[发明专利]一种基于关键字统计的交通事件识别方法无效
申请号: | 201110080945.5 | 申请日: | 2011-04-01 |
公开(公告)号: | CN102157061A | 公开(公告)日: | 2011-08-17 |
发明(设计)人: | 马伟民;郑纲;张扬;陈懋戍;刘振;傅丹丹 | 申请(专利权)人: | 上海市交通信息中心;上海电科智能系统股份有限公司 |
主分类号: | G08G1/00 | 分类号: | G08G1/00;G06Q10/00 |
代理公司: | 上海申汇专利代理有限公司 31001 | 代理人: | 翁若莹 |
地址: | 200032 上*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 关键字 统计 交通 事件 识别 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种交通事件识别方法,尤其涉及一种基于关键字统计的交通事件识别方法。
背景技术
交通事件是影响道路交通常态化运行的一个重要因素。对一个区域的道路交通运行状态,传统上采用各种采集技术,包括线圈类交通参数采集设备、移动信令或GPS浮动车类出行信息采集等,都是从现状检测的角度对交通运行状态进行事后的评估。但是,对于交通状态拥堵发生的事先预测和应采取的措施方式等的判断,都需要对拥堵发生的成因进行了解。交通事件作为拥堵发生的一个重要因素,对于道路交通的常态化运行会有突发的交通状态影响,导致道路交通状态的变化。
传统的事件检测技术,主要采用视频分析、流量采集分析等手段。视频事件检测类技术主要适用于封闭性交通环境下的定点监测,其成本和维护费用相对较为高昂。流量采集分析类技术主要适用于已部署交通参数采集设施的道路,但其对交通事件的判断主要依据交通流量和状态的变化,这时往往是事件已经发展到周边道路交通状况的时段,相对延迟较大,对交通事件的应用意义不大。
各类交通声讯和报警台,如110、交通热线等,都记录了各类道路上发生的事件报警信息。在这些信息内容中,对事件发生的时间、地点、现场情况和周边道路交通状况都有或多或少的描述。而GIS等信息技术,可以有效地将这些信息与地理位置等相结合,从而为这些事件报警信息应用到交通事件等智能交通领域提供了信息和技术的支撑。
利用现有的110、交通电台等信息资源,能在短时间内获得交通事件的信息。但是,目前交通事件发生时,人工无法及时准确地对信息资源进行判断处理,并对可能影响交通的事件作出判断。因此,目前阶段,对于常态化地交通运行来说,突发的交通事件对路网交通状态的影响往往无法及时准确地被反馈给交通管理者和交通信息服务对象。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于关键字统计的交通事件识别方法,能够实时准确地对交通事件进行识别,并预测出实时交通事件对路网实时交通状态的影响,以利于路网交通的运营管理。
本发明为解决上述技术问题而采用的技术方案是提供一种基于关键字统计的交通事件识别方法,包括如下步骤:
1) 历史信息收集:收集区域内历史交通事件及同期交通状态信息;
2) 历史交通事件类型及交通影响参数分析:利用收集到的区域内的历史交通事件和同期的交通状态信息,确定历史交通事件的事件类型和交通影响参数;
3) 历史交通事件中关键字提取和划分;
4) 历史交通事件中的关键字i与事件类型及交通影响参数k的概率统计:应用观察试验法,以其中一部分数据作为观察数据,统计所研究历史交通事件中的观察数据的各关键字在各类事件类型及各交通影响参数中的发生概率;
5) 历史交通事件试验数据的交通事件自动识别:根据观察数据统计出的结果进行试验数据的交通事件自动识别,得出自动识别结果;
6) 比对试验数据自动识别结果与实际历史结果,确定各类关键字i发生交通事件的类型和其产生的交通影响参数k的概率的置信度:比对试验数据自动识别结果与实际历史结果,计算各类关键字发生交通事件的类型和其产生的交通影响参数的概率的置信度,统计形成各种关键字的识别置信度,并形成该区域关键字与交通影响参数的匹配统计概率及置信度表;
7) 应用关键字i与交通影响参数k的匹配统计概率及置信度表,对突发交通事件进行实时识别。
上述的基于关键字统计的交通事件识别方法,其中,所述步骤4)中观察数据中关键字i在识别项j中引发交通影响参数k的概率Pijk的计算公式如下:
其中, Nijk表示观察数据中关键字i在识别项j引发交通影响参数k的次数,Ni表示观察数据中关键字i出现的总次数。
上述的基于关键字统计的交通事件识别方法,其中,所述步骤6)中关键字i在识别项j中引发交通影响参数k的概率的置信度CLijk计算公式如下:
其中,Mijk表示试验数据中关键字i在识别项j引发交通影响参数k的概率的正确次数,Mi表示关键字i在试验数据中出现的总次数。
上述的基于关键字统计的交通事件识别方法,其中,所述关键字i包含交通事件报警时间、地点、影响程度、事件类型及描述;所述识别项j包括交通事件类型、影响交通范围、影响交通程度和影响交通时间。
上述的基于关键字统计的交通事件识别方法,其中,当识别项j为影响交通范围时,所述交通影响参数k包括当前路段、上下游路段和大面积。
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