高速公路时空特征的多源数据融合方法、装置及设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了高速公路时空特征的多源数据融合方法、装置及设备，获取高速公路全景交通数据；将SCATS地感线圈数据和门架系统数据均与高速公路路网进行匹配，并对高速公路路网进行双层次路网划分，得到交通区域划分数据和交通区域关联数据；根据门架系统数据和高速出入口记录数据，得到基于空间序列模型的车辆通行轨迹数据；根据高速公路沿线气象数据，得到基于时态栅格模型的气象变化数据；根据交通区域关联数据，将各子交通区域的交通通行状态数据和通行影响因素数据进行融合，得到高速公路时空特征。本发明专利技术能够融合各类多源异构的传感器数据，保留交通数据特有的时间和空间特征，构建全息交通数据为面向安全与效率的出行业务服务。务服务。务服务。

【技术实现步骤摘要】
高速公路时空特征的多源数据融合方法、装置及设备


[0001]本专利技术属于数据融合和特征提取领域，尤其涉及高速公路时空特征的多源数据融合方法、装置及设备。

技术介绍

[0002]道路网络是一个复杂的系统，车辆在道路上的行驶状态受到天气、道路条件、车辆状态等多种因素制约，在时空尺度表现出一定的关联性。时间序列性，研究对象的数据随着时间先后顺序排列起来的一组数据，如前时段交通量与前几个时段的交通量之间存在着一定的联系，排列成一组有规律的交通量数据序列。空间序列性，源于高速公路路网系统的固有结构。高速公路路网系统由各个路段连接组成，路网内某一路段交通量与其上下游路段交通量分布具有一定的关联性。当道路运行顺畅时，车流整体呈现均匀前行状态，而路段遇到瓶颈时，会产生一种与车流运行方向相反的聚集波，车流密度增大，车速降低；拥挤消散时，则会产生一种与车流运行方向相同的消散波，车流密度减小，车速升高。
[0003]随着信息技术的迅猛发展和大数据时代的到来，智能化信息化的道路交通领域会产生海量多源异构的数据，这些数据中蕴含着丰富的时空序列信息，想要有效的管理和利用，必须对海量多源异构的数据进行解析和推演，通过数据融合和知识拾取等手段，挖掘底层各类传感器数据反映的时间特征和空间属性，从而获得多维交通数据的时间序列和空间序列，满足不同时空跨度的数据分析需求。
[0004]数据融合按融合对象的抽象层次可分为：数据级融合、特征级融合和决策级融合。数据级融合，对最原始的传感器数据进行融合，存储直接采集的数据，数据最贴近真实世界，缺点是数据量大，存储和传输难。特征级融合利用从传感器数据中提取的特征信息进行综合利用和处理，其优点是特征提取，数据压缩，减小了数据传输量，缺点是提取到特征不具有统一的模式。决策级融合是在各传感器的数据经过分析处理，做出基本判断和决策的基础上做出的更高一级的融合，其容错性较高，在融合之前，已经进行了预处理、特征提取、目标识别、决策判断等一系列过程，已经结合多源数据生成了基本的结论，为后续的分析应用提供了更为可靠的数据。
[0005]中国专利文献在2019.09.06公开了一种多源交通数据融合的高速公路拥堵区间探测方法，该专利公开号为CN110211380A、申请号为CN201910479607.5。该专利对高速公路路径识别系统的识别数据、联网收费系统收费站流水数据、两客一危重点车辆GPS轨迹数据三类交通数据作数据预处理，并对高速公路路网进行多层次的路网划分；利用预处理后的三类交通源数据及划分的路网，对第一层次的路网、第二层次的路网以及第三层次的路网上的数据进行匹配；使用三个层次匹配的数据，利用层次拥堵区间探测框架计算得出多层次的高速公路各基本路段的交通状态。该专利对交通拥堵的状态评价是通过模糊评价来得到的，因此很难精细的刻画道路实际运行状态，此外由于高速公路GPS数据易受信号干扰，收费系统数据只在行驶行程两头等问题，高速公路中间行驶过程的交通状态感知较为困难。
[0006]中国专利文献在2020.12.25公开了基于5G的智慧交通大数据管理方法、系统、设备及介质，该专利公开号为CN112133099A、申请号为CN202011042631.1。基于5G的智慧交通大数据管理方法、系统、设备及介质。该专利技术通过5G传感器实时采集道路图像信息和道路视频信息并对其进行处理，得到交通事故发生位置信息和交通流量信息；进行评估，得到交通事故严重性等级和交通流量畅通指数。该专利主要针对图像和视频数据进行融合，主要考虑的是非结构化数据的监测，但未考虑道路基础、车辆、气候等其他结构化、半结构化数据来源。
[0007]此外，以上的专利均聚焦于两个不同来源的数据进行融合和特征提取，针对三类及以上不同来源的数据的专利方法较少，考虑三者以上的多源异构的数据融合的研究还没有。在进行交通数据融合中兼顾交通数据时间序列性质和空间序列性质的研究尚未出现。在推进智慧高速公路建设的过程中，如何更加合理利用数据融合技术，融合各类多源异构的传感器数据，保留交通数据特有的时间和空间特征，构建全息交通数据为面向安全与效率的出行业务服务是本专利技术要解决的首要问题。

技术实现思路

[0008]针对现有技术中存在的问题，本专利技术提供了高速公路时空特征的多源数据融合方法、装置及设备，其目的在于能够融合各类多源异构的传感器数据，保留交通数据特有的时间和空间特征，构建全息交通数据为面向安全与效率的出行业务服务。
[0009]为了解决上述技术问题，本专利技术通过以下技术方案予以实现：
[0010]一种高速公路时空特征的多源数据融合方法，包括：
[0011]获取高速公路全景交通数据，所述高速公路全景交通数据包括SCATS地感线圈数据、门架系统数据、高速出入口记录数据、高速公路沿线气象数据、高速公路交通事件数据和车辆基础信息数据；
[0012]将所述SCATS地感线圈数据和门架系统数据均与高速公路路网进行匹配，并对高速公路路网进行双层次路网划分，得到交通区域划分数据和交通区域关联数据；
[0013]根据所述门架系统数据和高速出入口记录数据，得到基于空间序列模型的车辆通行轨迹数据；根据所述高速公路沿线气象数据，得到基于时态栅格模型的气象变化数据；根据所述车辆基础信息数据，得到基于基态修正模型的车辆信息数据；
[0014]将所述车辆通行轨迹数据、气象变化数据、车辆信息数据和高速公路全景交通数据拟合匹配到所述交通区域划分数据中的各子交通区域；
[0015]根据匹配到所述各子交通区域的SCATS地感线圈数据、门架系统数据和车辆通行轨迹数据，得到各子交通区域交通通行状态数据；根据匹配到所述各子交通区域的气象变化数据、高速公路交通事件数据和车辆基础信息数据，得到各子交通区域通行影响因素数据；
[0016]根据所述交通区域关联数据，将各子交通区域的交通通行状态数据和通行影响因素数据进行融合，得到高速公路时空特征。
[0017]进一步地，获取高速公路全景交通数据后，还包括对获取的高速公路全景交通数据进行预处理。
[0018]进一步地，所述将所述SCATS地感线圈数据和门架系统数据均与高速公路路网进
行匹配，并对高速公路路网进行双层次路网划分，得到交通区域划分数据和交通区域关联数据，具体包括：
[0019]提取高速公路路网数据，对高速公路路网进行拓扑检查，形成完善的高速公路路网数据；
[0020]将SCATS地感线圈位置信息和门架系统位置信息在完善的高速公路路网数据上进行标记，得到基于门架系统的第一层大尺度区域划分和基于SCATS地感线圈的第二层小尺度区域划分，即得到交通区域划分数据；
[0021]基于双层次路网划分，根据第一层大尺度区域和第二层小尺度区域间的完全包含或部分包含及高速出入口节点影响因素，建立双层次路网映射关系，得到交通区域关联数据。
[0022]进一步地，所述根据所述门架系统数据和高速出入口记录数据，得到基于空间序列模型的车辆通行轨迹数据，具体为：
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种高速公路时空特征的多源数据融合方法，其特征在于，包括：获取高速公路全景交通数据，所述高速公路全景交通数据包括SCATS地感线圈数据、门架系统数据、高速出入口记录数据、高速公路沿线气象数据、高速公路交通事件数据和车辆基础信息数据；将所述SCATS地感线圈数据和门架系统数据均与高速公路路网进行匹配，并对高速公路路网进行双层次路网划分，得到交通区域划分数据和交通区域关联数据；根据所述门架系统数据和高速出入口记录数据，得到基于空间序列模型的车辆通行轨迹数据；根据所述高速公路沿线气象数据，得到基于时态栅格模型的气象变化数据；根据所述车辆基础信息数据，得到基于基态修正模型的车辆信息数据；将所述车辆通行轨迹数据、气象变化数据、车辆信息数据和高速公路全景交通数据拟合匹配到所述交通区域划分数据中的各子交通区域；根据匹配到所述各子交通区域的SCATS地感线圈数据、门架系统数据和车辆通行轨迹数据，得到各子交通区域交通通行状态数据；根据匹配到所述各子交通区域的气象变化数据、高速公路交通事件数据和车辆基础信息数据，得到各子交通区域通行影响因素数据；根据所述交通区域关联数据，将各子交通区域的交通通行状态数据和通行影响因素数据进行融合，得到高速公路时空特征。2.根据权利要求1所述的一种高速公路时空特征的多源数据融合方法，其特征在于，获取高速公路全景交通数据后，还包括对获取的高速公路全景交通数据进行预处理。3.根据权利要求1所述的一种高速公路时空特征的多源数据融合方法，其特征在于，所述将所述SCATS地感线圈数据和门架系统数据均与高速公路路网进行匹配，并对高速公路路网进行双层次路网划分，得到交通区域划分数据和交通区域关联数据，具体包括：提取高速公路路网数据，对高速公路路网进行拓扑检查，形成完善的高速公路路网数据；将SCATS地感线圈位置信息和门架系统位置信息在完善的高速公路路网数据上进行标记，得到基于门架系统的第一层大尺度区域划分和基于SCATS地感线圈的第二层小尺度区域划分，即得到交通区域划分数据；基于双层次路网划分，根据第一层大尺度区域和第二层小尺度区域间的完全包含或部分包含及高速出入口节点影响因素，建立双层次路网映射关系，得到交通区域关联数据。4.根据权利要求1所述的一种高速公路时空特征的多源数据融合方法，其特征在于，所述根据所述门架系统数据和高速出入口记录数据，得到基于空间序列模型的车辆通行轨迹数据，具体为：根据所述门架系统数据和高速出入口记录数据，采用集合运算和关系运算方法得到基于空间序列模型的车辆通行轨迹数据；所述根据所述高速公路沿线气象数据，得到基于时态栅格模型的气象变化数据，具体为：根据所述高速公路沿线气象数据，采用集合运算和关系运算方法得到基于时态栅格模型的气象变化数据；所述根据所述车辆基础信息数据，得到基于基态修正模型的车辆信息数据，具体为：根据所述车辆基础信息数据，采用集合运算和关系运算方法得到基于基态修正模型的
车辆信息数据。5.根据权利要求1所述的一种高速公路时空特征的多源数据融合方法，其特征在于，所述将所述车辆通行轨迹数据、气象变化数据、车辆信息数据和高速公路全景交通数据拟合匹配到所述交通区域划分数据中的各子交通区域，具体包括：提取所述车辆通行轨迹数据、气象变化数据、车辆信息数据和所述高速公路全景交通数据中的位置信息以及时空序列关系信息；将交通区域划分数据中的位置信...

【专利技术属性】
技术研发人员：邱文利，王志斌，许忠印，权恒友，董立强，陈攀，李永梅，石磊，张博，邱宇，刘栋，韩宇，王宁，
申请(专利权)人：河北雄安京德高速公路有限公司，
类型：发明
国别省市：