一种基于实时计算的、关注道路本身的道路通行预测方法，制定每条道路段一个比值，称之为rank值，该rank值的定义为该路段上的平均速度与该路段的限速的比值，该比值理论上是0到1之间的一个数字，该数字越接近0说明该路段的通行率越差，该壁纸越接近1说明该路段的通行率越好。通过当前道路的rank值，计算出下一时刻的道路的rank值，该rank值就能表示下一时刻道路的通行率。下一时刻的通行率rank值是可以分为两个部分来得出的，第一部分是来自当前时刻的rank值，它会在下一时刻以θ(0＜θ＜1)的概率留在下一时刻的rank值。第二部分来自于与它相连的道路段传递过来的rank值，即它的上一条路段的rank值会在下一时刻传递到本路段上。
【技术实现步骤摘要】
运用在智能交通领 域，能够准确预测道路的通行状况，为下一步行车路线选择提供帮助。
技术介绍
在道路通行率夫人预测的解决方案中，目前是通过摄像头监控、通过测速车判断、 以及通过历史数据的回归产生。现在大多数城市的重要路段的路口都有摄像头监控，可以 实时的看到路口的信息，可以根据路口信息判断出路段的通行率，并且预测出接下来几分 钟内路段的通行率状况。测速车是选取很少量的车辆，在路上跟随车流测试，获取当前路段 的速度信息，然后根据当前数据的总结，判断出当前路段的通行率，然后根据统计结果预测 下一阶段路段的通行率。基于历史统计数据是通过历史数据得到一个模型，为了预测只需 要将未来的时间点带入模型中，就可以得到未来的道路交通状况。 但是以上方案都存在着许多缺陷：通过摄像头预测道路交通状况的方案，首先是 大多数摄像头是装在道路交叉口的，所以交通状况的关注点是在道路交叉口，而不是道路 本身；其次，图像处理目前还不具备自动识别的能力，所以需要有人看摄像来判断交通状 况，这一点效率问题是很大的问题。通过测速车来预测道路交通状况，首先测速车的数量比 较少，不可能让所有车辆都成为测速车，样本车数量太少，导致不能准确预测。通过历史统 计数据预测道路交通状况，历史数据虽然是和当前交通状况相关，但是不能完全取代当前 数据，也就对未来的预测更加不理想。
技术实现思路
一种基于实时计算的、关注道路本身的道路通行预测方法，采用的数据只是当前 数据，本专利技术的出发点是建立在当前的车辆行驶的实时数据，依据的是当前行驶在道路段 上的事实速度数据作为本专利技术的基础。通过车载终端可以获取道路上车辆的GPS信息以及 速度信息，通过GPS定位就可以得到该车辆所在的道路，用该道路上所有车辆的平均速度 代替该道路的速度。 本专利技术制定每条道路段一个比值，称之为rank值，该rank值的定义为该路段上的 平均速度与该路段的限速的比值，该比值理论上是〇到1之间的一个数字，该数字越接近 〇说明该路段的通行率越差，该壁纸越接近1说明该路段的通行率越好。通过当前道路的 rank值，计算出下一时刻的道路的rank值，该rank值就能表示下一时刻道路的通行率。下 一时刻的通行率rank值是可以分为两个部分来得出的，第一部分是来自当前时刻的rank 值，它会在下一时刻以Θ (〇< Θ < 1)的概率留在下一时刻的rank值。第二部分来自于 与它相连的道路段传递过来的rank值，即它的上一条路段的rank值会在下一时刻传递到 本路段上。 本专利技术的步骤如下： 第一步：计算道路关系矩阵【主权项】1. 一种基于实时计算的、关注道路本身的道路通行预测方法包括基于实时计算的数据 基础、道路本身作为关注点以及实时变化的状态转移矩阵预测方案。2. 根据权利要求1所述的基于实时计算的数据基础，其特征是只关注当前数据，与历 史数据无关。3. 根据权利要求1所述的道路本身作为关注点，其特征是只关注道路上的行驶车辆， 道路交叉口不是特别关注。4. 根据权利要求3所述的不是特别关注道路交叉口，其特征是道路交叉口只作为道路 的链接节点参与预测，而非主要考虑因素。5. 根据权利要求1所述的状态转移矩阵预测，其特征是状态转移矩阵是一个连续的、 动态的、集体的博弈矩阵。6. 根据权利要求5所述的连续矩阵，其特征是博弈是连续发生的，在时间节点上是连 续的、在空间节点上也是连续的。7. 根据权利要求5所述的动态矩阵，其特征是博弈是动态发生的，会随着道路的拥堵 状况改变的。8. 根据权利要求5所述的集体矩阵，其特征是博弈是集体产生的，是一群人的集体智 慧的博弈。【专利摘要】一种基于实时计算的、关注道路本身的道路通行预测方法，制定每条道路段一个比值，称之为rank值，该rank值的定义为该路段上的平均速度与该路段的限速的比值，该比值理论上是0到1之间的一个数字，该数字越接近0说明该路段的通行率越差，该壁纸越接近1说明该路段的通行率越好。通过当前道路的rank值，计算出下一时刻的道路的rank值，该rank值就能表示下一时刻道路的通行率。下一时刻的通行率rank值是可以分为两个部分来得出的，第一部分是来自当前时刻的rank值，它会在下一时刻以θ(0＜θ＜1)的概率留在下一时刻的rank值。第二部分来自于与它相连的道路段传递过来的rank值，即它的上一条路段的rank值会在下一时刻传递到本路段上。【IPC分类】G08G1-01, G06F19-00【公开号】CN104732761【申请号】CN201510063301【专利技术人】闵敢 【申请人】上海语镜汽车信息技术有限公司【公开日】2015年6月24日【申请日】2015年2月6日本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于实时计算的、关注道路本身的道路通行预测方法包括基于实时计算的数据基础、道路本身作为关注点以及实时变化的状态转移矩阵预测方案。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：闵敢，
申请(专利权)人：上海语镜汽车信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31
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