一种多源数据融合的高速公路区间无感测速方法技术

本发明专利技术公开一种多源数据融合的高速公路区间无感测速方法，其包括以下步骤：步骤1，获取高速公路上车辆实际途径的门架，构建基于ETC数据的行车速度模型；步骤2，对多源数据进行时钟校准，并构建时间偏差优化模型；步骤3，采用基于0.618法的时间配准寻优算法，选取合适的时间偏差；步骤4，构建多源数据融合的服务区区间测速模型；步骤5，利用服务区区间测速模型进行车辆无感测速。本发明专利技术依托ETC大数据、服务区数据实现精准的区间无感测速，大大提高了测速精度，有助于高速公路精细化管理及提高高速公路大数据的应用价值。速公路大数据的应用价值。速公路大数据的应用价值。

【技术实现步骤摘要】
一种多源数据融合的高速公路区间无感测速方法


[0001]本专利技术涉及高速公路
，尤其涉及一种多源数据融合的高速公路区间无感测速方 法。

技术介绍

[0002]在道路交通中，车辆速度是直接影响交通事故的主要风险因素。特别是，超速驾驶是影 响高速公路行车安全的“三大杀手”之一，但高速公路本身一直难以掌握实时的车辆超速驾 驶动态。因此，如何实现有效监控高速车辆超速/低速行为显得尤为重要。交通道路上车辆速 度测量一般可分为单点测速和区间测速。单点测速又可以分为被动式和主动式，其区别在于 主动式单点测速在车辆内部安装有相应的传感设备实现测速，而被动式单点测速是依靠部署 在路侧的摄像头、雷达、激光等外在设备实现车辆测速。然而，单点测速存在易躲避性等缺 点，即在安装有摄像头抓拍或雷达感应等测速地点，驾驶人高速行驶时往往会有意识地突然 刹车、快速减速，从而达到测速地点的速度要求，但瞬时刹车、突然减速等不良驾驶行为容 易使后来车辆减速不及时从而发生追尾等交通事故。作为高速公路电子测速的重要手段之一, 区间测速有效解决了单点测速的易躲避性，具有更高的精确性、科学性、可行性。区间测速 的应用有效降低了车辆平均速度，使得交通道路行车速度更加平稳，从而显著降低了交通事 故数，势必在未来的高速公路测速中占据主导地位，并在规范驾驶人驾驶行为、减少交通违 法行为、预防道路交通事故及加强道路交通秩序管理中发挥出巨大的作用。现有的区间测速 往往是在某一路段前后安装摄像头等设备以实现车辆平均速度测量，然而，高速公路路网具 有出入口多、跨域广、路段长等特点，难以实现高速公路全面安装监测，导致难以实现高速 公路全路段车辆速度的实时监控。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种多源数据融合的高速公路区间无感测速方法,为提高高速公 路全路段区间测速度的可实施性，同时提高服务区区间行车速度监测的准确性与实时性，并 满足高速公路全路段行车速度监测的需求，本专利技术专利
[0004]本专利技术采用的技术方案是：
[0005]一种多源数据融合的高速公路区间无感测速方法，其包括以下步骤：
[0006]步骤1，获取高速公路上车辆实际途径的门架，构建基于ETC数据的行车速度模型；行车 速度模型为：
[0007][0008]其中，Δs为车辆经过的区间距离；p
1.
为车辆经过的区段中第一个门架的时间戳；p
2.
为车辆经过的区段中第二跟门架的时间戳；
[0009]步骤2，对多源数据进行时钟校准，并构建时间偏差优化模型，时间偏差最优化模型为：
[0010][0011]其中，为寻优后的时间偏差，为第i辆车的时间偏差，argmax为求参数函数，
[0012]步骤3，选取成熟的时间配准寻优算法对时间偏差最优化模型进行求解，选取合适的时 间偏差；
[0013]步骤4，构建多源数据融合的服务区区间测速模型：
[0014][0015]其中，Δs
pre
为服务区前区段的距离，即区段起点Node1到服务区入口抓拍点Capture1 的距离；Δs
nex
为服务区后区段的距离，即服务区出口抓拍点Capture2到区段终点Node2的 距离；Δt为车辆在高速上的行驶时间，不包括在服务区的休息时间；Δt
etc
为车辆经过服务区 前后门架的总用时；Δt
stay
为车辆在服务区停留的总时长；t
Node1
、t
Node2
分别为车辆经过服务 区前后门架的时刻；分别为车辆进出服务区的时刻；Δt
pre
为区段起点Node1到 服务区入口抓拍点Capture1的行驶时长；Δt
nex
为服务区出口抓拍点Capture2到区段终点 Node2的行驶时长。
[0016]步骤5，利用服务区区间测速模型进行车辆无感测速。
[0017]进一步地，步骤2中时间偏差Δt
off
需满足以下4个条件：
[0018][0019]进一步地，步骤2中构建的时间偏差优化模型的具体步骤如下：
[0020]步骤201，获取车辆在有经行服务区区段时，区段起点Node1到服务区入口抓拍点 Capture1的真实行驶时长Δt
pre
：
[0021][0022]车辆在高速公路上相对匀速行驶，服务区前后区段行驶平均速度一致，满足车辆在高速公路上相对匀速行驶，服务区前后区段行驶平均速度一致，满足其中，Δt
pre
表示区段起点Node1到服务区入口抓拍点Capture1的真实行驶时长；Δs
pre
区段起点Node1到服务区入口抓拍点Capture1的距离；Δs为区段距离。
[0023]步骤202，获取车辆在有经行服务区区段时，服务区出口抓拍点Capture2到区段终点 Node2的真实行驶时长Δt
nex
为：
[0024][0025]Δt
nex
为服务区出口抓拍点Capture2到区段终点Node2的真实行驶时长；Δs
nex
为服务区 出口抓拍点Capture2到区段终点Node2的距离。
[0026]步骤203，获取时钟偏差公式为：
[0027][0028]其中，Δt
off
表示时钟偏差；Δt
nex
为服务区出口抓拍点Capture2到区段终点Node2的真 实行驶时长；Δs
nex
为服务区出口抓拍点Capture2到区段终点Node2的距离；Δt
pre
表示区段 起点Node1到服务区入口抓拍点Capture1的真实行驶时长；Δs
pre
区段起点Node1到服务区 入口抓拍点Capture1的距离；Δs为区段距离。
[0029]步骤204，获取经过时间配准后，真实的抓拍时刻为：
[0030]t
′
Cap1
＝t
Cap1
+Δt
off
[0031]t
′
Cap2
＝t
Cap2
+Δt
off
[0032]其中，Δt
off
为未寻优的时间偏差值；t
′
Cap1
为校正后的驶入服务区的时间；t
′
Cap2
为校正后 的驶出服务区的时间；t
Cap1
为车辆驶入服务区的时间；t
Cap2
为车辆驶出服务区的时间。
[0033]步骤205，使服务区驶入轨迹集TrajSet
ser
中的车辆进出服务区时刻尽可能多地与车辆经 过门架时刻区间[t
Node1
,t
Node2
]相匹配，构建时间偏差最优化模型为：
[0034][0035]进一步地，步骤3中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多源数据融合的高速公路区间无感测速方法，其特征在于：其包括以下步骤：步骤1，获取高速公路上车辆实际途径的门架，构建基于ETC数据的行车速度模型；行车速度模型为：其中，Δs为车辆经过的区间距离；p
1.time
为车辆经过的区段中第一个门架的时间戳；p
2.time
为车辆经过的区段中第二跟门架的时间戳；步骤2，对多源数据进行时钟校准，并构建时间偏差优化模型，时间偏差最优化模型为：其中，为寻优后的时间偏差，为第i辆车的时间偏差，argmax为求参数函数，步骤3，选取成熟的时间配准寻优算法对时间偏差最优化模型进行求解，选取合适的时间偏差；步骤4，构建多源数据融合的服务区区间测速模型：其中，Δs
pre
为服务区前区段的距离，即区段起点Node1到服务区入口抓拍点Capture1的距离；Δs
nex
为服务区后区段的距离，即服务区出口抓拍点Capture2到区段终点Node2的距离；Δt为车辆在高速上的行驶时间，不包括在服务区的休息时间；Δt
etc
为车辆经过服务区前后门架的总用时；Δt
stay
为车辆在服务区停留的总时长；t
Node1
、t
Node2
分别为车辆经过服务区前后门架的时刻；分别为车辆进出服务区的时刻；Δt
pre
为区段起点Node1到服务区入口抓拍点Capture1的行驶时长；Δt
nex
为服务区出口抓拍点Capture2到区段终点Node2的行驶时长；步骤5，利用服务区区间测速模型进行车辆无感测速。2.根据权利要求1所述的一种多源数据融合的高速公路区间无感测速方法，其特征在于：步骤2中时间偏差Δt
off
需满足以下4个条件：3.根据权利要求1所述的一种多源数据融合的高速公路区间无感测速方法，其特征在于：步骤2中构建的时间偏差优化模型的具体步骤如下：步骤201，获取车辆在有经行服务区区段时，区段起点Node1到服务区入口抓拍点Capture1的真实行驶时长Δt
pre
：
车辆在高速公路上相对匀速行驶，服务区前后区段行驶平均速度一致，满足其中，Δt
pre
表示区段起点Node1到服务区入口抓拍点Capture1的真实行驶时长；Δs
pre
区段起点Node1到服务区入口抓拍点Capture1的距离；Δs为区段距离；步骤202，获取车辆在有经行服务区区段时，服务区出口抓拍点Capture2到区段终点Node2的真实行驶时长Δt
nex
为：Δt
nex
为服务区出口抓拍点Capture2到区段终点Node2的真实行驶时长；Δs
nex
为服务区出口抓拍点Capture2到区段终点Node2的距离；步骤203，获取时钟偏差公式为：其中，Δt
off
表示时钟偏差；Δt
nex
为服务区出口抓拍点Capture2到区段终点Node2的真实行驶时长；Δs
nex
为服务区出口抓拍点Capture2到区段终点Node2的距离；Δt
pre
表示区段起点Node1到服务区入口抓拍点Capture1的真实行驶时长；Δs
pre
区段起点Node1到服务区入口抓拍点Capture1的距...

【专利技术属性】
技术研发人员：邹复民，蔡祈钦，吴松洋，郭峰，罗旭，廖律超，甘振华，包琴，罗思杰，罗永煜，田俊山，陈灏彬，吴金山，陈子瑜，林子杨，任强，许根，王浩琳，于翔，黄世彬，
申请(专利权)人：福建工程学院，
类型：发明
国别省市：