一种基于路径旅行时间计算的交通异常检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于路径旅行时间计算的交通异常检测方法，包括步骤一：建立路径旅行时间和路段速度历史数据库；步骤二：检测异常路径；步骤三：衡量异常路径覆盖路段受影响情况，该方法能够过滤掉偶然因素导致的局部路段异常(如个别出租车的短时停靠导致的单次通过时间增加，个别车辆短时违规行为导致的能快速自行消散的异常等)；若路段连接且相互影响，能将多路段协同影响的作用叠加放大，从而得到较好的异常检测效果。

A traffic anomaly detection method based on path travel time calculation

The invention discloses an anomaly detection method for calculating the path travel time based on traffic, comprising the steps of: to establish a path of travel time and road speed history database; step two: detection of abnormal path; step three: measure the abnormal path coverage section affected by the situation, this method can filter out sections of the local anomaly caused by accidental factors (such as short individual taxi caused by single time increases, short-term irregularities caused by individual vehicles can quickly dissipate on its own exceptions); if the road connection and mutual influence, can be superposition of multiple sections of the synergistic effect of amplification, resulting in better anomaly detection.

【技术实现步骤摘要】
一种基于路径旅行时间计算的交通异常检测方法
本专利技术涉及一种基于路径旅行时间计算的交通异常检测方法。
技术介绍
交通异常检测一直是交通管理中的一项重要任务，在当今推行智能交通系统的形势下显得更加重要。在现有的交通异常检测算法中，模式识别法是使用较多的方法。它利用车辆检测器收集车道占有率、交通密度、交通速度等信息，按照设计的算法，甄别出不正常的数据，检测交通异常。运用模式识别法常使用交通固定线圈、视频、红外传感装置等，但用这类设备采集数据成本昂贵且灵活性低，随着全球定位系统(GPS)日益普及，移动对象的跟踪在许多城市已成为现实，而GPS采集数据具有高精度、全天候、高效率、多功能等优点。从现有异常检测方法来看，模式识别法多基于路段进行异常判断，这能直观清晰地将路段通行情况展示给出行者，但脱离了路段之间内部联系和相互作用。
技术实现思路
为了克服目前采用模式识别法进行的交通异常检测存在脱离了路段之间内部联系和相互作用的技术问题，本专利提出了一种基于路径分析的，能挖掘出道路异常时空信息的异常检测算法，该方法能够过滤掉偶然因素导致的局部路段异常(如个别出租车的短时停靠导致的单次通过时间增加，个别本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于路径旅行时间计算的交通异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：建立路径旅行时间和路段速度历史数据库：定义同一车辆在一个地理区域内的连续GPS轨迹点为一条GPS轨迹T:p1→p2→…→pn，并以该GPS轨迹作为路径，然后以该地理区域为单位，找到该地理区域中所有的GPS轨迹，计算每条GPS轨迹中每两个相邻轨迹点间的实际行驶路程长度，然后再计算得到相应的实际地理位置上各路段的速度，再在所测的时间段内统计各个时间窗内各路段的速度，如果一个时间窗内路段有多个车辆的速度记录，取其平均值，作为路段在该时间窗的平均通行速度，以每条GPS轨迹的起始轨迹点和最终轨迹点之间的时间差为GPS轨迹的旅行...

【技术特征摘要】
1.一种基于路径旅行时间计算的交通异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：建立路径旅行时间和路段速度历史数据库：定义同一车辆在一个地理区域内的连续GPS轨迹点为一条GPS轨迹T:p1→p2→…→pn，并以该GPS轨迹作为路径，然后以该地理区域为单位，找到该地理区域中所有的GPS轨迹，计算每条GPS轨迹中每两个相邻轨迹点间的实际行驶路程长度，然后再计算得到相应的实际地理位置上各路段的速度，再在所测的时间段内统计各个时间窗内各路段的速度，如果一个时间窗内路段有多个车辆的速度记录，取其平均值，作为路段在该时间窗的平均通行速度，以每条GPS轨迹的起始轨迹点和最终轨迹点之间的时间差为GPS轨迹的旅行时间；步骤二：检测异常路径：在待测区域中，对一个时间窗，获取一条路径的所有通行记录，并分别计算通行时间，使用基于密度的聚类算法对该时间窗的通行时间进行聚类，一个通行时间记录为一个聚类实例，一个时间窗路径的所有通行记录组成聚类数据集；经过聚类后，聚类数据集中的实例被分成m个团簇，以拥有最多实例的团簇为中心团簇，中心团簇中最大值为初始异常阈值，聚类数据集中，初步定义所有小于初始异常阈值的实例为正常实例，再以这些正常实例的平均值为路径在所测时间段的正常平均旅行时间<t>，定义1.5*<t>为异常阈值，超出异常阈值的通行时间为异常值，将路径的待测通行时间与异常阈值对比，若出现连续的时间窗超出异常阈值，认为该路径出现通行异常；步骤三：衡量异常路径覆盖路段受影响情况：首先计算路径在各个时间窗的平均通过时间，然后计算路径在各个时间窗的受影响程度＝平均通过时间/<t>，取受影响程度最大的时间窗进行各路段异常程度R值的计算：其中vr为一个月中该时间窗的平均通行速度，va为受影响程度最大的时间窗的平均通行速度，如果路段被多条路径覆盖，该路段R取其中的最大值：由路径上各路段的R值分布体现路段受影响的程度。2.根据权利要求1所述的一种基于路径旅行时间计算的交通异常检测方法，其特征在于，在执行步骤一之前，首先将路网分割m×n个相同大小的方格区域，以每...

【专利技术属性】
技术研发人员：王璞，熊雨沙，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：湖南,43