專利名稱：一種多源交通信息融合的處理方法和裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及信息融合技術(shù)，尤其涉及一種多源交通信息融合的處理方法和裝置。
背景技術(shù)：
快速路作為城市路網(wǎng)的主要組成，對城市交通起著極其重要的作用，因此，實時把握全面而準確的路況交通信息是對路網(wǎng)進行有效控制的前提，也是緩解城市交通擁堵、減少交通事故的關(guān)鍵?，F(xiàn)有交通系統(tǒng)中，不同檢測設(shè)備在諸多方面存在差異，如檢測參數(shù)、覆蓋范圍、數(shù)據(jù)精度、采集成本等。在現(xiàn)實數(shù)據(jù)采集過程中，由于各種檢測器的異常帶來的數(shù)據(jù)誤差、數(shù)據(jù)間的不一致以及缺失現(xiàn)象，導(dǎo)致了目前智能交通系統(tǒng)中輸出的信息的局限性，各個交通子系統(tǒng)信息的共享難度大。針對以上問題，可以通過數(shù)據(jù)融合技術(shù)實現(xiàn)多源交通信息的互相補充校驗，從而使得路網(wǎng)的交通狀態(tài)信息更為準確。多源交通信息指多個交通檢測設(shè)備獲得的檢測數(shù)據(jù)，多個檢測設(shè)備一般包括:浮動車檢測系統(tǒng)、微波檢測器、牌照檢測器等。浮動車檢測系統(tǒng)獲得的檢測數(shù)據(jù)是以鏈路區(qū)間為單位的浮動車數(shù)據(jù)，包括:浮動車樣本量、路程、時間；微波檢測器獲得的檢測數(shù)據(jù)是以微波區(qū)間為單位的微波數(shù)據(jù)，包括:流量、速度、時間占有率；牌照檢測器獲得的檢測數(shù)據(jù)是以牌照區(qū)間為單位的牌照數(shù)據(jù)，包括:路程、時間。通常情況下，牌照區(qū)間包含多個微波檢測區(qū)間，每個微波區(qū)間包含多個鏈路區(qū)間。牌照檢測器獲得的牌照數(shù)據(jù)能夠準確的反映路況，但是，牌照檢測器是固定檢測器中的一種，其在快速路上的分布有限，不能獲得全部快速路網(wǎng)的路況信息。當(dāng)牌照數(shù)據(jù)缺失時，可以通過數(shù)據(jù)融合技術(shù)，對浮動車數(shù)據(jù)和微波數(shù)據(jù)進行融合，獲得更為準確的路況。現(xiàn)有技術(shù)中，僅針對多源數(shù)據(jù)在牌照區(qū)間或鏈路區(qū)間進行數(shù)據(jù)融合。當(dāng)針對牌照區(qū)間進行數(shù)據(jù)融合時，采用的融合模型對于鏈路區(qū)間不一定準確，導(dǎo)致融合值的不準確，進而導(dǎo)致提供的路徑導(dǎo)航不準確；當(dāng)針對鏈路區(qū)間進行數(shù)據(jù)融合時，采用的融合模型對于牌照區(qū)間不一定準確，導(dǎo)致提供的路況信息不準確。并且，現(xiàn)有技術(shù)中，對牌照區(qū)間或鏈路區(qū)間進行數(shù)據(jù)融合時，都僅采用一種融合模型，得到的融合值不夠準確。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的實施例提供一種多源交通信息融合的處理方法和裝置，使得鏈路區(qū)間和牌照區(qū)間都能獲得更為準確的融合值，進而使得牌照區(qū)間的融合值能夠準確的反映長路段的路況，提供準確的路況信息，鏈路區(qū)間的融合值能夠準確的反映短鏈路的路況，提供準確的路徑誘導(dǎo)。為達到上述目的，本發(fā)明的實施例采用如下技術(shù)方案:第一方面，本發(fā)明提供一種多源交通信息融合的處理方法，該方法包括:獲取多源數(shù)據(jù)，所述多源數(shù)據(jù)包括浮動車數(shù)據(jù)、微波數(shù)據(jù)；對所述多源數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，所述預(yù)處理包括轉(zhuǎn)換統(tǒng)一、錯誤數(shù)據(jù)剔除、數(shù)據(jù)補缺和時間匹配；將所述預(yù)處理的多源數(shù)據(jù)分別匹配到牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間；根據(jù)所述多源數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)缺失情況，以及所述多源數(shù)據(jù)采用的補缺方法，分別為所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)選取融合模型；根據(jù)所述選取的融合模型，分別對所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)融合，獲得所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的融合值。第二方面，本發(fā)明實施例提供一種多源交通信息融合的處理裝置，所述裝置包括:獲取單元、預(yù)處理單元、匹配單元、選取單元、融合單元；所述獲取單元，用于獲取多源數(shù)據(jù)，所述多源數(shù)據(jù)包括浮動車數(shù)據(jù)、微波數(shù)據(jù)；所述預(yù)處理單元，用于對所述獲取單元獲取的多源數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，所述預(yù)處理包括轉(zhuǎn)換統(tǒng)一、錯誤數(shù)據(jù)剔除、數(shù)據(jù)補缺和時間匹配；所述匹配單元，用于將所述預(yù)處理單元預(yù)處理的多源數(shù)據(jù)分別匹配到牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間；所述選取單元，用于根據(jù)所述多源數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)缺失情況，以及所述多源數(shù)據(jù)采用的補缺方法，分別為所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)選取融合模型；所述融合單元，用于根據(jù)所述選取單元選取的融合模型，分別對所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)融合，獲得所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的融合值。本發(fā)明實施例提供一種多源交通信息融合的處理方法和裝置，獲取多源數(shù)據(jù)，對所述多源數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，將所述預(yù)處理的多源數(shù)據(jù)分別匹配到牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間；根據(jù)所述多源數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)缺失情況，以及所述多源數(shù)據(jù)采用的補缺方法，分別為所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)選取融合模型；根據(jù)所述選取的融合模型，分別對所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)融合，獲得所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的融合值。由于分別對牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間根據(jù)多源數(shù)據(jù)的缺失情況和利用的補缺方法選取融合模型，并根據(jù)選取的融合模型進行數(shù)據(jù)融合，使得鏈路區(qū)間和牌照區(qū)間都能獲得更為準確的融合值，進而使得牌照區(qū)間的融合值能夠準確的反映長路段的路況，提供準確的路況信息，鏈路區(qū)間的融合值能夠準確的反映短路段的路況，提供準確的路徑誘導(dǎo)。


為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。圖1為本發(fā)明實施例提供的一種多源交通信息融合的處理方法的流程示意圖；圖2為本發(fā)明實施例提供的另一種多源交通信息融合的處理方法的流程示意圖；圖3為本發(fā)明實施例提供的一種多源交通信息融合的處理裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實施例方式下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。實施例一、本發(fā)明實施例提供一種多源交通信息融合的處理方法，如圖1所示，該方法包括:101、獲取多源數(shù)據(jù)，所述多源數(shù)據(jù)包括浮動車數(shù)據(jù)、微波數(shù)據(jù)。城市快速路上的固定檢測器包括微波檢測器和牌照檢測器。城市快速路上還存在移動的浮動車用于檢測交通數(shù)據(jù)。其中，牌照檢測器獲得的交通數(shù)據(jù)精度高，但是牌照檢測器的數(shù)量較少，獲得的數(shù)據(jù)量較少，能反映的交通信息有限。但是對于沒有牌照檢測器的路段，若僅利用單一的檢測器，如微波檢測或浮動車檢測器檢測，檢測的數(shù)據(jù)不能準確的反映路況信息。因此，進行多源交通信息的融合，獲得更為準確的交通信息很有必要。其中，浮動車檢測系統(tǒng)檢測的浮動車數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量較多，能夠反映較大范圍的交通信息。因此，本發(fā)明實施例中，采用浮動車數(shù)據(jù)和微波檢測器檢測的微波數(shù)據(jù)作為多源數(shù)據(jù)，進行多源交通信息的融合，獲得覆蓋范圍廣，并且精度更高的交通數(shù)據(jù)。其中，浮動車檢測系統(tǒng)獲得的數(shù)據(jù)包括:浮動車平均旅行速度和浮動車樣本量。其中，浮動車平均旅行速度表示對應(yīng)的鏈路區(qū)間的平均行駛速度；浮動車樣本量表示對應(yīng)的鏈路上行駛的浮動車的數(shù)量。微波檢測器獲得的數(shù)據(jù)包括:流量、速度和時間占有率。其中，流量表示單位時間內(nèi)通過某一微波區(qū)間的車輛數(shù)；速度表示通過檢測器的車輛瞬時速度平均值；時間占有率表示特定的觀測時間內(nèi)微波檢測器被車輛占用的時間與觀測時間的比值。時間占有率較小時，單位時間內(nèi)通過微波檢測器的車輛較少，而且行駛速度較高，導(dǎo)致時間占有率較低；時間占有率較大時，單位時間內(nèi)通過微波檢測器的車輛較多，行駛的速度較低，導(dǎo)致時間占有率較高。本發(fā)明實施例的多源交通信息融合的處理方法中，所述多源數(shù)據(jù)具體可以是浮動車數(shù)據(jù)、微波數(shù)據(jù)。具體的，浮動車數(shù)據(jù)可以通過浮動車系統(tǒng)采集獲得，微波數(shù)據(jù)可以通過微波檢測器采集獲得。102、對所述多源數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，所述預(yù)處理包括轉(zhuǎn)換統(tǒng)一、錯誤數(shù)據(jù)剔除、數(shù)據(jù)補缺和時間匹配。在獲得所述多源數(shù)據(jù)之后，需要對所述多源數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換統(tǒng)一，使得所述多源數(shù)據(jù)能夠表示為統(tǒng)一參數(shù)的數(shù)據(jù)，所述統(tǒng)一參數(shù)的數(shù)據(jù)可以是:速度、時間占有率等能夠反映路況的參數(shù)。本發(fā)明實施例將浮動車數(shù)據(jù)、微波數(shù)據(jù)及牌照數(shù)據(jù)都統(tǒng)一以流量、速度、時間占有率等相同參數(shù)進行表征。錯誤數(shù)據(jù)，是指在某個單獨的采樣間隔中發(fā)生了不符合常理突變的交通參數(shù)數(shù)據(jù)，通常是由于檢測器、傳輸線路故障和車輛未按交通管制行駛等原因?qū)е?。?dāng)交通檢測器或者傳輸線路出現(xiàn)故障的時候，采集到的數(shù)據(jù)通常是錯誤的，不能反映真實的交通狀況。本發(fā)明實施例對錯誤數(shù)據(jù)的處理采用閾值法及交通流理論進行判斷后，予以剔除。采用閾值法和交通流理論對錯誤數(shù)據(jù)進行剔除，是本領(lǐng)域技術(shù)人員熟知的技術(shù)，本發(fā)明實施例在此不再具體描述。
數(shù)據(jù)缺失可以分為兩類:一類是固有數(shù)據(jù)缺失，這是由于檢測器掃描頻率不固定、設(shè)備出現(xiàn)故障、車輛過度密集造成檢測器無法正常檢測車輛等原因，使采集到的動態(tài)數(shù)據(jù)無法嚴格按照指定時間間隔上傳，造成的數(shù)據(jù)缺失；另一類是錯誤數(shù)據(jù)剔除后造成的數(shù)據(jù)缺失。在數(shù)據(jù)缺失時，可以對多源數(shù)據(jù)進行補缺，具體的補缺方法包括:時間序列補缺法、歷史數(shù)據(jù)庫補缺法和空間位置數(shù)據(jù)補缺法。由于各個檢測設(shè)備是獨立工作的，各個檢測設(shè)備檢測的數(shù)據(jù)的間隔也不一定相同，因此，需要對所述多源數(shù)據(jù)進行時間匹配。多源數(shù)據(jù)的時間匹配是指將采集到的多源交通流數(shù)據(jù)進行匹配，使數(shù)據(jù)反映同一時間段內(nèi)的交通信息。對多源數(shù)據(jù)進行時間匹配，是本領(lǐng)域技術(shù)人員熟知的技術(shù)，本發(fā)明實施例在此不作具體描述。103、將所述預(yù)處理的多源數(shù)據(jù)分別匹配到牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間。牌照區(qū)間是牌照檢測器檢測的數(shù)據(jù)的基本空間單位，是按照一定規(guī)則對道路劃分后形成的具有方向性的路段。鏈路區(qū)間是浮動車檢測系統(tǒng)檢測的數(shù)據(jù)的基本空間單位，是按照一定規(guī)則對道路劃分后形成的具有方向性的路段。微波區(qū)間微波檢測器檢測的數(shù)據(jù)的基本空間單位，是按照一定規(guī)則對道路劃分后形成的具有方向性的路段。需要說明的是，一般情況下，牌照區(qū)間包括多個微波區(qū)間，而每個微波區(qū)間又包括多個鏈路區(qū)間。由于牌照區(qū)間的數(shù)據(jù)能夠準確反映長路段的路況信息，因此，在多源交通信息融合技術(shù)中，將獲得的多源數(shù)據(jù)匹配到牌照區(qū)間，使得多源數(shù)據(jù)能夠準確的反映長路段的路況很有必要。由于鏈路區(qū)間的數(shù)據(jù)能夠準確的反映短路段的路況信息，因此，在多源交通信息融合技術(shù)中，將獲得的多源數(shù)據(jù)匹配到鏈路區(qū)間，使得多源數(shù)據(jù)能夠準確的反映短路段的路況，可以進一步提供準確的路徑誘導(dǎo)。本實施例中，多源交通信息的融合處理方法中，將進行預(yù)處理的多源數(shù)據(jù)分別匹配到牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間。104、根據(jù)所述多源數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)缺失情況，以及所述多源數(shù)據(jù)采用的補缺方法，分別為所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)選取融合模型。根據(jù)所述多源數(shù)據(jù)的缺失情況和數(shù)據(jù)補缺時采用的補缺方法，為牌照區(qū)間的多源數(shù)據(jù)選取牌照區(qū)間融合模型。根據(jù)所述多源數(shù)據(jù)的缺失情況和數(shù)據(jù)補缺時采用的補缺方法，為鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)選取鏈路區(qū)間融合模型。105、根據(jù)所述選取的融合模型，分別對所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)融合，獲得所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的融合值。根據(jù)牌照區(qū)間選取的融合模型，對所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)中的浮動車平均旅行速度和微波檢測數(shù)據(jù)中的流量、速度、時間占有率作為融合模型的輸入，進行數(shù)據(jù)融合，獲得牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的融合值。
本發(fā)明實施例提供一種多源交通信息融合的處理方法，獲取多源數(shù)據(jù)，對所述多源數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，將所述預(yù)處理的多源數(shù)據(jù)分別匹配到牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間；根據(jù)所述多源數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)缺失情況，以及所述多源數(shù)據(jù)采用的補缺方法，分別為所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)選取融合模型；根據(jù)所述選取的融合模型，分別對所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)融合，獲得所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的融合值。由于分別對牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間根據(jù)多源數(shù)據(jù)的缺失情況和利用的補缺方法選取融合模型，并根據(jù)選取的融合模型進行數(shù)據(jù)融合，使得鏈路區(qū)間和牌照區(qū)間都能獲得更為準確的融合值，進而使得牌照區(qū)間的融合值能夠準確的反映長路段的路況，提供準確的路況信息，鏈路區(qū)間的融合值能夠準確的反映短路段的路況，提供準確的路徑誘導(dǎo)。實施例二、本發(fā)明實施例提供一種多源交通信息融合的處理方法，如圖2所示，該方法包括:201、根據(jù)第一多源數(shù)據(jù)的缺失情況和相應(yīng)的補缺方法，分別為牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間確定相應(yīng)的第一融合模型。在進行多源數(shù)據(jù)融合前，首先需要根據(jù)多源數(shù)據(jù)可能出現(xiàn)的數(shù)據(jù)缺失情況和所用的補缺方法，獲得每種多源數(shù)據(jù)缺失情況和對應(yīng)的補缺方法的多組第一多源數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述多組第一多源數(shù)據(jù)，為每種多源數(shù)據(jù)的缺失情況和對應(yīng)采用的補缺方法訓(xùn)練融合模型。所述第一多源數(shù)據(jù)包括:第一浮動車數(shù)據(jù)和第一微波數(shù)據(jù)。所述第一多源數(shù)據(jù)的缺失情況為缺失或者不缺失。所述補缺方法包括:時間序列補缺法、歷史數(shù)據(jù)庫補缺法和空間位置數(shù)據(jù)補缺法。針對每種多源數(shù)據(jù)的缺失情況和對應(yīng)的補缺方法，根據(jù)第一多源數(shù)據(jù)的缺失情況和相應(yīng)的補缺方法，分別為牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間確定相應(yīng)的第一融合模型。舉例來說，當(dāng)?shù)谝欢嘣磾?shù)據(jù)中的浮動車數(shù)據(jù)和微波數(shù)據(jù)都不缺失時，分別為牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間確定第一融合模型。202、為所述第一融合模型選取多組第一多源數(shù)據(jù)。選取多組與所述第一融合模型對應(yīng)的多組第一多源數(shù)據(jù)。例如，當(dāng)所述第一融合模型對應(yīng)的第一多源數(shù)據(jù)中的浮動車數(shù)據(jù)和微波數(shù)據(jù)都不缺失時，為所述第一融合模型選取多組浮動車和微波數(shù)據(jù)補缺時的第一多源數(shù)據(jù)。203、對所述多組第一多源數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。所述預(yù)處理包括轉(zhuǎn)換統(tǒng)一、錯誤數(shù)據(jù)剔除、數(shù)據(jù)補缺和時間匹配。對所述多組第一多源數(shù)據(jù)進行預(yù)處理的方法與本實施例中描述的對多源數(shù)據(jù)進行預(yù)處理的方法相同，本發(fā)明實施例在此不再贅述。204、將所述預(yù)處理的多組第一多源數(shù)據(jù)分別匹配到牌照區(qū)間或鏈路區(qū)間。將所述預(yù)處理的多組第一多源數(shù)據(jù)分別匹配到牌照區(qū)間或鏈路區(qū)間的方法與本實施例中描述的將預(yù)處理的多源數(shù)據(jù)分別匹配到牌照區(qū)間或鏈路區(qū)間的方法相同，本發(fā)明實施例在此不再贅述。205、根據(jù)所述多組第一多源數(shù)據(jù)對所述第一融合模型進行模型訓(xùn)練，得到所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多個第二融合模型和對應(yīng)的融合值。利用所述多組第一多源數(shù)據(jù)對所述第一融合模型進行模型訓(xùn)練，可以得到牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多個第二融合模型和對應(yīng)的融合值。在進行模型訓(xùn)練之前，需要利用數(shù)據(jù)融合算法進行融合模型的構(gòu)建。本發(fā)明中采用的數(shù)據(jù)融合算法是遺傳算法和反向傳播BP (Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法結(jié)合的算法。其中，遺傳算法的搜索過程是從空間中的一個點集到另外一個點集的搜索，實際上是一種并行搜索，適合大規(guī)模并行計算。遺傳算法適用于全局搜索，不受搜索空間的約束，不要求連續(xù)性，能以很大的概率從離散的、多極值的、含有噪聲的高維問題中找到全局最優(yōu)解。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，是目前應(yīng)用最為廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法之一。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在處理多源交通數(shù)據(jù)融合方面應(yīng)用最為廣泛，具有很強的非線性處理能力，并具有自學(xué)習(xí)、自組織、并行性和容錯性等優(yōu)點，然而，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在尋找全局最優(yōu)解時較為困難，在求解過程中往往會陷入局部最優(yōu)解。本發(fā)明采用的遺傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法結(jié)合的算法是通過遺傳算法能夠搜索全局最優(yōu)解的特性，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值進行優(yōu)化，得到最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)權(quán)重及閾值的初始值，能夠有效地避免了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)陷入局部最優(yōu)解的問題。遺傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法結(jié)合的算法構(gòu)建融合模型時，主要包括遺傳算法設(shè)計、模型輸入輸出參數(shù)設(shè)計、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)設(shè)計、傳遞函數(shù)選取及隱含層神經(jīng)元數(shù)量設(shè)計。206、獲得所述牌照區(qū)間或鏈路區(qū)間的與作為真值的牌照數(shù)據(jù)的平均相對誤差和最小誤差平方和差值最小的融合值，將所述牌照區(qū)間或鏈路區(qū)間的所述差值最小的融合值對應(yīng)的第二融合模型確定為所述牌照區(qū)間或鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)的融合模型。計算所述真值和所述多個第二融合模型對應(yīng)的多個融合值的平均相對誤差，獲得所述多個第二融合模型對應(yīng)的融合值與所述真值的差異，確定所述多個第二融合模型的精度。計算所述真值和所述多個第二融合模型對應(yīng)的多個融合值的最小誤差平方和，獲得所述多個第二融合模型對應(yīng)的融合值與所述真值的差異，確定所述多個第二融合模型的有效性。計算所述真值和所述多個第二融合模型對應(yīng)的多個融合值的最小誤差平方和，獲得所述多個第二融合模型對應(yīng)的融合值與所述真值的差異，確定所述多個第二融合模型的有效性具體包括:計算不經(jīng)過數(shù)據(jù)融合的第一多源數(shù)據(jù)與所述真值之間的最小誤差平方和；若所述融合值與所述真值之間的最小誤差平方和小于所述第一多源數(shù)據(jù)中的浮動車數(shù)據(jù)或微波數(shù)據(jù)與所述真值之間的最小誤差平方，則所述第二融合模型有效。確定多個第二融合模型中有效的第二模型，確定多個第二融合模型精度最高的第二融合模型為所述牌照區(qū)間或鏈路區(qū)間的融合模型。以上是為針對第一多源數(shù)據(jù)的一種缺失情況和利用的補缺方法獲得融合模型的過程，對第一多源數(shù)據(jù)的其他缺失情況和相應(yīng)利用的補缺方法獲得融合模型的過程，與上述過程一致，本發(fā)明實施例在此不再贅述。通過上述方法，可以為牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)的缺失情況和可以利用的補缺方法的所有情況獲得對應(yīng)的融合模型。207、獲取多源數(shù)據(jù)，所述多源數(shù)據(jù)包括浮動車數(shù)據(jù)、微波數(shù)據(jù)。
城市快速路上的固定檢測器包括微波檢測器和牌照檢測器。城市快速路上還存在移動的浮動車用于檢測交通數(shù)據(jù)。其中，牌照檢測器獲得的交通數(shù)據(jù)精度高，但是牌照檢測器的數(shù)量較少，獲得的數(shù)據(jù)量較少，能反映的交通信息有限。但是對于沒有牌照檢測器的路段，若僅利用單一的檢測器，如微波檢測或浮動車檢測器檢測，檢測的數(shù)據(jù)不能準確的反映路況信息。因此，進行多源交通信息的融合，獲得更為準確的交通信息很有必要。其中，浮動車檢測系統(tǒng)檢測的浮動車數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量較多，能夠反映較大范圍的交通信息。因此，本發(fā)明實施例中，采用浮動車數(shù)據(jù)和微波檢測器檢測的微波數(shù)據(jù)作為多源數(shù)據(jù)，進行多源交通信息的融合，獲得覆蓋范圍廣，并且精度更高的交通數(shù)據(jù)。其中，浮動車檢測系統(tǒng)獲得的數(shù)據(jù)包括:浮動車平均旅行速度和浮動車樣本量。其中，浮動車平均旅行速度表示對應(yīng)的鏈路區(qū)間的平均行駛速度；浮動車樣本量表示對應(yīng)的鏈路上行駛的浮動車的數(shù)量。微波檢測器獲得的數(shù)據(jù)包括:流量、速度和時間占有率。其中，流量表示單位時間內(nèi)通過某一微波區(qū)間的車輛數(shù)；速度表 示通過檢測器的車輛瞬時速度平均值；時間占有率表示特定的觀測時間內(nèi)微波檢測器被車輛占用的時間與觀測時間的比值。時間占有率較小時，單位時間內(nèi)通過微波檢測器的車輛較少，而且行駛速度較高，導(dǎo)致時間占有率較低；時間占有率較大時，單位時間內(nèi)通過微波檢測器的車輛較多，行駛的速度較低，導(dǎo)致時間占有率較高。具體的，浮動車數(shù)據(jù)可以通過浮動車系統(tǒng)采集獲得，微波數(shù)據(jù)可以通過微波檢測器采集獲得。208、對所述多源數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，所述預(yù)處理包括轉(zhuǎn)換統(tǒng)一、錯誤數(shù)據(jù)剔除、數(shù)據(jù)補缺和時間匹配。在獲得所述多源數(shù)據(jù)之后，需要對所述多源數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換統(tǒng)一，使得所述多源數(shù)據(jù)能夠表示為統(tǒng)一參數(shù)的數(shù)據(jù)，所述統(tǒng)一參數(shù)的數(shù)據(jù)可以是:速度、時間占有率等能夠反映路況的參數(shù)。本發(fā)明實施例將浮動車數(shù)據(jù)、微波數(shù)據(jù)及牌照數(shù)據(jù)都統(tǒng)一以流量、速度、時間占有率等相同參數(shù)進行表征。進行轉(zhuǎn)換統(tǒng)一后，所述浮動車數(shù)據(jù)包括:鏈路編號、日期、時間戳、區(qū)間旅行速度。如表I所示，為浮動車數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)格式表。其中，鏈路編號是指浮動車當(dāng)前所經(jīng)過的鏈路的編號；時間戳是指將00:00 — 24:00劃分為720個2min時間段，編號從I — 720 ;區(qū)間旅行速度是指在每個2min內(nèi)所有經(jīng)過當(dāng)前鏈路的浮動車的鏈路平均速度的平均值，單位是km/h0表1浮動車數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)格式表
權(quán)利要求
1.一種多源交通信息融合的處理方法，其特征在于， 獲取多源數(shù)據(jù)，所述多源數(shù)據(jù)包括浮動車數(shù)據(jù)、微波數(shù)據(jù)、牌照數(shù)據(jù)； 對所述多源數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，所述預(yù)處理包括轉(zhuǎn)換統(tǒng)一、錯誤數(shù)據(jù)剔除、數(shù)據(jù)補缺和時間匹配； 將所述預(yù)處理的多源數(shù)據(jù)分別匹配到牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間； 根據(jù)所述多源數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)缺失情況，以及所述多源數(shù)據(jù)采用的補缺方法，分別為所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)選取融合模型； 根據(jù)所述選取的融合模型，分別對所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)融合，獲得所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的融合值。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述數(shù)據(jù)補缺為: 當(dāng)所述浮動車數(shù)據(jù)缺失時，根據(jù)缺失數(shù)據(jù)對應(yīng)的鏈路類型、以及所述鏈路的相鄰鏈路的類型，確定缺失數(shù)據(jù)的補缺方法； 當(dāng)微波數(shù)據(jù)缺失時，根據(jù)缺失數(shù)據(jù)對應(yīng)的微波檢測器分別與上下游相鄰的兩個微波檢測器的相關(guān)性Pl和P2，確定缺失數(shù)據(jù)的補缺方法；
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述選取的融合模型，分別對所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)融合具體為: 根據(jù)所述選取的融合模型，分別對所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)中的速度，以及浮動車數(shù)據(jù)的樣本量、微波數(shù)據(jù)的時間占有率、微波數(shù)據(jù)的流量進行數(shù)據(jù)融合。
4.根據(jù)權(quán)利要求1-3任一項所述的方法，其特征在于，在根據(jù)所述多源數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)缺失情況，以及所述多源數(shù)據(jù)采用的補缺方法，分別為所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)選取融合模型之前，還包括: 根據(jù)第一多源數(shù)據(jù)的缺失情況和相應(yīng)的補缺方法，分別為所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間確定相應(yīng)的第一融合模型； 為所述第一融合模型選取多組第一多源數(shù)據(jù)； 對所述多組第一多源數(shù)據(jù)進行預(yù)處理； 將所述預(yù)處理的多組第一多源數(shù)據(jù)分別匹配到牌照區(qū)間或鏈路區(qū)間； 根據(jù)所述多組第一多源數(shù)據(jù)對所述第一融合模型進行模型訓(xùn)練，得到所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多個第二融合模型和對應(yīng)的融合值； 獲得所述牌照區(qū)間或鏈路區(qū)間的與作為真值的牌照數(shù)據(jù)的平均相對誤差和最小誤差平方和差值最小的融合值，將所述牌照區(qū)間或鏈路區(qū)間的所述差值最小的融合值對應(yīng)的第二融合模型確定為所述牌照區(qū)間或鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)的融合模型。
5.一種多源交通信息融合的處理裝置，其特征在于，所述裝置包括:獲取單元、預(yù)處理單元、匹配單元、選取單元、融合單元；所述獲取單元，用于獲取多源數(shù)據(jù)，所述多源數(shù)據(jù)包括浮動車數(shù)據(jù)、微波數(shù)據(jù)； 所述預(yù)處理單元，用于對所述獲取單元獲取的多源數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，所述預(yù)處理包括轉(zhuǎn)換統(tǒng)一、錯誤數(shù)據(jù)剔除、數(shù)據(jù)補缺和時間匹配； 所述匹配單元，用于將所述預(yù)處理單元預(yù)處理的多源數(shù)據(jù)分別匹配到牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間； 所述選取單元，用于根據(jù)所述多源數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)缺失情況，以及所述多源數(shù)據(jù)采用的補缺方法，分別為所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)選取融合模型； 所述融合單元，用于根據(jù)所述選取單元選取的融合模型，分別對所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)融合，獲得所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的融合值。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的裝置，其特征在于，所述預(yù)處理單元，具體用于: 當(dāng)所述浮動車數(shù)據(jù)缺失時，根據(jù)缺失數(shù)據(jù)對應(yīng)的鏈路類型、以及所述鏈路的相鄰鏈路的類型，確定缺失數(shù)據(jù)的補缺方法； 當(dāng)微波數(shù)據(jù)缺失時，根據(jù)缺失數(shù)據(jù)對應(yīng)的微波檢測器分別與上下游相鄰的兩個微波檢測器的相關(guān)性Pi和p2，確定缺失數(shù)據(jù)的補缺方法；
7.根據(jù)權(quán)利要求5或6所述的裝置，其特征在于，所述融合單元，具體用于: 根據(jù)所述選取單元選取的融合模型，分別對所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)，以及浮動車數(shù)據(jù)的樣本量、微波數(shù)據(jù)的時間占有率、微波數(shù)據(jù)的流量進行數(shù)據(jù)融合。
8.根據(jù)權(quán)利要求5-7任一項所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括:確定單元； 所述確定單元，用于根據(jù)第一多源數(shù)據(jù)的缺失情況和相應(yīng)的補缺方法，分別為所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間確定相應(yīng)的第一融合模型； 所述獲取單元，還用于為所述第一融合模型選取多組第一多源數(shù)據(jù)； 所述預(yù)處理單元，還用于對所述獲取單元獲取的多組第一多源數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；所述匹配單元，還用于將所述預(yù)處理單元預(yù)處理的多組第一多源數(shù)據(jù)分別匹配到牌照區(qū)間或鏈路區(qū)間； 所述融合單元，還用于根據(jù)所述多組第一多源數(shù)據(jù)對所述第一融合模型進行模型訓(xùn)練，得到所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多個第二融合模型和對應(yīng)的融合值； 所述確定單元，還用于獲得所述牌照區(qū)間或鏈路區(qū)間的與作為真值的牌照數(shù)據(jù)的平均相對誤差和最小誤差平方和差值最小的融合值，將所述牌照區(qū)間或鏈路區(qū)間的所述差值最小的融合值對應(yīng)的第二融合模型確定為所述牌照區(qū)間或鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)的融合模型。
全文摘要
本發(fā)明實施例公開一種多源交通信息融合的處理方法和裝置，使得鏈路區(qū)間和牌照區(qū)間都能獲得更為準確的融合值，進而使得牌照區(qū)間的融合值能夠準確的反映長路段的路況，提供準確的路況信息，鏈路區(qū)間的融合值能夠準確的反映短路段的路況，提供準確的路徑誘導(dǎo)。該方法包括獲取多源數(shù)據(jù)；對所述多源數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；將所述預(yù)處理的多源數(shù)據(jù)分別匹配到牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間；根據(jù)所述多源數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)缺失情況，以及所述多源數(shù)據(jù)采用的補缺方法，分別為所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)選取融合模型；根據(jù)所述選取的融合模型，分別對所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的多源數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)融合，獲得所述牌照區(qū)間和鏈路區(qū)間的融合值。本發(fā)明適用于信息融合技術(shù)。
文檔編號G08G1/01GK103093621SQ20131000506
公開日2013年5月8日 申請日期2013年1月7日 優(yōu)先權(quán)日2013年1月7日
發(fā)明者邱奉翠, 胡健, 李建軍 申請人:北京世紀高通科技有限公司