路网中设备检测时间异常的识别和真实时差估算方法技术

本发明专利技术主要属于智能交通信息技术领域，具体涉及路网中设备检测时间异常的识别和真实时差估算方法。本发明专利技术提出了在复杂交通设备网络中基于行程时间计算的识别检测时间与标准时间有差别的设备和真实时差估算的方法。本发明专利技术采用了历史真实记录数据计算不同路段车辆行程时间，进而判断监测点时间是否准确，与现实标准时间相符，并对不准确的行程时间进行数据修复，从而达到对监测点时间出现异常的设备进行准确识别，并根据记录数据对车辆真实通过时差估算后进行修正。

【技术实现步骤摘要】
路网中设备检测时间异常的识别和真实时差估算方法
本专利技术主要属于智能交通信息
，具体涉及路网中设备检测时间异常的识别和真实时差估算方法。
技术介绍
智能交通系统是将电子、传感等技术结合在一起的一种新型交通控制技术，包括了由底层到上层三个的子系统，交通信息采集系统，交通信息处理及分析系统，和交通信息发布系统。在智能交通系统中，无论是实时道路交通状态判别还是未来道路交通状态预测，都需要通过对道路流量或平均行驶车速进行研究，智能交通系统的数据源来自交通信息采集系统采集。交通信息采集系统主要利用部署于各个路段的交通检测器、传感器或者摄像机等设备来获取包括交通流量、速度、占有率、交通事故等实时交通流信息和道路网络信息、交通管制信息等静态交通信息以及天气等其他交通信息。交通信息采集系统是智能交通系统最基本环节，采集所得信息数据的准确性和可靠性将直接影响智能交通系统。交通信息采集系统中，常见的关于城市道路交通状态判别技术包括基于行程时间的判别算法和基于瞬时速度的判别算法。其中，基于行程时间瞬时速度的判别算法的原理为在通过在各个监测点监测所有车辆，并记录测量车辆通过每个监测点时的时间作为数据本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种路网中设备检测时间异常的识别方法，其特征在于，所述方法基于路网中固定采集设备，所述识别方法包括以下步骤：信息采集：车辆通过各监测点时，监测点的监测设备实时采集监测设备物理位置、车辆标识信息、车辆通过的时刻；信息处理：计算在[t1，t2]时间段内先后通过A、B两监测点所有车辆在AB路段的平均行驶速度

【技术特征摘要】
1.一种路网中设备检测时间异常的识别方法，其特征在于，所述方法基于路网中固定采集设备，所述识别方法包括以下步骤：信息采集：车辆通过各监测点时，监测点的监测设备实时采集监测设备物理位置、车辆标识信息、车辆通过的时刻；信息处理：计算在[t1，t2]时间段内先后通过A、B两监测点所有车辆在AB路段的平均行驶速度t2大于t1；其中，A为路网中任一监测点，B为路网中与A相邻的一个监测点；历史信息统计：根据历史记录数据计算所有车辆在[t1，t2]时段内先后通过A、B两监测点在AB路段的最高速度vmax和最低速度vmin；判断识别：若在[vmin,vmax]内，则结果正常；否则，平均行驶速度为异常数据；在AB路段的平均行驶速度为异常数据时，若在同一时段内通过C、A两监测点间所有车辆行驶平均速度也出现异常，则判定A监测点设备存在时间信息异常，导致A监测点参与计算的路段均出现速度偏离正常速度区间的状况；其中，C为路网中与A相邻的另一个监测点；报警：对异常监测点设备进行报警提示。2.如权利要求1所述识别方法，其特征在于，所述所有车辆平均行驶速度的计算方法为其中，Vi为车辆i在A、B两监测点间的速度，Lab为根据监测设备物理位置计算得到的A、B两监测点间距离；ta为车辆i通过A监测点的时刻；tb为车辆i通过B监测点的时刻，ta,tb∈[t1,t2]。3.如权利要求1所述识别方法，其特征在于，A监测点相邻的监测点的查找方法具体为：车辆信息统计：根据历史数据将每个车辆的过车记录按时间顺序进行合并，得到多组包括车辆标识、前监测点、前通过时刻、后监测点、后通过时刻的车辆通行数据；前通过时刻为通过前监测点的时刻，后通过时刻为通过后监测点的时刻；数据滤除：过滤掉后通过时刻-前通过时刻的差值大于0.5h或差值为负的车辆通行数据，计算M1＝f(x1...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴建龙，史柯，
申请(专利权)人：东方网力科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11