AT507619B1 - PROCESS FOR APPROXIMATING THE TIMELY OF TRAFFIC DATA - Google Patents

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AT507619B1
AT507619B1 AT19052008A AT19052008A AT507619B1 AT 507619 B1 AT507619 B1 AT 507619B1 AT 19052008 A AT19052008 A AT 19052008A AT 19052008 A AT19052008 A AT 19052008A AT 507619 B1 AT507619 B1 AT 507619B1
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Bernhard Dipl Ing Nowotny
Martin Dipl Ing Reinthaler
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Oesterreichisches Forschungs Und Pruefzentrum Arsenal Ges M B H
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    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions

Description

österreichisches Patentamt AT507 619 B1 2011-11-15Austrian Patent Office AT507 619 B1 2011-11-15

Beschreibung [0001] Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Approximation des zeitlichen Verlaufs von Verkehrsdaten gemäß dem Oberbegriff des Anspruchs 1.Description [0001] The invention relates to a method for approximating the time profile of traffic data according to the preamble of claim 1.

[0002] Ferner betrifft die Erfindung eine Vorrichtung zur Approximation des zeitlichen Verlaufs von Verkehrsdaten gemäß dem Oberbegriff des Anspruchs 4.Furthermore, the invention relates to a device for approximating the time course of traffic data according to the preamble of claim 4.

[0003] Weiters betrifft die Erfindung einen Datenträger.Furthermore, the invention relates to a data carrier.

[0004] Die Erfindung, insbesondere das erfindungsgemäße Verfahren sowie die erfindungsgemäße Vorrichtung, werden im Bereich der automatisierten Verkehrserfassung bzw. Verkehrsvorhersage eingesetzt.The invention, in particular the method according to the invention and the device according to the invention, are used in the field of automated traffic detection or traffic prediction.

[0005] Hintergrund der Erfindung ist die Ermittlung von Verkehrsdaten für eine Vielzahl von Straßenabschnitten, auf welchen nur vereinzelt Informationen vorliegen. Informationen können beispielsweise mittels eines stationären Messgeräts, aber auch mittels Fahrzeugen ermittelt werden, welche sich im fließenden Verkehr befinden.Background of the invention is the determination of traffic data for a plurality of road sections on which only isolated information is available. Information can be determined for example by means of a stationary measuring device, but also by means of vehicles which are in flowing traffic.

[0006] Insbesondere bei weniger häufig befahrenen Straßen besteht bei der Erfassung der Daten wie auch bei der Vorhersage der Daten das Problem, dass aufgrund der fehlenden Messdaten für einzelne Zeitintervalle unzureichende Informationen über den aktuellen Verkehrsstand zur Verfügung stehen.Especially with less frequented roads there is the problem in capturing the data as well as in the prediction of the data that due to the lack of measurement data for individual time intervals insufficient information about the current traffic status are available.

[0007] Aufgabe der Erfindung ist es, die eingangs genannten Probleme zu lösen und ein Verfahren sowie eine Vorrichtung zur Verfügung zu stellen, welche auch bei spärlichen Eingangsdaten für bestimmte vorgegebene Straßenabschnitte kontinuierliche Verkehrsinformation für diese Straßenabschnitte liefern.The object of the invention is to solve the problems mentioned above and to provide a method and an apparatus available which provide even with sparse input data for certain predetermined road sections continuous traffic information for these road sections.

[0008] Die Erfindung löst diese Aufgabe bei einem Verfahren der eingangs genannten Art mit den Merkmalen des Kennzeichens des Anspruchs 1 sowie bei einer Vorrichtung mit den Merkmalen des Kennzeichens des Anspruchs 4.The invention solves this problem in a method of the type mentioned above with the features of the characterizing part of claim 1 and in a device having the features of the characterizing part of claim 4.

[0009] Erfindungsgemäß besteht der Vorteil, dass selbst bei Vorliegen spärlicher Verkehrsinformationen ein kontinuierlicher Verlauf der interessierenden Verkehrsgröße ermittelt werden kann. Somit ist es möglich, selbst auf wenig befahrenen Straßen oder auf Straßen, die nur selten mit mobilen Messfahrzeugen befahren werden, hinreichend genaue Information über die in Betracht stehenden Verkehrsdaten zu erhalten.According to the invention, there is the advantage that even in the presence of sparse traffic information, a continuous course of the traffic variable of interest can be determined. Thus, it is possible to obtain sufficiently accurate information about the traffic data in question even on roads with little traffic or on roads that are rarely used with mobile measuring vehicles.

[0010] Mit den Kennzeichen der Ansprüche 2 und 5 können die Gruppen-Datenverläufe sukzessive an neue Verkehrsgegebenheiten angepasst werden.With the characteristics of claims 2 and 5, the group data progressions can be successively adapted to new traffic conditions.

[0011] Mit den Kennzeichen der Ansprüche 3 und 6 können die Straßen-Datenverläufe sukzessive an neue Verkehrsgegebenheiten angepasst werden.With the characteristics of claims 3 and 6, the road data courses can be successively adapted to new traffic conditions.

[0012] Fig. 1 zeigt schematisch den Aufbau einer erfindungsgemäßen Vorrichtung.Fig. 1 shows schematically the structure of a device according to the invention.

[0013] Fig. 2 zeigt schematisch die Bildung eines Straßen-Datenverlaufs basierend auf einerFig. 2 shows schematically the formation of a road data history based on a

Anzahl von Messwerten und dem zugehörigen Gruppen-Datenverlauf.Number of measurements and the associated group data history.

[0014] Fig. 3 zeigt die Bildung eines approximierten Straßen-Datenverlaufs bei vorgegebenem mittleren Straßen-Datenverlauf sowie einer Vielzahl von Messwerten.FIG. 3 shows the formation of an approximated road data course for a given average road data course as well as a multiplicity of measured values.

[0015] In Fig. 1 ist eine erfindungsgemäße Vorrichtung zur Approximation des zeitlichen Verlaufs von Verkehrsdaten dargestellt. Die Vorrichtung umfasst eine Vielzahl von nicht dargestellten Messgeräten, welche zu unterschiedlichen Messzeitpunkten Verkehrsdaten in Form von Messwerten bestimmen oder ermitteln. Diese Verkehrsdaten können entweder Messungen des Verkehrsflusses oder der Geschwindigkeit betreffen. Ein Messgerät kann beispielsweise ein fest montierter, beispielsweise oberhalb einer Straße befindlicher Sensor sein. Dieser Sensor misst beispielsweise Verkehrsfluss oder Geschwindigkeit der vorbeifahrenden Fahrzeuge und zeichnet die so gewonnenen Messdaten auf, wobei das Messgerät den Messdaten den Zeitpunkt der Aufzeichnung oder Aufnahme zuordnet. 1 /8 österreichisches Patentamt AT507 619 B1 2011-11-15 [0016] Alternativ können auch mobile Messgeräte vorgesehen werden, deren örtliche Position variabel ist. Diese Daten werden anschließend mit einer Codierung des Messorts, beispielsweise den GPS-Koordinaten des Messorts, sowie mit einem Zeitstempel versehen. Alle Messdatensätze umfassen somit den jeweiligen Messwert, den Messzeitpunkt der Aufnahme sowie gegebenenfalls eine Kennung und/oder die codierte Position des aufzeichnenden oder aufnehmenden Messgeräts. Bei mobilen Messgeräten ist es insbesondere erforderlich, dass sich die Messgeräte in einem Bereich unmittelbar oberhalb bzw. seitlich oberhalb der Straßenabschnitte in einem Fahrzeug befinden. Stationäre Messgeräte sind im Bereich der Straßenabschnitte fest angeordnet und diesen zugeordnet.In Fig. 1, a device according to the invention for approximating the time course of traffic data is shown. The device comprises a plurality of measuring devices, not shown, which determine or determine traffic data in the form of measured values at different measuring times. This traffic data may concern either traffic flow or speed measurements. A measuring device may, for example, be a permanently mounted sensor, for example located above a road. This sensor measures, for example, traffic flow or speed of passing vehicles and records the measurement data obtained in this way, whereby the measuring device assigns the time of recording or recording to the measurement data. [0016] Alternatively, mobile measuring devices may also be provided whose local position is variable. These data are then provided with a coding of the site, such as the GPS coordinates of the site, as well as with a time stamp. All measurement data records thus comprise the respective measured value, the measurement time of the recording and optionally an identifier and / or the coded position of the recording or recording instrument. In the case of mobile measuring devices, it is particularly necessary for the measuring devices to be located in an area immediately above or laterally above the road sections in a vehicle. Stationary measuring devices are fixedly arranged in the area of the road sections and assigned to them.

[0017] Die so ermittelten Messdatensätze gelangen zu einer Zuordnungs- und Gruppierungseinheit. Diese Zuordnungs- und Gruppierungseinheit 1 umfasst eine Gruppierungstabelle, in der eine vorgegebene gegenseitige Zuordnung zwischen Straßenabschnitten, Gruppen von Straßenabschnitten und Messgeräten bzw. Messpositionen abgespeichert ist. Hierbei ist die Anzahl der vorgegebenen Straßenabschnitte auf Grund vorgegebener Kriterien in Gruppen unterteilt. In jeder Gruppe befindet sich eine Vielzahl von Straßenabschnitten, wobei jeder der in einer Gruppe befindlichen Straßenabschnitte ähnliche Eigenschaften aufweist, beispielsweise ähnliche oder idente Höchstgeschwindigkeiten, ähnliche Geometrie, gleiche Art von Straße (Autobahn, Schnellstraße, Bundesstraße, Ortsgebiet), usw. Liegen Messdatensätze von stationären Messgeräten vor, so ist die Zuordnung zu einem Straßenabschnitt eindeutig, da das Messgerät selbst dem Straßenabschnitt zugeordnet ist. Liegen hingegen Messdatensätze von mobilen Messgeräten vor, ist für die Zuordnung zu einem bestimmten Straßenabschnitt weiters die Kenntnis der Position des Messgeräts erforderlich. Mittels einer nicht dargestellten ebenfalls von der Gruppierungs- und Zuordnungseinheit 1 umfassten Einheit können die Messpositionen, insbesondere in Form von GPS-Koordinaten, den Straßenabschnitten zugeordnet werden. Die Zuordnungs- und Gruppierungseinheit ordnet in Übereinstimmung mit der Zuordnungstabelle die Messdatensätze und die jeweiligen Straßenabschnitte sowie die jeweiligen Gruppen einander zu. Jeder Messdatensatz wird im Zuge dieser Weiterverarbeitung mit einer Kennung dieser Gruppe bzw. dieses Straßenabschnittes versehen. Die Messdatensätze werden an den Ausgang der Zuordnungs- und Gruppierungseinheit 1 weitergeleitet und liegen dort in Form von, insbesondere digitalen, Daten vor.The measured data sets determined in this way arrive at an assignment and grouping unit. This association and grouping unit 1 comprises a grouping table in which a predetermined mutual association between road sections, groups of road sections and measuring devices or measuring positions is stored. Here, the number of predetermined road sections is divided into groups on the basis of predetermined criteria. In each group there are a plurality of road sections, each of the grouped road sections having similar characteristics, for example, similar or identical top speeds, similar geometry, same type of road (highway, freeway, highway, local area), and so forth stationary measuring devices, so the assignment to a road section is unique, since the meter itself is assigned to the road section. If, on the other hand, measurement data sets from mobile measuring instruments are available, it is also necessary to know the position of the measuring instrument in order to be assigned to a specific road segment. The measuring positions, in particular in the form of GPS coordinates, can be assigned to the road sections by means of a unit which is likewise not shown and which is included in the grouping and allocation unit 1. The allocation and grouping unit allocates the measurement data sets and the respective road segments as well as the respective groups to each other in accordance with the allocation table. Each measurement data set is provided in the course of this further processing with an identifier of this group or this road section. The measurement data records are forwarded to the output of the assignment and grouping unit 1 and are present there in the form of, in particular digital, data.

[0018] Ferner umfasst die erfindungsgemäße Vorrichtung eine Einheit 2 zur Bildung des Grup-pen-Datenverlaufs, deren Eingang an den Ausgang der Zuordnungs- und Gruppierungseinheit angeschlossen ist. Diese Einheit 2 zur Bildung des Gruppen-Datenverlaufs ermittelt für jede Gruppe von Straßenabschnitten mittels der, der jeweiligen Gruppe zugeordneten, Messdatensätze durch Zeitreihenbildung eine Gruppenzeitreihe.Furthermore, the device according to the invention comprises a unit 2 for forming the Grup pen data history, whose input is connected to the output of the assignment and grouping unit. This group data history forming unit 2 obtains a group time series for each group of road sections by time series forming the measurement data sets assigned to each group.

[0019] Zur einfachen Vergleichbarkeit der einzelnen Messdatensätze untereinander wird vorgesehen, dass ein periodisch wiederkehrendes Messintervall vorgegeben wird, welches insbesondere auf einen Tag oder eine Woche festgesetzt wird. Alle Messzeitpunkte werden bezogen auf den Anfang des jeweiligen Messintervalls aufgezeichnet und dem jeweiligen Messwert bzw. Messdatensatz zugeordnet.For easy comparability of the individual measurement data sets with each other is provided that a periodically recurring measurement interval is given, which is set in particular to a day or a week. All measuring times are recorded relative to the beginning of the respective measuring interval and assigned to the respective measured value or measured data record.

[0020] Für jede Gruppe wird mittels der den einzelnen Gruppen zugeordneten Messdatensätze durch Zeitreihenbildung ein mittlerer Gruppen-Datenverlauf der Messwerte über die Zeit, insbesondere über das Messintervall, gebildet. Am Ausgang der Einheit 2 zur Bildung des Gruppen-Datenverlaufs liegt für jede Gruppe der durch Zeitreihenbildung ermittelte Gruppen-Datenverlauf an.For each group, a mean group data course of the measured values over time, in particular over the measuring interval, is formed by time series formation by means of the measurement data sets assigned to the individual groups. At the output of the group data formation unit 2, the group data history determined by time series generation is present for each group.

[0021] Ferner ist in Fig. 1 eine Einheit 3 zur Approximation des mittleren Straßen-Datenverlaufs vorgesehen. An deren Eingang ist der Ausgang der Zuordnungs- und Gruppierungseinheit 1 sowie der Ausgang der Einheit 2 zur Bildung des Gruppen-Datenverlaufs angeschlossen. Das Vorgehen zur Bestimmung des mittleren Straßen-Datenverlaufs 92 ist in Fig. 2 dargestellt. Für jeden Straßenabschnitt wird ein typischer, mittlerer Straßen-Datenverlauf 92 gebildet, in dem zunächst für jeden, dem jeweiligen Straßenabschnitt zugeordneten Messwert oder Messdatensatz die Abweichung zwischen dem Messwert und dem zum jeweiligen Messzeitpunkt vorlie- 2/8 österreichisches Patentamt AT507 619 B1 2011-11-15 genden Wert des Gruppen-Datenverlaufs ermittelt wird. Fig. 2 zeigt einen durchgehenden Gruppen-Datenverlauf 91 sowie eine Vielzahl von Abweichungen 95 zwischen einem Messwert und dem zum jeweiligen Messzeitpunkt vorliegenden Wert des Gruppen-Datenverlaufs 91. Aus diesen Abweichungen sowie den Zeitpunkten ihrer Aufnahme wird eine Abweichungszeitreihe gebildet. Die Abweichungszeitreihe wird mit einem Verfahren zur Zeitreihen-Analyse nach dem Stand der Technik analysiert, ein passendes Zeitreihenmodell identifiziert und die Zeitreihe auf Basis des Zeitreihenmodelles geglättet bzw. eine Ausgleichsfunktion gebildet wird. Die so ermittelte Abweichungszeitreihe wird zum Gruppen-Datenverlauf 91 derjenigen Gruppe, welcher der jeweilige Straßenabschnitt zugeordnet ist, addiert, wobei der typische Straßen-Datenverlauf 92, 92' dem so gebildeten Summenzeitverlauf entspricht. Auch in denjenigen Bereichen, in welchen nur bruchstückhaft Informationen über die interessierenden Verkehrsdaten vorhanden sind, kann mittels Zeitreihenbildung ein aussagekräftiges Resultat über den typischen Straßen-Datenverlauf 92, 92' gebildet werden. Die typischen Straßen-Datenverläufe 92, 92' der einzelnen Straßenabschnitte liegen am Ausgang der Einheit 3 zur Approximation des Straßen-Datenverlaufs 92, 92' an. Der Einheit 3 zur Approximation des mittleren Straßen-Datenverlaufs ist eine Einheit 4 zur Approximation des Intervall-Datenverlaufs nachgeschaltet. Der Ausgang der Zuordnungs- und Gruppierungseinheit 1 ist an den Eingang zur Approximation des Intervall-Datenverlaufs 4 angeschlossen.Further, in Fig. 1, a unit 3 for approximating the mean road data waveform is provided. At the input of the output of the assignment and grouping unit 1 and the output of the unit 2 is formed to form the group data history. The procedure for determining the mean road data course 92 is shown in FIG. 2. For each road section, a typical, mean road data course 92 is formed, in which first the deviation between the measured value and the value present at the respective measuring time is determined for each measured value or measured data record assigned to the respective road section The value of the group data history is determined. 2 shows a continuous group data course 91 as well as a multiplicity of deviations 95 between a measured value and the value of the group data profile 91 present at the respective measuring time. A deviation time series is formed from these deviations as well as the time points of their recording. The time-of-flight series is analyzed by a prior-art time-series analysis method, an appropriate time-series model is identified, and the time series based on the time-series model is smoothed or a compensation function is formed. The deviation time series determined in this way is added to the group data course 91 of the group to which the respective road section is assigned, the typical road data course 92, 92 'corresponding to the summation time profile thus formed. Even in those areas in which only fragmentary information about the traffic data of interest are available, a meaningful result can be formed over the typical road data course 92, 92 'by means of time series formation. The typical road data paths 92, 92 'of the individual road sections are applied to the output of the road data flow approximation unit 3, 92'. The average road data approximation unit 3 is followed by a unit 4 for approximating the interval data waveform. The output of the assignment and grouping unit 1 is connected to the input for approximation of the interval data course 4.

[0022] Für einen ausgewählten Straßenabschnitt wird mittels der in einem einzigen vorgegebenen Messintervall aufgezeichneten Datensätze ein approximierter Intervall-Datenverlauf 93 für dieses vorgegebene Messintervall gebildet, indem die folgenden Schritte durchgeführt werden: [0023] Für jeden dem ausgewählten Straßenabschnitt sowie dem vorgegebenen Messintervall zugeordneten Messwert oder Messdatensatz wird die Abweichung zwischen dem Messwert und dem zum jeweiligen Messzeitpunkt vorliegenden Wert des mittleren Straßen-Datenverlaufs 92 ermittelt bzw. gebildet. Üblicherweise erfolgt die Erfassung der Messdaten in sequentieller Reihenfolge, sodass auch die Berechnung der Abweichung in sequentieller Reihenfolge durchgeführt wird, jeweils einschließlich der neuesten Messdaten. Anschließend wird eine Abweichungszeitreihe mittels der ermittelten Abweichungen 96 sowie der diesen zugeordneten Messpunkte 94 gebildet. Die Abweichungszeitreihe wird mit einem Verfahren zur Zeitreihen-Analyse nach dem Stand der Technik analysiert, ein passendes Zeitreihenmodell identifiziert und die Zeitreihe auf Basis des Zeitreihenmodelles gefiltert bzw. ermittelt. Die so ermittelte Abweichungszeitreihe wird zum approximierten Intervall-Datenverlauf des ausgewählten Straßenabschnitts addiert. Der approximierte Intervall-Datenverlauf entspricht somit näherungsweise dem zeitlichen Verlauf der Verkehrsdaten im vorgegebenen Messintervall sowie auf dem vorgegebenen Straßenabschnitt.For a selected road section, an approximated interval data path 93 for this predetermined measurement interval is formed by means of the data records recorded in a single predetermined measurement interval by performing the following steps: For each measured value associated with the selected road segment and the predetermined measurement interval or measurement data set, the deviation between the measured value and the value of the mean road data course 92 present at the respective measuring time is determined or formed. Typically, the acquisition of the measurement data is performed in sequential order, so that the calculation of the deviation is performed in sequential order, each including the latest measurement data. Subsequently, a deviation time series is formed by means of the determined deviations 96 and the measuring points 94 assigned to them. The time-of-flight series is analyzed by a prior art time-series analysis method, an appropriate time-series model is identified, and the time series is filtered based on the time-series model. The thus determined deviation time series is added to the approximated interval data history of the selected road segment. The approximated interval data course thus corresponds approximately to the time profile of the traffic data in the predetermined measurement interval and on the given road section.

[0024] Diese Verfahrensschritte werden bei einer erfindungsgemäßen Vorrichtung von der Einheit 4 zur Approximation des Intervall-Datenverlaufs durchgeführt. Der approximierte Intervall-Datenverlauf 93, 93' für den ausgewählten Straßenabschnitt entspricht dem gebildeten Summenzeitverlauf und liegt am Ausgang der Einheit 4 zur Approximation des Intervall-Datenverlaufs 93, 93' an.These method steps are performed in a device according to the invention of the unit 4 for approximation of the interval data history. The approximated interval data course 93, 93 'for the selected road section corresponds to the summation time curve formed and is present at the output of the unit 4 for approximating the interval data course 93, 93'.

[0025] Eine besondere Ausführungsform der Erfindung sieht vor, dass für die Ermittlung der Gruppen-Datenverläufe 91 Messdaten aus denjenigen drei bis zwölf Monaten, welche dem Messzeitpunkt unmittelbar vorangehen, herangezogen werden. Dies wird bei einer erfindungsgemäßen Vorrichtung dadurch erreicht, dass in der Einheit 2 zur Bildung des Gruppen-Datenverlaufs 91 eine Gruppendatenstandskontrolleinheit 21 vorgesehen ist, welche diejenigen Datensätze löscht, deren Aufzeichnungsdatum länger als eine vorgegebene Zeitspanne zurückliegt.A particular embodiment of the invention provides that for the determination of the group data traces 91 measurement data from those three to twelve months, which immediately precede the measurement time, are used. This is achieved in a device according to the invention in that in the unit 2 for forming the group data history 91, a group data control unit 21 is provided which deletes those records whose recording date is older than a predetermined period of time.

[0026] In Analogie dazu kann vorgesehen werden, dass für die Ermittlung der mittleren Straßen-Datenverläufe 92 Messdaten aus denjenigen drei bis zwölf Monaten herangezogen werden, welche dem Messzeitpunkt unmittelbar vorangehen. Dies wird in analoger Weise dadurch erreicht, dass in der Einheit 3 zur Approximation des mittleren Straßen-Datenverlaufs 92 eine Straßendatenstandskontrolleinheit 31 vorgesehen ist, welche Datensätze löscht, deren Auf- 3/8By analogy, it can be provided that for the determination of the average road data curves 92 measurement data from those three to twelve months are used, which immediately precede the measurement time. This is achieved in an analogous manner by providing in the unit 3 for the approximation of the average road data course 92 a road data status control unit 31 which deletes records whose recording

Claims (7)

österreichisches Patentamt AT507 619B1 2011-11-15 Zeichnungsdatum länger als eine vorgegebene Zeitspanne zurückliegt. Patentansprüche 1. Verfahren zur Approximation des zeitlichen Verlaufs von Verkehrsdaten für einen aus einer Anzahl von vorgegebenen Straßenabschnitten ausgewählten Straßenabschnitt, - wobei in den vorgegebenen Straßenabschnitten zu unterschiedlichen Messzeitpunkten an einer Vielzahl von unterschiedlichen Messorten Verkehrsdaten in Form von Messwerten bestimmt oder ermittelt werden, - wobei ein periodisch wiederkehrendes Messintervall, insbesondere ein Tag oder eine Woche, vorgegeben wird und alle Messzeitpunkte bezogen auf das Ende des jeweiligen Messintervall aufgezeichnet und dem jeweiligen Messwert zugeordnet werden, - wobei Messdatensätze umfassend den jeweiligen Messwert, den Messzeitpunkt seiner Aufnahme, sowie gegebenenfalls eine Kennung oder die Position des Messortes, generiert und auf Grund einer vorgegebenen Zuordnung zwischen Messort bzw. Position und Straßenabschnitten dem Straßenabschnitt zugeordnet werden, in dem die Messung erfolgt ist, dadurch gekennzeichnet, a) dass die Anzahl der vorgegebenen Straßenabschnitte auf Grund vorgegebener Kriterien in Gruppen unterteilt wird, - wobei für jede Gruppe mittels der den einzelnen Gruppen zugeordneten Messdatensätze durch Zeitreihenbildung ein mittlerer Gruppen-Datenverlauf (91) der Messwerte über die Zeit ermittelt wird, b) dass für jeden einzelnen Straßenabschnitt ein mittlerer Straßen-Datenverlauf (92) gebildet wird, indem - für jeden diesem einzelnen Straßenabschnitt zugeordneten Messwert oder Messdatensatz die Abweichung zwischen dem Messwert und dem zum jeweiligen Messzeitpunkt vorliegenden Wert des Gruppen-Datenverlaufs (91) gebildet wird, - eine Abweichungs-Zeitreihe mittels der ermittelten Abweichungen sowie der zugeordneten Messzeitpunkte gebildet wird, und - die so ermittelte Abweichungs-Zeitreihe zum Gruppen-Datenverlauf (91) derjenigen Gruppe, welcher dieser einzelne Straßenabschnitt zugeordnet ist, addiert wird, wobei der mittlere Straßen-Datenverlauf (92) dem so gebildeten Summenzeitverlauf entspricht, und c) dass für den ausgewählten Straßenabschnitt mittels der in einem einzigen vorgegebenen Messintervall aufgezeichneten Datensätze ein approximierter Intervall- Datenverlauf (93) für dieses vorgegebene Messintervall gebildet wird, indem - für jeden dem vorgegebenen Straßenabschnitt sowie dem jeweiligen vorgegebenen Messintervall zugeordneten Messwert oder Messdatensatz die Abweichung zwischen dem Messwert und dem zum jeweiligen Messzeitpunkt vorliegenden Wert des mittleren Stra-ßen-Datenverlaufs (92) gebildet wird, - eine Abweichungs-Zeitreihe mittels der ermittelten Abweichungen sowie der zugeordneten Messzeitpunkte gebildet wird, und - die so ermittelte Abweichungs-Zeitreihe zum approximierten Straßen-Datenverlauf (92) des ausgewählten Straßenabschnitts addiert wird, sodass der approximierte Intervall-Datenverlauf (93) näherungsweise dem Verlauf der Verkehrsdaten und dem so gebildeten Summenzeitverlauf entspricht.Austrian Patent Office AT507 619B1 2011-11-15 subscription date is more than a predetermined period of time ago. 1. A method for approximating the time course of traffic data for a road section selected from a number of predetermined road sections, wherein traffic data in the form of measured values are determined or determined in the predetermined road sections at different measuring times at a plurality of different measuring locations, wherein periodically recurring measuring interval, in particular a day or a week, is specified and all measuring times are recorded relative to the end of the respective measuring interval and assigned to the respective measured value, wherein measuring data sets comprising the respective measured value, the measuring time of its recording, and optionally an identifier or the Position of the measuring location, generated and assigned on the basis of a predetermined assignment between the measuring location or position and road sections of the road section in which the measurement is made, characterized gekennzeic hnet, a) that the number of predetermined road sections is subdivided into groups on the basis of predetermined criteria, - whereby a mean group data course (91) of the measured values over time is determined for each group by means of time series formation of the individual data sets, b in that a mean road data course (92) is formed for each individual road section, by the deviation between the measured value and the value of the group data course (91) present at the respective measuring time being formed for each measured value or measurement data record associated with that individual road section, a deviation time series is formed by means of the determined deviations and the associated measurement times, and the thus determined deviation time series is added to the group data course of the group to which this individual road segment is assigned, the average road data course (92) the so and (c) an approximated interval data course (93) for this predetermined measurement interval is formed for the selected road segment using the data records recorded in a single predetermined measurement interval, by - for each measured value associated with the given road segment and the respective predetermined measurement interval or the measured data record the deviation between the measured value and the value of the mean road data curve (92) present at the respective measuring time is formed, - a deviation time series is formed by means of the ascertained deviations and the associated measuring times, and - the deviations thus determined Time series is added to the approximated road data course (92) of the selected road section, so that the approximated interval data course (93) approximately corresponds to the course of the traffic data and the sum time curve thus formed. 2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass für die Ermittlung der mittleren Gruppen-Datenverläufe (91) Messdaten aus denjenigen drei bis zwölf Monaten, welche dem Messzeitpunkt unmittelbar vorangehen, herangezogen werden. 4/8 österreichisches Patentamt AT507 619 B1 2011-11-152. The method according to claim 1, characterized in that for the determination of the average group data profiles (91) measurement data from those three to twelve months, which immediately precede the measurement time, are used. 4/8 Austrian Patent Office AT507 619 B1 2011-11-15 3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass für die Ermittlung der mittleren Straßen-Datenverläufe Messdaten aus denjenigen drei bis zwölf Monaten, welche dem Messzeitpunkt unmittelbar vorangehen, herangezogen werden.3. The method according to claim 1 or 2, characterized in that for the determination of the mean road data traces measurement data from those three to twelve months, which immediately precede the measurement time, are used. 4. Vorrichtung zur Approximation des zeitlichen Verlaufs von Verkehrsdaten für einen aus einer Anzahl von vorgegebenen Straßenabschnitten ausgewählten Straßenabschnitt, mit - einer Vielzahl von Messgeräten, welche zu unterschiedlichen Messzeitpunkten Verkehrsdaten in Form von Messwerten bestimmten oder ermitteln, - wobei sich die Messgeräte im Bereich der vorgegebenen Straßenabschnitte befinden und/oder diesen zugeordnet sind, und - wobei die jeweiligen Messgeräte den Messwerten einen Messzeitpunkt zuordnen, und das Messgerät den Messzeitpunkt bezogen auf das Ende eines periodisch wiederkehrenden Messintervalls, insbesondere ein Tag oder eine Woche, aufzeichnet und dem Messwert zugeordnet, und - wobei die Messgeräte Messdatensätze umfassend den jeweiligen Messwert, den Messzeitpunkt seiner Aufnahme, sowie gegebenenfalls eine Kennung und/oder codierte Position des aufzeichnenden oder aufnehmenden Messgeräts generieren, gekennzeichnet durch a) eine Zuordnungs- und Gruppierungseinheit (1), der die von den Messgeräten erzeugten Messdatensätze zugeführt sind, - wobei die Zuordnungs- und Gruppierungseinheit (1) eine Gruppierungstabelle umfasst, in der eine vorgegebene gegenseitige Zuordnung zwischen vorgegebenen Straßenabschnitten, Gruppen von Straßenabschnitten und Messpositionen abgespeichert ist, und - wobei die Zuordnungs- und Gruppierungseinheit (1) in Übereinstimmung mit der Zuordnungstabelle die Messdatensätze den vorgegebenen Straßenabschnitten sowie den Gruppen zuordnet und mit einer der Gruppe bzw. dem Straßenabschnitt entsprechenden Kennung versieht, wobei die so bearbeiteten Messdatensätze am Ausgang der Zuordnungsund Gruppierungseinheit (1) abgegeben werden, b) eine Einheit (2) zur Bildung eines mittleren Gruppen-Datenverlaufs, die an die Zuordnungs- und Gruppierungseinheit (1) angeschlossen ist, - wobei die Einheit (2) zur Bildung des mittleren Gruppen-Datenverlaufs (91) für jede Gruppe von Straßenabschnitten mittels der der jeweiligen Gruppe zugeordneten Messdatensätze durch Zeitreihenbildung einen mittleren Gruppen-Datenverlauf (91) ermittelt, und die den Gruppen zugeordneten mittleren Gruppen-Datenverläufe (91) zur Verfügung stellt, c) eine Einheit (3) zur Approximation des mittleren Straßen-Datenverlaufes (92) eines Straßenabschnittes, an deren Eingang der Ausgang der Zuordnungs- und Gruppierungseinheit (1) sowie der Ausgang der Einheit (2) zur Bildung des Gruppen- Datenverlaufs (91) angeschlossen ist, - wobei die Einheit (3) zur Approximation des mittleren Straßen-Datenverlaufes (92) für jeden einzelnen Straßenabschnitt einen mittleren Straßen-Datenverlauf (92) bildet, indem - die Einheit (3) zur Approximation des Straßen-Datenverlaufes (92) für jeden diesem Straßenabschnitt zugeordneten Messwert und/oder Messdatensatz die Abweichung zwischen dem Messwert und dem zum jeweiligen Messzeitpunkt vorliegenden Wert des Gruppen-Datenverlaufs (91) bildet, - die Einheit (3) zur Approximation des mittleren Straßen-Datenverlaufes (92) eine Abweichungs-Zeitreihe mittels der ermittelten Abweichungen sowie der zugeordneten Messzeitpunkte bildet, und - die Einheit (3) zur Approximation des Straßen-Datenverlaufes (92) die so ermittelte Ab- 5/8 österreichisches Patentamt AT507 619 B1 2011-11-15 weichungs-Zeitreihe zum Gruppen-Datenverlauf (91) derjenigen Gruppe, welcher dieser Straßenabschnitt zugeordnet ist, addiert, wobei der mittlere Straßen-Datenverlauf (92) dem so gebildeten Summenzeitverlauf entspricht und die Straßen-Datenverläufe (92) der einzelnen Straßenabschnitte am Ausgang der Einheit (3) zur Approximation des Straßen-Datenverlaufes (92) anliegen, d) eine Einheit (4) zur Approximation des Intervall-Datenverlaufes (93) für den ausgewählten Straßenabschnitt, an welcher der Ausgang der Einheit (3) zur Approximation des mittleren Straßen-Datenverlaufes (92) und der Ausgang der Zuordnungs- und Gruppierungseinheit (1) angeschlossen ist, - wobei die Einheit (4) zur Approximation des Intervall-Datenverlaufs (93) die für den ausgewählten Straßenabschnitt mittels der in einem einzigen vorgegebenen Messintervall aufgezeichneten Datensätze einen approximierter Straßen-Datenverlauf (92) für dieses gegebene Messintervall bildet, indem - die Einheit (4) zur Approximation des Intervall-Datenverlaufs (93) für jeden dem jeweiligen Straßenabschnitt sowie dem jeweiligen vorgegebenen Messintervall zugeordneten Messwert und/oder Messdatensatz die Abweichung zwischen dem Messwert und dem zum jeweiligen Messzeitpunkt vorliegenden Wert des Straßen-Datenverlaufs (92) bildet, - wobei die Einheit (4) zur Approximation des Intervall-Datenverlaufs (93) eine Abweichungs-Zeitreihe mittels der ermittelten Abweichungen sowie der zugeordneten Messzeitpunkte bildet, - wobei die Einheit (4) zur Approximation des Intervall-Datenverlaufs (93) die so ermittelte Abweichungs-Zeitreihe zum Straßen-Datenverlauf (92) des ausgewählten Straßenabschnitts addiert, und - wobei der approximierte Intervall-Datenverlauf (93) für den ausgewählten Straßenabschnitt dem so gebildeten Summenzeitverlauf entspricht und am Ausgang der Einheit (4) zur Approximation des Intervall-Datenverlaufs (93) anliegt.4. Apparatus for approximating the time profile of traffic data for a road section selected from a number of predetermined road sections, comprising: a plurality of measuring devices which determine or determine traffic data in the form of measured values at different measuring times, the measuring devices being in the range of the predefined Located and / or associated with road sections, and - the respective measuring devices assigning a measuring time to the measured values, and the measuring device records the measuring time relative to the end of a periodically recurring measuring interval, in particular a day or a week, and assigns it to the measured value, and wherein the measuring devices generate measured data sets comprising the respective measured value, the time of measurement of its recording, as well as possibly an identifier and / or encoded position of the recording or recording measuring device, characterized by a) an assignment and grouping - the assignment and grouping unit (1) comprises a grouping table in which a predetermined mutual association between predetermined road sections, groups of road sections and measurement positions is stored, and - wherein the allocation and grouping unit (1), in accordance with the allocation table, assigns the measurement data sets to the predetermined road sections and the groups and provides them with an identifier corresponding to the group or road section, the measurement data sets thus processed being output at the output of the association and grouping unit (1) , b) a middle group data waveform forming unit (2) connected to said allocating and grouping unit (1), wherein said average group data forming unit (2) (2) forms each group of Road sections by means of the Determines a mean group data course (91) by time series forming associated groups and provides the groups assigned to the groups average data (91), c) a unit (3) for approximating the average road data (92) of a Road section at whose input the output of the assignment and grouping unit (1) and the output of the unit (2) for forming the group data course (91) is connected, - wherein the unit (3) for approximating the average road data course ( 92) forms an average road data course (92) for each individual road section, by - the unit (3) for approximating the road data course (92) for each measured value and / or measured data record associated with this road section, the deviation between the measured value and the measured value the respective measurement time present value of the group data waveform (91), - the unit (3) for approximation de s mean road data course (92) forms a deviation time series by means of the determined deviations as well as the assigned measurement times, and - the unit (3) for approximation of the road data course (92) the thus determined Abzug 5/8 Austrian Patent Office AT507 619 B1) corresponds to the group to which this road section is assigned, the mean road data course (92) corresponding to the summation time curve thus formed, and the road data courses (92) d) a unit (4) for approximating the interval data course (93) for the selected road section at which the output of the unit (3) for the approximation of the mean road data course (92) and the output of the assignment and grouping unit (1) is connected, - wherein the unit (4) for approximating the interval data trace (93) which forms an approximated road data trace (92) for that given measurement interval for the selected road segment using the records recorded in a single predetermined measurement interval, by: - the unit (4) approximating the Interval data history (93) for each of the respective road section and the respective predetermined measurement interval associated measured value and / or measured data sets the deviation between the measured value and the present at the measurement time value of the road data course (92), - wherein the unit (4) for the approximation of the interval data course (93) forms a deviation time series by means of the determined deviations and the associated measurement times, - the unit (4) for approximating the interval data course (93) determines the thus determined deviation time series for the road data course (93) 92) of the selected road section, and - wherein the approximated interval data path (93) for the selected road section corresponds to the summation time curve thus formed and is present at the output of the unit (4) for approximating the interval data path (93). 5. Vorrichtung nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass in der Einheit (2) zur Bildung des Gruppen-Datenverlaufs (91) eine Gruppendatenstandskontrolleinheit (21) vorgesehen ist, welche diejenigen Datensätze löscht, deren Aufzeichnungsdatum länger als eine vorgegebene Zeitspanne zurückliegt.5. The device according to claim 4, characterized in that in the unit (2) for forming the group data history (91) a group data control unit (21) is provided which deletes those records whose recording date is older than a predetermined period of time. 6. Vorrichtung gemäß Anspruch 4 oder 5, dadurch gekennzeichnet, dass in der Einheit (3) zur Approximation des mittleren Straßen-Datenverlaufes (92) eine Straßendatenstandkon-trolleinheit (31) vorgesehen ist, welche Datensätze löscht, deren Aufzeichnungsdatum länger als eine vorgegebene Zeitspanne zurückliegt.6. Apparatus according to claim 4 or 5, characterized in that in the unit (3) for approximating the average road data course (92) a Straßendatenstandkon-control unit (31) is provided which erases records whose record date is longer than a predetermined period of time ago. 7. Datenträger, dadurch gekennzeichnet, dass auf ihm ein Programm zur Durchführung eines Verfahrens gemäß einem der Ansprüche 1 bis 3 abgespeichert ist. Hierzu 2 Blatt Zeichnungen 6/87. disk, characterized in that a program for carrying out a method according to one of claims 1 to 3 is stored on it. For this 2 sheets drawings 6/8
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8818380B2 (en) 2004-07-09 2014-08-26 Israel Feldman System and method for geographically locating a cellular phone
US9552725B2 (en) 2000-08-28 2017-01-24 Inrix Global Services Limited Method and system for modeling and processing vehicular traffic data and information and applying thereof

Families Citing this family (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB0420722D0 (en) 2004-09-17 2004-10-20 Addex Pharmaceuticals Sa Novel allosteric modulators
TWI417095B (en) 2006-03-15 2013-12-01 Janssen Pharmaceuticals Inc 1,4-disubstituted 3-cyano-pyridone derivatives and their use as positive allosteric modulators of mglur2-receptors
TW200900065A (en) 2007-03-07 2009-01-01 Janssen Pharmaceutica Nv 3-cyano-4-(4-pyridinyloxy-phenyl)-pyridin-2-one derivatives
TW200845978A (en) 2007-03-07 2008-12-01 Janssen Pharmaceutica Nv 3-cyano-4-(4-tetrahydropyran-phenyl)-pyridin-2-one derivatives
CN101801930B (en) 2007-09-14 2013-01-30 奥梅-杨森制药有限公司 1,3-disubstituted-4-phenyl-1 h-pyridin-2-ones
ATE496906T1 (en) 2007-09-14 2011-02-15 Ortho Mcneil Janssen Pharm 1',3'-DISUBSTITUTED 4-PHENYL-3,4,5,6-TETRAHYDRO-2H,1'H-Ä1,4'ÜBIPYRI INYL-2'-ONE
BRPI0817101A2 (en) 2007-09-14 2017-05-09 Addex Pharmaceuticals Sa 1,3-disubstituted 4- (aryl-x-phenyl) -1h-pyridin-2-ones
WO2009062676A2 (en) 2007-11-14 2009-05-22 Ortho-Mcneil-Janssen Pharmaceuticals, Inc. Imidazo[1,2-a]pyridine derivatives and their use as positive allosteric modulators of mglur2 receptors
EP2344470B1 (en) 2008-09-02 2013-11-06 Janssen Pharmaceuticals, Inc. 3-azabicyclo[3.1.0]hexyl derivatives as modulators of metabotropic glutamate receptors
RU2517181C2 (en) 2008-10-16 2014-05-27 Орто-Макнейл-Янссен Фармасьютикалз, Инк. Indole and benzomorpholine derivatives as modulator of metabotropic glutamate receptors
BRPI0921333A2 (en) 2008-11-28 2015-12-29 Addex Pharmaceuticals Sa indole and benzoxazine derivatives as metabotropic glutamate receptor modulators
MY153913A (en) 2009-05-12 2015-04-15 Janssen Pharmaceuticals Inc 7-aryl-1,2,4-triazolo[4,3-a]pyridine derivatives and their use as positive allosteric modulators of mglur2 receptors
BRPI1010831A2 (en) 2009-05-12 2016-04-05 Addex Pharmaceuticals Sa 1,2,4-triazolo [4,3-a] pyridine derivatives and their as positive allosteric modulators of mglur2 receptors
KR101753826B1 (en) 2009-05-12 2017-07-04 얀센 파마슈티칼즈, 인코포레이티드 1,2,4-triazolo [4,3-a] pyridine derivatives and their use for the treatment or prevention of neurological and psychiatric disorders
PT2649069E (en) 2010-11-08 2015-11-20 Janssen Pharmaceuticals Inc 1,2,4-triazolo[4,3-a]pyridine derivatives and their use as positive allosteric modulators of mglur2 receptors
EP2643320B1 (en) 2010-11-08 2015-03-04 Janssen Pharmaceuticals, Inc. 1,2,4-TRIAZOLO[4,3-a]PYRIDINE DERIVATIVES AND THEIR USE AS POSITIVE ALLOSTERIC MODULATORS OF MGLUR2 RECEPTORS
JP5852666B2 (en) 2010-11-08 2016-02-03 ジヤンセン・フアーマシユーチカルズ・インコーポレーテツド 1,2,4-Triazolo [4,3-a] pyridine derivatives and their use as positive allosteric modulators of the mGluR2 receptor
GB2492369B (en) 2011-06-29 2014-04-02 Itis Holdings Plc Method and system for collecting traffic data
JO3368B1 (en) 2013-06-04 2019-03-13 Janssen Pharmaceutica Nv 6,7-DIHYDROPYRAZOLO[1,5-a]PYRAZIN-4(5H)-ONE COMPOUNDS AND THEIR USE AS NEGATIVE ALLOSTERIC MODULATORS OF MGLUR2 RECEPTORS
JO3367B1 (en) 2013-09-06 2019-03-13 Janssen Pharmaceutica Nv 1,2,4-TRIAZOLO[4,3-a]PYRIDINE COMPOUNDS AND THEIR USE AS POSITIVE ALLOSTERIC MODULATORS OF MGLUR2 RECEPTORS
NZ722385A (en) 2014-01-21 2019-11-29 Janssen Pharmaceutica Nv Combinations comprising positive allosteric modulators or orthosteric agonists of metabotropic glutamatergic receptor subtype 2 and their use
CN109999025A (en) 2014-01-21 2019-07-12 詹森药业有限公司 Positive allosteric modulator or the combination of normotopia agonist including metabotropic glutamate energy receptor subtype 2 and application thereof
CN108021687B (en) * 2017-12-15 2022-08-26 宁波三星医疗电气股份有限公司 Method for rapidly recording and searching curve data of power acquisition terminal

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AT412594B (en) * 2002-07-24 2005-04-25 Oesterreichisches Forschungs U METHOD AND SYSTEM FOR DETERMINING TRAFFIC DATA
US20060069496A1 (en) * 2000-08-28 2006-03-30 Israel Feldman Method and system for modeling and processing vehicular traffic data and information and applying thereof

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7912628B2 (en) * 2006-03-03 2011-03-22 Inrix, Inc. Determining road traffic conditions using data from multiple data sources

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060069496A1 (en) * 2000-08-28 2006-03-30 Israel Feldman Method and system for modeling and processing vehicular traffic data and information and applying thereof
AT412594B (en) * 2002-07-24 2005-04-25 Oesterreichisches Forschungs U METHOD AND SYSTEM FOR DETERMINING TRAFFIC DATA

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9552725B2 (en) 2000-08-28 2017-01-24 Inrix Global Services Limited Method and system for modeling and processing vehicular traffic data and information and applying thereof
US8818380B2 (en) 2004-07-09 2014-08-26 Israel Feldman System and method for geographically locating a cellular phone

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EP2364494B1 (en) 2012-09-05
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