[发明专利]常发拥堵区域识别方法及设备

说明书

本发明提供一种常发拥堵区域识别方法及设备，所述方法包括将城市区域划分为多个检测单元；基于车辆GPS数据分别判断各个所述检测单元是否产生拥堵；根据各个所述检测单元在调查时段内产生拥堵的频次对所述多个检测单元进行聚类，以确定常发拥堵区域。

技术领域

本发明涉及交通数据处理领域，具体涉及一种常发拥堵区域识别方法及设备。

背景技术

城市道路网络中产生的交通拥堵，通常包括偶发性交通拥堵和常发性交通拥堵两种。偶发性交通拥堵由道路中的交通事故、信号灯故障等突发交通事件导致，产生地点和时间具有较大的随机性。而常发性交通拥堵，往往由道路网络中长期存在的信号灯配时问题、路段设计通行能力不足、道路基础设施施工建设等原因导致。相较于偶发拥堵，常发拥堵产生于一天中交通出行需求大的时段，如早晚高峰，对居民的通勤出行产生严重影响。从时空维度来看，常发性交通拥堵具有相对固定的模式，时间维度上具有相似的产生时刻、持续时长等，在空间维度上具有相似的产生地点、扩散路径、影响范围等。

通常来说，常发性拥堵相较于偶发性拥堵，由于其重复性和周期性特征，对居民出行的影响更大。而现有技术主要聚焦于基于点和线的交通拥堵判别，虽然能够识别交通拥堵状态，但普遍无法区分偶发性拥堵和常发性拥堵。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种常发拥堵区域识别方法，包括：

将城市区域划分为多个检测单元；

基于车辆GPS数据分别判断各个所述检测单元是否产生拥堵；

根据各个所述检测单元在调查时段内产生拥堵的频次对所述多个检测单元进行聚类，以确定常发拥堵区域。

可选地，将城市区域划分为多个检测单元，包括：

根据车辆GPS数据确定尺寸数据和边界数据；

根据所述尺寸数据和边界数据将城市区域划分为多个尺寸相等的检测单元。

可选地，根据车辆GPS数据确定尺寸数据包括：

计算所述车辆GPS数据中瞬时速度的平均值；

根据所述车辆GPS数据的采样频率和所述瞬时速度的平均值确定尺寸数据。

可选地，根据车辆GPS数据确定边界数据包括：

根据城市道路网络拓扑数据确定道路经纬度边界数据；

根据所述道路经纬度边界数据和所述尺寸数据确定所述检测单元的经纬度边界数据以及所述检测单元的数量。

可选地，在所述基于车辆GPS数据分别判断各个所述检测单元是否产生拥堵的步骤中，按照如下方式分别判断各个所述检测单元是否产生拥堵：

计算所述检测单元在给定时段内按设定采样间隔分布的多个交通模式数据；

确定所述多个交通模式数据中的异常数据；

根据所述异常数据对应的所述车辆GPS数据中瞬时速度的平均值确定所述检测单元是否产生拥堵。

可选地，在所述计算所述检测单元在给定时段内按设定采样间隔分布的多个交通模式数据的步骤中，按照如下方式分别计算各个采样间隔内的交通模式数据：

利用所述车辆GPS数据计算所述检测单元中各个定位点的瞬时速度的平均值；

根据所述瞬时速度的平均值和所述定位点的数量计算所述交通模式数据。

可选地，确定所述多个交通模式数据中的异常数据，包括：

分别确定各个交通模式数据与平均交通模式数据的差异，所述平均交通模式数据是所述多个交通模式数据的平均值；