[发明专利]一种可视化交通起始点分析系统

说明书

本发明涉及一种可视化交通起始点分析系统，其连接有第一图像采集分析单元和第二图像采集分析单元，其中：第一图像采集分析单元用于采集道路交汇位置的车流量信息，第二图像采集分析单元用于采集并确定所述车流量信息之中的不符合第一预定规则的车辆信息，所述第一预定规则是由所述分析系统从数据处理平台中调用的，所述可视化交通起始点分析系统是以所述第二图像采集分析单元所确定的不符合第一预定规则的车辆信息为基准，通过在至少部分时间区间之内分析所述第一图像采集分析单元的车流量信息来确定在所述至少部分时间区间之内的不符合第一预定规则的车辆的交通起止点路径信息。

技术领域

本发明涉及智慧交通技术领域，尤其涉及一种可视化交通起始点分析系统。

背景技术

近年来，随着各种形态大数据的涌现及相关分析技术的进步，城市交通研究者的关注重点已逐渐从系统运行状态监测转移到了交通需求分析(含车辆溯源分析)。获取车辆出行交通起始点及相关路径信息是交通需求分析的关键内容之一。但很多传统检测数据在计算车辆交通起始点时存在信息的局限性，如GPS定位数据往往因为样本数量有限而不能代表所有社会车辆，道路定点车辆检测数据(如微波车辆检测数据)则缺少车辆身份信息。

高清智能卡口系统能够自动识别车牌数据(以下简称卡口数据)，其获取的数据信息不但包含车辆身份信息，并且与道路路段相对应，无需复杂的匹配计算，理论上是计算车辆出行交通起始点的理想数据。但实际上，目前大部分城市都难以做到卡口设备在路网中的全覆盖，即使把所有路口和路段都装上卡口设备也经常由于设备老化、车牌污损、恶劣天气等各种原因而发生车辆识别遗漏或错误的情况。因此，利用点位分布不全、数据有瑕疵的卡口数据计算路网机动车出行交通起始点并非易事。

公开号为CN109035784A的专利文献公开了一种基于多源异构数据的动态车流交通起始点估计方法，将号牌识别数据和车辆GPS数据进行整合，将路网断面流量拆分为可观测交通起始点和不可观测交通起始点，同时基于卡尔曼滤波对不可观测交通起始点进行估计，进而与可观测交通起始点整合得到动态车流交通起始点信息；该种基于多源异构数据的动态车流交通起始点估计方法将号牌识别设备采集的过车数据与GPS数据相结合，提取出有效路径作为可观测交通起始点信息，并且划分为可观测部分和不可观测部分来实现路网交通起始点估计。该方法仅在车牌识别数据的基础上补充已录入系统的车辆GPS数据从而对车牌识别数据缺失部分进行补充和完善，并且不能保证补充后的数据能够有效地覆盖整个道路网络，该方法为单一数据量的多方面分析，其应用方向同样是将单一的现象研判作为车流动态研判。

针对现有互联网数据受样本量限制导致数据的置信度、准确性有所偏差的问题，本发明利用第一图像采集分析单元采集车流量信息和第二图像采集分析单元采集的车辆信息进行全样本量的数据汇集，无需考虑用户数量和在线时间等互联网道路数据的制约，也无需新建样本，减少了样本建设的投入成本。本发明能够通过全域车辆的全时数据、路口流向级流量数据、路段车道级流量数据进行精准的路口、路段以及路网的状态分析。

此外，一方面由于对本领域技术人员的理解存在差异；另一方面由于发明人做出本发明时研究了大量文献和专利，但篇幅所限并未详细罗列所有的细节与内容，然而这绝非本发明不具备这些现有技术的特征，相反本发明已经具备现有技术的所有特征，而且申请人保留在背景技术中增加相关现有技术之权利。

发明内容