[发明专利]基于含多源粗差的车牌识别数据的车辆出行轨迹提取方法

说明书

本发明公开了基于含多源粗差的车牌识别数据的车辆出行轨迹提取方法，包括步骤：第一步，对路网卡口系统捕获的车牌识别数据进行粗差探测和剔除；所述粗差探测和剔除进一步包括：识别并剔除离散点和跳跃点、基于行车速度值的粗差点验证、以及基于行车距离值的粗差点验证；第二步，基于粗差剔除后的车牌识别数据提取车辆出行轨迹。本发明方法可准确有效的计算出车辆出行轨迹，适用涉及交通大数据的挖掘与分析，在城市路网流量统计、单双号限行、流量监控等领域都能得到较好的应用。

技术领域

本发明属于城市交通系统运营、规划与管理等相关的应用领域，具体涉及一种基于含多源粗差的车牌识别数据的车辆出行轨迹提取方法。

背景技术

随着城市机动车保有量的急剧增加，汽车已经成为人们出行首选的交通工具，车辆的出行轨迹因其隐含了丰富的交通出行与状态信息，而随之成为研究城市交通流时空分布特性的基础，如何提取车辆的历史行车路径已然成为当下热门的研究课题。传统的基于人工调查的方法不仅耗时长、成本高，需要投入大量的人力、物力和财力，而且得到的结果与实际情况还不一定完全相符，有时还会对路网交通的运行造成一定的干扰。于是有研究学者尝试利用装有车载GPS装置的车辆所产生的实时定位数据来拟合车辆的行驶路径。但对于城市庞大的汽车保有量来说，装有GPS设备的车辆比重相对较小，无法做到对每一辆车的实时追踪。因此，有必要寻找一种更为有效的信息采集和分析手段来获取实时、准确的行车数据。

路网的卡口系统是一种对通过卡口位置的机动车辆进行拍摄、记录与处理的交通监测系统。与GPS采集数据相比，路网的卡口系统不仅能够全天候、大范围检测整个城市区域内路网车辆的通过情况，而且收集到的数据实时性好、采集率高。但是也同样存在着车牌识别错误率高、卡口时间不统一、卡口位置有误差等诸多问题。目前，每个城市卡口的布点率以及设备的准确性参差不齐，需要针对每个城市的实际情况来制定一套行之有效的办法从而最大程度的利用好这些车牌识别数据，进而为交通部门制定决策法规提供更为可靠的数据支持。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于含多源粗差的车牌识别数据的车辆出行轨迹提取方法。

为达到上述目的，本发明提供的基于含多源粗差的车牌识别数据的车辆出行轨迹提取方法，包括步骤：

第一步，对路网卡口系统捕获的车牌识别数据进行粗差探测和剔除；

所述粗差探测和剔除进一步包括：

（1.1）识别并剔除离散点和跳跃点，具体为：

（1.1a）利用路网中各卡口站点间的空间位置关系构建卡口站点邻接表；

（1.1b）利用SQL语句从车牌识别数据中获得同一车辆单次出行经过的点位，将所获得点位按该车辆经过时间排序获得该车辆该次出行的点位集；

（1.1c）结合邻接表，逐一判断点位集中各点位是否为离散点或跳跃点；

所述离散点指与其前后点位间的可达距离均远大于S₀的点位，S₀为与所在城市相邻点位间距离相关的距离阈值，距离阈值S₀的设置是用来剔除与相邻点位间距离完全不合理的离散型点位；所述跳跃点指与前一点位时间上相邻但空间位置不相邻的点位；

（1.1d）剔除离散点和跳跃点对应的车牌识别数据；

（1.2）基于行车距离值的粗差点验证，具体为：

遍历剔除了离散点和跳跃点的点位集，计算当前点位和其前后点位间的可达距离的较小值S、以及其前后点位间的最短可达距离S’，当S远大于S’，则当前点位为粗差点，剔除其对应的车牌识别数据；

（1.3）基于行车速度值的粗差点验证，具体为：