一种热点路径识别方法及相关设备技术

本发明专利技术提供了一种热点路径识别方法及相关设备，包括：获取多个路侧传感器采集的车辆运行数据，并根据车辆运行数据获取目标车辆的行程时间和初始轨迹；通过行程时间计算出行阈值对初始轨迹进行出行划分，得到多条路径轨迹；根据多条路径轨迹和多个路侧传感器构建包括边和网络节点的拓扑路网；将车辆运行数据和拓扑路网输入蛇聚类模型进行聚类得到包括多种出行模式和多个关键节点的隶属度矩阵；利用隶属度矩阵对每条边的过车数进行修正，得到修正结果，构建用于表征在多种所述出行模式下连接所有关键点的路径集合的斯坦纳树并识别出热点路径；实现了针对传感器分布相对稀疏的过车数据进行热点路径识别。车数据进行热点路径识别。车数据进行热点路径识别。

【技术实现步骤摘要】
一种热点路径识别方法及相关设备


[0001]本专利技术涉及智慧交通
，特别涉及一种热点路径识别方法及相关设备。

技术介绍

[0002]热点路径是指在一定时间段内车辆频繁通过的路线，能够较好的反应车辆移动模式与出行规律，并能进一步反应城市路网的交通状况，在出行诱导、商业选址及交通管理等方面有着重要意义。
[0003]随着智能网联产业及车路协同系统的建设越发受到重视，智能网联相关设备的布设密度逐渐提高，通过车路智能网联系统能够采集完整的车辆运行数据，相关研究越发受到关注。智能网联车辆运行数据是通过智能网联路侧传感器获取的交通数据，包括车牌号、车辆行驶速度、采集时间等信息，能够较好的记录路网内车辆的交通时空演变规律。智能网联车辆运行数据具有精度高、数据全、数据量大等优点。然而，已有研究所提出的模型方法不能很好的适用于基于智能网联车辆运行数据的热点路径识别。
[0004]相关研究者根据不同的研究对象，将热点路径研究划分为基于轨迹数据的热点路径研究与基于路网交通属性的热点路径研究。其中，基于轨迹数据的热点路径研究主要通过轨迹数据本身本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种热点路径识别方法，其特征在于，包括：步骤1，获取多个路侧传感器采集的车辆运行数据，所述车辆运行数据包括目标车辆的车牌信息、时间信息及经纬度信息，并根据所述车辆运行数据获取所述目标车辆的行程时间和初始轨迹；步骤2，根据所述行程时间计算出行阈值，通过所述出行阈值对所述初始轨迹进行出行划分，得到多条路径轨迹；步骤3，将多条所述路径轨迹构成集合作为语料库、多个所述路侧传感器作为单词、每条所述路径轨迹作为句子输入词向量模型进行训练，得到多个与所述路侧传感器对应的词向量，并将所述词向量作为拓扑路网的网络节点；步骤4，针对多个所述词向量中的任意两个词向量，计算任意两个所述词向量之间的余弦距离，将所述余弦距离低于关联性阈值的两个所述路侧传感器之间的路径作为拓扑路网的边，构建包括边和网络节点的拓扑路网；步骤5，将所述车辆运行数据和所述拓扑路网输入蛇聚类模型进行聚类，得到隶属度矩阵，根据所述隶属度矩阵得到多种出行模式和多个关键节点；步骤6，利用所述隶属度矩阵对所述拓扑路网中每条边的过车数进行修正，得到修正结果，取所述修正结果的倒数作为权重，构建用于表征在多种所述出行模式下连接所有关键点的路径集合的斯坦纳树，并在所述斯坦纳树中识别出过车数大于预设阈值的路径作为热点路径。2.根据权利要求1所述的热点路径识别方法，其特征在于，所述步骤1包括：利用所述车辆运行数据，将所述目标车辆在不同时间下的空间位置分布点串联为初始轨迹；通过所述目标车辆的行程时间上下限对所述初始轨迹进行筛选，得到所述目标车辆的有效轨迹；通过均值与中位值对所述有效轨迹进行异常值清理，得到清理结果；通过清理结果计算在所述路侧传感器间所述目标车辆的行程时间。3.根据权利要求2所述的热点路径识别方法，其特征在于，通过所述行程时间计算出行阈值，所述出行阈值的表达式为：t
thr
＝t
max
+t0其中，t
thr
表示出行阈值，t
max
表示行程时间上限，t0表示临时停车的最大可能时长。4.根据权利要求1所述的热点路径识别方法，其特征在于，所述步骤4包括：通过公式计算任意两个所述词向量之间的余弦距离，其中，d表示余弦距离，A、B表示相邻的两个路侧传感器所对应的词向量；设置相邻的两个所述路侧传感器之间的关联性阈值θ；当所述余弦距离低于关联性阈值时，将与该余弦距离对应的两个所述路侧传感器之间的路径作为拓扑路网的边，该余弦距离作为边的权重；根据所述拓扑路网的边与所述拓扑路网的网络节点，构建拓扑路网。5.根据权利要求4所述的热点路径识别方法，其特征在于，将所述车辆运行数据和所述拓扑路网输入蛇聚类模型进行聚类，得到隶属度矩阵，包...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐进君，刘飞扬，许星伟，罗中宝，周声兆，周小波，薛红丽，
申请(专利权)人：湖南湘江智芯云途科技有限公司湖南纽狐科技有限公司，
类型：发明
国别省市：