[发明专利]一种基于多维多源数据的交通事件还原画像方法

说明书

本发明涉及一种对多源多维数据的交通事件还原画像方法，特别是一种涉及城市视频事件巡检信息、110报警事件信息、交通事故事件信息、交通违法事件信息的交通事件还原画像方法。包括以下步骤：对城市视频事件巡检信息、110报警事件信息、交通事故事件信息、交通违法事件信息等不同事件来源数据进行预处理，从中抽取基础信息，并对地理描述进行解析获取电子坐标，基于时空匹配规则对不同来源的同一起事件进行合并还原，最终完成多源多维交通事件画像。本发明解决了大数据环境下不同业务维度不同采集源中对同一起交通事件的重复描述的缺陷，对交通事件进行还原，为交通事件大数据分析，城市精细化管理提出数据支撑。

技术领域

本发明涉及一种对多源多维数据的交通事件还原画像方法，特别是一种涉及城市视频事件巡检数据、110报警事件数据、交通事故事件数据、交通违法事件数据的交通事件还原画像方法。

背景技术

随着交通大数据技术的兴起，信息资源变得共享与开放，分属不同业务的交通事件类数据汇聚在一起。交通大数据的分析能使交通管理更具针对性，有利于提升城市运营管理的精细化、科学化。

交通大数据可靠分析的前置条件是基础数据的还原画像。交通事件数据的来源也涉及视频巡检系统、警情信息、事故处理系统、违法处理系统等多个系统。这些不同业务数据往往存在多条记录，描述的却是同一起交通事件，在进行事件信息大数据分析前，需要对收集的数据进行分析和处理，将多维多源数据的交通事件进行还原画像。

多维多源交通事件的数据存在结构不统一，数据互通差，要实现资源共享，需要对交通事件信息进行还原画像。目前市场上数据对象的画像主要涉及用户、企业等群体，在交通事件数据还原画像中的应用尚有欠缺。

发明内容

本发明的目的是：提供一种多源多维数据的交通事件还原画像方法。

为了达到上述目的，本发明的技术方案是提供了一种基于多维多源数据的交通事件还原画像方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、从视频巡检数据中抽取事件基本信息，包含地点描述p₁、时间描述t₁；

步骤2、从110警情事件数据的事件中获取交通事件警情事件信息，从交通事件警情事件信息中抽取事件基础信息，包含地点描述p₂、时间描述t₂、当事人n₂、当事车v₂；

步骤3、从事故信息数据中抽取事件基础信息，包含地点描述p₃、时间描述t₃、当事人n₃、当事车v₃；

步骤4、从违法信息数据中抽取信息来源为事故转入类事件数据，随后从事故转入类事件数据中抽取事件基础信息，包含地点描述p₄、时间描述t₄、当事人n₄、当事车v₄；

步骤5、对p₁、p₂、p₃、p₄地点描述进行地理解析，通过地图匹配方式得到的电子坐标

步骤6、将步骤1中的事件基本信息与步骤3中的事件基础信息进行匹配；若满足下述公式，则步骤1中事件与步骤3中事件进行合并，反之为两起单独事件：

步骤7、对步骤2中的交通事件警情事件信息与步骤3中的事件基础信息进行匹配，若满足下述公式，则步骤2中事件与步骤3中事件进行合并，反之为两起单独事件：

步骤8、对步骤4中的事件基础信息与步骤3中的的事件基础信息进行匹配，若满足下述公式，则步骤4中事件与步骤3中事件进行合并，反之为两起单独事件：