【技术实现步骤摘要】
一种基于多源数据的高速公路路段拥堵检测方法
本专利技术涉及交通数据分析及处理领域，特别涉及一种基于多源数据的高速公路路段拥堵检测方法。
技术介绍
随着我国国民经济实力的不断增强，交通运输业也在不断发展。不同于城市道路，高速公路的车辆一般行车速度都比较快，因此一旦发生交通拥堵往往将造成严重的后果，且拥堵的影响时间一般都较长。除此之外，随着一些节假日高速公路免收过路费政策的出台，高速公路上的道路交通拥堵及交通安全形势将变得更加严重。采用有效的道路交通拥堵分析技术对前端采集的多源数据进行快速分析和实时、准确的判别，可以提高控制与诱导的效果，为道路交通系统的交通信息服务、交通诱导、交通管制以及交通拥堵问题的缓解提供强有力的技术支持。因此，研究交通状态检测的理论与方法，从所得信息中准确快速地检测和判别出道路交通状态，是当前交通系统发展的急需，也是研究的重点和难点问题。如何选用合适的检测方法从而对交通拥堵状态进行检测，具有十分重要的意义。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种在考虑车检器分布稀疏的情况下，基于车检器数据和收费数据，采用特征级融合的方法对路段进行拥堵...
【技术保护点】
1.一种基于多源数据的高速公路路段拥堵检测方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤1：基于车检器数据提取交通参数；步骤2：基于收费数据和卡口数据提取平均行程时间
【技术特征摘要】
1.一种基于多源数据的高速公路路段拥堵检测方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤1：基于车检器数据提取交通参数；步骤2：基于收费数据和卡口数据提取平均行程时间步骤3：将基于车检器数据得到的相对速度、相对占有率和基于收费数据和卡口数据得到的平均行程时间实现空间匹配；步骤4：基于FCM的高速公路路段畅通拥堵划分；步骤5：采用交叉验证对所得到的标签数据集进行性能测试；步骤6：建立FCM-SVM模型进行高速公路路段拥堵检测；步骤7：基于步骤6所建立的FCM-SVM拥堵判别模型，对实时检测得到的交通数据进行高速公路路段交通拥堵判别。2.根据权利要求1所述的一种基于多源数据的高速公路路段拥堵检测方法，其特征在于：所述步骤1包括以下子步骤：步骤11：基于车检器历史数据，设定一个检测周期获取交通流参数，包括速度v和占有率s；步骤12：针对所检测路段的上下游车检器，获取得到相对速度Δv和相对占有率Δs。3.根据权利要求1或2所述的一种基于多源数据的高速公路路段拥堵检测方法，其特征在于：所述步骤2包括以下子步骤：步骤21：设定一个检测周期，结合匝道收费数据和卡口数据进行数据匹配，获取得到检测周期内n辆车的行程时间ti(i＝1,2,...,n)；步骤22：基于检测周期内每辆车的行程时间计算得到该路段车辆的平均行程时间；步骤23：基于步骤21和步骤22可求得收费站A至卡口平均行程时间和收费站B至卡口的平均行程时间即可获得收费站A至B的行程时间Δt：4.根据权利要求1所述的一种基于多源数据的高速公路路段拥堵检测方法，其特征在于：所述步骤3的具体实施方式如下：当两收费站间路段为统一设计时速，按距离进行行程时间分配；当有隧道存在的时候，两收费站间存在两种设计时速，此时按车检器位置将路段分为两部分，其两路段的平均行程时间分别为T1和T2，根据设计时速V1和V2以及两路段的路程S1、S2，得到Δt与T1、T2之间的关系为：T1+T2＝Δt即可求得两车检器间的平均行程时间，实现空间上的匹配。5.根据权利要求1所述的一种基于多源数据的高速公路路段拥堵检测方法，其特征在于：所述步骤4包括以下子步骤：步骤41：基于所检测路段历史上下游相对速度、相对占有率以及行程时间，对数据集进行聚类，确定FCM的价值函数,即目标函数；步骤42：计算更新聚类中心，通过两个聚类中心分别代表畅通和拥堵，判...
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