[发明专利]一种融合断面检测交通数据及众包数据的公路节假日出行特征识别方法

说明书

本专利公开了一种融合断面检测交通数据及众包数据的公路节假日出行特征识别方法，所述方法包括，步骤1、出行数据的采集处理融合；步骤2、基于融合数据的出行特征识别；步骤3、公路节假日出行特征输出。本专利融合了断面检测交通数据及“众包”数据，数据获取更加高效且成本较低，结合两种数据来源的优点，所获数据更加准确全面，可充分发挥各方优势尽量避免数据缺失现象。节假日期间公路客流量变化较大，对基础设施，物资调配等各方面都提出很大考验。选择交通方式、出行目的、出行强度三个指标来识别节假日的公路出行特征，建立识别模型，可以相对全面地刻画道路运行状况。

技术领域

本发明属于交通信息服务技术领域，具体涉及一种融合断面检测交通数据及“众包”数据的公路节假日出行特征识别方法，旨在通过多源数据融合呈现公路出行的实时状况，帮助节假日期间内的资源调配和交通管制提供判断依据。

背景技术

随着民众旅游消费意识的增强，以及国家对带薪休假的普及，节假日已经成为公众很好的出游契机。旅游热潮的到来，对各方面都提出了严峻的挑战。在道路交通领域，节假日期间公路交通出行的主要目的将由日常通勤变为探亲访友、休闲娱乐等。服务人群的改变必然导致交通量的变化，造成道路交通网络面临大量由本地市民和外地游客带来的人口压力。统计表明，2017年春节期间，北京公路进出省际客运达到220万人次。高客流量要求高水平的服务。如果道路基础设施运行不够完善，就可能造成大面积的路网瘫痪，影响公众的节假日出行体验。因此，有必要设计出一种出行特征识别方法，帮助准确掌握节假日期间各公路道路交通状况情况，从而确定所需服务质量以及突发事件应急水平。

目前，节假日出行特征都是通过传统的居民出行调查来获取，这种方式无论在经济性还是获取的准确性上已经不能满足新时代交通规划的需要，我们需要一种快速准确自动化的服务模式。随着“众包”一词的兴起，数据众包服务以其低成本高效率的众包模式极大满足了客户对数据的需求。数据众包指的是将数据来源分配给各个出行用户，每个道路实际出行者都是数据提供者。通过这种服务模式可采集到大量的原始数据，再经过数据标注，对原始数据进行加工，最终可以获得高质量的数据，帮助数据科学家更精准地进行分析预测。高德地图发布的有关统计，其每天产生的轨迹数据有72％来自众包服务。因此，本发明的创新点在于融合了断面检测交通数据及“众包”数据，其中“众包”技术可利用GPS 移动定位相关技术采集出行者多种出行方式的时空轨迹点以及经纬度，结合断面检测技术采集的移动目标准确的瞬时速度、区间平均速度等，可自动快速形成目标用户的准确出行特征。

发明内容

针对相关领域的技术发展现状，为满足新时代交通规划的需求以及新兴技术的发展，本发明公开了一种融合断面检测交通数据及“众包”数据的节假日出行特征识别方法，旨在通过多源数据融合精确呈现公路出行的实时状况。

本发明旨在通过建立出行特征指标来描述节假日公路的具体出行特征，包括交通方式、出行目的和出行强度。其中交通方式指标分为很多类别，包括步行、自行车、公共交通以及自驾出行等。这些出行方式在速度、加速度轨迹路线方面存在很大差异，本发明可以通过对多源数据的统计分析掌握各种出行方式的特征，作为判断节假日期间出行者采用交通方式的参考依据。出行目的指标用来预测公众出行目的地，通过出行目的可以判断出行者将要去向何处，从而将该过程所有途径的路线做好人力物力的安排工作，以应对即将到来的出行压力。出行强度指标包括出行时耗、出行距离和出行次数，出行强度反映了公众的出行需要，是衡量出行能力和城市交通服务水平的综合指标。

基于已经确定的出行特征识别的描述指标，本发明提出了一种融合断面检测交通数据及“众包”数据的公路节假日出行特征识别方法，具体实施过程如下：

步骤1、出行数据的采集处理融合；