基于道路高清卡口数据的路段状况评估方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于道路高清卡口数据的路段状况评估方法及系统，该方法包括：获取待分析路段的第一数据集以及第二数据集；求交集得到第三数据集；提取第三数据集中的每台车辆的所有数据记录，形成该车辆对应的数据序列，构成一序列集；根据序列集，提取获得每台车辆行驶到终点的到达时间和从起点行驶到终点的通行时间，形成第一时间数据集；对第一时间数据集进行数据过滤处理后，得到第二时间数据集；采用局部加权回归算法，将第二时间数据集的数据进行拟合后，得到第三时间数据集，进而拟合组成一平滑回归线；获得待分析路段的状况评价指标。本发明专利技术可直观、形象且科学地对待分析路段进行交通状况评估，可广泛应用于交通状况智能监测领域中。

【技术实现步骤摘要】
基于道路高清卡口数据的路段状况评估方法及系统
本专利技术涉及道路交通状况智能监测领域，特别是涉及基于道路高清卡口数据的路段状况评估方法及系统。
技术介绍
路段的交通运行状况一般可以通过交通流量、饱和度、服务水平、行程时间、延误等指标进行分析和判断。交通流量、饱和度、服务水平等指标一般用于交通规划、设计和交通影响评估，较为抽象，主要反映路段所在的宏观路网的需求、容量和承载能力。对路段的使用者——乘客和驾驶员来说，无法直观、形象地获知路段的交通状况。总的来说，目前对路段状况的评估方法过于抽象，无法科学评价路段的交通状况。
技术实现思路
为了解决上述的技术问题，本专利技术的目的是提供基于道路高清卡口数据的路段状况评估方法及系统。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：基于道路高清卡口数据的路段状况评估方法，包括以下步骤：S1、获取待分析路段的第一高清卡口在分析时段内采集的第一数据集以及第二高清卡口在分析时段内采集的第二数据集；所述第一高清卡口设置在待分析路段的起点，所述第二高清卡口设置在待分析路段的终点；S2、求取第一数据集和第二数据集的交集，得到第三数据集；S3、提取第三数据集中的每台车辆的所有数据记录，形成该车辆对应的数据序列，最后将所有车辆的数据序列构成一序列集；S4、根据序列集，提取获得每台车辆行驶到待分析路段的终点的到达时间和从起点出发行驶到终点的通行时间后，形成第一时间数据集；S5、依次根据预设的区间异常数据剔除条件以及预设的过滤条件，对第一时间数据集进行数据过滤处理后，得到第二时间数据集；S6、采用局部加权回归算法，将第二时间数据集的数据进行拟合后，得到第三时间数据集，进而将第三时间数据集的数据拟合组成一平滑回归线；S7、根据该平滑回归线，获得待分析路段的状况评价指标。进一步，所述步骤S6中所述采用局部加权回归算法，将第二时间数据集的数据进行拟合后，得到第三时间数据集的步骤，具体包括：S61、基于第二时间数据集，获得到达时间的去重取值集合；S62、采用局部加权回归算法，计算获得去重取值集合中每个元素的局部线性回归线参数和该元素对应的通行时间回归值；S63、将去重取值集合中的所有元素及每个元素对应的通行时间回归值组成第三时间数据集。进一步，所述步骤S62中，通过以下公式进行计算：上式中，ai,1,bi,1,ci,1,ai,2,bi,2,ci,2均为计算过程的中间变量，满足下式：其中，Xi表示去重取值集合的第i元素，且Xi∈{X1,X2,...,Xn}(n≤N)，{X1,X2,...,Xn}表示去重取值集合，N表示第二时间数据集中的元素个数，n表示去重取值集合中的元素个数，wi(xk)表示权重函数，其中参数π表示预设的拟合度参数，xk表示第二时间数据集中的第k个数据，yk表示第二时间数据集中的第k个数据的通行时间，θi,0,θi,1均为局部线性回归线参数，Yi表示Xi对应的通行时间回归值。进一步，所述分析时段为全日，且所述分析时段平均划分为多个区间。进一步，所述步骤S5中，所述预设的区间异常数据剔除条件为：将分析时段内的每个区间中，通行时间大于待分析路段的通行时间上限的数据点剔除；其中，所述待分析路段的通行时间上限为：将待分析路段的长度除以预设的最慢行驶速度后获得。进一步，所述步骤S5中，所述预设的过滤条件为：剔除通行时间最大的m％的数据点和通行时间最小的n％的数据点；其中，m的取值范围为0-20，n的取值范围为0-5。进一步，所述第一数据集和第二数据集均包括多个数据记录，每个数据记录至少包括以下内容：卡口所在路段、车流方向、车辆经过日期、车牌号码和车辆类型。进一步，所述步骤S7中，所述状况评价指标由平滑回归线的变化状态而获得。进一步，所述步骤S7中，所述状况评价指标包括自由流通行时间、次高峰开始时间、高峰开始时间、拥堵峰值时间、次高峰通行时间、高峰通行时间、高峰延误和次高峰延误。本专利技术解决其技术问题所采用的另一技术方案是：基于道路高清卡口数据的路段状况评估系统，包括：至少一个处理器；至少一个存储器，用于存储至少一个程序；当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现所述的基于道路高清卡口数据的路段状况评估方法。本专利技术的有益效果是：本专利技术可以准确提取获得每台车辆行驶到待分析路段的终点的到达时间以及通过待分析路段的通行时间，从而可以精确地统计分析时段内，待分析路段的交通状况，从而获得待分析路段的状况评价指标，可以根据待分析路段在分析时段内的车流数据，直观、形象且科学地对待分析路段进行交通状况评估。附图说明图1是本专利技术的基于道路高清卡口数据的路段状况评估方法的流程图；图2是本专利技术的具体实施例中待分析路段的示意图；图3是本专利技术的具体实施例中处理后得到的通行时间-到达时间的散点图；图4是本专利技术的具体实施例中采用局部加权回归算法得到的平滑回归线的示意图；图5是本专利技术的具体实施例中平滑回归线的状况评价指标的示意图；图6是本专利技术的具体实施例中自由流车速和高峰车速的曲线示意图；图7是本专利技术的基于道路高清卡口数据的路段状况评估系统的结构框图。具体实施方式实施例一参照图1，本专利技术提供了一种基于道路高清卡口数据的路段状况评估方法，包括以下步骤：S1、获取待分析路段的第一高清卡口在分析时段内采集的第一数据集以及第二高清卡口在分析时段内采集的第二数据集；所述第一高清卡口设置在待分析路段的起点，所述第二高清卡口设置在待分析路段的终点；S2、求取第一数据集和第二数据集的交集，得到第三数据集；S3、提取第三数据集中的每台车辆的所有数据记录，形成该车辆对应的数据序列，最后将所有车辆的数据序列构成一序列集；S4、根据序列集，提取获得每台车辆行驶到待分析路段的终点的到达时间和从起点出发行驶到终点的通行时间后，形成第一时间数据集；S5、依次根据预设的区间异常数据剔除条件以及预设的过滤条件，对第一时间数据集进行数据过滤处理后，得到第二时间数据集；S6、采用局部加权回归算法，将第二时间数据集的数据进行拟合后，得到第三时间数据集，进而将第三时间数据集的数据拟合组成一平滑回归线；S7、根据该平滑回归线，获得待分析路段的状况评价指标。本专利技术中，高清卡口指高清卡口系统，高清卡口系统通过采用先进的光电技术、图像处理技术、模式识别技术对过往的每一辆汽车均拍下车辆的图像，并自动识别出车辆的牌照，所采集到的车辆的信息数据均保存在服务器数据库中。第一时间数据集和第二时间数据集都由多个数据组成，每个数据包括每台车辆行驶到待分析路段的终点的到达时间和从起点出发行驶到终点的通行时间。其中，行驶到待分析路段的终点的到达时间，是通过采集车辆到达第二高清卡口的时间来获得的，具体表现为几时几分几秒的具体时间点。从起点出发行驶到终点的通行时间是通过采集车辆到达第二高清卡口的时间和采集车辆到达第一高清卡口的时间后，将两者相减所获得的，具体表现为一段时间长度。本方法通过获取待分析路段的起点和终点处所设置的高清卡口在分析时段内所采集的数据集后，通过步骤S2-S6进行处理后，可以准确提取获得每台车辆行驶到待分析路段的终点的到达时间以及通过待分析路段的通行时间，从而可以精确地统计分析时段内，待分析路段的交通状况，从而获得待分析路段的状况评价指标，可以根据待分本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于道路高清卡口数据的路段状况评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取待分析路段的第一高清卡口在分析时段内采集的第一数据集以及第二高清卡口在分析时段内采集的第二数据集；所述第一高清卡口设置在待分析路段的起点，所述第二高清卡口设置在待分析路段的终点；S2、求取第一数据集和第二数据集的交集，得到第三数据集；S3、提取第三数据集中的每台车辆的所有数据记录，形成该车辆对应的数据序列，最后将所有车辆的数据序列构成一序列集；S4、根据序列集，提取获得每台车辆行驶到待分析路段的终点的到达时间和从起点出发行驶到终点的通行时间后，形成第一时间数据集；S5、依次根据预设的区间异常数据剔除条件以及预设的过滤条件，对第一时间数据集进行数据过滤处理后，得到第二时间数据集；S6、采用局部加权回归算法，将第二时间数据集的数据进行拟合后，得到第三时间数据集，进而将第三时间数据集的数据拟合组成一平滑回归线；S7、根据该平滑回归线，获得待分析路段的状况评价指标。

【技术特征摘要】
1.基于道路高清卡口数据的路段状况评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取待分析路段的第一高清卡口在分析时段内采集的第一数据集以及第二高清卡口在分析时段内采集的第二数据集；所述第一高清卡口设置在待分析路段的起点，所述第二高清卡口设置在待分析路段的终点；S2、求取第一数据集和第二数据集的交集，得到第三数据集；S3、提取第三数据集中的每台车辆的所有数据记录，形成该车辆对应的数据序列，最后将所有车辆的数据序列构成一序列集；S4、根据序列集，提取获得每台车辆行驶到待分析路段的终点的到达时间和从起点出发行驶到终点的通行时间后，形成第一时间数据集；S5、依次根据预设的区间异常数据剔除条件以及预设的过滤条件，对第一时间数据集进行数据过滤处理后，得到第二时间数据集；S6、采用局部加权回归算法，将第二时间数据集的数据进行拟合后，得到第三时间数据集，进而将第三时间数据集的数据拟合组成一平滑回归线；S7、根据该平滑回归线，获得待分析路段的状况评价指标。2.根据权利要求1所述的基于道路高清卡口数据的路段状况评估方法，其特征在于，所述步骤S6中所述采用局部加权回归算法，将第二时间数据集的数据进行拟合后，得到第三时间数据集的步骤，具体包括：S61、基于第二时间数据集，获得到达时间的去重取值集合；S62、采用局部加权回归算法，计算获得去重取值集合中每个元素的局部线性回归线参数和该元素对应的通行时间回归值；S63、将去重取值集合中的所有元素及每个元素对应的通行时间回归值组成第三时间数据集。3.根据权利要求2所述的基于道路高清卡口数据的路段状况评估方法，其特征在于，所述步骤S62中，通过以下公式进行计算：上式中，ai,1,bi,1,ci,1,ai,2,bi,2,ci,2均为计算过程的中间变量，满足下式：其中，Xi表示去重取值集合的第i元素，且Xi∈{X1,X2,...,Xn}(n≤N)，{X1,X2,...,Xn}表示去重取值集合，N表示第二时间数据集中的元素个数，n表示去重取值集合中的元素个...

【专利技术属性】
技术研发人员：王蓓，宁平华，张晓瑾，段小梅，熊勇，李耘博，马文轩，郑世琦，杨志锐，马隽，黎升福，
申请(专利权)人：广州市市政工程设计研究总院有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44