fā)生。例如，兩個連續(xù)的方框?qū)嶋H上可以基本并行地執(zhí)行，它們有時也可以按相反的順序執(zhí)行，這依所涉及的功能而定。也要注意的是，框圖和/或流程圖中的每個方框、以及框圖和/或流程圖中的方框的組合，可以用執(zhí)行規(guī)定的功能或動作的專用的基于硬件的系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)，或者可以用專用硬件與計算機(jī)指令的組合來實(shí)現(xiàn)。