本发明专利技术公开一种异常车速的识别方法和装置，涉及智能交通领域。以解决现有技术中对路链测量获得的车速值中包含异常车速的问题。对待检测车速值集合包含的相同时刻车速值进行异常车速检测，根据检测结果确定所述相同时刻车速值中的异常车速；对待检测车速值集合中每天的车速值进行异常车速检测，根据检测结果确定每天的车速值中的异常车速；根据确定的相同时刻车速值中的异常车速和每天的车速值中的异常车速，确定待检测车速值集合的异常车速。本发明专利技术实施例可以应用在动态交通信息服务过程中，实现对各种车辆的车速异常值的检测和识别。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能交通领域，尤其涉及一种异常车速的识别方法和装置。
技术介绍
智能交通系统是目前能全面有效地解决交通运输领域问题，特别是交通拥挤、交 通阻塞、交通事故和交通污染等的最佳途径。其中，动态交通信息服务是智能交通系统的核 心研究方向之一，它可以动态实时反映区域内的交通路况，指引最佳的行驶路线，提高道路 和车辆的使用效率，是缓解交通拥堵状况的重要措施。 在动态交通信息的研究中，分析道路历史车速值，找到能够反映道路周期性趋势 的参数，进而提取出道路的动态交通特征是个热点问题。但是由于在数据的采集和处理输 出过程中存在各种干扰，会使车速信息受到不同程度的噪声污染，使用被污染的数据建模 和统计分析，可能会导致错误结果，并且影响智能交通系统对数据的使用。
技术实现思路
本专利技术的实施例提供一种异常车速的识别方法和装置，能够较准确地识别出异常 车速。 本专利技术的实施例采用如下技术方案 —种异常车速的识别方法，包括对待检测车速值集合包含的相同时刻车速值进行异常车速检测，根据检测结果确定所述相同时刻车速值中的异常车速；对所述待检测车速值集合中每天的车速值进行异常车速检测，根据检测结果确定每天的车速值中的异常车速；根据所述确定的相同时刻车速值中的异常车速和每天的车速值中的异常车速，确定所述待检测车速值集合的异常车速。 —种异常车速的识别装置，包括 第一检测模块，用于对待检测车速值集合包含的相同时刻车速值进行异常车速检 测，根据检测结果确定所述相同时刻车速值中的异常车速； 第二检测模块，用于对所述待检测车速值集合中每天的车速值进行异常车速检 测，根据检测结果确定每天的车速值中的异常车速； 确定模块，用于根据所述第一检测模块和第二检测模块确定的相同时刻车速值中 的异常车速和每天的车速值中的异常车速，确定所述待检测车速值集合的异常车速。 本专利技术实施例提供的异常车速的识别方法和装置，能够分别对待检测车速值集合 中相同时刻的车速值以及每天的车速值进行异常车速检测，并根据检测确定出待检测车速 集合中存在的异常车速，达到了较准确识别异常车速的目的。附图说明 为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本4专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可 以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的异常车速的识别方法流程图； 图2为图1中步骤102的流程图； 图3为图2中步骤201的流程图； 图4为图2中步骤202的流程图； 图5为本专利技术实施例提供的异常车速的识别装置结构示意图； 图6为图5中第二检测模块的结构示意图； 图7为图6中划分单元的结构示意图； 图8为图6中检测单元的结构示意图； 图9为原始车速曲线示意图； 图10为采用本专利技术实施例提供的异常车速的识别方法和装置对待检测车速值集 合中相同时刻车速值进行异常车速识别的结果示意图； 图11为在图IO基础上采用本专利技术实施例提供的异常车速的识别方法和装置对同 一天的车速值进行异常车速识别的结果示意图。具体实施例方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完 整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于 本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他 实施例，都属于本专利技术保护的范围。 为了解决现有技术中对路链测量获得的车速值中包含异常车速的问题，本专利技术实 施例提供一种异常车速的识别方法和装置。 如图1所示，本专利技术实施例提供的异常车速的识别方法，包括 步骤101 ，对待检测车速值集合包含的相同时刻车速值进行异常车速检测，根据检 测结果确定所述相同时刻车速值中的异常车速。 在本实施例中，车速值具体为对同一路链进行测量获得的车速值；路链为两个节 点之间的道路段，该节点可以为路口或者道路上的任何一点。 根据统计学理论可知，在不发生突发事件的情况下，在同一路链上每天相同时刻 的车速值具有极强的统计特征，它是近似服从正态分布的。 综上所述，在本实施例中，步骤101可以采用正态检测方法，对待检测车速值集合 包含的相同时刻车速值进行异常车速检测，根据检测结果确定所述相同时刻车速值中的异 常车速，可以包括从待检测车速值集合中获取相同时刻的车速值，计算所述车速值的均值 和标准差，根据该均值和标准差构建正态分布模型；计算每个车速值对应的U统计量；指定 检验水平a ，通过查标准正态分布表得到临界值，进而定出拒绝域；判断车速值对应的U统 计量是否落在拒绝域中，如果是，则该车速值异常，否则，该车速值正常。 当然，在实际的使用过程中还可以通过其他方法对待检测车速值集合包含的相同 时刻车速值进行异常车速检测，此处不对每种情况进行一一赘述。 步骤102，对待检测车速值集合中每天的车速值进行异常车速检测，根据检测结果确定每天的车速值中的异常车速。如图2所示，在本实施例中，步骤102可以包括 步骤201，将一天中获取的车速值划分为两个以上时间带。 —般情况下，一天中同一路链上的车速值以3 5分钟为时间单位记录，在本实施 例中，以5分钟为一个时间点进行计算， 一天可以分为288个时间点，分别对应288个车速值(以集合Xi = {Xl， x2， .... ， xn，......， x288}进行表示)，其中，时间戳24:00对应时间点0。 如图3所示，步骤201具体可以包括 步骤301，按照预先设置的时间带划分间隔，将一天中同一路链上获取的车速值划 分为两个以上时间带。 在实时运行的交通信息处理系统中，信息时间窗的划分是以3 5分钟为标准的。 但事实上，交通拥堵状况的变化通常不会有这么高的频率，因此可以根据当天的实际交通 拥堵状况设置时间带划分间隔，在本实施例中，将时间带划分间隔设置为30分钟，根据Xi={Xl， x2，. . . . ， xn，......， x288}，可以车速值划分为48个相互独立的时间带，其中，第k个时间带Yk = {xk+1， xk+2， xk+3， xk+4， xk+5， xk+6} ， 1《k《48， x为车速值。 步骤302，确定两个相邻的时间带能够合并，包括 1、对所述两个相邻的时间带进行F检验，确定所述两个相邻的时间带的方差相 同。 F检验统计量的公式为F-古 F(A -1，"2 -l)。2 。 其中，r^和n2分别为所述两个相邻的时间带内车速值的数量，具体地，该车速值的 数量为有效车数值的数量，在本实施例中，有效车数值为非空值； —7)2，&2-7)2 &和^分别为所述两个相邻的时间"1 —1 S "2 —1 '=1 ,带内包含的车速值，X和Y分别为所述两个相邻的时间带车速值的均值。 F检验的拒绝域为『={F<^( i -1,"2 —!)或F〉；l" —"2 一1)) 根据上述公式以及所述相邻的两个时间带的车速值，计算F值，当F值没有落入F 检验的拒绝域时，确定所述相邻的两个时间带的方差相等；否则，所述相邻的两个时间带的 方差不相等，不对该相邻的两个时间带进行合并。 2、对所述两个相邻的时间本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种异常车速的识别方法，其特征在于，包括： 对待检测车速值集合包含的相同时刻车速值进行异常车速检测，根据检测结果确定所述相同时刻车速值中的异常车速； 对所述待检测车速值集合中每天的车速值进行异常车速检测，根据检测结果确定每天的车速值中的异常车速； 根据所述确定的相同时刻车速值中的异常车速和每天的车速值中的异常车速，确定所述待检测车速值集合的异常车速。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：昝艳，贾学力，申小次，李建军，
申请(专利权)人：北京世纪高通科技有限公司，
类型：发明
国别省市：11[]
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