[发明专利]一种基于身份检测数据的路段旅行时间精细化计算方法

说明书

本发明公开一种基于身份检测数据的路段旅行时间精细化计算方法，包括如下步骤：S1.以车辆身份ID作为识别码，构建每辆车的身份检测设备检测序列；S2.在预设的时间段t内，通过身份检测设备检测序列得到路段旅行时间集合；S3.按下游交叉口的不同转向车道对进行分类；S4.从中剔除无效旅行时间样本，得到初步筛选集合S5.从中剔除非连续出行样本，得到有效旅行时间样本集合S6.通过有效旅行时间样本集合得到区分转向的精细路段旅行时间本发明不需要增加新的检测设备就可以得到实时、准确、可靠的路况信息；各个路段的计算逻辑相互独立，不会造成误差累积，计算精准度上有保障；计算方法简单，具有较高的实现效率和现实应用价值。

技术领域

本发明涉及交通数据分析领域，更具体地，涉及一种基于身份检测数据的路段旅行时间精细化计算方法。

背景技术

旅行时间(行程时间)作为衡量交通出行效率的重要指标，也是影响出行体验的重要因素，被广泛地应用于交通状态评估。与此相关地，实时路况发布、出行路径规划等交通出行服务应用对路段/路径旅行时间的精准度要求越来越高。随着交通检测手段的发展进步，可用于计算路段及路径旅行时间的检测数据和方法逐渐增多，然而能够有效提高计算精度的方法手段却相当有限。

目前，国内各大城市，甚至部分中小城市，均在中心城区的信控交叉口部署了智能交通视频身份检测系统，用于车辆闯红灯违法行为自动抓拍。道路交叉口身份检测系统通过视频分析、图像识别等技术的综合组织与应用，实现了对车辆个体的精准感知，检测信息包括车辆个体的身份信息、经行的交叉口及其车道、过车时刻等，为交通管理者和执法者提供全面、可靠的个体交通信息，也为交通状态估计提供有效的数据支撑。

个体车辆在城市路网内，受到路段上下游交叉口交通信号控制和转向交通流量差异的影响，不同转向车辆所经历的行程时间普遍会有显著不同。目前常见的路段旅行时间估计算法对于上述问题，无法做到精细化的区分。而路径旅行时间的误差会由于路段旅行时间估计的不精准而不断累积，准确度难以得到保障，因此区分转向的精细化路段旅行时间计算至关重要。

发明内容

本发明克服了上述现有关于旅行时间估计算法精准度不足的技术缺陷，提供了一种新的基于身份检测数据的路段旅行时间精细化计算方法，满足了关于旅行时间估计算法中对于精准度的要求。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

一种基于身份检测数据的路段旅行时间精细化计算方法，包括如下步骤：

S1.以车牌号码作为识别码，构建每辆车的身份检测设备检测序列；

所述的身份检测设备监测序列是通过数据节点组成链表结构形成的，所述的数据节点包括身份检测设备编号、车道编号、车辆经过时间；所述的数据节通过车辆经过时间的先后顺序进行排列；

S2.在预设的时间段t内，通过身份检测设备检测序列得到路段旅行时间集合；

所述的路段旅行时间集合通过以下方式进行计算：

所述的路段旅行时间通过车辆经过时间进行计算：

所述的路段旅行时间集合T_m通过以下公式进行计算：

式中，为路段m的旅行时间样本，其中k∈{1,2,...,s}表示样本编号；

S3.按下游交叉口的不同转向车道对进行分类；

对于特定路段m，将S2获得的s个路段旅行时间样本，按照其对应到掉头、左转、直行、右转的不同转向车道组，进行分类，获得路段下游交叉口不同转向的路段旅行时间样本集合，从路段旅行时间样本集合中将路段m的下游出口转向n的路段旅行时间样本集合记为

S4.从中剔除无效旅行时间样本，得到初步筛选集合