[发明专利]一种基于手机运动传感器数据的交通流拥挤判断方法及装置

摘要

本发明涉及智能交通中利用智能手机收集数据领域，尤其是一种基于手机运动传感器数据的交通流拥挤判断方法。基于手机端软件从智能手机运动传感器中的加速度计和三轴陀螺仪模块提取加速度和角加速度参数。由于其不受卫星信号干扰，稳定性高。而且加速度和角加速度反映了周围车辆对实验车辆的行驶环境的影响，可以间接表征车辆所处道路的运行状态。我们将其与手机的GPS数据相结合，共同作为交通流状态估计参数，提高了交通流拥挤状态判别的精度和可靠性。本发明将初始输入变量值输入到Lasso模型中得到筛选参量；然后筛选参量作为SVM模型输入值，通过SVM模型得到当前交通状况。

主权项

1.一种基于手机运动传感器数据的交通流拥挤判断方法，其特征在于包括：步骤1：通过计算机对智能手机加速计三个方向加速度Ax、Ay、Az，智能手机三轴陀螺仪三个方向的角速度Gx、Gy、Gz以及速度V的七个参数做统计分析，获得七个参数的平均值、方差的变化率、以及方差的最大值参数的21个参数；其中GPS模块是集成于智能手机主板中无线射频芯片模块，用于跟踪运行轨迹，并提供随时间轴变化的经纬度坐标和瞬时速度值，由此获得速度指标V；步骤2：将步骤1中i个参数的参数值依次赋值给xi，然后得到x＝(x1,...,xi)T，然后将x输入到Lasso模型中得到筛选参量；其中i＝1,2,...,21；步骤3：步骤2中得到的由LASSO模型筛选出的参量作为SVM模型输入值，通过SVM模型得到当前交通状况；其中步骤1中获得手机加速计三向加速度Ax、Ay、Az，手机三轴陀螺仪三个方向的角速度Gx、Gy、Gz以及速度V的七个参数具体步骤包括：带有运动传感器的智能手机，固定放置于车辆内；智能手机与计算机相连，计算机采集的三向加速度Ax、Ay、Az，手机三轴陀螺仪三个方向的角速度Gx、Gy、Gz以及速度V数据直接存储在计算机上；手机运动传感器的弹簧阻尼振荡器产生三向加速度Ax、Ay、Az；智能手机内置的三轴陀螺仪产生三个方向角速度Gx、Gy、Gz；智能手机的GPS模块是集成于手机主板中无线射频芯片模块，用于跟踪运行轨迹，并提供随时间轴变化的经纬度坐标和瞬时速度，由此计算出速度指标V；将步骤2中i个参数的参数值依次赋值给xi，然后得到x＝(x1,...,xi)T，然后将x输入到Lasso模型中得到筛选参量M＝(m1,...,mp)T；其中i＝1,2,...,21，具体过程是：步骤21：定义数据(x,y)，其中x是Lasso模型中的自变量，y是Lasso模型的因变量，y为对应的交通流状态；步骤22：根据最小角回归算法LARS寻找与交通流状态y相关性最强的自变量x，以模型的Mallows＇s Cp值作为检验指标，Mallows＇s Cp值最小时，对应的筛选变量为强解释变量M＝(m1,...,mp)T，其中p＝1,2,...,21。