基于多源数据融合的路段在线行程时间估计方法技术

本申请公开了基于多源数据融合的路段在线行程时间估计方法，包括：步骤一、对所研究路网范围内要素组成及其空间分布生成相应路网拓扑关系；步骤二、对卡口和雷达数据进行预处理，过滤异常以及重复记录；步骤三、设置区间上下游车牌匹配时间窗规则，对车牌进行匹配并计算得到单车行程时间，提取各个区间自由流行程时间；划分当前计算周期区间单车状态，统计当前计算周期样本量，对当前计算周期区间运行状态进行判别；步骤四、计算当前周期区间行程时间；步骤五、区间行程时间拆分到路段，得到对应于路段的在线行程时间估计。本申请实现卡口数据部分缺失与小样本情况数据资源的充分挖掘与利用，提升路网内各路段行程时间时空完整、有效与实时性。有效与实时性。有效与实时性。

【技术实现步骤摘要】
基于多源数据融合的路段在线行程时间估计方法


[0001]本申请涉及一种基于多源数据融合的路段在线行程时间估计方法，属于交通状态预测


技术介绍

[0002]路段行程时间是交通流运行信息中最重要、关注度最高的指标之一，它可以评价道路畅通程度，反映道路运输效率，在交通规划、设计、管理与出行信息服务中起着至关重要的作用。规划部门可以根据行程时间评估交通系统服务水平及运行效率，作为交通系统升级改造的依据。道路管理部门根据行程时间确定交通瓶颈及分析问题成因，为交通设施改造提供量化支持。个体交通出行者可以根据行程时间选择出行交通方式、决定出发时间以及调整路径规避拥堵。
[0003]行程时间是受众多固定及突发因素影响的复杂动态参数，这些因素包括道路几何环境、路面情况、天气、交通事故以及驾驶人员与行人的交通行为等信息，不同路段不同时刻的行程时间具有动态变化特征，因而路段行程时间是采集与处理难度很大的交通信息。随着信息采集与通讯技术的发展，实现了大规模和实时的交通信息采集与获取，为计算实时动态路段行程时间提供了有利条件。目前可用于行程时间估计的信本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于多源数据融合的路段在线行程时间估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、对所研究路网范围内要素组成及其空间分布生成相应路网拓扑关系，包括节点顺序、区间顺序、路段和节点关系、卡口和路段关系、雷达和路段关系；获取历史卡口和雷达数据；步骤二、对卡口和雷达数据进行预处理，过滤异常以及重复记录；步骤三、设置区间上下游车牌匹配时间窗规则，对车牌进行匹配并计算得到单车行程时间，基于历史单车行程时间提取各个区间自由流行程时间；利用区间自由流时间对当前计算周期区间单车状态进行划分，以状态分组统计当前计算周期样本量，对当前计算周期区间运行状态进行判别；步骤四、基于状态判别结果，过滤当前计算周期区间单车行程时间样本，并对区间行程时间样本量可信度进行判断；对于满足可信度计算结果的区间，计算当前周期区间行程时间；步骤五、区间行程时间拆分到路段，得到对应于路段的在线行程时间估计。2.如权利要求1所述的基于多源数据融合的路段在线行程时间估计方法，其特征在于，所述步骤二中，对卡口和雷达数据进行预处理包括车牌数据过滤与去重和雷达数据有效性判别；雷达数据有效性判别基于整体判别和单条记录判别，对可疑故障雷达设备及单条无效记录进行识别，整体判别基于统计规则，可疑故障模式包括交通参数全部为零、占有率100、交通流参数异常识别，根据一天内可疑故障记录统计及统计数据分布，设置阈值进行识别，阈值默认为异常记录超过全天记录数的一半；单条记录判别包括，交通流组合模式及各参数阈值区间。3.如权利要求1所述的基于多源数据融合的路段在线行程时间估计方法，其特征在于，所述步骤三具体包括：S3.1时间窗规则设置：设置区间形成时间计算周期，设置区间上下游车牌断面匹配最大时间窗；S3.2区间行程时间匹配与计算：以计算周期与匹配最大时间窗筛选区间下游车牌断面...

【专利技术属性】
技术研发人员：高霄，杨学晨，王雪雪，徐克宁，黄佳寅，刘晓谦，周昱，张龙，夏钰，董茜茜，
申请(专利权)人：上海电科智能系统股份有限公司，
类型：发明
国别省市：