CN102542794A

CN102542794A - 交通数据处理方法和装置

Info

Publication number: CN102542794A
Application number: CN2012100234382A
Authority: CN
Inventors: 王贞君; 孙立; 李茜
Original assignee: Beijing Jieyilian Science & Technology Co Ltd
Current assignee: Beijing Jieyilian Science & Technology Co Ltd
Priority date: 2012-02-02
Filing date: 2012-02-02
Publication date: 2012-07-04

Abstract

本申请提供了一种交通数据处理方法和装置，其中，交通数据处理方法包括：根据一个道路单元在一个时间周期的速度数据，确定该道路单元在该时间周期的速度融合类型，所述速度融合类型用于表示道路单元在一个或多个时间周期的速度数据是否通过采集数据生成；根据确定的所述速度融合类型，对所述一个道路单元在所述一个时间周期的所述速度数据进行时间相关性的修正处理。通过本申请，提升了交通信息系统的信息准确性，能够真实、有效地反映交通情况。

Description

交通数据处理方法和装置

技术领域

本申请涉及交通信息领域，特别是涉及一种交通数据处理方法和装置。

背景技术

智能交通系统(Intelligent Transportation System，简写为ITS)是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、电子控制技术及计算机处理技术等，有效地集成运用于整个地面交通管理系统而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合交通运输管理系统。通过ITS，使交通运输达到了人-车-路综合协调的新境界，提高了道路的使用效率，节约了能源，保护了环境，减少了塞车、提高了车速及降低交通事故。智能交通的主要目标就是实现整个城市交通运输系统现代化，而城市交通运输现代化关键环节是各类交通信息的高度融合和共享，以及提供实时动态交通信息服务来满足公众越来越迫切的交通信息需求。

但是，由于ITS是一个非常纷繁复杂的系统，许多技术目前仅仅在实验室和理论层面能够实现，应用到实际的信息采集发布中还存在诸多问题，使得现有ITS技术不具有较高的实用性，无法满足公众对实时交通路况信息的实际需求。

为此，相关技术提供了一种动态交通信息的处理方案，该方案包括：采集浮动车的GPS定位数据，在对GPS定位数据进行协议解析后，对解析后的GPS定位数据按照预设的过滤条件进行过滤；将过滤后的GPS定位数据所对应的浮动车匹配到路网的单元道路上；根据匹配到单元道路上的各浮动车的定位速度，融合出单元道路的平均速度；对路网中的每个标准道路，获取自身包括的各单元道路的平均速度，并利用各单元道路的平均速度获得标准道路的路况信息。

该方案使得ITS迈出了从实验室到城市应用的重要一步，但是，在该方案中，因为浮动车处理系统需要处理海量的交通数据，以及系统有极高的实效性要求，使得该方案为满足这些需求而采用了较为简单的数据处理方法对浮动车采集的交通数据进行处理，在处理中，该方案的道路单元速度处理仅仅考虑了道路单元单元的GPS速度数据的分布特征，并未考虑道路基本单元的道路单元速度所呈现的时间延续性及空间相关性的特征。可见，这种简单的数据处理方法虽然在一定程度上满足了系统的实时性要求，但也造成交通信息不够准确，不能真实、有效地反映交通情况。

总之，现有ITS方案因为只对数据进行简单、粗略的处理而导致整个系统的交通信息准确性不高，不能真实、有效地反映交通情况。

发明内容

本申请提供了一种交通数据处理方法和装置，以解决现有ITS交通数据处理方式简单，对数据处理精度不够，导致整个系统的交通信息准确性不高，不能真实、有效地反映交通情况的问题。

为了解决上述问题，本申请公开了一种交通数据处理方法，包括：根据一个道路单元在一个时间周期的速度数据，确定该道路单元在该时间周期的速度融合类型，所述速度融合类型用于表示道路单元在一个或多个时间周期的速度数据是否通过采集数据生成；根据确定的所述速度融合类型，对所述一个道路单元在所述一个时间周期的所述速度数据进行时间相关性的修正处理。

为了解决上述问题，本申请还公开了一种交通数据处理装置，包括：类型确定模块，用于根据一个道路单元在一个时间周期的速度数据，确定该道路单元在该时间周期的速度融合类型，所述速度融合类型用于表示道路单元在一个或多个时间周期的速度数据是否通过采集数据生成；时间修正模块，用于根据确定的所述速度融合类型，对所述一个道路单元在所述一个时间周期的所述速度数据进行时间相关性的修正处理。

与现有技术相比，本申请具有以下优点：

本申请在进行交通数据处理时，通过对道路单元在某个时间周期的速度数据进行时间相关性修正，使得修正后的速度数据综合了与该时间周期相关的时间周期的速度数据，达到了与道路单元的实际行驶速度、驾驶员的感受尽可能一致的目的。具体到每一个道路单元，在对该道路单元的速度数据进行时间相关性修正时，先根据该道路单元在某个时间周期的速度数据确定其速度融合类型，进而根据该速度融合类型对该速度数据进行时间相关性修正，最终使用修正后的速度数据进行交通信息发布。通过本申请的方案，解决了现有ITS交通数据处理方式简单，对数据处理精度不够，导致整个系统的交通信息准确性不高，不能真实、有效地反映交通情况的问题，通过时间相关性修正处理速度数据，从时间角度提高了速度数据处理精度，提升了交通信息系统的信息准确性，能够真实、有效地反映交通情况。

附图说明

图1是根据本申请实施例一的一种交通数据处理方法的步骤流程图；

图2是根据本申请实施例二的一种交通数据处理方法的步骤流程图；

图3是根据本申请实施例三的一种交通数据处理方法的步骤流程图；

图4是图3所示交通数据处理方法中的时间相关性修正处理部分的步骤流程图；

图5是图3所示交通数据处理方法中的空间相关性修正处理部分的步骤流程图；

图6是根据本申请实施例四的一种交通数据处理方法的步骤流程图；

图7是根据本申请实施例五的一种交通数据处理装置的结构框图；

图8是根据本申请实施例六的一种交通信息系统的结构框图。

具体实施方式

为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步详细的说明。

ITS多依赖于浮动车采集交通数据，进而对采集到的交通数据进行处理，主要包括采集、处理、发布几个环节。其中，采集环节是车载设备通过GPS(Global Positioning System，全球定位系统)模块记录行车轨迹，按照一定的周期打包发送至收集网关，处理环节包括轨迹地图匹配、速度计算、速度预测等，发布环节是将生成的交通信息按照发送协议通过发送网关发送到应用设备上。本申请主要对传统ITS交通信息处理环节中的速度计算部分进行了改进，对相关的速度数据进行了时间相关性和/或空间相关性处理，从而使得交通信息系统能够向公众提供准确、实时、动态的交通信息。

通常来说，交通数据物理相关包括时间相关性和空间相关性，时间相关性存在于同一道路单元不同时间之间，空间相关性存在于同一时间不同道路单元之间。具体到本申请的速度数据的相关性，速度数据的时间相关性表示与待处理的速度数据相关的历史数据和/或与待处理的速度数据所在的时间周期相关的时间周期的速度数据，如当前时段相邻周期的速度数据；速度数据的空间相关性表示空间位置上的与待处理的速度数据所在的道路相邻的道路。

需要说明的是，本申请的交通数据处理方案不只局限于浮动车数据源的处理。

实施例一

参照图1，示出了根据本申请实施例一的一种交通数据处理方法的步骤流程图。

步骤S102：根据一个道路单元在一个时间周期的速度数据，确定该道路单元在该时间周期的速度融合类型。

其中，速度融合类型用于表示道路单元在一个或多个时间周期的速度数据是否通过采集数据生成。在ITS中可以设置统一的多个速度融合类型，每个道路单元在某个时间周期的速度融合类型，都可以通过其在该时间周期和/或在与该时间周期相关的时间周期中的速度数据是否通过采集数据生成来确定。

在ITS中，路网由标准道路组成，标准道路是地图领域统一使用的道路，在系统中，又将标准道路整合编辑为多个道路单元，每个道路单元是由多个点组成的弧段，所有标准道路和道路之间的拓扑关系就构成了一个城市的交通路网。通常情况下，以道路单元作为交通数据处理的基本单位。

步骤S104：根据确定的速度融合类型，对该道路单元在该时间周期的速度数据进行时间相关性的修正处理。

即，根据速度融合类型，使用与待处理的速度数据时间相关的速度数据进行时间相关性的修正处理。

速度数据处理是获得道路单元发布速度数据的必经过程，本实施例中，在进行速度数据处理时，道路单元在一个时间周期的速度数据会被进行时间相关性修正，进而发布修正后的速度数据。通常情况下，ITS会逐个对道路单元在当前时间周期的速度数据进行修正，但不限于此，在需要时，也可以仅对部分道路单元进行修正，同样，也可以针对某一个时间周期而不一定是当前时间周期的某个或某些道路单元进行修正。通过速度数据的时间相关性修正，本实施例在进行速度数据处理时，不仅能够考虑一个时间周期的速度数据，而且能够综合考虑多个相关时间周期的速度数据，从时间角度提高了速度数据处理的精度和准确性。

通过本实施例，在进行交通数据处理时，通过对道路单元在某个时间周期的速度数据进行时间相关性修正，使得修正后的速度数据综合了与该时间周期相关的时间周期的速度数据，达到了与道路单元的实际行驶速度、驾驶员的感受尽可能一致的目的。具体到每一个道路单元，在对该道路单元的速度数据进行时间相关性修正时，先根据该道路单元在某个时间周期的速度数据确定其速度融合类型，进而根据该速度融合类型对该速度数据进行时间相关性修正，最终使用修正后的速度数据进行交通信息发布。通过本实施例，解决了现有ITS交通数据处理方式简单，对数据处理精度不够，导致整个系统的交通信息准确性不高，不能真实、有效地反映交通情况的问题，通过时间相关性修正处理速度数据，从时间角度提高了速度数据处理精度，提升了交通信息系统的信息准确性，能够真实、有效地反映交通情况。

实施例二

参照图2，示出了根据本申请实施例二的一种交通数据处理方法的步骤流程图。

本实施例以对当前时间周期的速度数据进行时间相关性修正为例，说明本申请的交通数据处理方法。但本领域技术人员应当明了，对于非当前时间周期的速度数据，同样可以参照本实施例进行修正。

本实施例的交通数据处理方法包括以下步骤：

步骤S202：选择待修正处理的速度数据所在的时间周期和与该时间周期相关的时间周期。

本实施例中，选择当前时间周期及当前时间周期前的连续N个时间周期。其中，N为大于等于1的正整数。选择当前时间周期及当前时间周期前的连续N个时间周期，既考虑了时间的连续性，又考虑了速度数据的有效性。但不限于此，在实际应用中，本领域技术人员可以根据实际需要选择时间周期，不限于连续的时间周期。

优选地，考虑到速度的有效性，建议参与计算时段不超过3-4个周期，如N为2或3。更优选地，N为2，既保证了速度的有效性，又保证了速度数据的充分性。本实施例中，选择N为2。

步骤S204：获得道路单元的速度数据，和生成速度数据的采集数据的样本量。

需要说明的是，本实施例是在ITS采集浮动车的GPS数据，将有效的GPS数据匹配到路网的基本道路单元上等操作的基础上进行的，这些操作可以由本领域技术人员参照现有技术实现，在此不再赘述。

本步骤中，首先获得路网上所有道路单元在当前时间周期匹配成功的各个原始GPS轨迹数据，然后以一个道路单元为单位，将该道路单元上在当前时间周期的各个GPS轨迹的瞬时速度进行平均，得出初始平均速度V_o，即该道路单元在当前时间周期的速度数据。同时，还可以统计生成该速度数据的GPS轨迹的数量，即为该道路单元在该时间周期内的样本量(SRC)。

步骤S206：根据获得的道路单元的速度数据，确定该道路单元在当前时间周期的速度融合类型。

ITS中存储有速度融合类型的信息，以选择的时间周期为当前时间周期和当前时间周期前的连续2个时间周期为例，对本实施例中的速度融合类型说明如下。

本实施例的速度融合类型包括以下至少之一：第一速度融合类型，即ME＝1；第二速度融合类型，即ME＝2和第零速度融合类型，即ME＝0。其中，第一速度融合类型表示一个道路单元在一个时间周期的速度数据通过采集数据生成，如，ME＝1时，说明该道路单元该时间周期速度是由GPS轨迹产生的速度；第二速度融合类型表示一个道路单元在一个时间周期无采集数据，且与该时间周期相关的设定时间周期中的至少一个时间周期的速度数据通过采集数据生成，具体到本实施例，ME＝2时，则说明该道路单元该时间周期无GPS轨迹点，包含无GPS点上传或者无GPS匹配成功点，但是该道路单元前面第一个时间周期和/或前面设定时间周期的速度不为0，优选地，可以从第一个采用该融合类型的时间周期开始累积个数并输出，即融合周期个数ML；第零速度融合类型表示一个道路单元在一个时间周期及与该时间周期相关的设定时间周期无速度数据。其中，考虑到时间较长的速度计算会造成精度降低，建议对处理的时段个数，即融合周期ML做出限制，建议设定在1小时内。

在定义了上述速度融合类型后，可以根据一个道路单元在一个时间周期的速度数据，结合相关时间周期的速度数据，明确地确定该道路单元在该时间周期的速度融合类型

优选地，本步骤中，还可以对步骤S204中所得到的初始平均速度V_o进行平滑处理，将平滑处理后的速度(即发布速度)作为待修正的速度数据V_c。具体地，首先获取该道路单元在该时间周期的初始平均速度，和与该时间周期相关的设定时间周期(本实施例中为当前时间周期及当前时间周期前的连续2个时间周期)的发布速度；确定该道路单元的初始平均速度和前两个周期的发布速度在该时间周期的权重系数；根据权重系数，对该道路单元在该时间周期的初始平均速度进行平滑处理，获得速度数据。优选地，权重系数按照时间顺序递减设定，其中，当前时间周期的初始平均速度的权重系数最大，距离当前时间周期最远的时间周期的发布速度的权重系数最小。当然，设定的时间周期不限于2个，本领域技术人员可以根据实际情况灵活设置，一般来说，设定的时间周期的个数大于或等于1。

步骤S208：根据该道路单元在当前时间周期速度的速度融合类型，判定是否采用时间相关性进行速度修正，若速度融合类型ME＝1，则进行步骤S210；若为其他类型，则进行步骤S212。

步骤S210：根据该道路单元的道路等级，判断生成该道路单元在当前时间周期的速度数据的采集数据的样本量是否满足设定的样本数量，若满足，则不进行时间相关性的修正处理；若不满足，则执行步骤S212，进行时间相关性的修正处理。

本步骤中，若未对初始平均速度(V₀)进行平滑处理，则在生成该初始平均速度的采集数据的样本量满足设定的样本数量时，不对初始平均速度做时间相关性的修正，将初始平均速度作为最终发布速度发布，即V_t＝V₀；若对初始平均速度(V₀)进行了平滑处理，则在生成该初始平均速度的采集数据的样本量满足设定的样本数量时，将处理后的发布速度(V_c’)作为最终发布速度，即V_t＝V_c’。但是，如果本步骤中判断生成该道路单元在当前时间周期的速度数据的采集数据的样本量不满足设定的样本数量时，则进入步骤S212。

步骤S212：根据该道路单元的历史速度和设定的时间相关性系数，对该时间周期的速度数据进行时间相关性的修正处理。

对速度数据进行时间相关性修正处理的方式可以由本领域技术人员根据实际情况适当设置，如为历史速度和/或待修正的速度数据设置适当的时间相关性系数，进而进行相应的处理等，以使修正后的速度数据更为真实、有效地反映实际的交通情况。

步骤S214：若确定进行时间相关性的修正处理失败，则对该道路单元在该时间周期的速度数据进行空间相关性的修正处理。

本步骤为优选步骤，在进行时间相关性的修正处理失败时，对速度数据进行空间相关性修正，可以进一步保障速度数据的准确性，提高速度数据的精度。

对速度数据进行空间相关性修正处理的方式也可以由本领域技术人员根据实际情况适当设置，如选择与待修正的速度数据所在的道路单元最为相似或邻近的道路单元的速度数据，并设置适当的空间相关性系数，进而进行相应的空间相关性修正处理等，以保证速度数据的准确性和精度。

需要说明的是，在实际应用中，也可以直接对速度数据进行空间相关性的修正处理，而不经过时间相关性修正处理的过程，或不做时间相关性的修正处理，从空间角度提高速度数据的精度。

通过本实施例，解决了现有ITS交通数据处理方式简单，对数据处理精度不够，导致整个系统的交通信息准确性不高，不能真实、有效地反映交通情况的问题，通过时间相关性和空间相关性的修正处理后的速度数据，不但从时间角度提高了速度数据处理精度，也从空间角度提高了速度数据处理精度，使得交通信息更为准确性，更能够真实、有效地反映实际交通情况。

实施例三

参照图3，示出了是根据本申请实施例三的一种交通数据处理方法的步骤流程图。

本实施例是在ITS采集浮动车的GPS数据，将有效的GPS数据匹配到路网的基本道路单元上等操作的基础上进行的，这些操作可以由本领域技术人员参照现有技术实现，在此不再赘述。

另外，本实施例仅以一个道路单元在当前时间周期的速度数据的修正处理为例，但本领域技术人员应当明了，多个道路单元在当前或任意时间周期的速度数据修正处理，或者，一个道路单元在其它时间周期的速度数据修正处理均可参照本实施例进行。

本实施例的交通数据处理方法包括以下步骤：

步骤S302：获得一个道路单元在当前时间周期的初始平均速度V_o，和生成V_o的采集数据的样本量。

本步骤中，可以根据道路单元上匹配的有效GPS数据的结果，获得路网上所有道路单元所匹配的各个原始GPS数据，获得匹配在各个基本道路单元的样本量、各个原始GPS瞬时速度，根据各个原始GPS速度数据计算得出各个基本道路单元的初始平均速度。本实施例中，以一个道路单元为单位，对匹配到该道路单元上的GPS数据进行平均，得到该道路单元在当前时间周期的初始平均速度V_o。

步骤S304：对初始平均速度V_o进行平滑处理，获得该道路单元在当前时间周期的发布速度V_c’、速度融合类型ME和融合周期个数ML。

本步骤中，根据步骤S302所得到的初始平均速度V_o，根据当前时间周期以及当前时间周期以前的若干时间周期的该道路单元的发布速度，对该初始平均速度V_o进行平滑处理，得到发布速度V_c’，该发布速度V_c’即为待修正速度V_c。具体实施时，可以根据该道路单元在当前时间周期是否有采集速度以及当前时间周期以前的若干时间周期是否有发布速度，采用不同的权重系数进行平滑处理，得到发布速度作为待修正速度。

同时，还可以根据发布速度V_c’(即待修正速度V_c)得到该道路单元在当前时间周期的速度融合类型(ME)。当ME＝1时，则说明该道路单元在当前时间周期的速度是由GPS轨迹产生的速度；当ME＝2时，则说明该道路单元在当前时间周期无GPS轨迹点，包含无GPS点上传或者无GPS匹配成功点，但是该道路单元前一个时间周期或前设定时间周期的速度不为0，并从第一个采用该融合类型的周期开始累积个数并输出，即融合周期个数ML；。在进行数据平滑处理过程中，会产生记录平滑周期个数的字段(ML，也即融合周期)，如果该时间周期有采集值，则ML＝0；如果该时间周期无采集值，但该时间周期的前一时间周期有采集值，则ML＝1；如果该时间周期无采集值，同时该时间周期的前一时间周期也没有采集值，但该时间周期的前两时间周期有采集值，则ML＝2；以此类推。其中，考虑到时间较长的速度平滑计算会造成精度降低，平滑的时段个数ML做出限制，建议设定在1小时内。超过1小时，该道路单元将无发布速度，融合类型ME＝0。

步骤S306：根据系统数据处理的时间，进入相应的时间模式进行处理。

时间模式包括白天模式和夜间模式，本步骤中，根据系统数据处理的时间，判定是白天模式还是夜间模式(如，白天模式为6点至21点之间，其余时间为夜间模式)，进而进行相应的处理，进入步骤S308。需要说明的是，白天模式和夜间模式的后续处理基本相同，不同的是处理过程中使用的参数，比如生成速度数据的采集数据的样本量不同等。本实施例中，不作区分介绍，白天模式和夜间模式均可参照执行。

步骤S308：根据该道路单元当前时间周期的速度融合类型(ME)，判定是否采用时空相关性进行速度修正，若融合类型ME＝1，则进行步骤S310；若为其他类型，则进行步骤S312。

步骤S310：对该道路单元的样本数量(SRC_CNT)以及道路等级，判定是否采用时空相关性进行速度修正，判定为否，则将待修正速度作为最终发布速度，即V_t＝V_c；判定为是，则进入步骤S312。

即，按照不同的道路等级，判断道路单元的样本量是否大于预定值(设定的样本数量)，若是，则将待修正作为最终发布速度，即V_t＝V_c；若否，则执行步骤S312，进入时空相关性修正。

其中，一种白天模式下的判定标准如表1所示：

表1

一种夜间模式下的判定标准如表2所示：

表2

上述表1和表2中的样本数量是经过大量历史数据统计分析，按照试算，统计得到能够保证交通信息准确的最小样本量。当然，在实际应用中，本领域技术人员也可以采用其它适当方式设置样本数量，如按照经验值设定等，本申请对此不作限制。

步骤S312：根据道路单元基本属性信息，判断道路单元的历史速度(pattern速度)是否可用，判定为是，则进入步骤S314；判定为否，则进入步骤S316。

其中，道路单元的历史速度(pattern速度)V_p为根据近三个月道路单元的历史数据融合处理形成。当然，也可以由本领域技术人员采用其它适当方式生成。

步骤S314：根据道路单元速度的不同融合类型以及道路单元的时间相关性，对该道路单元的速度进行时间相关性的修正。

具体地，对本实施例的道路单元的速度数据的时间相关性修正的处理流程如图4所示，包括：

步骤S3142：获取道路单元的待修正速度V_c。

本实施例中，发布速度V_c’即为待修正速度V_c。

步骤S3144：根据道路单元的时间相关性表格，获取道路单元的pattern数据V_p。

其中，道路单元的时间相关性参数可以通过将大量历史数据、实测真值与系统计算的待修正速度回归计算得到。一种相关性参数如下表3所示。

表3

步骤S3146：根据道路单元速度的融合类型，采用不同的计算公式进行时间相关性修正。

如果道路单元速度的融合类型ME＝0，或者速度的融合类型ME＝2，且平滑周期(也即融合周期)大于2，则使用V_t＝W_R3×V_p对该道路单元在该时间周期的速度数据进行时间相关性的修正处理；否则，使用V_t＝W_R1×V_c+W_R2×V_p对该道路单元在该时间周期的速度数据进行时间相关性的修正处理。其中，V_t为修正后的速度数据，V_c为待修正处理的速度数据，V_p为该道路单元的历史速度，W_R1、W_R1和W_R3为时间相关性系数。

在具体使用时，还可以进一步根据道路等级对速度数据进行分别处理，如：

(1)如果道路单元的速度融合类型ME＝0，或者速度的融合类型ME＝2，且平滑周期(也即融合周期)大于2，对于道路等级为快速道路的道路单元，使用V_t＝w₁*V_p进行修正处理；对于道路等级为城市主要道路的道路单元，使用V_t＝w₂*V_p进行修正处理；(2)如果道路单元的速度融合类型为除(1)外的其他情况，在根据道路等级对道路单元速度进行分别处理时，对于道路等级为快速道路的道路单元，使用V_t＝w₃*V_c+w₄*V_p进行修正处理；对于道路等级为城市主要道路的道路单元，使用V_t＝w₅*V_c+w₆*V_p进行修正处理。上述(1)和(2)中，w₁、w₂、w₃、w₄、w₅、w₆为根据对历史数据分析得到的时间相关性系数。

步骤S316：根据当前道路单元的空间相关性，对该道路单元的速度进行空间相关性的修正。

具体地，对本实施例的道路单元的速度数据进行空间相关性修正的处理流程如图5所示，包括：

步骤S3162：获取道路单元的发布速度V_c’作为待修正速度V_c。

步骤S3164：读取空间相关性列表，获取与当前道路单元空间密切相关的道路单元的当前速度V_r、融合类型(ME)和两道路单元的空间相关性系数W_r。

其中，道路单元的空间相关性列表是根据历史一段时间，那些与该城市中待处理的速度数据所在的那条道路单元的速度时间变化曲线相近的道路单元，做出的空间相关道路列表，并提供空间相关性系数。

本步骤中，获取当前道路单元的空间相关性密切的道路单元时，是基于对历史数据分析得到的道路单元的空间相关性列表，该列表列出了与该道路单元交通流变化最相似的两个道路单元和权重系数，提供两个相似道路单元是考虑当一个相似道路单元的速度无发布速度时，就用另一个相似道路单元参与计算。这种两个相似道路单元的方式进一步保障了速度计算的准确性和精度，当然，在有保障的前提下，也可以仅提供一个相似道路单元。

步骤S3166：判断与当前道路单元空间密切相关道路单元的速度融合类型是否为ME＝0，如果是，则最终发布速度V_t＝V_c，即不进行空间相关性修正，将该道路单元的速度V_c作为最终发布速度V_t；否则，使用公式V_t＝W_r*V_r计算最终发布速度，即，对该道路单元的速度数据进行空间相关性修正，将修正后的速度数据作为最终发布速度V_t。

其中，V_r表示与当前道路单元空间密切相关的道路单元的最终发布速度；W_r表示当前道路单元与空间密切相关道路单元的空间相关性系数。

步骤S318：在以上步骤基础上，逐个对道路单元的速度数据进行修正，形成全路网各个道路单元的最终发布速度V_t。

通过上述步骤，对全路网的各个道路单元的速度进行了修正与完善。

通过本实施例，在速度计算时，(1)保存匹配到道路单元上的样本量，建立样本量与交通信息精度之间的关系，进而对交通信息采用不同的处理方法。交通信息精度主要指的是交通信息参数的精度，如道路速度、旅行时间等。一条道路的样本量来自于该时段行驶在该道路上的浮动车数量，如果数量偏少，样本的可靠性较低，即样本没有代表性，因此分时段、分不同道路等级建立了最小样本指标，小于该指标的道路，会通过历史数据和空间相关进行填补和优化。(2)根据每日交通运行的不同特点，分时段对交通信息采用不同的处理方法。交通运行的不同特点指的是交通参数随时间变化趋势，如周一早高峰拥堵严重、周五晚高峰拥堵严重等等。分时段对交通信息采用不同的处理方法是指分时段按照夜间和白天，选择不同的样本量标准，判断是否进行速度的优化，进而根据判断结果进行相应的处理。(3)根据道路单元所处的地理位置、历史数据的特性，对交通信息采用不同的处理方法(即分别采用时间相关性和空间相关性对速度数据进行修正优化处理)。(4)对道路单元的初始平均速度进行平滑处理，将一条道路相邻时段的速度融合，当前时间周期速度的权值最大，离当前时间周期越远速度权值越小，并且考虑到速度的有效性，建议参与计算时段不超过3个周期，从时间角度进一步提高速度数据的准确性和精度。

实施例四

参照图6，示出了根据本申请实施例四的一种交通数据处理方法的步骤流程图。

本实施例从整体上说明了ITS交通数据的处理流程。本实施例的交通数据处理方法包括以下步骤：

步骤S402：首先在一个城市的路网中按照交通流的特性对路网中的道路进行编辑，生成适合交通信息发布的单个道路单元。

步骤S404：获得该城市道路路网中的各个道路单元的基本属性信息。

其中，各个道路单元的基本属性信息包括：道路起终点坐标、道路等级、道路长度、组成该道路的各个形状点等。

步骤S406：采集浮动车的GPS定位数据，在对GPS定位数据按照协议解析后，对解析后的GPS定位数据进行预处理，滤除无效GPS定位数据，得到有效GPS定位数据。

其中，有效的GPS定位数据中包括以下信息：定位时间、经纬度信息、瞬时速度、定位角度等。

步骤S408：根据得到的有效GPS定位数据中包含的经纬度信息、定位时间、定位角度以及路网地理信息数据，将有效GPS定位数据所对应的浮动车匹配到路网的基本道路单元上。

步骤S410：根据匹配到道路单元上的各个浮动车的瞬时速度，获得道路单元的速度数据，对速度数据进行相应的处理，得到道路单元的最终发布速度。

本步骤中，可以通过各个浮动车的瞬时速度得到道路单元的初始平均速度，在获得该初始平均速度后，可以根据实际情况进行相应的处理，如：对该初始平均速度进行平滑处理，得到平滑处理后的速度数据作为道路单元的速度数据，进而进行相应的时/空相关性的修正处理，得到道路单元的最终发布速度；也可以直接对该初始平均速度进行相应的时/空相关性的修正处理，得到道路单元的最终发布速度；而在某些情况下，如采集数据的样本量足够的情况下，初始平均速度或平滑处理后的初始平均速度不需要进行时/空相关性的修正处理，直接作为最终发布速度进行发布。

在对初始平均速度或平滑处理后的初始平均速度进行时/空相关性的修正处理时，使用本申请的交通数据处理方案进行修正，具体可参照实施例一、实施例二或实施例三进行。

步骤S412：根据道路单元的最终发布速度，结合道路单元的道路等级、道路长度等计算得到道路单元的拥堵等级、旅行时间等交通参数，生成路况信息。

示例性地，路况信息可以包括：各道路单元的发布速度信息、旅行时间信息、道路运行状况信息等。

步骤S414：按照发布周期，根据发布的需要生成不同单位的道路单元进行发布。

如，简图道路的交通信息。

本实施例在具体实施时，可以以出租车为例，但不局限于出租车。由于出租车遍布的范围广泛，所以给予出租车的GPS定位数据的动态交通信息处理方法反映出的路况信息较准确。结合本实施例的交通数据处理方法，在实时采集出租车的GPS定位数据时，可获得实时的路况信息。

本实施例提供了一种动态实时交通信息的处理方案，能够提供实时、准确地提供路况信息，解决了现有ITS交通数据处理方式简单，对数据处理精度不够，导致整个系统的交通信息准确性不高的问题，从时间和/或空间角度上提高了速度数据的精度。

实施例五

参照图7，示出了根据本申请实施例五的一种交通数据处理装置的结构框图。

本实施例的交通数据处理装置包括：类型确定模块502，用于根据一个道路单元在一个时间周期的速度数据，确定该道路单元在该时间周期的速度融合类型，所述速度融合类型用于表示道路单元在一个或多个时间周期的速度数据是否通过采集数据生成；时间修正模块504，用于根据确定的速度融合类型，对所述一个道路单元在所述一个时间周期的速度数据进行时间相关性的修正处理。

优选地，速度融合类型包括以下至少之一：第一速度融合类型、第二速度融合类型和第零速度融合类型；其中，第一速度融合类型表示一个道路单元在一个时间周期的速度数据通过采集数据生成，第二速度融合类型表示一个道路单元在一个时间周期无采集数据，且与该时间周期相关的设定时间周期中的至少一个时间周期的速度数据通过采集数据生成，第零速度融合类型表示一个道路单元在一个时间周期及与该时间周期相关的设定时间周期无速度数据。

优选地，若类型确定模块502确定所述一个道路单元在所述一个时间周期的速度融合类型为第一速度融合类型，则时间修正模块504包括：判断模块5042，用于根据该道路单元的道路等级，判断生成该道路单元在该时间周期的速度数据的采集数据的样本量是否满足设定的样本数量；肯定模块5044，用于若判断模块5042的判断结果为满足，则不对该道路单元在该时间周期的速度数据进行时间相关性的修正处理；否定模块5046，用于若判断模块5042的判断结果为不满足，则对该道路单元在该时间周期的速度数据进行时间相关性的修正处理。

优选地，否定模块5046，用于若判断模块5042的判断结果为不满足，则根据该道路单元的历史速度和设定的时间相关性系数，对该时间周期的速度数据进行修正处理。

优选地，否定模块5046，用于若判断模块5042的判断结果为不满足，则使用V_t＝W_R1×V_c+W_R2×V_p对该道路单元在该时间周期的速度数据进行时间相关性的修正处理；其中，V_t为修正后的速度数据，V_c为待修正处理的所述速度数据，V_p为该道路单元的历史速度，W_R1和W_R2为时间相关性系数。

优选地，若类型确定模块502确定所述一个道路单元在所述一个时间周期的速度融合类型为除第一速度融合类型外的其它速度融合类型，则时间修正模块504包括：直接修正模块5048，用于根据确定的速度融合类型，使用该道路单元的历史速度和设定的时间相关性系数，对该道路单元在该时间周期的速度数据进行修正处理。

优选地，直接修正模块5048包括：执行判断模块(图中未示出)，用于若速度融合类型为第零速度融合类型或第二速度融合类型，且融合周期大于2，则使用V_t＝W_R3×V_p对该道路单元在该时间周期的速度数据进行时间相关性的修正处理；否则，使用V_t＝W_R1×V_c+W_R2×V_p对该道路单元在该时间周期的速度数据进行时间相关性的修正处理；其中，V_t为修正后的速度数据，V_c为待修正处理的所述速度数据，V_p为该道路单元的历史速度，W_R1、W_R1和W_R3为时间相关性系数。

优选地，本实施例的交通数据处理装置还包括：空间修正模块506，用于若确定时间修正模块504进行时间相关性的修正处理失败，则对该道路单元在该时间周期的速度数据进行空间相关性的修正处理。

优选地，空间修正模块506包括：第一确定模块5062，用于确定多个道路单元中，与该道路单元空间相关性最大的道路单元；第二确定模块5064，用于根据空间相关性最大的道路单元在该时间周期的速度数据，确定空间相关性最大的道路单元的速度融合类型；空间修正执行模块5066，用于若该速度融合类型为第零速度融合类型，则不对速度数据进行空间相关性的修正处理；否则，使用V_t＝W_r×V_r对该道路单元在该时间周期的速度数据进行空间相关性的修正处理；其中，V_t为修正后的速度数据，V_r为所述空间相关性最大的道路单元的发布速度，W_r为空间相关性系数。

优选地，第一确定模块5062用于确定多个道路单元中，与该道路单元的交通流速度时间曲线变化相似度最大的道路单元。

优选地，本实施例的交通数据处理装置还包括：获取模块508，用于在类型确定模块502根据一个道路单元在一个时间周期的速度数据，确定该道路单元在该时间周期的速度融合类型之前，获取该道路单元在该时间周期的初始平均速度，和与该时间周期相关的设定时间周期的发布速度；权重确定模块510，用于确定该道路单元的初始平均速度和相关的设定时间周期(如前两个周期)的发布速度在该时间周期的权重系数；处理模块512，用于根据权重系数，对该道路单元在该时间周期的初始平均速度进行平滑处理，获得所述速度数据。

优选地，所述一个时间周期为当前时间周期，所述设定时间周期为所述当前时间周期前的连续N个时间周期，其中，N为大于或等于1的正整数。

优选地，本实施例的交通数据处理装置还包括：设置模块514，用于在获取模块508获取该道路单元在该时间周期的初始平均速度，和与该时间周期相关的设定时间周期的发布速度之前，按照时间顺序递减设定权重系数，其中，当前时间周期的初始平均速度的权重系数最大，距离当前时间周期最远的时间周期的发布速度的权重系数最小。

本实施例的交通数据处理装置用于实现前述多个方法实施例中相应的交通数据处理方法，并具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。

实施例六

参照图8，示出了根据本申请实施例六的一种交通信息系统的结构框图。

本实施例的交通信息系统包括：数据采集子系统602，数据处理子系统604和数据发布子系统606。

其中：

数据采集子系统602，用于采集浮动车的GPS定位数据，将采集到的GPS定位数据进行存储，放置于系统指定位置，其中，所述GPS定位数据中包括以下信息：定位时间、经纬度信息、定位速度。

数据处理子系统604，包括：数据预处理模块6042，用于对经数据采集子系统602采集的GPS定位数据，按照预设的预处理流程进行数据预处理，得到有效GPS数据；单点匹配模块6044，用于根据数据预处理模块6042处理后的GPS定位数据中包含的经纬度、定位时间、以及路网地理信息数据，将有效GPS定位数据所对应的浮动车匹配到路网的单元道路上；数据初步处理模块6046，用于根据匹配到单元道路上的各浮动车的定位速度，计算得到道路单元初始平均速度，并进行平滑处理，得到的道路单元初步处理速度；数据特征处理模块6048，用于根据数据初步处理模块6046得到的道路单元初步处理速度，按照特征处理的流程进行道路单元速度的精细化处理，包括对道路单元的速度数据进行时间相关性和空间相关性修正，得到道路单元最终发布速度。

在数据处理子系统604中，数据特征处理模块6048在对道路单元的速度数据进行时间相关性和空间相关性修正时，采用实施例五中的交通数据处理装置，通过该装置，对道路单元的速度数据进行时间相关性和空间相关性修正，得到的道路单元的最终发布速度。

数据发布子系统606，用于根据数据处理子系统604处理获得的道路单元的发布速度获得该道路单元的道路路况信息，包括各道路单元的发布速度、旅行时间、道路运行状况信息，并发布道路路况信息。

通过本实施例的交通信息系统，实现了交通信息的动态、实时发布。该交通信息系统中的数据处理子系统604通过使用实施例五的交通数据处理装置，提高了实时交通信息计算的准确性，使得该交通信息系统发布的交通信息更加准确，更为真实地反映道路交通情况。

本申请提供了一种涉及实时交通信息处理的方案，尤其涉及浮动车数据的处理。利用本申请可以进行实时交通数据的处理，解决现有实时交通参数计算方法误差较大的问题，提高实时交通信息计算的准确性，用于动态、实时地发布道路的实时交通信息。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于装置和系统实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上对本申请所提供的一种交通数据处理方法和装置，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims

1.一种交通数据处理方法，其特征在于，包括：

根据一个道路单元在一个时间周期的速度数据，确定该道路单元在该时间周期的速度融合类型，所述速度融合类型用于表示道路单元在一个或多个时间周期的速度数据是否通过采集数据生成；

根据确定的所述速度融合类型，对所述一个道路单元在所述一个时间周期的所述速度数据进行时间相关性的修正处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述速度融合类型包括以下至少之一：第一速度融合类型、第二速度融合类型和第零速度融合类型；

其中，所述第一速度融合类型表示一个道路单元在一个时间周期的速度数据通过采集数据生成，所述第二速度融合类型表示一个道路单元在一个时间周期无采集数据，且与该时间周期相关的设定时间周期中的至少一个时间周期的速度数据通过采集数据生成，所述第零速度融合类型表示一个道路单元在一个时间周期及与该时间周期相关的设定时间周期无速度数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，若确定所述一个道路单元在所述一个时间周期的速度融合类型为所述第一速度融合类型，则所述根据确定的所述速度融合类型，对所述一个道路单元在所述一个时间周期的所述速度数据进行时间相关性的修正处理的步骤包括：

根据该道路单元的道路等级，判断生成该道路单元在该时间周期的速度数据的采集数据的样本量是否满足设定的样本数量；

若满足，则不对该道路单元在该时间周期的速度数据进行时间相关性的修正处理；

若不满足，则对该道路单元在该时间周期的速度数据进行时间相关性的修正处理。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述若不满足，则对该道路单元在该时间周期的速度数据进行时间相关性的修正处理的步骤包括：

若不满足，则根据该道路单元的历史速度和设定的时间相关性系数，对该时间周期的所述速度数据进行修正处理。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据该道路单元的历史速度和设定的时间相关性系数，对该时间周期的所述速度数据进行修正处理的步骤包括：

使用V_t＝W_R1×V_c+W_R2×V_p对该道路单元在该时间周期的速度数据进行时间相关性的修正处理；

其中，V_t为修正后的速度数据，V_c为待修正处理的所述速度数据，V_p为该道路单元的历史速度，W_R1和W_R2为时间相关性系数。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，若确定所述一个道路单元在所述一个时间周期的速度融合类型为除所述第一速度融合类型外的其它速度融合类型，则所述根据确定的所述速度融合类型，对所述一个道路单元在所述一个时间周期的所述速度数据进行时间相关性的修正处理的步骤包括：

根据确定的所述速度融合类型，使用该道路单元的历史速度和设定的时间相关性系数，对该道路单元在该时间周期的所述速度数据进行修正处理。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据确定的所述速度融合类型，使用该道路单元的历史速度和设定的时间相关性系数，对该道路单元在该时间周期的所述速度数据进行修正处理的步骤包括：

若所述速度融合类型为所述第零速度融合类型或所述第二速度融合类型，且融合周期大于2，则使用V_t＝W_R3×V_p对该道路单元在该时间周期的速度数据进行时间相关性的修正处理；否则，使用V_t＝W_R1×V_c+W_R2×V_p对该道路单元在该时间周期的速度数据进行时间相关性的修正处理；

其中，V_t为修正后的速度数据，V_c为待修正处理的所述速度数据，V_p为该道路单元的历史速度，W_R1、W_R1和W_R3为时间相关性系数。

8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述根据确定的所述速度融合类型，对所述一个道路单元在所述一个时间周期的所述速度数据进行时间相关性的修正处理的步骤之后，还包括：

若进行所述时间相关性的修正处理失败，则对该道路单元在该时间周期的所述速度数据进行空间相关性的修正处理。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述对该道路单元在该时间周期的所述速度数据进行空间相关性的修正处理的步骤包括：

确定多个道路单元中，与该道路单元空间相关性最大的道路单元；

根据所述空间相关性最大的道路单元在该时间周期的速度数据，确定所述空间相关性最大的道路单元的速度融合类型；

若该速度融合类型为所述第零速度融合类型，则不对所述速度数据进行空间相关性的修正处理；否则，使用V_t＝W_r×V_r对该道路单元在该时间周期的所述速度数据进行空间相关性的修正处理；

其中，V_t为修正后的速度数据，V_r为所述空间相关性最大的道路单元的发布速度，W_r为空间相关性系数。

10.根据权利要求8或9所述的方法，其特征在于，所述确定多个道路单元中，与该道路单元空间相关性最大的道路单元的步骤包括：

确定所述多个道路单元中，与该道路单元的交通流速度时间曲线变化相似度最大的道路单元。

11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据一个道路单元在一个时间周期的速度数据，确定该道路单元在该时间周期的速度融合类型的步骤之前，还包括：

获取该道路单元在该时间周期的初始平均速度，和与该时间周期相关的设定时间周期的发布速度；

确定该道路单元的所述初始平均速度和所述发布速度在该时间周期的权重系数；

根据所述权重系数，对该道路单元在该时间周期的所述初始平均速度进行平滑处理，获得所述速度数据。

12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述一个时间周期为当前时间周期，所述设定时间周期为所述当前时间周期前的连续N个时间周期，其中，N为大于或等于1的正整数。

13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，在所述获取所述一个道路单元在所述一个时间周期的初始平均速度，和与该时间周期相关的设定时间周期的发布速度的步骤之前，还包括：

按照时间顺序递减设定所述权重系数，其中，所述当前时间周期的所述初始平均速度的权重系数最大，距离所述当前时间周期最远的时间周期的发布速度的权重系数最小。

14.一种交通数据处理装置，其特征在于，包括：

类型确定模块，用于根据一个道路单元在一个时间周期的速度数据，确定该道路单元在该时间周期的速度融合类型，所述速度融合类型用于表示道路单元在一个或多个时间周期的速度数据是否通过采集数据生成；

时间修正模块，用于根据确定的所述速度融合类型，对所述一个道路单元在所述一个时间周期的所述速度数据进行时间相关性的修正处理。

15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述速度融合类型包括以下至少之一：第一速度融合类型、第二速度融合类型和第零速度融合类型；

16.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，若所述类型确定模块确定所述一个道路单元在所述一个时间周期的速度融合类型为所述第一速度融合类型，则所述时间修正模块包括：判断模块，用于根据该道路单元的道路等级，判断生成该道路单元在该时间周期的速度数据的采集数据的样本量是否满足设定的样本数量；

肯定模块，用于若所述判断模块的判断结果为满足，则不对该道路单元在该时间周期的速度数据进行时间相关性的修正处理；

否定模块，用于若所述判断模块的判断结果为不满足，则对该道路单元在该时间周期的速度数据进行时间相关性的修正处理。

17.根据权利要求16所述的装置，其特征在于，所述否定模块，用于

若所述判断模块的判断结果为不满足，则根据该道路单元的历史速度和设定的时间相关性系数，对该时间周期的所述速度数据进行修正处理。

18.根据权利要求17所述的装置，其特征在于，

所述否定模块，用于若所述判断模块的判断结果为不满足，则

19.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，若所述类型确定模块确定所述一个道路单元在所述一个时间周期的速度融合类型为除所述第一速度融合类型外的其它速度融合类型，则所述时间修正模块包括：

直接修正模块，用于根据确定的所述速度融合类型，使用该道路单元的历史速度和设定的时间相关性系数，对该道路单元在该时间周期的所述速度数据进行修正处理。

20.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，所述直接修正模块包括：

执行判断模块，用于若所述速度融合类型为所述第零速度融合类型或所述第二速度融合类型，且融合周期大于2，则使用V_t＝W_R3×V_p对该道路单元在该时间周期的速度数据进行时间相关性的修正处理；否则，使用V_t＝W_R1×V_c+W_R2×V_p对该道路单元在该时间周期的速度数据进行时间相关性的修正处理；

21.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，还包括：

空间修正模块，用于若确定所述时间修正模块进行所述时间相关性的修正处理失败，则对该道路单元在该时间周期的所述速度数据进行空间相关性的修正处理。

22.根据权利要求21所述的装置，其特征在于，所述空间修正模块包括：

第一确定模块，用于确定多个道路单元中，与该道路单元空间相关性最大的道路单元；

第二确定模块，用于根据所述空间相关性最大的道路单元在该时间周期的速度数据，确定所述空间相关性最大的道路单元的速度融合类型；

空间修正执行模块，用于若该速度融合类型为所述第零速度融合类型，则不对所述速度数据进行空间相关性的修正处理；否则，使用V_t＝W_r×V_r对该道路单元在该时间周期的所述速度数据进行空间相关性的修正处理；

23.根据权利要求21或22所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块用于

24.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，还包括：

获取模块，用于在所述类型确定模块根据一个道路单元在一个时间周期的速度数据，确定该道路单元在该时间周期的速度融合类型之前，获取该道路单元在该时间周期的初始平均速度，和与该时间周期相关的设定时间周期的发布速度；

权重确定模块，用于确定该道路单元的所述初始平均速度和所述发布速度在该时间周期的权重系数；

处理模块，用于根据所述权重系数，对该道路单元在该时间周期的所述初始平均速度进行平滑处理，获得所述速度数据。

25.根据权利要求24所述的装置，其特征在于，所述一个时间周期为当前时间周期，所述设定时间周期为所述当前时间周期前的连续N个时间周期，其中，N为大于或等于1的正整数。

26.根据权利要求25所述的装置，其特征在于，还包括：

设置模块，用于在所述获取模块获取该道路单元在该时间周期的初始平均速度，和与该时间周期相关的设定时间周期的发布速度之前，按照时间顺序递减设定所述权重系数，其中，所述当前时间周期的所述初始平均速度的权重系数最大，距离所述当前时间周期最远的时间周期的发布速度的权重系数最小。