專(zhuān)利名稱(chēng)：基于手機(jī)定位數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)城市道路交通流數(shù)據(jù)提取方法
技術(shù)領(lǐng)域：
ITS (智能運(yùn)輸系統(tǒng))作為提高道路運(yùn)行效率，改善道路運(yùn)行環(huán)境，保障交通安全的有效手段，已經(jīng)成為國(guó)內(nèi)外交通領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、多樣的交通數(shù)據(jù)采集是建立和應(yīng)用智能運(yùn)輸系統(tǒng)的關(guān)鍵和基礎(chǔ)。本發(fā)明涉及智能交通應(yīng)用領(lǐng)域，特別是一種基于手機(jī)定位數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)城市道路交通流數(shù)據(jù)提取方法。
背景技術(shù)：
目前主要的交通數(shù)據(jù)采集方式有兩類(lèi)一類(lèi)是基于固定式車(chē)輛檢測(cè)器進(jìn)行采集， 常用的有微波檢測(cè)器、線圈檢測(cè)器、紅外檢測(cè)器、視頻檢測(cè)器、超聲波檢測(cè)器等，另一類(lèi)是基于移動(dòng)式車(chē)輛檢測(cè)設(shè)備進(jìn)行采集，常用的有車(chē)載GPS定位設(shè)備和車(chē)載手機(jī)等。固定檢測(cè)器可以采集流量，速度，占有率等交通基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，但存在初期投資成本大，覆蓋率低，后期維護(hù)復(fù)雜等問(wèn)題，所以在大多數(shù)城市中只選擇重點(diǎn)道路進(jìn)行布設(shè)。目前應(yīng)用較多的移動(dòng)探測(cè)器是車(chē)載GPS定位設(shè)備，可以提供車(chē)輛實(shí)時(shí)的位置和狀態(tài)信息，目前移動(dòng)式交通信息采集主要通過(guò)浮動(dòng)車(chē)來(lái)實(shí)現(xiàn)，即在車(chē)輛上裝載GPS定位設(shè)備，浮動(dòng)車(chē)可以采集車(chē)輛實(shí)時(shí)的位置和狀態(tài)信息，但是由于目前的浮動(dòng)車(chē)主要為出租車(chē)，而出租車(chē)特有的運(yùn)行方式往往導(dǎo)致某些路段或路線上采集的交通流數(shù)據(jù)樣本量不足及準(zhǔn)確性不高等問(wèn)題。隨著手機(jī)普及率的提高和手機(jī)定位技術(shù)的成熟，基于手機(jī)定位數(shù)據(jù)采集交通數(shù)據(jù)已經(jīng)顯現(xiàn)出了巨大的應(yīng)用潛力。由于自身技術(shù)特點(diǎn)的限制，通過(guò)移動(dòng)探測(cè)器采集方式無(wú)法直接得到交通流數(shù)據(jù)。地圖匹配技術(shù)是實(shí)現(xiàn)空間數(shù)據(jù)向交通流數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的關(guān)鍵。目前的地圖匹配算法主要可以分為三類(lèi)簡(jiǎn)單的幾何匹配算法，基于拓?fù)潢P(guān)系的匹配算法和基于概率統(tǒng)計(jì)的算法。由于實(shí)時(shí)性的要求，不宜采用復(fù)雜的基于概率統(tǒng)計(jì)的算法，較為適用的是基于拓?fù)潢P(guān)系的匹配算法，該算法在處理GPS數(shù)據(jù)時(shí)已經(jīng)顯示了良好的效果和較高的實(shí)時(shí)性。但是相比 GPS定位數(shù)據(jù)，基于小區(qū)識(shí)別號(hào)的手機(jī)定位誤差是其幾十倍甚至上百倍，客觀上增加了根據(jù)拓?fù)潢P(guān)系進(jìn)行跨路段搜索的難度和復(fù)雜性，勢(shì)必會(huì)增加出錯(cuò)率，同時(shí)也會(huì)增加系統(tǒng)負(fù)擔(dān)。國(guó)內(nèi)外在基于手機(jī)定位數(shù)據(jù)交通流數(shù)據(jù)提取領(lǐng)域開(kāi)展的研究和實(shí)踐主要集中在三個(gè)層面仿真層面，即通過(guò)仿真軟件模擬現(xiàn)實(shí)交通流，從中研究基于手機(jī)定位提取交通流數(shù)據(jù)的可行性，提出了在一定置信水平約束下，可以滿(mǎn)足交通流數(shù)據(jù)提取的手機(jī)數(shù)據(jù)需要滿(mǎn)足的參數(shù)指標(biāo)。典型的研究是美國(guó)伯克利大學(xué)開(kāi)展的，研究測(cè)試了定位精度、定位更新頻率、定位密度(單位面積、單位時(shí)間內(nèi)坐標(biāo)位置的數(shù)量)因素的影響，通過(guò)仿真試驗(yàn)提出了這些因素的量化指標(biāo)。實(shí)地試驗(yàn)層面，2008年1 7月，中國(guó)移動(dòng)委托國(guó)家ITS中心組織并實(shí)施了“基于手機(jī)位置采集實(shí)時(shí)交通信息科研項(xiàng)目”試驗(yàn)，試驗(yàn)表明利用手機(jī)切換技術(shù)分析得到的實(shí)時(shí)交通信息的準(zhǔn)確率在行程時(shí)間項(xiàng)已經(jīng)達(dá)到了 70%以上，美國(guó)CAPITAL項(xiàng)目在弗吉尼亞州的幾條州際公路和州內(nèi)道路開(kāi)展了實(shí)地測(cè)試，結(jié)果表明要得到可靠的交通流數(shù)據(jù)，還需要更多的定位點(diǎn)數(shù)據(jù)和提高路徑匹配的算法效果。系統(tǒng)應(yīng)用層面，具有代表性的是瑞士 AirMge公司基于手機(jī)定位數(shù)據(jù)建立了實(shí)時(shí)交通狀況監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，該公司公布的系統(tǒng)測(cè)試資料顯示，在平均車(chē)速高于45千米/小時(shí)的情況下，系統(tǒng)平均絕對(duì)誤差小于10公里/小時(shí)，在車(chē)流量較大的平均車(chē)速為22千米/每小時(shí)的情況下，68. 2%的路段平均絕對(duì)誤差大于或等于15千米/小時(shí)?？偨Y(jié)國(guó)內(nèi)外在基于手機(jī)定位數(shù)據(jù)提取交通流數(shù)據(jù)的研究和實(shí)踐中還存在著如下幾個(gè)問(wèn)題1.可行性研究較多，對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)分析處理方法的研究不足，如手機(jī)原始數(shù)據(jù)的預(yù)處理方法，乒乓切換效應(yīng)產(chǎn)生的錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的剔除、車(chē)載手機(jī)數(shù)據(jù)的提取方法等；2.未充分考慮數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)性要求，且試驗(yàn)多數(shù)集中在高速公路及獨(dú)立的城市道路路段，未擴(kuò)展到城市路網(wǎng)層面；3.對(duì)基于手機(jī)定位數(shù)據(jù)特點(diǎn)的實(shí)時(shí)地圖匹配算法的研究不足，匹配效果不理想；4.國(guó)內(nèi)基于手機(jī)定位數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)交通流數(shù)據(jù)提取還只停留在研究試驗(yàn)階段，沒(méi)有實(shí)時(shí)的系統(tǒng)實(shí)施運(yùn)作。

發(fā)明內(nèi)容
發(fā)明目的本發(fā)明的目的在于，基于小區(qū)識(shí)別號(hào)的手機(jī)定位數(shù)據(jù)特點(diǎn)，制定預(yù)處理規(guī)則，剔除錯(cuò)誤和冗余數(shù)據(jù)；運(yùn)用時(shí)間窗口的儲(chǔ)存方式，動(dòng)態(tài)更新數(shù)據(jù)，保障數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)性；剔除表現(xiàn)為乒乓切換效應(yīng)的數(shù)據(jù)，提取車(chē)載手機(jī)數(shù)據(jù)；針對(duì)城市路網(wǎng)，采用基于路段的點(diǎn)到線的地圖匹配方法確定匹配點(diǎn)及匹配路段，最終計(jì)算每個(gè)路段的空間平均速度，從而有效解決了目前該領(lǐng)域?qū)?shí)際數(shù)據(jù)分析處理不足、實(shí)時(shí)性不強(qiáng)、地圖匹配算法效率低效果不佳的問(wèn)題，建立了一套實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)并生成結(jié)果的方法。本發(fā)明的基于手機(jī)定位數(shù)據(jù)提取交通流數(shù)據(jù)的方法，其中手機(jī)定位是采用基于小區(qū)識(shí)別號(hào)的定位技術(shù)，所謂基于小區(qū)識(shí)別號(hào)的定位技術(shù)指的是在移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中，基站控制器 (BSC)會(huì)在移動(dòng)臺(tái)的位置更新、呼叫處理、短消息傳送以及切換等的過(guò)程中將用戶(hù)所在基站扇區(qū)的小區(qū)識(shí)別號(hào)(CELL-ID)傳給移動(dòng)交換中心(MSC)，利用這個(gè)網(wǎng)絡(luò)標(biāo)識(shí)(CELL-ID) 得到手機(jī)終端所在扇區(qū)質(zhì)心的經(jīng)緯度來(lái)代表手機(jī)終端位置。由于是利用基站位置代表手機(jī)終端位置，故其精確度與地面蜂窩基站的密度成正比，若小區(qū)足夠小，則基于小區(qū)識(shí)別號(hào) (CELL-ID)的定位技術(shù)的精度就較高。一般來(lái)說(shuō)，基于小區(qū)識(shí)別號(hào)(CELL-ID)的定位技術(shù)精度在300米-20千米范圍內(nèi)。本專(zhuān)利發(fā)明實(shí)施例利用數(shù)據(jù)采集卡采集了北京市三環(huán)內(nèi)主要路段和郊區(qū)主要道路路段GSM網(wǎng)絡(luò)上的手機(jī)定位數(shù)據(jù)。在北京的城市中，由于基站比較密集，定位平均精度達(dá)到為300-500米。本發(fā)明根據(jù)基于小區(qū)識(shí)別號(hào)的手機(jī)定位數(shù)據(jù)特點(diǎn)提出了一種基于路段的點(diǎn)到線的地圖匹配算法。技術(shù)方案本發(fā)明的目的是通過(guò)如下步驟實(shí)現(xiàn)的基于手機(jī)定位數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)城市道路交通流數(shù)據(jù)提取方法，包括如下步驟1)手機(jī)定位數(shù)據(jù)預(yù)處理1-1)讀取手機(jī)定位數(shù)據(jù)；1-2)根據(jù)定位點(diǎn)經(jīng)緯度坐標(biāo)，判斷該手機(jī)的位置是否在空間索引內(nèi)如果不是， 則返回步驟1-1)，如果是，則繼續(xù)下一步；
1-3)判斷該手機(jī)當(dāng)前位置是否與前一時(shí)間點(diǎn)位置相同如果是，則返回步驟 1-1)，如果不是，則進(jìn)行下一步；1-4)取該手機(jī)定位數(shù)據(jù)為參與匹配數(shù)據(jù)；2)確定手機(jī)定位點(diǎn)候選匹配路段及每個(gè)路段的粗選匹配點(diǎn)集2-1)為每一個(gè)路段建立存儲(chǔ)單元，儲(chǔ)存路段編號(hào)、路段方向、路段功能等級(jí)、路段空間數(shù)據(jù)以及匹配點(diǎn)集；2-2)建立固定長(zhǎng)度的時(shí)間窗口，每間隔一段時(shí)間獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，更新一次時(shí)間窗口，并作如下處理依次讀取每條手機(jī)定位數(shù)據(jù)，以經(jīng)緯度坐標(biāo)點(diǎn)即定位點(diǎn)為圓心作誤差圓，并以相交的約束規(guī)則進(jìn)行空間分析，選取候選路段集，對(duì)應(yīng)路段的垂直投影點(diǎn)作為匹配點(diǎn)，根據(jù)匹配點(diǎn)與路段的空間關(guān)系，得到該匹配點(diǎn)距離路段起點(diǎn)的距離，并將手機(jī)定位點(diǎn)和距離信息存入候選路段集的匹配點(diǎn)集中，作為粗選匹配點(diǎn)集；3)車(chē)載手機(jī)數(shù)據(jù)提取，即每個(gè)路段精選匹配點(diǎn)集的確定3-1)讀取一條路段粗選匹配點(diǎn)集中的一條手機(jī)定位點(diǎn)序列；3-2)判斷序列中定位點(diǎn)坐標(biāo)是否唯一若不唯一，則刪除該定位點(diǎn)序列，并返回步驟3-1)；若唯一，則轉(zhuǎn)入下一步；3-3)依次讀取序列中的手機(jī)定位點(diǎn)；3-4)比較相鄰手機(jī)定位點(diǎn)軌跡方向與路段矢量化方向差值，若值小于設(shè)定閥值， 則判定為行駛于該路段上的車(chē)載手機(jī)數(shù)據(jù)，否則刪除該定位點(diǎn)數(shù)據(jù)并返回步驟3-3)讀取下一個(gè)定位點(diǎn)數(shù)據(jù)；3-5)依次處理每一條路段，最終得到精選匹配點(diǎn)集；4)以空間速度加權(quán)平均法計(jì)算路段空間平均速度。步驟1)中，手機(jī)定位的方式是基于小區(qū)識(shí)別號(hào)的定位方法。步驟2-2)，誤差圓的半徑是300m。步驟3-4)中，閥值是45度。步驟1中，所述的手機(jī)定位的方式是基于小區(qū)識(shí)別號(hào)的定位方法，即利用基站位置代表手機(jī)終端位置，手機(jī)定位數(shù)據(jù)預(yù)處理是由于在匯集時(shí)間內(nèi)手機(jī)數(shù)據(jù)中包含了大量定位于同一點(diǎn)的數(shù)據(jù)，即手機(jī)用戶(hù)表征為處于相對(duì)固定的活動(dòng)空間或處于相對(duì)緩慢的位置移動(dòng)狀態(tài)；同時(shí)由于網(wǎng)絡(luò)的故障，存在著一定數(shù)量的重復(fù)冗余信息；以北京市區(qū)為例，其基站覆蓋密度決定了定位平均精度為300-500米，在道路中心線空間范圍300米內(nèi)的定位數(shù)據(jù)集中包含了車(chē)載手機(jī)的定位數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)的剔除和篩選，可以有效的減少數(shù)據(jù)的處理量， 提高處理效率，縮小車(chē)載手機(jī)數(shù)據(jù)的提取范圍。手機(jī)定位數(shù)據(jù)預(yù)處理的具體思想包括1)剔除時(shí)間屬性連續(xù)，但定位于同一基站的數(shù)據(jù)；2)剔除重復(fù)的冗余數(shù)據(jù)；3)根據(jù)空間索引，剔除距離道路中心線超過(guò)300米的定位數(shù)據(jù)；步驟1中，地圖數(shù)據(jù)預(yù)處理措施主要是為了提高系統(tǒng)處理效率、保障地圖匹配算法的實(shí)現(xiàn)，減小定位誤差對(duì)匹配結(jié)果產(chǎn)生的影響以及保證在匯集時(shí)間內(nèi)的樣本數(shù)要求，具體措施包括
a、根據(jù)手機(jī)數(shù)據(jù)定位誤差、采集數(shù)據(jù)時(shí)間間隔及車(chē)輛運(yùn)行速度限制，對(duì)電子地圖路段要素以滿(mǎn)足長(zhǎng)度要求進(jìn)行合并或者打斷；b、對(duì)矢量化方向和道路車(chē)流實(shí)際運(yùn)行方向不一致的路段線要素調(diào)換起終點(diǎn)節(jié)點(diǎn)的位置，使二者方向一致；C、對(duì)以一條獨(dú)立線要素表示的雙向道路，覆蓋一條線形和位置相同但矢量化方向相反的線要素，使電子地圖中完全包含道路的雙向運(yùn)行方向；d、簡(jiǎn)化地圖，只保留研究范圍以?xún)?nèi)滿(mǎn)足功能等級(jí)要求的路段；e、對(duì)研究范圍區(qū)域路網(wǎng)圖層按經(jīng)緯度等間距分格，將與以路段中心線為基準(zhǔn)300 米緩沖區(qū)范圍相交的網(wǎng)格賦予識(shí)別屬性，根據(jù)識(shí)別屬性在程序初始化階段生成空間索引數(shù)組。所述a中，長(zhǎng)度要求是不小于1500米。步驟4中，所述的空間速度加權(quán)平均法是利用同一車(chē)載手機(jī)前后相鄰的匹配點(diǎn)之間的行駛距離與時(shí)間差獲取個(gè)體車(chē)輛的空間速度，進(jìn)而對(duì)匹配至該路段所有車(chē)輛進(jìn)行均值統(tǒng)計(jì)來(lái)估計(jì)路段的空間平均速度，加權(quán)系數(shù)為匹配點(diǎn)覆蓋路段長(zhǎng)度占路段總長(zhǎng)度的比率。 通過(guò)計(jì)算單個(gè)車(chē)載手機(jī)的空間速度&及其在檢測(cè)路段上的權(quán)重因子wk，可得出該檢測(cè)路段的平均速度，具體公式如下
權(quán)利要求
1.基于手機(jī)定位數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)城市道路交通流數(shù)據(jù)提取方法，其特征是包括如下步驟1)手機(jī)定位數(shù)據(jù)預(yù)處理1-1)讀取手機(jī)定位數(shù)據(jù)；1-2)根據(jù)定位點(diǎn)經(jīng)緯度坐標(biāo)，判斷該手機(jī)的位置是否在空間索引內(nèi)如果不是，則返回步驟1-1)，如果是，則繼續(xù)下一步；1-3)判斷該手機(jī)當(dāng)前位置是否與前一時(shí)間點(diǎn)位置相同如果是，則返回步驟1-1)，如果不是，則進(jìn)行下一步；1-4)取該手機(jī)定位數(shù)據(jù)為參與匹配數(shù)據(jù)；2)確定手機(jī)定位點(diǎn)候選匹配路段及每個(gè)路段的粗選匹配點(diǎn)集2-1)為每一個(gè)路段建立存儲(chǔ)單元，儲(chǔ)存路段編號(hào)、路段方向、路段功能等級(jí)、路段空間數(shù)據(jù)以及匹配點(diǎn)集；2-2)建立固定長(zhǎng)度的時(shí)間窗口，每間隔一段時(shí)間獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，更新一次時(shí)間窗口，并作如下處理依次讀取每條手機(jī)定位數(shù)據(jù)，以經(jīng)緯度坐標(biāo)點(diǎn)即定位點(diǎn)為圓心作誤差圓，并以相交的約束規(guī)則進(jìn)行空間分析，選取候選路段集，對(duì)應(yīng)路段的垂直投影點(diǎn)作為匹配點(diǎn)，根據(jù)匹配點(diǎn)與路段的空間關(guān)系，得到該匹配點(diǎn)距離路段起點(diǎn)的距離，并將手機(jī)定位點(diǎn)和距離信息存入候選路段集的匹配點(diǎn)集中，作為粗選匹配點(diǎn)集；3)車(chē)載手機(jī)數(shù)據(jù)提取，即每個(gè)路段精選匹配點(diǎn)集的確定3-1)讀取一條路段粗選匹配點(diǎn)集中的一條手機(jī)定位點(diǎn)序列；3-2)判斷序列中定位點(diǎn)坐標(biāo)是否唯一若不唯一，則刪除該定位點(diǎn)序列，并返回步驟 3-1)；若唯一，則轉(zhuǎn)入下一步；3-3)依次讀取序列中的手機(jī)定位點(diǎn)；3-4)比較相鄰手機(jī)定位點(diǎn)軌跡方向與路段矢量化方向差值，若值小于設(shè)定閥值，則判定為行駛于該路段上的車(chē)載手機(jī)數(shù)據(jù)，否則刪除該定位點(diǎn)數(shù)據(jù)并返回步驟3-3)讀取下一個(gè)定位點(diǎn)數(shù)據(jù)；3-5)依次處理每一條路段，最終得到精選匹配點(diǎn)集；4)以空間速度加權(quán)平均法計(jì)算路段空間平均速度。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于手機(jī)定位數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)城市道路交通流數(shù)據(jù)提取方法，其特征為步驟1)中，手機(jī)定位的方式是基于小區(qū)識(shí)別號(hào)的定位方法。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于手機(jī)定位數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)城市道路交通流數(shù)據(jù)提取方法，其特征為所述步驟2- ，誤差圓的半徑是300m。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于手機(jī)定位數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)城市道路交通流數(shù)據(jù)提取方法，其特征為所述步驟3-4)中，閥值是45度。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于手機(jī)定位數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)城市道路交通流數(shù)據(jù)提取方法，其特征為步驟1)中，同時(shí)對(duì)地圖數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，方法是a、根據(jù)手機(jī)數(shù)據(jù)定位誤差、采集數(shù)據(jù)時(shí)間間隔及車(chē)輛運(yùn)行速度限制，對(duì)電子地圖路段要素以滿(mǎn)足長(zhǎng)度要求進(jìn)行合并或者打斷；b、對(duì)矢量化方向和道路車(chē)流實(shí)際運(yùn)行方向不一致的路段線要素調(diào)換起終點(diǎn)節(jié)點(diǎn)的位置，使二者方向一致；C、對(duì)以一條獨(dú)立線要素表示的雙向道路，覆蓋一條線形和位置相同但矢量化方向相反的線要素，使電子地圖中完全包含道路的雙向運(yùn)行方向；d、簡(jiǎn)化地圖，只保留研究范圍以?xún)?nèi)滿(mǎn)足功能等級(jí)要求的路段；e、對(duì)研究范圍區(qū)域路網(wǎng)圖層按經(jīng)緯度等間距分格，將與以路段中心線為基準(zhǔn)300米緩沖區(qū)范圍相交的網(wǎng)格賦予識(shí)別屬性，根據(jù)識(shí)別屬性在程序初始化階段生成空間索引數(shù)組。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于手機(jī)定位數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)城市道路交通流數(shù)據(jù)提取方法，其特征為所述a中，長(zhǎng)度要求是不小于1500米。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于手機(jī)定位數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)城市道路交通流數(shù)據(jù)提取方法，其特征為步驟4)中，所述的空間速度加權(quán)平均法是，利用同一車(chē)載手機(jī)前后相鄰的匹配點(diǎn)之間的行駛距離與時(shí)間差獲取個(gè)體車(chē)輛的空間速度，進(jìn)而對(duì)匹配至該路段所有車(chē)輛進(jìn)行均值統(tǒng)計(jì)來(lái)估計(jì)路段的空間平均速度，加權(quán)系數(shù)為匹配點(diǎn)覆蓋路段長(zhǎng)度占路段總長(zhǎng)度的比率；通過(guò)計(jì)算單個(gè)車(chē)載手機(jī)的空間速度A及其在檢測(cè)路段上的權(quán)重因子wk，可得出該檢測(cè)路段的平均速度，具體公式如下式中，i——表示第i條路段；k—表示第k個(gè)手機(jī)；巧一表示第i條路段的空間平均速度；Wk—表示第k個(gè)手機(jī)匹配點(diǎn)覆蓋路段長(zhǎng)度占總長(zhǎng)度的比率。V,—表示由第k個(gè)手機(jī)匹配點(diǎn)計(jì)算的空間速度。
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于手機(jī)定位數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)城市道路交通流數(shù)據(jù)提取方法，包括了如下步驟1.手機(jī)定位數(shù)據(jù)以及地圖數(shù)據(jù)預(yù)處理；2.確定手機(jī)定位數(shù)據(jù)候選匹配路段及每個(gè)路段的粗選匹配點(diǎn)集；3.車(chē)載手機(jī)數(shù)據(jù)提取，即每個(gè)路段精選匹配點(diǎn)集的確定；4.以空間速度加權(quán)平均法計(jì)算路段空間平均速度。本發(fā)明是一種覆蓋范圍大、采集成本低、動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)的交通流數(shù)據(jù)采集方法，豐富了智能運(yùn)輸系統(tǒng)交通信息采集方式和來(lái)源，對(duì)城市智能運(yùn)輸系統(tǒng)建設(shè)和改善道路運(yùn)營(yíng)管理水平有著積極的意義。
文檔編號(hào)H04W4/02GK102332210SQ20111022238
公開(kāi)日2012年1月25日 申請(qǐng)日期2011年8月4日 優(yōu)先權(quán)日2011年8月4日
發(fā)明者夏井新, 安成川, 張偉, 陸振波, 黃衛(wèi) 申請(qǐng)人:東南大學(xué)