[发明专利]一种基于卡口检测数据的个体级OD小区推断方法

说明书

本发明公开了一种基于卡口检测数据的个体级OD小区推断方法，包括以下步骤：S1：根据城市路网拓扑将城市划分为若干交通小区；S2：根据车辆在交通小区的行驶得到车辆通过路段信息表；S3：整合出车辆在设定时间段内的出行链，对车辆出行链进行单次出行划分得到车辆出行记录表；S4：定义交通小区的邻域路段，并求解出城市路网所有路段与其对应的邻域路段字典；S5：通过出行者个体空间聚类算法得到不同车辆出行OD路段簇中心与簇中包含路段对应关系字典；S6：利用城市路网所有路段与其对应的邻域路段字典和不同车辆出行OD路段簇中心与簇中包含路段对应关系字典推断得到个体OD小区。本发明充分考虑出行个体的差异，适用性广、通用性强。

技术领域

本发明涉及智能交通技术领域，更具体地，涉及一种基于卡口检测数据的个体级OD小区推断方法。

背景技术

在研究城市出行活动时，交通小区是一个重要的概念，在分析出行者出行的目的或性质、研究城市不同区域的使用模式等方面扮演着重要的作用。城市交通小区划分的方式和定义并不唯一，通用且合理的划分方式为区域分割法，即将不同路段包围的最小的封闭区域定义为一个小区，因此路网的拓扑结构将整个城市划分为多个交通小区。

当车辆在城市路网上活动时，布设的电子卡口(I-AVI)能够检测出行者个体在路网节点上的出现，反映出行者在不同路段上的离开和到达，从而可以通过轨迹重构得到出行者连续的出行轨迹，进行单次出行的划分，得到个体的连续出行记录。因为无法通过电子卡口检测数据直接得到出行者在交通小区的进出情况，重构得到的出行记录的OD是路段级，因此就要设计一种方法，使得个体每次出行的OD能够从路段映射为交通小区，来支撑交通小区作为OD的相关研究。

由于成本等原因，目前大范围布设电子卡口的城市并不多，但由于卡口检测能够得到个体级的出行数据，支撑个体级的出行分析，因此可以预见未来电子卡口在城市中会越来越普遍。过去以交通小区作为OD研究出行主要是从集计层面进行的，即模糊个体的身份、仅对发生量本身进行研究，因此在这个逻辑框架下基本不会涉及交通小区推断的问题。但当卡口检测数据越来越多的应用到城市出行分析时，如何通过检测得到的数据推断出行者的OD小区就是一个必然要面临的问题，而目前缺乏一种个体粒度的OD小区推断方法。

现有技术中，公开号为CN108717790B的中国发明专利，于2021年2月26日公开了一种基于卡口车牌识别数据的车辆出行分析方法。基于预处理后的卡口车牌数据辨识个体出行；首先将卡口车牌识别数据基于车牌号分组，并以时间排序，生成卡口感知序列；再根据前后卡口感知对的行程时间阈值识别单次出行，将车辆的卡口感知序列分割成若干个出行子序列；基于车辆的出行子序列信息，结合卡口感知序列，提取车辆的个体出行信息；基于车辆个体出行信息，从个体车辆对象的角度能分析车辆的出行规律和通勤特征，包括车辆职住地识别；从集计统计的层面能获取各个卡口感知对之间的OD矩阵以及重要路段的交通流量；还能结合车牌属性对车辆进行群体划分，对不同车辆群体的出行特征进行统计分析，包括外地车特征聚类分类。该方案是通过对卡口识别的车牌数据对车辆出行进行分析，没有涉及到具体的OD小区推断。

发明内容

本发明为克服上述现有技术的OD小区推断没有考虑个体出行的差异，无法支持个体级的出行分析的缺陷，提供一种基于卡口检测数据的个体级OD小区推断方法。

本发明的首要目的是为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

一种基于卡口检测数据的个体级OD小区推断方法，包括以下步骤：

S1：根据城市路网拓扑将城市划分为若干交通小区，所述交通小区包括路段、设有出行检测卡口的路段节点；

S2：根据车辆在交通小区的行驶得到车辆通过路段信息表；

S3：根据车辆通过路段信息表整合出车辆在设定时间段内的出行链，对车辆出行链进行单次出行划分得到车辆出行记录表；