專利名稱：一種基于浮動車技術(shù)的營運車輛集聚事件預(yù)警方法
一種基于浮動車技術(shù)的營運車輛集聚事件預(yù)警方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種基于浮動車技術(shù)的營運車輛集聚事件預(yù)警方法。背景技術(shù)：
隨著城市公共交通的發(fā)展，營運車輛的數(shù)量增速迅猛，對營運車輛的管理也更加困難。目前營運車輛發(fā)生集聚事件時，主管部門往往大都是事后才知道，難以對營運車輛集聚事件進行有效的預(yù)防和處理?，F(xiàn)有的預(yù)警方法一般定時定期判斷區(qū)域內(nèi)營運車輛的總數(shù)量，難以實現(xiàn)多級子區(qū)域的判斷，提示區(qū)域信息不夠全面，主管部門搜索到準(zhǔn)確區(qū)域的工作量比較大。隨著車聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，基于浮動車技術(shù)的營運車輛集聚事件預(yù)警的主動提醒逐漸成為可能，為此本發(fā)明提出了一種基于浮動車技術(shù)的營運車輛集聚事件預(yù)警方法。

發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明要解決的技術(shù)問題，在于提供一種基于浮動車技術(shù)的營運車輛集聚事件預(yù)警方法，實現(xiàn)了營運車輛集聚事件的預(yù)警發(fā)現(xiàn)與定位，且提高了區(qū)域定位的準(zhǔn)確性。本發(fā)明是這樣實現(xiàn)的一種基于浮動車技術(shù)的營運車輛集聚事件預(yù)警方法，該方法包括如下步驟步驟10、數(shù)據(jù)采集由車載信息終端在營運車輛行駛過程中定期采集其編號和位置信息，并將采集到的信息傳送到數(shù)據(jù)中心；步驟20、維護數(shù)據(jù)中心的一動態(tài)區(qū)域數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)中心將監(jiān)控區(qū)域劃分為復(fù)數(shù)個一級子區(qū)域，并在所述動態(tài)區(qū)域數(shù)據(jù)庫記錄各個一級子區(qū)域內(nèi)營運車輛的數(shù)量；將各個所述一級子區(qū)域再劃分復(fù)數(shù)個二級子區(qū)域，并在所述動態(tài)區(qū)域數(shù)據(jù)庫記錄各二級子區(qū)域內(nèi)營運車輛的數(shù)量，以此類推，可設(shè)置三個級別以上的子區(qū)域，所述監(jiān)控區(qū)域內(nèi)子區(qū)域的級別數(shù)根據(jù)監(jiān)控需求設(shè)定，如果需要獲得更準(zhǔn)確的預(yù)警，就劃分多個級別的子區(qū)域；步驟30、預(yù)警信息分析通過對各級子區(qū)域以從大到小的遞歸方式，實現(xiàn)營運車輛集聚事件的預(yù)警發(fā)現(xiàn)與定位，具體過程如下數(shù)據(jù)中心首先提取各一級子區(qū)域中營運車輛的數(shù)量，并將各一級子區(qū)域的營運車輛數(shù)量與數(shù)據(jù)中心設(shè)定的各一級子區(qū)域?qū)?yīng)的營運車輛數(shù)量的閾值和歷史最大值進行比較，比較順序是先與閾值進行比較，若大于閾值，則再與歷史最大值比較；若發(fā)現(xiàn)其中某一一級子區(qū)域內(nèi)的營運車輛數(shù)輛超過數(shù)據(jù)中心設(shè)定的該一級子區(qū)域營運車輛數(shù)量的閾值和歷史最大值，則提取該一級子區(qū)域內(nèi)的各二級子區(qū)域的營運車輛數(shù)量，并將該一級子區(qū)域的各二級子區(qū)域的車輛數(shù)量與數(shù)據(jù)中心設(shè)定的該一級子區(qū)域的各二級子區(qū)域?qū)?yīng)的營運車輛數(shù)量的閾值與歷史最大值進行比較，其比較順序亦是先與閾值進行比較，若大于閾值，則再與歷史最大值比較；若發(fā)現(xiàn)該一級子區(qū)域內(nèi)的某一二級子區(qū)域的營運車輛數(shù)量超過數(shù)據(jù)中心設(shè)定的該一級子區(qū)域的該二級子區(qū)域營運車輛的閾值和歷史最大值，則以此類推判斷下一級子區(qū)域，一直判斷到最后一級子區(qū)域內(nèi)的營運車輛數(shù)量超過數(shù)據(jù)中心設(shè)定的該最后一級子區(qū)域內(nèi)的營運車輛的閾值和歷史最大值，則產(chǎn)生營運車輛的集聚信息；步驟40、系統(tǒng)預(yù)警數(shù)據(jù)中心檢測是否存在營運車輛集聚信息，若存在，數(shù)據(jù)中心將營運車輛的集聚信息主動推送給監(jiān)控區(qū)域的交通信息中心、運政管理部門、交巡警部門。進一步地，所述步驟10具體為由車載信息終端在營運車輛行駛過程中以周期τ 定期采集營運車輛的編號u和位置1，得到編號u的營運車輛的行車數(shù)據(jù)序列I = <u，1>， 并將采集得到的數(shù)據(jù)通過移動蜂窩通信等技術(shù)傳送到設(shè)有GIS系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心，其中η為行車數(shù)據(jù)序列χ的編號。進一步地，所述步驟20將監(jiān)控區(qū)域劃分為兩級子區(qū)域，首先，將整個區(qū)域分成復(fù)數(shù)個一級子區(qū)域，并在所述動態(tài)區(qū)域數(shù)據(jù)庫記錄各個一級子區(qū)域內(nèi)營運車輛的數(shù)量；其次， 在各所述一級區(qū)域內(nèi)又劃分復(fù)數(shù)個二級子區(qū)域，并在所述動態(tài)區(qū)域數(shù)據(jù)庫記錄各二級子區(qū)域內(nèi)營運車輛的數(shù)量；不同級別的子區(qū)域均為所述監(jiān)控區(qū)域的子區(qū)域，不同級別的子區(qū)域用不同的區(qū)域編號表示，例如編號為i，j的子區(qū)域表示該子區(qū)域位于編號為i的一級子區(qū)域內(nèi)的編號為j的二級子區(qū)域；所述營運車輛數(shù)量的記錄過程具體包括如下步驟步驟21、數(shù)據(jù)中心從接收到的行車數(shù)據(jù)序列中提取營運車輛編號u和位置1， 根據(jù)車輛位置1，與數(shù)據(jù)中心的Gis系統(tǒng)進行匹配，獲取當(dāng)前車輛所在子區(qū)域的編號i，j ；步驟22、所述動態(tài)區(qū)域數(shù)據(jù)庫存儲各級子區(qū)域的信息序列一級子區(qū)域的信息序列表示為=Ai =〈隊力-⑴為⑴〉，其中i為子區(qū)域的編號，Ni為該一級子區(qū)域內(nèi)車輛數(shù)量的動態(tài)值，Nmaxw為該一級子區(qū)域內(nèi)車輛數(shù)量的歷史最大值，NT(i)為該一級子區(qū)域內(nèi)車輛數(shù)量的閾值；二級子區(qū)域的信息序列表示為-Au =〈^，^㈦”^⑶乂義其中i，j為該二級子區(qū)域的編號，Nu為該二級子區(qū)域內(nèi)車輛數(shù)量的動態(tài)值，Nmaxiu)為該二級子區(qū)域內(nèi)車輛數(shù)量的歷史最大值，NT(iJ)為該二級子區(qū)域內(nèi)車輛數(shù)量的閾值，Cij為存儲該二級子區(qū)域內(nèi)車輛編號的集合，只有最后一級的子區(qū)域信息序列中包含集合C;各級子區(qū)域的信息序列中閾值是根據(jù)路面交通情況設(shè)置；在所述動態(tài)區(qū)域數(shù)據(jù)庫中查詢車輛編號u是否已存在，若否，則執(zhí)行步驟23 ；若是，則數(shù)據(jù)中心從所述動態(tài)區(qū)域數(shù)據(jù)庫中提取編號為u的營運車輛上次所在的二級子區(qū)域信息序列 Ai, j,，Ai, j,= <隊，j,，Nmax(i, j, )，Nt(i, j, )，Ci, j, >，其中 i’ j’ 表示編號為 u 的營運車輛上次所在子區(qū)域的編號，Ni, j,為編號為i’j’的二級子區(qū)域內(nèi)車輛數(shù)量的動態(tài)值， Nfflaxii, j,)為編號為i’ j’的二級子區(qū)域內(nèi)車輛數(shù)量的歷史最大值，NT(i, j,)為編號為i’ j’ 的二級子區(qū)域內(nèi)車輛數(shù)量的閾值，Ci, j,為存儲編號為i’ j’的二級子區(qū)域內(nèi)車輛編號的集合判斷i ‘ = i且j ‘ = j是否成立，若不成立，則執(zhí)行步驟23 ；若成立，則執(zhí)行步驟M ；步驟23、從所述動態(tài)區(qū)域數(shù)據(jù)庫中提取A^AyAi, j, ,Ai,，將車輛編號u存儲到Aij 的集合Cu中，同時將Au中車輛數(shù)量的動態(tài)值Nu加1，將&中車輛數(shù)量的動態(tài)值Ni加1，即將車輛當(dāng)前所在的子區(qū)域內(nèi)的車輛數(shù)量的動態(tài)值分別加1 ；將Ai, j,中集合Ci, j,的車輛編號u刪除，并將Ai, j,中車輛數(shù)量的動態(tài)值Ni,,減1，將Ai,中車輛數(shù)量的動態(tài)值Ni,減1， 即將車輛上次所在子區(qū)域內(nèi)的車輛數(shù)量的動態(tài)值分別減1，將更新后的Au，Ai, j,保存到動態(tài)區(qū)域數(shù)據(jù)庫中；步驟M、判斷是否完成最后一個行車數(shù)據(jù)序列的提取，若否，則提取下一個行車數(shù)據(jù)序列，執(zhí)行步驟21 ；若是，則完成各級子區(qū)域內(nèi)營運車輛數(shù)量的記錄。
進一步地，所述步驟30具體包括步驟31、數(shù)據(jù)中心從所述動態(tài)區(qū)域數(shù)據(jù)庫提取一級子區(qū)域信息序列Ai,其中若首次提取，則i的初始值為1，然后對Ai執(zhí)行一集聚事件異常信息發(fā)現(xiàn)算法，生成提示信息，判斷所述提示信息是否為異常提示信息，所述異常提示信息是指編號為i的子區(qū)域內(nèi)營運車輛數(shù)量超過該子區(qū)域營運車輛的歷史最大值，若是，則執(zhí)行步驟32 ；若否，則i+Ι，然后判斷 i+1后i是否為一級子區(qū)域數(shù)量的最大值，若否，則重復(fù)此步驟，若是，則完成一級子區(qū)域信息序列的分析；步驟32、數(shù)據(jù)中心從所述動態(tài)區(qū)域數(shù)據(jù)庫提取二級子區(qū)域信息序列A…其中若首次提取，則j的初始值為1，然后對Au執(zhí)行所述集聚事件異常信息發(fā)現(xiàn)算法，生成提示信息， 判斷所述提示信息是否為異常提示信息，若是，則產(chǎn)生營運車輛集聚信息，并執(zhí)行步驟33 ； 若否，則j+Ι，然后判斷j+Ι后j是否為二級子區(qū)域數(shù)量的最大值，若否，則重復(fù)此步驟，若是，則完成二級子區(qū)域信息序列的分析；步驟33、判斷j是否為二級子區(qū)域數(shù)量的最大值；若否，則j+Ι，并執(zhí)行步驟32 ；若是，則執(zhí)行步驟34;步驟34、判斷i是否為一級子區(qū)域數(shù)量的最大值；若否，則i+Ι，并執(zhí)行步驟31 ；若是，則完成所述監(jiān)控區(qū)域的預(yù)警信息分析；所述集聚事件異常信息發(fā)現(xiàn)算法具體如下步驟100、從需要執(zhí)行該算法的信息序列中提取該子區(qū)域內(nèi)車輛數(shù)量動態(tài)值N、車輛數(shù)量歷史最大值Nmax、車輛數(shù)量閾值Ντ，所述信息序列是一級子區(qū)域信息序列或二級子區(qū)域信息序列；步驟200、將車輛數(shù)量動態(tài)值N與該子區(qū)域車輛閾值Nt作比較，即判斷N > Nt是否成立，若是，則進入步驟300 ；若否，產(chǎn)生無異常的提示信息。步驟300、將營運車輛數(shù)據(jù)動態(tài)值N與該子區(qū)域歷史車輛數(shù)據(jù)最大值Nmax作比較， 即判斷N > Nfflax是否成立，若是，則產(chǎn)生區(qū)域異常的提示信息；若否，則產(chǎn)生無異常的提示信肩、ο進一步地，所述步驟40具體為數(shù)據(jù)中心將營運車輛的集聚信息主動推送給監(jiān)控區(qū)域的交通信息中心、運政管理部門、交巡警部門，所述集聚信息包括車輛聚集的數(shù)量、聚集位置信息和時間信息。本發(fā)明具有如下優(yōu)點由車載信息終端在營運車輛行駛過程中定期采集營運車輛的編號、位置和時間信息，并通過移動蜂窩通信等技術(shù)傳送到數(shù)據(jù)中心；數(shù)據(jù)中心將整個監(jiān)控區(qū)域范圍劃分為復(fù)數(shù)個級別的子區(qū)域，并動態(tài)計算各級子區(qū)域內(nèi)營運車輛的數(shù)目；若發(fā)現(xiàn)某個子區(qū)域內(nèi)的車輛數(shù)據(jù)超過設(shè)定的閾值，并超過歷史數(shù)據(jù)中的最大值，則動態(tài)計算該子區(qū)域的更高一級的各子區(qū)域內(nèi)的車輛數(shù)量情況，并與相應(yīng)設(shè)定的閾值與歷史最大值進行判斷，直至完成最高一級子區(qū)域內(nèi)營運車輛的判斷。通過各級子區(qū)域從大到小遞歸方式，提高區(qū)域定位的準(zhǔn)確性，實現(xiàn)營運車輛集聚事件的預(yù)警發(fā)現(xiàn)與定位；數(shù)據(jù)中心將營運車輛集聚事件的預(yù)警發(fā)現(xiàn)與定位的提醒信息主動推送給主管部門，對于交通運輸營運車輛的安全維穩(wěn)有著重要意義。


下面參照附圖結(jié)合實施例對本發(fā)明作進一步的說明。圖1為本發(fā)明的系統(tǒng)框架圖。圖2為本發(fā)明維護動態(tài)區(qū)域數(shù)據(jù)庫的流程圖。圖3為本發(fā)明預(yù)警信息分析算法流程圖。圖4為本發(fā)明集聚事件異常信息發(fā)現(xiàn)算法流程圖。
具體實施方式請參閱圖1，一種基于浮動車技術(shù)的營運車輛集聚事件預(yù)警方法，該方法包括如下步驟步驟10、數(shù)據(jù)采集由車載信息終端在營運車輛行駛過程中定期采集其編號和位置信息，并將采集到的信息傳送到數(shù)據(jù)中心；步驟20、維護數(shù)據(jù)中心的一動態(tài)區(qū)域數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)中心將監(jiān)控區(qū)域劃分為復(fù)數(shù)個一級子區(qū)域，并在所述動態(tài)區(qū)域數(shù)據(jù)庫記錄各個一級子區(qū)域內(nèi)營運車輛的數(shù)量；將各個所述一級子區(qū)域再劃分復(fù)數(shù)個二級子區(qū)域，并在所述動態(tài)區(qū)域數(shù)據(jù)庫記錄各二級子區(qū)域內(nèi)營運車輛的數(shù)量，以此類推，可設(shè)置三個級別以上的子區(qū)域，所述監(jiān)控區(qū)域內(nèi)子區(qū)域的級別數(shù)根據(jù)監(jiān)控需求設(shè)定，如果需要獲得更準(zhǔn)確的預(yù)警，可劃分多個級別的子區(qū)域；步驟30、預(yù)警信息分析通過對各級子區(qū)域以從大到小的遞歸方式，實現(xiàn)營運車輛集聚事件的預(yù)警發(fā)現(xiàn)與定位，具體過程如下數(shù)據(jù)中心首先提取各一級子區(qū)域中營運車輛的數(shù)量，并將各一級子區(qū)域的營運車輛數(shù)量與數(shù)據(jù)中心設(shè)定的各一級子區(qū)域?qū)?yīng)的營運車輛數(shù)量的閾值和歷史最大值進行比較，比較順序是先與閾值進行比較，若大于閾值，則再與歷史最大值比較；若發(fā)現(xiàn)其中某一一級子區(qū)域內(nèi)的營運車輛數(shù)輛超過數(shù)據(jù)中心設(shè)定的該一級子區(qū)域營運車輛數(shù)量的閾值和歷史最大值，則提取該一級子區(qū)域內(nèi)的各二級子區(qū)域的營運車輛數(shù)量，并將該一級子區(qū)域的各二級子區(qū)域的車輛數(shù)量與數(shù)據(jù)中心設(shè)定的該一級子區(qū)域的各二級子區(qū)域?qū)?yīng)的營運車輛數(shù)量的閾值與歷史最大值進行比較，其比較順序亦是先與閾值進行比較，若大于閾值，則再與歷史最大值比較；若發(fā)現(xiàn)該一級子區(qū)域內(nèi)的某一二級子區(qū)域的營運車輛數(shù)量超過數(shù)據(jù)中心設(shè)定的該一級子區(qū)域的該二級子區(qū)域營運車輛的閾值和歷史最大值，則以此類推判斷下一級子區(qū)域，一直判斷到最后一級子區(qū)域內(nèi)的營運車輛數(shù)量超過數(shù)據(jù)中心設(shè)定的該最后一級子區(qū)域內(nèi)的營運車輛的閾值和歷史最大值，則產(chǎn)生營運車輛的集聚信息；步驟40、系統(tǒng)預(yù)警數(shù)據(jù)中心檢測是否存在營運車輛集聚信息，若存在，數(shù)據(jù)中心將營運車輛的集聚信息主動推送給監(jiān)控區(qū)域的交通信息中心、運政管理部門、交巡警部門。需要說明的是，所述閾值根據(jù)路面交通情況設(shè)置，反映正常交通情況下子區(qū)域內(nèi)車輛通行量的平均水平，所述正常交通情況的判定標(biāo)準(zhǔn)可采用道路交通管理部門的路況判定標(biāo)準(zhǔn)，將某一子區(qū)域的營運車輛數(shù)量先與該子區(qū)域的營運車輛數(shù)量的閾值比較，可減少誤報率。所述歷史最大值的初始值為零，所述歷史最大值的更新機制是當(dāng)某一子區(qū)域產(chǎn)生營運車輛的集聚信息時，若該子區(qū)域的現(xiàn)場并無集聚事件時，則將產(chǎn)生營運車輛集聚信息時的該子區(qū)域的營運車輛數(shù)量設(shè)置為該子區(qū)域的歷史最大值，若該子區(qū)域的現(xiàn)場確實發(fā)生集聚事件，則保持歷史最大值不變。由于歷史最大值的初始值為零，因此采用本方法的系統(tǒng)在正式運行前，必須經(jīng)過一段時間的試運行，即系統(tǒng)經(jīng)過一訓(xùn)練學(xué)習(xí)期，這段時間必須覆蓋工作日和周末，在所述訓(xùn)練學(xué)習(xí)期，各監(jiān)控子區(qū)域內(nèi)并無集聚事件但系統(tǒng)可能會頻繁發(fā)出營運車輛的集聚信息，此時會出現(xiàn)各監(jiān)控子區(qū)域的歷史最大值不斷更新的現(xiàn)象，因處于試運行階段，屬正?，F(xiàn)象。現(xiàn)結(jié)合本實施例，具體闡述本發(fā)明的實現(xiàn)過程，本實施例以劃分兩級子區(qū)域為例， 當(dāng)監(jiān)控區(qū)域面積較大時，可劃分多級子區(qū)域，其具體實現(xiàn)原理與兩級子區(qū)域相同。所述步驟10具體為由車載信息終端在營運車輛行駛過程中以周期τ定期采集營運車輛的編號u和位置1，得到編號u的營運車輛的行車數(shù)據(jù)序列I = <u，1>，并將采集得到的數(shù)據(jù)通過移動蜂窩通信等技術(shù)傳送到設(shè)有GIS系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心，其中η為行車數(shù)據(jù)序列χ的編號。所述步驟20具體為如圖2所示，圖2為本發(fā)明維護動態(tài)區(qū)域數(shù)據(jù)庫的流程圖。 所述步驟20將監(jiān)控區(qū)域劃分為兩級子區(qū)域，首先，將整個區(qū)域分成復(fù)數(shù)個一級子區(qū)域，并在所述動態(tài)區(qū)域數(shù)據(jù)庫記錄各個一級子區(qū)域內(nèi)營運車輛的數(shù)量；其次，在各所述一級區(qū)域內(nèi)又劃分復(fù)數(shù)個二級子區(qū)域，并在所述動態(tài)區(qū)域數(shù)據(jù)庫記錄各二級子區(qū)域內(nèi)營運車輛的數(shù)量；不同級別的子區(qū)域均為所述監(jiān)控區(qū)域的子區(qū)域，不同級別的子區(qū)域用不同的區(qū)域編號表示，例如編號為i，j的子區(qū)域表示該子區(qū)域位于編號為i的一級子區(qū)域內(nèi)的編號為j的二級子區(qū)域；所述營運車輛數(shù)量的記錄過程具體包括如下步驟步驟21、數(shù)據(jù)中心從接收到的行車數(shù)據(jù)序列中提取營運車輛編號u和位置1， 根據(jù)車輛位置1，與數(shù)據(jù)中心的GIS系統(tǒng)進行匹配，獲取當(dāng)前車輛所在子區(qū)域的編號i，j ；步驟22、所述動態(tài)區(qū)域數(shù)據(jù)庫存儲各級子區(qū)域的信息序列一級子區(qū)域的信息序列表示為=Ai =〈隊力-⑴為⑴〉，其中i為子區(qū)域的編號，Ni為該一級子區(qū)域內(nèi)車輛數(shù)量的動態(tài)值，Nmaxw為該一級子區(qū)域內(nèi)車輛數(shù)量的歷史最大值，NT(i)為該一級子區(qū)域內(nèi)車輛數(shù)量的閾值；二級子區(qū)域的信息序列表示為-Au =〈^，^㈦”^⑶乂義其中i，j為該二級子區(qū)域的編號，Nu為該二級子區(qū)域內(nèi)車輛數(shù)量的動態(tài)值，Nmaxiu)為該二級子區(qū)域內(nèi)車輛數(shù)量的歷史最大值，NT(iJ)為該二級子區(qū)域內(nèi)車輛數(shù)量的閾值，Cij為存儲該二級子區(qū)域內(nèi)車輛編號的集合，只有最后一級的子區(qū)域信息序列中包含集合C;各級子區(qū)域的信息序列中閾值是根據(jù)路面交通情況設(shè)置；在所述動態(tài)區(qū)域數(shù)據(jù)庫中查詢車輛編號U是否已存在，若否，則執(zhí)行步驟23 ；若是，則數(shù)據(jù)中心從所述動態(tài)區(qū)域數(shù)據(jù)庫中提取編號為u的營運車輛上次所在的二級子區(qū)域信息序列 Ai, j,，Ai, j,= <隊，j,，Nmax(i, j, )，Nt(i, j, )，Ci, j, >，其中 i’ j’ 表示編號為 u 的營運車輛上次所在子區(qū)域的編號，Ni, j,為編號為i’j’的二級子區(qū)域內(nèi)車輛數(shù)量的動態(tài)值， Nfflaxii, j,)為編號為i’ j’的二級子區(qū)域內(nèi)車輛數(shù)量的歷史最大值，NT(i, j,)為編號為i’ j’ 的二級子區(qū)域內(nèi)車輛數(shù)量的閾值，Ci, j,為存儲編號為i’ j’的二級子區(qū)域內(nèi)車輛編號的集合判斷i ‘ = i且j ‘ = j是否成立，若不成立，則執(zhí)行步驟23 ；若成立，則執(zhí)行步驟M ；步驟23、從所述動態(tài)區(qū)域數(shù)據(jù)庫中提取Aij，Ai, Ai, j, ,Ai,，將車輛編號u存儲到Aij 的集合Cu中，同時將Au中車輛數(shù)量的動態(tài)值Nu加1，將&中車輛數(shù)量的動態(tài)值Ni加1，即將車輛當(dāng)前所在的子區(qū)域內(nèi)的車輛數(shù)量的動態(tài)值分別加1 ；將Ai, j,中集合Ci, j,的車輛編號u刪除，并將Ai, j,中車輛數(shù)量的動態(tài)值Ni,,減1，將Ai,中車輛數(shù)量的動態(tài)值Ni,減1，即將車輛上次所在子區(qū)域內(nèi)的車輛數(shù)量的動態(tài)值分別減1，將更新后的Au，Ai, j,保存到動態(tài)區(qū)域數(shù)據(jù)庫中；步驟M、判斷是否完成最后一個行車數(shù)據(jù)序列的提取，若否，則提取下一個行車數(shù)據(jù)序列，執(zhí)行步驟21 ；若是，則完成各級子區(qū)域內(nèi)營運車輛數(shù)量的記錄。如圖3所示，圖3為本發(fā)明預(yù)警信息分析算法流程圖。所述步驟30的預(yù)警信息分析具體包括如下步驟步驟31、數(shù)據(jù)中心從所述動態(tài)區(qū)域數(shù)據(jù)庫提取一級子區(qū)域信息序列Ai,其中若首次提取，則i的初始值為1，然后對Ai執(zhí)行一集聚事件異常信息發(fā)現(xiàn)算法，生成提示信息，判斷所述提示信息是否為異常提示信息，所述異常提示信息是指編號為i的子區(qū)域內(nèi)營運車輛數(shù)量超過該子區(qū)域營運車輛的歷史最大值，若是，則執(zhí)行步驟32 ；若否，則i+Ι，然后判斷 i+1后i是否為一級子區(qū)域數(shù)量的最大值，若否，則重復(fù)此步驟，若是，則完成一級子區(qū)域信息序列的分析；步驟32、數(shù)據(jù)中心從所述動態(tài)區(qū)域數(shù)據(jù)庫提取二級子區(qū)域信息序列Aij，其中若首次提取，則j的初始值為1，然后對Au執(zhí)行所述集聚事件異常信息發(fā)現(xiàn)算法，生成提示信息， 判斷所述提示信息是否為異常提示信息，若是，則產(chǎn)生營運車輛集聚信息，并執(zhí)行步驟33 ； 若否，則j+Ι，然后判斷j+Ι后j是否為二級子區(qū)域數(shù)量的最大值，若否，則重復(fù)此步驟，若是，則完成二級子區(qū)域信息序列的分析；步驟33、判斷j是否為二級子區(qū)域數(shù)量的最大值；若否，則j+Ι，并執(zhí)行步驟32 ；若是，則執(zhí)行步驟34;步驟34、判斷i是否為一級子區(qū)域數(shù)量的最大值；若否，則i+Ι，并執(zhí)行步驟31 ；若是，則完成所述監(jiān)控區(qū)域的預(yù)警信息分析；如圖4所示，圖4為本發(fā)明集聚事件異常信息發(fā)現(xiàn)算法流程圖。所述集聚事件異常信息發(fā)現(xiàn)算法具體如下步驟100、從需要執(zhí)行該算法的信息序列中提取該子區(qū)域內(nèi)車輛數(shù)量動態(tài)值N、車輛數(shù)量歷史最大值Nmax、車輛數(shù)量閾值Ντ，所述信息序列是一級子區(qū)域信息序列或二級子區(qū)域信息序列；步驟200、將車輛數(shù)量動態(tài)值N與該子區(qū)域車輛閾值Nt作比較，即判斷N > Nt是否成立，若是，則進入步驟300 ；若否，產(chǎn)生無異常的提示信息。步驟300、將營運車輛數(shù)據(jù)動態(tài)值N與該子區(qū)域歷史車輛數(shù)據(jù)最大值Nmax作比較， 即判斷N > Nfflax是否成立，若是，則產(chǎn)生區(qū)域異常的提示信息；若否，則產(chǎn)生無異常的提示信肩、ο所述步驟40具體為數(shù)據(jù)中心將營運車輛的集聚信息主動推送給監(jiān)控區(qū)域的交通信息中心、運政管理部門、交巡警部門，所述集聚信息包括車輛聚集的數(shù)量、聚集位置信息和時間信息。本發(fā)明通過各級子區(qū)域從大到小遞歸方式，提高區(qū)域定位的準(zhǔn)確性，實現(xiàn)營運車輛集聚事件的預(yù)警發(fā)現(xiàn)與定位；數(shù)據(jù)中心將營運車輛集聚事件的預(yù)警發(fā)現(xiàn)與定位的提醒信息主動推送給主管部門，對于交通運輸營運車輛的安全維穩(wěn)有著重要意義。雖然以上描述了本發(fā)明的具體實施方式
，但是熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，我們所描述的具體的實施例只是說明性的，而不是用于對本發(fā)明的范圍的限定，熟悉本領(lǐng)域的技術(shù)人員在依照本發(fā)明的精神所作的等效的修飾以及變化，都應(yīng)當(dāng)涵蓋在本發(fā)明的權(quán)利要求所保護的范圍內(nèi)。
權(quán)利要求
1.一種基于浮動車技術(shù)的營運車輛集聚事件預(yù)警方法，其特征在于該方法包括如下步驟步驟10、數(shù)據(jù)采集由車載信息終端在營運車輛行駛過程中定期采集其編號和位置信息，并將采集到的信息傳送到數(shù)據(jù)中心；步驟20、維護數(shù)據(jù)中心的一動態(tài)區(qū)域數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)中心將監(jiān)控區(qū)域劃分為復(fù)數(shù)個一級子區(qū)域，并在所述動態(tài)區(qū)域數(shù)據(jù)庫記錄各個一級子區(qū)域內(nèi)營運車輛的數(shù)量；將各個所述一級子區(qū)域再劃分復(fù)數(shù)個二級子區(qū)域，并在所述動態(tài)區(qū)域數(shù)據(jù)庫記錄各二級子區(qū)域內(nèi)營運車輛的數(shù)量，以此類推，可設(shè)置三個級別以上的子區(qū)域，所述監(jiān)控區(qū)域內(nèi)子區(qū)域的級別數(shù)根據(jù)監(jiān)控需求設(shè)定，如果需要獲得更準(zhǔn)確的預(yù)警，就劃分多個級別的子區(qū)域；步驟30、預(yù)警信息分析通過對各級子區(qū)域以從大到小的遞歸方式，實現(xiàn)營運車輛集聚事件的預(yù)警發(fā)現(xiàn)與定位，具體過程如下數(shù)據(jù)中心首先提取各一級子區(qū)域中營運車輛的數(shù)量，并將各一級子區(qū)域的營運車輛數(shù)量與數(shù)據(jù)中心設(shè)定的各一級子區(qū)域?qū)?yīng)的營運車輛數(shù)量的閾值和歷史最大值進行比較，比較順序是先與閾值進行比較，若大于閾值，則再與歷史最大值比較；若發(fā)現(xiàn)其中某一一級子區(qū)域內(nèi)的營運車輛數(shù)輛超過數(shù)據(jù)中心設(shè)定的該一級子區(qū)域營運車輛數(shù)量的閾值和歷史最大值，則提取該一級子區(qū)域內(nèi)的各二級子區(qū)域的營運車輛數(shù)量，并將該一級子區(qū)域的各二級子區(qū)域的車輛數(shù)量與數(shù)據(jù)中心設(shè)定的該一級子區(qū)域的各二級子區(qū)域?qū)?yīng)的營運車輛數(shù)量的閾值與歷史最大值進行比較，其比較順序亦是先與閾值進行比較，若大于閾值，則再與歷史最大值比較；若發(fā)現(xiàn)該一級子區(qū)域內(nèi)的某一二級子區(qū)域的營運車輛數(shù)量超過數(shù)據(jù)中心設(shè)定的該一級子區(qū)域的該二級子區(qū)域營運車輛的閾值和歷史最大值，則以此類推判斷下一級子區(qū)域，一直判斷到最后一級子區(qū)域內(nèi)的營運車輛數(shù)量超過數(shù)據(jù)中心設(shè)定的該最后一級子區(qū)域內(nèi)的營運車輛的閾值和歷史最大值，則產(chǎn)生營運車輛的集聚信息；步驟40、系統(tǒng)預(yù)警數(shù)據(jù)中心檢測是否存在營運車輛集聚信息，若存在，數(shù)據(jù)中心將營運車輛的集聚信息主動推送監(jiān)控區(qū)域的交通信息中心、運政管理部門、交巡警部門。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于浮動車技術(shù)的營運車輛集聚事件預(yù)警方法，其特征在于所述步驟10具體為由車載信息終端在營運車輛行駛過程中以周期τ定期采集營運車輛的編號u和位置1，得到編號u的營運車輛的行車數(shù)據(jù)序列I = <u，1>，并將采集得到的數(shù)據(jù)通過移動蜂窩通信等技術(shù)傳送到設(shè)有GIS系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心，其中η為行車數(shù)據(jù)序列χ的編號。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于浮動車技術(shù)的營運車輛集聚事件預(yù)警方法，其特征在于所述步驟20將監(jiān)控區(qū)域劃分為兩級子區(qū)域，首先，將整個區(qū)域分成復(fù)數(shù)個一級子區(qū)域，并在所述動態(tài)區(qū)域數(shù)據(jù)庫記錄各個一級子區(qū)域內(nèi)營運車輛的數(shù)量；其次，在各所述一級區(qū)域內(nèi)又劃分復(fù)數(shù)個二級子區(qū)域，并在所述動態(tài)區(qū)域數(shù)據(jù)庫記錄各二級子區(qū)域內(nèi)營運車輛的數(shù)量；不同級別的子區(qū)域均為所述監(jiān)控區(qū)域的子區(qū)域，不同級別的子區(qū)域用不同的區(qū)域編號表示，例如編號為i，j的子區(qū)域表示該子區(qū)域位于編號為i的一級子區(qū)域內(nèi)的編號為 j的二級子區(qū)域；所述營運車輛數(shù)量的記錄過程具體包括如下步驟步驟21、數(shù)據(jù)中心從接收到的行車數(shù)據(jù)序列^中提取營運車輛編號u和位置1，根據(jù)車輛位置1，與數(shù)據(jù)中心的GIS系統(tǒng)進行匹配，獲取當(dāng)前車輛所在子區(qū)域的編號i，j ；步驟22、所述動態(tài)區(qū)域數(shù)據(jù)庫存儲各級子區(qū)域的信息序列一級子區(qū)域的信息序列表示為=Ai = <隊，Nmaxii)，Ντω>，其中i為子區(qū)域的編號，Ni為該一級子區(qū)域內(nèi)車輛數(shù)量的動態(tài)值，Nfflax(i)為該一級子區(qū)域內(nèi)車輛數(shù)量的歷史最大值，NT(i)為該一級子區(qū)域內(nèi)車輛數(shù)量的閾值；二級子區(qū)域的信息序列表示為=Aij = <隊」，Nmaxaj)，ΝταΛ，、.>，其中i，j為該二級子區(qū)域的編號，Nu為該二級子區(qū)域內(nèi)車輛數(shù)量的動態(tài)值，Nfflax(iJ)為該二級子區(qū)域內(nèi)車輛數(shù)量的歷史最大值，NT(iJ)為該二級子區(qū)域內(nèi)車輛數(shù)量的閾值，Cij為存儲該二級子區(qū)域內(nèi)車輛編號的集合，只有最后一級的子區(qū)域信息序列中包含集合C;各級子區(qū)域的信息序列中閾值是根據(jù)路面交通情況設(shè)置；在所述動態(tài)區(qū)域數(shù)據(jù)庫中查詢車輛編號u是否已存在，若否，則執(zhí)行步驟23 ；若是，則數(shù)據(jù)中心從所述動態(tài)區(qū)域數(shù)據(jù)庫中提取編號為u的營運車輛上次所在的二級子區(qū)域信息序列 Ai, j,，Ai, j,= <隊，j,，Nmax(i, j, )，NT(i, j, )，Ci, j, >，其中 i’ j’ 表示編號為 u 的營運車輛上次所在子區(qū)域的編號，Ni, j,為編號為i’ j’的二級子區(qū)域內(nèi)車輛數(shù)量的動態(tài)值， Nfflaxii, j,)為編號為i’ j’的二級子區(qū)域內(nèi)車輛數(shù)量的歷史最大值，NT(i, j,)為編號為i’ j’ 的二級子區(qū)域內(nèi)車輛數(shù)量的閾值，Ci, j,為存儲編號為i’ j’的二級子區(qū)域內(nèi)車輛編號的集合判斷i ‘ = i且j ‘ = j是否成立，若不成立，則執(zhí)行步驟23 ；若成立，則執(zhí)行步驟M ；步驟23、從所述動態(tài)區(qū)域數(shù)據(jù)庫中提取A^AyAi, j, ,Ai,，將車輛編號u存儲到Aij的集合Cu中，同時將Au中車輛數(shù)量的動態(tài)值Nu加1，將Ai中車輛數(shù)量的動態(tài)值Ni加1，即將車輛當(dāng)前所在的子區(qū)域內(nèi)的車輛數(shù)量的動態(tài)值分別加1 ；將Ai, j,中集合Ci, j,的車輛編號u刪除，并將Ai, j,中車輛數(shù)量的動態(tài)值Ni,,減1，將Ai,中車輛數(shù)量的動態(tài)值Ni,減1， 即將車輛上次所在子區(qū)域內(nèi)的車輛數(shù)量的動態(tài)值分別減1，將更新后的Au，Ai, j,保存到動態(tài)區(qū)域數(shù)據(jù)庫中；步驟M、判斷是否完成最后一個行車數(shù)據(jù)序列的提取，若否，則提取下一個行車數(shù)據(jù)序列，執(zhí)行步驟21 ；若是，則完成各級子區(qū)域內(nèi)營運車輛數(shù)量的記錄。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于浮動車技術(shù)的營運車輛集聚事件預(yù)警方法，其特征在于所述步驟30具體包括步驟31、數(shù)據(jù)中心從所述動態(tài)區(qū)域數(shù)據(jù)庫提取一級子區(qū)域信息序列Ai,其中若首次提取，則i的初始值為1，然后對Ai執(zhí)行一集聚事件異常信息發(fā)現(xiàn)算法，生成提示信息，判斷所述提示信息是否為異常提示信息，所述異常提示信息是指編號為i的子區(qū)域內(nèi)營運車輛數(shù)量超過該子區(qū)域營運車輛的歷史最大值，若是，則執(zhí)行步驟32 ；若否，則i+Ι，然后判斷i+1 后i是否為一級子區(qū)域數(shù)量的最大值，若否，則重復(fù)此步驟，若是，則完成一級子區(qū)域信息序列的分析；步驟32、數(shù)據(jù)中心從所述動態(tài)區(qū)域數(shù)據(jù)庫提取二級子區(qū)域信息序列Au，其中若首次提取，則j的初始值為1，然后對Au執(zhí)行所述集聚事件異常信息發(fā)現(xiàn)算法，生成提示信息，判斷所述提示信息是否為異常提示信息，若是，則產(chǎn)生營運車輛集聚信息，并執(zhí)行步驟33 ；若否，則j+Ι，然后判斷j+Ι后j是否為二級子區(qū)域數(shù)量的最大值，若否，則重復(fù)此步驟，若是， 則完成二級子區(qū)域信息序列的分析；步驟33、判斷j是否為二級子區(qū)域數(shù)量的最大值；若否，則j+Ι，并執(zhí)行步驟32 ；若是， 則執(zhí)行步驟；34 ；步驟34、判斷i是否為一級子區(qū)域數(shù)量的最大值；若否，則i+Ι，并執(zhí)行步驟31 ；若是，則完成所述監(jiān)控區(qū)域的預(yù)警信息分析；所述集聚事件異常信息發(fā)現(xiàn)算法具體如下步驟100、從需要執(zhí)行該算法的信息序列中提取該子區(qū)域內(nèi)車輛數(shù)量動態(tài)值N、車輛數(shù)量歷史最大值Nmax、車輛數(shù)量閾值Ντ，所述信息序列是一級子區(qū)域信息序列或二級子區(qū)域信息序列；步驟200、將車輛數(shù)量動態(tài)值N與該子區(qū)域車輛閾值Nt作比較，即判斷N > Nt是否成立，若是，則進入步驟300 ；若否，產(chǎn)生無異常的提示信息。步驟300、將營運車輛數(shù)據(jù)動態(tài)值N與該子區(qū)域歷史車輛數(shù)據(jù)最大值Nmax作比較，即判斷N > Nfflax是否成立，若是，則產(chǎn)生區(qū)域異常的提示信息；若否，則產(chǎn)生無異常的提示信息。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于浮動車技術(shù)的營運車輛集聚事件預(yù)警方法，其特征在于所述步驟40具體為數(shù)據(jù)中心將營運車輛的集聚信息主動推送給監(jiān)控區(qū)域的交通信息中心、運政管理部門、交巡警部門，所述集聚信息包括車輛聚集的數(shù)量、聚集位置信息和時間信息。
全文摘要
本發(fā)明提供一種基于浮動車技術(shù)的營運車輛集聚事件預(yù)警方法，首先采集營運車輛的編號和位置信息，其次在數(shù)據(jù)中心動態(tài)區(qū)域數(shù)據(jù)庫中記錄各級子區(qū)域信息序列中營運車輛的數(shù)量，然后通過對各級子區(qū)域信息序列執(zhí)行集聚事件異常信息發(fā)現(xiàn)算法實現(xiàn)預(yù)警信息分析，并將檢測到的營運車輛集聚信息主動推送給主管部門，從而實現(xiàn)了營運車輛集聚事件的預(yù)警發(fā)現(xiàn)與定位，對于提高運輸營運車輛的安全維穩(wěn)有著重要意義。
文檔編號G08G1/01GK102568209SQ20121003902
公開日2012年7月11日 申請日期2012年2月21日 優(yōu)先權(quán)日2012年2月21日
發(fā)明者唐小芳, 官剛宇, 廖律超, 張方舟, 朱丹丹, 朱銓, 王桐森, 蔣新華, 賴宏圖, 趙李坤, 鄒復(fù)民, 陳培琪, 陳鯉文 申請人:福建工程學(xué)院