一种异常数据识别的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种异常数据识别的方法及装置，所述方法包括：获取目标历史交通数据，目标历史交通数据满足以下任一项或任多项的组合：目标历史交通数据连续丢失时间不大于第一设定时长、目标历史交通数据间断丢失时间之和不大于第二设定时长、目标历史交通数据中的车流量为零的持续时间不大于第三设定时长、或目标历史交通数据中的车流量间断为零的持续时间之和不大于第四设定时长。根据目标历史交通数据，确定第一系数和第一变化量，若第一系数满足第一预设范围，且第一变化量满足第二预设范围，则确定目标历史交通数据为目标参照数据；根据目标参照数据和获取的实时交通数据，确定实时交通数据是否为异常数据。确定实时交通数据是否为异常数据。确定实时交通数据是否为异常数据。

【技术实现步骤摘要】
一种异常数据识别的方法及装置


[0001]本专利技术涉及交通数据处理领域，尤其涉及一种异常数据识别的方法及装置。

技术介绍

[0002]随着经济的不断发展，车辆成为人们的代步工具，数量也逐步增多。采集交通数据是实现智能交通的重要一步。目前是路口检测器来监测路口的交通数据，但是在采集交通数据的过程中，因为路口检测器可能会受到信号干扰等影响，从导致出现异常数据的情况，进而导致采集的交通数据不准确。
[0003]综上，如何实现采集较准确的交通数据，是当前亟需解决的技术问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供一种异常数据识别的方法及装置，用以识别出异常数据，从而得到较准确的交通数据。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供一种异常数据识别的方法，所述方法包括：获取目标历史交通数据，所述目标历史交通数据满足以下任一项或任多项的组合：所述目标历史交通数据连续丢失时间不大于第一设定时长、所述目标历史交通数据间断丢失时间之和不大于第二设定时长、所述目标历史交通数据中的车流量为零的持续时间不大于第三设定时长、或所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种异常数据识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标历史交通数据，所述目标历史交通数据满足以下任一项或任多项的组合：所述目标历史交通数据连续丢失时间不大于第一设定时长、所述目标历史交通数据间断丢失时间之和不大于第二设定时长、所述目标历史交通数据中的车流量为零的持续时间不大于第三设定时长、或所述目标历史交通数据中的车流量间断为零的持续时间之和不大于第四设定时长；根据所述目标历史交通数据，确定第一系数和第一变化量，所述第一系数、所述第一变化量和实际最大车流量三者之间存在映射关系；若所述第一系数满足第一预设范围，且所述第一变化量满足第二预设范围，则确定所述目标历史交通数据为目标参照数据；根据所述目标参照数据和获取的实时交通数据，确定所述实时交通数据是否为异常数据。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标历史交通数据，确定第一系数和第一变化量，包括：根据公式1确定所述第一系数；其中，σ
i
为时段内每个第五设定时长对应的车流量的第一标准差，为时段内每个第五设定时长对应的车流量的均值，所述时段包括n个第五设定时长，所述n为大于或等于1的整数；根据公式2确定所述第一变化量：其中q
j
为时段内第j个所述第五设定时长的车流量。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标历史交通数据，确定第一系数和第一变化量之前，还包括：根据公式3预测所述目标历史交通数据的理论最大车流量；其中，q
maxi
为第五设定时长的理论最大车流量，S为单车道单位时间内的最大通行能力，C
i
为所述第五设定时长内的周期，g
i
为检测器所在位置的绿灯显示时间；根据所述理论最大车流量和第一预设系数，确定所述目标历史交通数据的实际最大车流量。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标参照数据和获取的实时交通数据，确定所述实时交通数据是否为异常数据，包括：若确定所述目标参照数据和所述实时交通数据满足公式4和/或公式5，则确定所述实时交通数据为异常数据：
其中，q
i
为所述实时交通数据对应的时刻所对应的第五设定时长的车流量；为目标历史交通数据对应的时段的第五设定时长的车流量的平均值；Δ
i
实时交通数据对应的时刻的第五设定时长的车流量的绝对变化量，δ
i
为所述第一系数；δ
...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏立夏，陈晓明，王玉波，张竹梅，
申请(专利权)人：青岛海信网络科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：