[发明专利]一种基于卡口视频数据的城市交通出行链重构方法

摘要

本发明采用PPA路径搜索算法(潜在路径区域路径搜索算法)，进行构建初始决策路径，采用决策属性因子模型训练方法最终输出算法复原的真实路径；并选取五种决策优化因子：路径行程时间、路径长度、路径转弯次数、路径受信号控制卡口数作为决策属性使得轨迹复原的决策因素更加具有环境适应性；本发明决策权重的设置由主、客观数据综合确立，更具科学实践性，算法速度快，可处理较大规模数据；适用于中小型路网的路径重构，可以高精度完成漏检车辆轨迹的复原，具有良好的鲁棒性，为进一步统计城市交通路网微观参数的统计奠定基础。

主权项

1.一种基于卡口视频数据的城市交通出行链重构方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：采集通过卡口的车辆的视频数据，然后对视频数据进行处理，得到通过卡口的车辆的车牌数据，基于从不同卡口提取得到的车辆车牌数据构建每辆车的行车轨迹；步骤S2：将每辆车行车轨迹中连续被4个及以上卡口检测到的路径保存作为历史路径数据集，将每辆车行车轨迹中存在卡口漏检的路径标记为需要复原的轨迹；步骤S3：根据PPA路径算法确定需要复原的轨迹中其首尾两卡口间的所有可能的行驶轨迹集合T_i；步骤S4：初始化可能的行驶轨迹集合T_i，可能的行驶轨迹集合T_i的每条路径的路径行程时间、路段最小流量、路径长度、路径转弯次数以及路径受信号控制路口数，得到关于路径行程时间、路段最小流量、路径长度、路径转弯次数以及路径受信号控制路口数的属性决策因子；步骤S5：构建路径决策模型，将历史路径数据集中与需要复原的轨迹其首尾两卡口相同的路径取出，然后基于这些数据通过基于熵权Vague集的方法计算反推得到路径决策模型的权重参数；步骤S6：以可能的行驶轨迹集合T_i中需要复原的轨迹其首尾两卡口相同的路径的路径行程时间、路径长度、路径转弯次数以及路径受信号控制路口数的属性决策因子和权重参数作为路径决策模型的输入，得到最终的轨迹复原方案。