[发明专利]一种基于历史GPS轨迹的共享单车逆行行为识别方法

说明书

本发明公开一种基于历史GPS轨迹的共享单车逆行行为识别方法，将与同向标准机动车行驶方向相反的骑行行为，定义为逆行行为；通过识别共享单车每次行程并将其轨迹匹配至道路上，剔除异常轨迹点，进行逆行行为识别方法训练，利用轨迹聚类结果建立标准轨迹数据库，以便候选轨迹与之进行参数匹配，识别出共享单车逆行行为。本发明提高了共享单车逆行行为识别的可靠性和准确性，既能快速地识别出其骑行过程中的轨迹异常点，又能使用标准行程数据库准确地判断骑行行为类别，从而有利于共享单车逆行行为干预，提高共享单车骑行和机动车行驶的交通安全水平，体现实际应用价值。

技术领域

本发明涉及基于大数据技术的交通安全管理技术领域，具体为一种基于历史GPS轨迹的共享单车逆行行为识别方法。

背景技术

在“创新、协调、绿色、开放、共享”的发展理念下，共享单车以惊人的速度在城市中崛起。第三方数据研究机构报告显示，2017年是中国共享单车行业用户增长最为迅猛的一年，增长率达到了632.1％。在2018年，用户规模将达到2.35亿人。然而，共享单车逆行现象十分突出。这不仅严重干预居民的正常交通出行，还严重影响机动车的道路交通安全，增加了交通事故发生的可能性，尤其是发生在交叉口的逆行行为，更是给人们的生命财产安全造成极大威胁。因此，亟需对共享单车逆行行为进行识别和干预。

目前，对于共享单车的研究主要集中在共享单车的定位、停车场设计规划、投放和违法行为治理等方面。值得注意的是，共享单车违法行为治理的研究大多只涉及乱停乱放问题，未探讨其逆行行为。再者，若仅仅讨论如何治理共享单车逆行违法行为，则无法从根源上解决该问题。这需要全面、准确地识别出共享单车的逆行行为。现存文献主要采用图像分析方法识别机动车的逆行行为，但未研究共享单车的逆行行为，且该图像分析方法，难以用于识别出共享单车的全部逆行行为。由此可见，探究一种全面、准确地识别共享单车逆行行为的方法显得十分必要。

由于共享单车配备GPS装置，每天产生大量的GPS轨迹数据，这使得通过数学方法建立模型及数据库并识别出共享单车逆行行为成为可能。现今，对于共享单车的逆行行为识别方法少之又少，而共享单车行业又将进入成熟期，增长态势将趋于稳定。因此，亟需探究基于历史GPS轨迹的共享单车逆行行为的识别方法，以准确判断骑行人的逆行行为，发挥共享单车覆盖公交盲区、强化轨道交通优势、解决最后一公里及完善城市微循环的积极作用。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的在于提供一种能够提高共享单逆行行为识别的可靠性、准确性和全面性的基于历史GPS轨迹的共享单车逆行行为识别方法，既能快速识别出骑行过程中的轨迹异常点，又能使用标准行程轨迹数据库准确判断骑行行为类别，从而有利于共享单车逆行行为干预，提高共享单车骑行和机动车行驶的交通安全水平，体现实际应用价值。技术方案如下：

步骤1：定义共享单车逆行行为：在非机动车道上，与同向机动车车道行驶方向相反的共享单车骑行行为；

步骤2：识别共享单车每次行程，将各次历史GPS轨迹匹配至道路上，并剔除轨迹数据异常点，形成训练轨迹样本集；

步骤3：建立共享单车标准行程轨迹数据库：根据轨迹训练样本集，采用K均值聚类法确定轨迹聚类的个数，即最合适的标准轨迹模式数量；建立两条训练轨迹间的距离矩阵，确定各类标准轨迹模式，将每一条训练轨迹归入对应的轨迹模式，构成共享单车标准轨迹数据库；

步骤4：建立共享单车候选轨迹类模型，判定候选轨迹所属轨迹模式；将候选轨迹与标准轨迹数据库进行参数匹配，判断其是否为共享单车逆行行为。

进一步的，述步骤2具体为：

步骤21：通过用户ID、起讫点经纬度坐标、持续骑行时间、连续轨迹点信息识别共享单车的每次行程；

步骤22：用目标道路非机动车道范围内的点作为标准点，在所匹配地图中搜索与标准点符合的区域，当匹配相似性测度达到最大且超过预先规定阈值时，即判定匹配到了车辆在该路段的最大可能位置；