CN101620785A - 一种基于手机信号数据识别机动车与非机动车的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于手机信号数据识别机动车与非机动车的方法，先建立虚拟传感器网路，然后从手机网路获取该时间间隔内所有手机发出的实时信号数据，其特征在于，对于收集到的手机信号数据进行合理的区分，将其区分为机动车及非机动车数据，然后将非机动车数据剔除，这样便可以得到更为精确的数据。本发明的优点是：充分依托现有的移动通信网络资源，利用已有手机通信网络中的信息，即能在短时间完成城市内大范围的实时交通数据采集，同时增加了数据的精度。

Description

一种基于手机信号数据识别机动车与非机动车的方法
技术领域
本发明涉及一种基于手机信号数据识别机动车与非机动车的方法，用于使用手机信号数据检测城市交通状态的方法，适用于城市交通运输管理及交通信息服务行业，属于用手机信号检测交通状态的方法技术领域。
背景技术
如何获取动态实时交通信息成为现代交通系统发展过程中重要的一环。从技术发展趋势来看，传统定点交通信息采集技术：如感应线圈、雷达、红外和视频，只能采集有限范围内的城市道路交通信息；而装载GPS设备的浮动车(通常是出租车、公交车或货运车等)技术，也受装载设备的车辆数规模限制，只能提供城市局部范围的动态交通信息。
如何采集城市和郊区(包括高速公路、国道和省道等)大范围内的实时交通信息成为一项技术难题。手机终端的普及以及移动运营商的无线通讯网络、无线通讯网络信令采集和监控平台、安全加密机制等技术的发展和完善，为利用手机终端作为检测设备，获取手机正常使用过程中的无线信号参数或手机所处的地理位置，以此为基础采集广域实时交通信息的技术实现提供了重要的技术保障。
过去，交通数据都是用传统的固定传感器获取，比如，感应线圈、雷达、红外和视频等。因为高昂的安装和维护费用，交通数据采集技术发展到利用手机或车载GPS的位置信息的浮动车技术。基于手机的浮动车是指手机移动终端，它可能不包括GPS单元。手机网络持续地生成各种具体记录，比如收短消息、发短消息、开机、关机等，这样手机用户才能接打电话并且在经过手机网络基站的边界时保证通话是连续的。
申请号为200910048300.6的一份中国专利记载了一种基于手机信号数据检测交通状态的方法。该方法的优点是充分依托现有的移动通信网络资源，利用已有手机通信网络中的信息，即能在短时间内完成城市内大范围的实时交通数据采集，但是该方法在有些情况下存在一个明显缺点，即无法将机动车发出的手机信号数据与非机动车发出的手机信号数据区分开来，这样造成了通过该方法统计出来的交通状态在有些情况下是不精确的。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于手机信号数据将机动车与非机动车区分开来的方法。
为了达到上述目的，本发明的技术方案是提供一种基于手机信号数据识别机动车与非机动车的方法，其步骤为：
步骤1、建立虚拟传感器网路；
步骤2、以固定时间间隔T从手机网路获取该时间间隔内所有手机发出的实时信号数据，其特征在于：
步骤3、根据第i部手机发出的实时信号数据中的基站标识号和位置区标识号通过虚拟传感器网络地理译码判断对于该手机样本是否能够找到对应的一条虚拟传感器路段：若能找到，则根据虚拟传感器路段的长度和由时间戳计算出的该手机样本点旅行速度vi并进入下一步，否则，该手机样本被确定为一非机动车样本，将该手机样本抛弃；
步骤4、根据事先确定的针对步骤3得到的虚拟传感器路段的先验知识判断有效样本计算出来的速度值是否合理：如果合理，第i部手机是一个有效的移动的机动车样本；否则，该手机被确定为一非机动车样本，将该手机样本抛弃。
在本发明提供的方法中，这里机动车指的是在公路上行驶的机动车，非机动车是指的包括行人、自行车等和非行驶状态的机动车。本发明通过对于手机信号速度的估计来将非机动车与机动车区分开来，相对于原有的方法而言，使得对于交通状况的估计可以更加准确。
本发明的优点是：充分依托现有的移动通信网络资源，利用已有手机通信网络中的信息，即能在短时间完成城市内大范围的实时交通数据采集，同时增加了数据的精度。
附图说明
图1为利用手机信号数据识别机动车与非机动车的流程图。
具体实施方式
以下结合实施例来具体说明本发明。
实施例
如图1所示，本发明提供的一种基于手机信号数据识别机动车与非机动车的方法，其步骤为：
步骤1、建立虚拟传感器网路；
步骤2、以固定时间间隔T从手机网路获取该时间间隔内所有手机发出的实时信号数据；
步骤3、通过HTTP、FTP或SFTP等网络传输方式将步骤2得到的原始手机信号数据传输到数据处理服务器上，并将来自多个不同服务器的原始手机信号数据合并成一个数据文件；
步骤4、根据步骤3中所述的数据文件中实时信号数据内包含的时间戳将同一手机的所有记录按时间排序。
步骤4.1、根据步骤3中所述的数据文件中实时信号数据内包含的加密手机序号将不同的手机区分开来；
步骤4.2、针对同一部手机按照实时信号数据内包含的时间戳将该手机的所有记录按时间排序。
步骤5、根据第i部手机发出的实时信号数据中的基站标识号和位置区标识号通过虚拟传感器网络地理译码判断对于该手机样本是否能够找到对应的一条虚拟传感器路段：若能找到，则根据虚拟传感器路段的长度和由时间戳计算出的该手机样本点旅行速度vi并进入下一步，否则，该手机样本被确定为一非机动车样本，将该手机样本抛弃；
步骤6、根据事先确定的针对步骤3得到的虚拟传感器路段的先验知识判断有效样本计算出来的速度值是否合理：如果合理，第i部手机是一个有效的移动的机动车样本；否则，该手机被确定为一非机动车样本，将该手机样本抛弃；
步骤6.1、当第i部手机的旅行速度vi在与对应虚拟传感器路段相关的速度上限值和下限值之间时，为一有效样本，转入步骤6.2；否则该手机样本被确定为一非机动车样本；
步骤6.2、当第i部手机的旅行速度vi介于一个动态更新的基于虚拟传感器路段的最大速度值和最小速度值之间，则判断其为一有效样本；所述的最大速度值及最小速度值由上一时间间隔T内的旅行速度V来决定，最大值＝(1+事先设定好的调整参数)*上一时间间隔T内的旅行速度V，最小值＝(1-事先设定好的调整参数)*上一时间间隔T内的旅行速度V。
例如在某一路段RL1(RL1的长度为800m)对应三个虚拟传感器路段VL1、VL2及VL3，其对应关系如下表所示：
  路段编号   虚拟传感器路段编号
  …   …
  RL1   VL1
  RL1   VL2
  RL1   VL3
  …   …
设在该路段上有四部手机，则将手机信号匹配到虚拟传感器节点后得到下表：
  加密后手机编号   时间戳   虚拟传感器节点编号
  7136A9E55F2F33154D44215C093C15C4 2008-01-01 07:00:02 VN1
  7136A9E55F2F33154D44215C093C15C4 2008-01-01 07:00:42 VN2
  C5D51F1BDF05CD30AB99F8CB3ABAAF05 2008-01-01 07:00:33 VN1
  C5D51F1BDF05CD30AB99F8CB3ABAAF05 2008-01-01 07:01:15 VN2
  C5FA31493720BB84A4E9626EAF783B34 2008-01-01 07:01:01 VN2
  C5FA31493720BB84A4E9626EAF783B34 2008-01-01 07:04:45 VN3
  20EC2620DF8CE8C50815DA1F36E28124 2008-01-01 07:00:20 VN1
  20EC2620DF8CE8C50815DA1F36E28124 2008-01-01 07:01:55 VN3
根据表1中的对应关系，可以计算得到各虚拟传感器路段对应的手机样本的旅行时间及旅行速度，如表2所示；
表1：虚拟传感器路段与虚拟传感器节点对应表
虚拟传感器路段编号   起点虚拟传感器节点编号   终点虚拟传感器节点编号   虚拟传感器路段长度(单位：米)
  VL1   VN1   VN2   400
  VL2   VN2   VN3   500
  VL3   VN1   VN3   900
表2：虚拟传感器路段的速度限制参考表
  虚拟传感器路段编号   速度上限值单位：千米/小时   速度下限值单位：千米/小时  速度最大值单位：千米/小时   速度最小值单位：千米/小时
  VL1   100   5  42   32
  VL2   100   10  40   30
  VL3   100   10  43   27
表3：各手机样本旅行时间及旅行速度计算结果，并匹配到各虚拟传感器路段
  虚拟传感器路段编号   虚拟传感器路段长度(单位：米) 加密后手机编号 进入虚拟传感器路段时间戳 离开虚拟传感器路段时间戳 手机样本旅行时间(单位：秒)   手机样本旅行速度(单位：千米/小时)
  …   …   …   …   …   …   …
VL1 400   7136A9E55F2F33154D44215C093C15C4   2008-01-0107:00:02   2008-01-0107:00:42 40 36
VL1 400   C5D51F1BDF05CD30AB99F8CB3ABAAF05 2008-01-0107:00:33 2008-01-0107:01:15 42 34.29
VL2 500   C5FA31493720BB84A4E9626EAF783B34 2008-01-0107:01:01 2008-01-0107:04:45 224 8.04
VL3 900   20EC2620DF8CE8C50815DA1F36E28124 2008-01-0107:00:20 2008-01-0107:03:30 190 17.06
  …   …   …   …   …   …   …
由上表可知，这四个手机样本均为路段RL1的样本，则：
针对手机样本1，因为5＜＝36＜＝100且32＜＝36＜＝42，故其为一机动车样本；
针对手机样本2，因为5＜＝34.29＜＝100且32＜＝34.29＜＝42，故其为一机动车样本；
针对手机样本3，因为8.04＜＝10(速度下限值)，故其为一非机动车样本；
针对手机样本4，虽然10＜＝17.06＜＝100，但17.06＜＝27，故其为一非机动车样本。

Claims (6)

1.一种基于手机信号数据识别机动车与非机动车的方法，其步骤为：
步骤1、建立虚拟传感器网路；
步骤2、以固定时间间隔T从手机网路获取该时间间隔内所有手机发出的实时信号数据；
步骤3、根据第i部手机发出的实时信号数据中的基站标识号和位置区标识号通过虚拟传感器网络地理译码判断对于该手机样本是否能够找到对应的一条虚拟传感器路段：若能找到，则根据虚拟传感器路段的长度和由时间戳计算出的该手机样本点旅行速度vi并进入下一步，否则，该手机样本被确定为一非机动车样本，将该手机样本抛弃；
步骤4、根据事先确定的针对步骤3得到的虚拟传感器路段的先验知识判断有效样本计算出来的速度值是否合理：如果合理，第i部手机是一个有效的移动的机动车样本；否则，该手机被确定为一非机动车样本，将该手机样本抛弃。
2.如权利要求1所述的一种基于手机信号数据识别机动车与非机动车的方法，其特征在于，在所述步骤2与步骤3之间有：
步骤A、通过网络将步骤2得到的原始手机信号数据传输到数据处理服务器上，并将来自多个不同服务器的原始手机信号数据合并成一个数据文件。
3.如权利要求2所述的一种基于手机信号数据识别机动车与非机动车的方法，其特征在于，在所述步骤A之后有：
步骤B、根据步骤A中所述的数据文件中实时信号数据内包含的时间戳将同一手机的所有记录按时间排序。
4.如权利要求3所述的一种基于手机信号数据识别机动车与非机动车的方法，其特征在于，所述步骤B包括：
步骤B.1、根据步骤A中所述的数据文件中实时信号数据内包含的加密手机序号将不同的手机区分开来；
步骤B.2、针对同一部手机按照实时信号数据内包含的时间戳将该手机的所有记录按时间排序。
5.如权利要求1所述的一种基于手机信号数据识别机动车与非机动车的方法，其特征在于，所述步骤4包括：
步骤4.1、当第i部手机的旅行速度vi在与对应虚拟传感器路段相关的速度上限值和下限值之间时，为一有效样本，转入步骤4.2；否则该手机样本被确定为一非机动车样本；
步骤4.2、当第i部手机的旅行速度vi介于一个动态更新的基于虚拟传感器路段的最大速度值和最小速度值之间，则判断其为一有效样本。
6.如权利要求5所述的一种基于手机信号数据识别机动车与非机动车的方法，其特征在于，步骤4.2所述的最大速度值及最小速度值由上一时间间隔T内的旅行速度V来决定，最大值＝(1+事先设定好的调整参数)*上一时间间隔T内的旅行速度V，最小值＝(1-事先设定好的调整参数)*上一时间间隔T内的旅行速度V。
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