CN103325247A - 一种交通信息处理方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种交通信息处理方法及系统。其中该方法包括:从基站采集手机信令;根据所述手机信令确定所述手机移动路径对应的实际道路,根据所述手机信令和所述手机移动路径对应的实际道路计算所述手机的移动速度;根据所述手机的移动速度确定所述实际道路的交通路况。本发明的交通信息处理方法及系统,通过对采集到的手机信令进行分析,获得手机用户所在道路的路况。无需布置特定的检测装置,成本较低,样本数据量大,分析结果准确。
Description
技术领域
本发明涉及一种数据业务及无线技术,尤其涉及一种交通信息处理方法及系统。
背景技术
交通运输系统是国民经济运行的命脉,是否拥有现代化的交通运输体系,是衡量一个国家综合经济实力的重要指标。随着经济的发展和城市化发展进程的加快,城市人口的增长、机动车拥有量的增加、城市形态的变化以及社会活动规模的增加都给大、中城市的交通及其管理系统增加了越来越重的负荷,交通需求与供给之间的矛盾也变得越来越突出。
虽然可以通过不断扩建道路设施来满足短期的交通需求,但在资源、环境问题日益突出的今天,道路设施的增长势必受到多方面的约束,很难有效地解决不断出现的交通问题。在这种背景下,综合运用各种技术手段特别是信息技术,提高交通基础设施和运输装备的利用效率,对交通运输事业的快速发展具有十分重要的意义。
在这种背景下,智能交通系统应运而生。它是运用信息通信技术,将人、车、路三者紧密协调、和谐统一,在大范围内全方位发挥作用的实时、准确、高效的交通运输信息与管理系统。智能交通系统能够有效地利用现有交通设施减少交通负荷和环境污染、提高社会效率、减少交通事故、节约能源消耗、降低环境污染、提高生活质量等,这些都可以对向低碳经济的转型起到重要推动作用。
而所有智能交通系统最关键的就是原始的交通流量数据,目前国内主要的交通路况信息的来源有以下两个层面:
1、固定检测器采集技术,该项技术通过埋在路下或设在路旁的固定监测设施(如线圈、摄像头、微波、红外等),以监测交通流量点、交通流量线以及视频流的方式,采集原始的交通流量信息;
2、浮动车采集技术,该项技术利用车载GPS定位、无线通信和信息处理等多种技术手段,实现对道路上行驶车辆的瞬时速度、位置、路段旅行时间等交通数据的采集,经过处理后生成反映实时道路拥堵情况的交通信息。
现有的交通路况信息采集存在着一定缺陷,它们表现在:
1、固定检测器采集技术,该项技术虽然准确率非常高,但是应用与维护成本也是相当高,目前只在一线城市路网以及国内大、中城市的主干路网有较为全面的部署和建设,应用规模受成本制约严重;
2、浮动车采集技术,目前应用最为广泛的技术,但其监控数据多来自于出租车、公交车等运营车辆,运营车辆的驾驶行为较为特殊,如:出租车会在某些地点等待乘客,或是缓慢行驶寻找乘客;公交车则仅会按照固定路线行驶,而且到站会停车载客、卸客;其数据覆盖也依赖于目标城市的运营车辆规模化程度,数据质量严重依赖有效的样本数据量,在快速路和高速公路、城乡结合部等运营车辆规模化较低的大部分区域仍无法得到有效应用。
发明内容
本发明的目的在于,提供一种交通信息处理方法及系统,无需布置特定的检测装置,成本较低,样本数据量大,分析结果准确。
为实现上述目的,根据本发明的一个方面,提供一种交通信息处理方法,包括:
从基站采集手机信令;
根据所述手机信令确定所述手机移动路径对应的实际道路,根据所述手机信令和所述手机移动路径对应的实际道路计算所述手机的移动速度;
根据所述手机的移动速度确定所述实际道路的交通路况。
其中,根据所述手机的移动速度确定所述实际道路的交通路况包括:根据所述手机的移动速度筛选出位于机动车上的手机;根据所述位于机动车上的手机的移动速度确定所述实际道路的交通路况。
另外,从基站采集手机信令之后包括:根据所述手机所属基站的位置筛选出基站覆盖范围与主要道路有交叉的手机信令;根据所述手机信令确定所述手机的移动路径对应的实际道路包括:根据所述基站覆盖范围与主要道路有交叉的手机信令确定所述手机移动路径对应的实际道路。
具体地,根据所述手机所属基站的位置筛选出基站覆盖范围与主要道路有交叉的手机信令包括:根据所述手机信令确定所述手机所属基站的位置;以所述手机所属基站的位置为中心,以预设的距离为半径画圆,得到所述基站的覆盖范围;当所述基站覆盖范围与主要道路有交叉时,保留对应的手机信令。
手机信令包括:手机IMSI号码、事件时间、位置区编号、小区编号和事件类型。
优选地,根据所述手机信令确定所述手机移动路径对应的实际道路包括:筛选发生基站切换的手机信令;对于所述发生基站切换的手机,获得所述手机事件发生位置到基站位置的通信时延或事件发生位置的信号强度;根据所述通信时延或信号强度计算所述手机的事件发生位置;根据同一手机不同时刻的事件发生位置推测所述手机的移动路径对应的实际道路。
具体地,根据同一手机不同时刻的事件发生位置推测所述手机移动路径对应的实际道路包括:计算所述手机的时间上连续的两个事件发生位置之间的直线距离之和;计算所述手机的时间上连续的两个事件发生位置到实际道路的垂直投影点之间的距离之和;计算所述手机的时间上连续的两个事件发生位置连线与道路的夹角之和;对所述直线距离之和、垂直投影点之间的距离之和及夹角之和进行加权计算,得到所述手机对应道路的代价值;选择所述代价值最小的道路为所述手机移动路径对应的实际道路。
另外,根据所述手机信令和所述手机移动路径对应的实际道路计算所述手机的移动速度包括:计算所述手机的时间上连续的两个事件发生位置到实际道路的垂直投影点之间的距离;计算所述手机的时间上连续的两个事件发生位置之间的移动时间;根据所述时间上连续的两个事件发生位置到实际道路的垂直投影点之间的距离及移动时间计算所述手机在时间上连续的两个事件发生位置之间的移动速度。
优选地,该方法还包括:将所述手机在时间上连续的两个事件发生位置之间的移动速度与实际道路的设计速度进行加权平均得到手机在两个事件发生位置之间的矫正移动速度。
其中,根据所述手机的移动速度确定所述实际道路的交通路况包括:将所述实际道路划分为多个路段;计算该路段上其中一个手机的移动速度,并对同一路段上的多个手机的移动速度进行加权计算,得到所述路段的平均行驶速度,进而得到对应路段的路况。
其中,计算该路段上其中一个手机的移动速度包括:对所述手机在该路段上两个时间上连续的事件发生位置之间的移动速度进行加权计算得到在该路段上手机的移动速度。
更优地,对同一路段上的多个手机的移动速度进行加权计算,得到所述路段的平均行驶速度包括:
计算每个手机在该路段上移动速度的加权系数pn,pn=T×S×N×β,其中,T为时间完走率,即手机在一个统计周期P内在该路段上的移动时间t占统计周期比例,T=t/P;S为空间完走率,即手机在一个统计周期内在目标路段上的轨迹长度d占该周期路段总长D的比例,S=d/D;N为一个统计周期内在目标路段上的手机数量;β为大于0的系数。
为实现上述目的,根据本发明的另一个方面,提供一种交通信息处理系统,包括:
采集装置,用于从基站采集手机信令;
路径分析装置,用于根据所述手机信令确定所述手机移动路径对应的实际道路;
移动速度计算装置,用于根据所述手机信令和所述手机移动路径对应的实际道路计算所述手机的移动速度;
路况分析装置,用于根据所述手机的移动速度确定所述实际道路的交通路况。
优选地,该系统还包括:第一筛选装置,用于根据所述手机的移动速度筛选出位于机动车上的手机;所述路况分析装置,用于根据所述位于机动车上的手机的移动速度确定所述实际道路的交通路况。
另外,该系统还包括:第二筛选装置,当所述基站覆盖范围与主要道路有交叉时,保留对应的手机信令;所述路径分析装置,用于根据所述基站覆盖范围与主要道路有交叉的手机信令确定所述手机移动路径对应的实际道路。
其中,所述路径分析装置包括:筛选模块,用于筛选发生基站切换的手机信令;获取模块,用于对于所述发生基站切换的手机,获得所述手机事件发生位置到基站位置的通信时延及事件发生位置的信号强度;事件发生位置计算模块,用于根据所述通信时延和信号强度计算所述手机的事件发生位置;推测模块,用于根据同一手机不同时刻的事件发生位置推测所述手机的移动路径对应的实际道路。
另外,所述推测模块包括:第一距离计算子模块,用于计算所述手机的时间上连续的两个事件发生位置之间的直线距离之和;第二距离计算子模块,用于计算所述手机的时间上连续的两个事件发生位置到实际道路的垂直投影点之间的距离之和;夹角计算子模块,用于计算所述手机的时间上连续的两个事件发生位置连线与道路的夹角之和;加权计算子模块,用于对所述直线距离之和、垂直投影点之间的距离之和及夹角之和进行加权计算,得到所述手机对应道路的代价值;选择子模块,用于选择所述代价值最小的道路为所述手机移动路径对应的实际道路。
其中,所述移动速度计算装置包括:距离计算模块,用于计算所述手机的时间上连续的两个事件发生位置到实际道路的垂直投影点之间的距离;时间计算模块,用于计算所述手机的时间上连续的两个事件发生位置之间的移动时间;速度计算模块,用于根据所述时间上连续的两个事件发生位置到移动路径的垂直投影点之间的距离及移动时间计算所述手机在时间上连续的两个事件发生位置的移动速度。
其中,所述移动速度计算装置还包括:
矫正模块,用于将所述手机在时间上连续的两个事件发生位置之间的移动速度与实际道路的设计速度进行加权平均得到手机在两个事件发生位置之间的矫正移动速度。
其中,所述路况分析装置包括:
路段划分模块,用于将所述实际道路划分为多个路段;
第一速度加权模块,用于计算该路段上其中手机的移动速度;
第二速度加权模块,用于对同一路段上的多个手机的移动速度进行加权计算,得到所述路段的平均行驶速度。
具体地,所述第一速度加权模块,用于对所述手机在该路段上两个时间上连续的事件发生位置之间的移动速度进行加权计算得到在该路段上手机的移动速度。
另外,所述路况分析装置还包括:加权系数计算模块,用于计算加权系数发送给所述第二速度加权模块,所述加权系数计算模块,计算每个手机在该路段上移动速度的加权系数pn,pn=T×S×N×β,其中,T为时间完走率,即手机在一个统计周期P内在该路段上的移动时间t占统计周期比例,T=t/P;S为空间完走率,即手机在一个统计周期内在目标路段上的轨迹长度d占该周期路段总长D的比例,S=d/D;N为一个统计周期内在目标路段上的手机数量;β为大于0的系数。
本发明的交通信息处理方法及系统,通过对采集到的手机信令进行分析,获得手机用户所在道路的路况。无需布置特定的检测装置,成本较低,样本数据量大,分析结果准确。
附图说明
图1是本发明交通信息处理方法实施例的流程图;
图2是本发明基站与道路交叉示意图;
图3是本发明确定手机事件发生位置的流程图;
图4是本发明路径推测的流程图;
图5a是本发明计算手机移动速度的流程图;
图5b是本发明确定交通路况的流程图;
图6是本发明交通信息处理方法另一实施例的流程图;
图7是本发明交通信息处理系统实施例的结构图;
图8是本发明路径分析装置的结构图;
图9是本发明推测模块的结构图;
图10是本发明移动速度计算装置的结构图;
图11是本发明路况分析装置的结构图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明进行详细说明。
如图1所示,本发明交通信息处理方法实施例包括:
步骤102,从基站采集手机信令;
步骤104,根据所述手机信令确定所述手机移动路径对应的实际道路;
步骤106,根据所述手机信令和所述手机移动路径对应的实际道路计算所述手机的移动速度;
步骤108,根据所述手机的移动速度确定所述实际道路的交通路况。
其中,步骤102中,手机在进行开机、关机、短信、主被叫、切换小区/BSC等的过程中要与无线网络设备(如BSC等)进行交互,而这些参数可以通过网络中的手机信令采集与监测系统获得。本实施例中,采集到的手机信令主要包括:手机IMSI号码、事件时间、位置区编号、小区编号和事件类型。
实际中,采集到的手机信令可以获得的字段属性如下表1所示。
表1
可以设定采集手机信令的激活事件类型,即在发生以下事件时,采集手机信令。采集手机信令的事件类型如下表2所示。
表2
序号 | 事件类型 |
01 | CM业务请求 |
02 | Paging Response |
03 | MOC主叫过程 |
04 | MTC被叫过程 |
05 | MO短信发送 |
06 | MT短信接收 |
07 | 正常位置更新 |
08 | 周期性位置更新 |
09 | IMSI附着 |
10 | BSC内部切换 |
11 | 下行信号质量和强度变差产生的BSC间切换 |
12 | 其他原因产生的BSC间切换 |
13 | 下行信号质量和强度变差产生的跨MSC切换 |
14 | 其他原因产生的跨MSC切换 |
15 | 挂机 |
16 | 关机(IMSI分离) |
以下为实际手机信令的样例:
117E71D28DCD0BD5CE0EA71FD8DA74A3,20110303104252,16887,44262,008,000,000,16791741,16780660。
该条信令数据含义为:
终端台识别码为:117E71D28DCD0BD5CE0EA71FD8DA74A3,于2011年3月3日10点42分52秒,在基站表示为LAC(16887)、CELLID(44262)产生的由于BSC内部切换(008)产生的一条信令记录,对应MSC(16791741)和BSC(16780660)。
可以将采集到的手机信令按时间周期(如1分钟)整理成文件,文件内包含该周期内发生的手机信令数据。如下表3所示。
表3
例如:文件A94009_15010_CS_20110303104500.AVL包含是2011年3月3日10点44分至10点45分之间发生手机信令文件为:
117E71D28DCD0BD5CE0EA71FD8DA74A3,20110303104452,16887,44262,015,001,000,16791741,16780660
7905559EC4D6F3874A61AA7F8BB0C396,20110303104452,16850,42173,004,001,000,16793459,16780493
7905559EC4D6F3874A61AA7F8BB0C396,20110303104452,16850,42173,015,001,000,16793459,16780493
FFCB3DC493F04361D7A365D46BE51B0E,20110303104452,16643,33142,003,001,000,16793218,16780543
……
针对该手机信令文件同步产生一个校验文件,文件格式如下表4所示:
表4
例如,针对文件A94009_15010_CS_20110303104500.AVL的校验文件为A94009_15010_CS_20110303104500.CHK,该校验文件内容如下:
A94009_15010_CS_20110303104500,66208792,636623,2011-03-03,20110303 10:45:00。
本实施例中,对于采集到的手机信令,需要进行进一步的数据筛选,以使根据手机信令确定的实际道路及计算的手机移动速度更加准确,主要进行一下筛选:
1、将与道路无关的基站对应的手机信令删除
如果基站覆盖范围与主要道路有交叉,则认为该基站与道路有关;反之则无关;
上述采集到的手机信令中,包括LAC和CellId字段,根据这两个字段,可以获得该手机信令对应基站的经纬度;如图2所示,在标准的基础地图上添加基站分布图层,以该基站中心位置为圆心,以R为半径(R在市区内的建议值为300米,在郊区的建议值为1000米)画圆,得到所述基站的覆盖范围;如该覆盖范围与周边主要道路有交叉,保留该基站覆盖范围对应的手机信令;
2、筛选发生基站切换的手机信令
手机信令中的event_type字段属性为在表2中涉及BSC内部基站切换的10、11、12、13、14这五种时,可以将手机的位置定位到基站的临界区(两个基站覆盖的交叉区域),这样,对手机用户的定位更加准确;
3、筛选出位于机动车上的手机
通过行人和机动车信令数据的独有特征,可以过滤掉绝大多数行人手机产生的手机信令,只保留位于机动车上的手机产生的手机信令;在计算得到手机的移动速度后,一般在连续的三个基站切换中,手机移动速度始终不高于5公里/小时,则判断该手机用户其为行人;在连续的三个基站切换中,速度至少高于10公里/小时,则判断该手机用户位于机动车。
上述三种对手机信令的筛选方式可以同时采用,也可以采用其中至少一种筛选方式。
对于发生基站切换的手机信令,可以较精确地确定手机的事件发生位置,即手机在发送信令时所处的位置,进而可以确定手机移动路径对应的实际道路,如图3所示,步骤104具体包括:
步骤302,获得手机事件发生位置到基站位置的通信时延或事件发生位置的信号强度;
步骤304,根据通信时延或信号强度计算手机的事件发生位置;
步骤306,根据同一手机不同时刻的事件发生位置推测所述手机的移动路径对应的实际道路。
步骤304中,根据通信时延或信号强度计算手机的事件发生位置具体如下:
(1)获得手机事件发生位置到基站位置的通信时延(TA值)后,TA/2再乘以信号传播速度,即可以估算出手机当前实际位置产生信号到基站A实际位置的距离S1,同样根据手机与另一相关基站B的这种关系,获得距离S2;可精确估计手机处于以基站A实际位置为圆心,S1为半径的弧状带与基站B实际位置为圆心,S2为半径的弧状带的交汇处;
(2)由于手机信号强度与基站距离成反比例关系,相关系数根据基站和手机硬件的不同而略有差异。获得手机事件发生位置的信号强度后,根据手机当前位置的信号强度大小,可以判断手机处于以基站A实际位置为圆心,S1为半径的弧状带上。同样根据手机与另一相关基站B的这种关系,获得参数S2;则可精确估计手机处于以基站A实际位置为圆心,S1为半径的弧状带与基站B实际位置为圆心,S2为半径的弧状带的交汇处。
如图4所示,上述步骤306具体包括:
步骤401,计算所述手机的时间上连续的两个事件发生位置之间的直线距离之和D1+D2+D3+...+Dm;
步骤402,计算所述手机的时间上连续的两个事件发生位置到实际道路的垂直投影点之间的距离之和d1+d2+d3+...+dm;
步骤403,计算所述手机的时间上连续的两个事件发生位置连线与道路的夹角之和α1+α2+α3+...+αm;
步骤404,对所述直线距离之和、垂直投影点之间的距离之和及夹角之和进行加权计算,得到所述手机对应道路的代价值为:
(D1+D2+D3+...+Dm)×q1+(d1+d2+d3+...+dm)×q2+(α1+α2+α3+...+αm)×q3,其中,q1、q2、q3为设定的加权系数;
步骤405,选择代价值最小的道路为手机移动路径对应的实际道路。
如图5a所示,得到手机移动路径对应的实际道路后,步骤106,计算手机的移动速度包括:
步骤501,计算所述手机的时间上连续的两个事件发生位置到实际道路的垂直投影点之间的距离d1,d2,d3,...dm;
步骤502,计算手机的时间上连续的两个事件发生位置之间的移动时间t1,t2,t3...tm;
步骤503,根据时间上连续的两个事件发生位置到实际道路的垂直投影点之间的距离及移动时间计算所述手机在时间上连续的两个事件发生位置之间的移动速度v1=d1/t1,v2=d2/t2,v3=d3/t3...vm=dm/tm。
对于上述计算得到的手机在时间上连续的两个事件发生位置之间的移动速度进行如下计算:
将该移动速度v与实际道路的设计速度vf进行加权平均得到手机在两个事件发生位置之间的矫正移动速度V,
V=v×Q1+vf×Q2,其中,Q1,Q2为预设的加权系数。
通过加权计算,使得最终计算出来的速度V更合理的趋向代表路段上的车流实际速度,不至于偏离太高或太低。
如图5b所示,步骤108根据所述手机的移动速度确定所述实际道路的交通路况包括:
步骤601,将实际道路划分为多个路段;
步骤602,计算该路段上手机的移动速度;
步骤603,计算路段的平均行驶速度,即机动车在该路段上的平均行驶速度,进而得到对应路段的路况。
步骤602的计算过程如下:将实际道路划分为多个路段,每个路段上手机的移动速度为:
Vn=(Vn1×pn1+Vn2×pn2+......+Vnn×pnn,Vn为该路段上手机n的移动速度,Vnn为手机n在该路段上两个时间上连续的事件发生位置之间的移动速度,pnn为手机n在该路段上两个时间上连续的事件发生位置之间的移动速度的加权系数,n表示该路段上手机的个数,为1,2,3...N,其中,pnn可以设定为1/N;
步骤603的计算过程如下:同一路段上多个手机移动速度进行加权后得到路段平均行驶速度为:
V=(V1×p1+V2×p2+......+Vn×pn),pn表示手机n在该路段上移动速度的加权系数。
其中,pn可以通过以下几个参数计算:
时间完走率T:手机在一个统计周期P内在目标路段上的移动时间t占统计周期比例,T=t/P;
空间完走率S:手机在一个统计周期内在目标路段上的轨迹长度d占该周期路段总长D的比例,S=d/D;
手机数量N:一个统计周期内在目标路段上的手机数量。
pn与时间完走率T、空间完走率S和手机数量成正比,pn=T×S×N×β,其中,β为大于0的系数。
在计算时间完走率T时,若在一个统计周期内在目标路段上某个手机的记录次数不大于1,则T值为零,说明该手机不参与在这个统计周期内此条目标路段的路况计算;若在一个统计周期内在目标路段上某个手机的记录次数大于1,则通过计算旅行时间(手机在这个统计周期内在目标路段上的最后一个时间戳减去第一个时间戳)占整个统计周期的比例获得时间完走率T值。
在计算空间完走率S时,若在一个统计周期内在目标路段上某个手机的记录次数不大于1,则S值为零,说明该手机不参与在这个统计周期内此条目标路段的路况计算;若在一个统计周期内在目标路段上某个手机的记录次数大于1,则通过计算旅行路径长度(手机在这个统计周期内在目标路段上的轨迹长度)占这个路段长度的比例获得空间完走率S值。
通过上述计算,可以获得某个路段上的平均行驶速度,通过该平均行驶速度可以体现出该路段路况为畅通、缓行或拥堵等。在进行交通路况数据发布时,也是按照路段来进行数据发布的。
本实施例的交通信息处理方法,通过对采集到的手机信令进行分析,获得手机用户所在道路的路况。无需布置特定的检测装置,不需要大规模建设投资就可以建立覆盖全国的实时交通信息采集系统,成本较低;且样本数据量大,分析结果准确。另外,随着移动运营商的手机网络、通讯网络信令基础平台、安全加密机制的完善,为本实施例技术的推广提供了重要的技术保障,数据质量和可靠性无论对于交通信息服务的提供者还是使用者,都具有显著的技术优越性和巨大的应用价值。
如图6所示,本发明交通信息处理方法的一个具体实施例流程如下:
步骤1,如表2所示的预先定义好的事件发生时,手机信令监测平台会将从基站获取的原始手机信令按预设属性字段进行记录,形成单条手机信令记录;
步骤2,单条手机信令记录在过滤分拣并加密后按时间周期(如1分钟)整理成文件,文件内包含该周期内发生的信令数据记录;
步骤3,为保证信令记录及传输的可靠性,针对周期性的信令记录文件同步产生一个校验文件;
步骤4,在数据的预处理过程中,结合基础地图数据,过滤与道路无关的基站数据;
步骤5,将手机发生切换事件的位置信息匹配映射至基础地图上;
步骤6,根据样本点的移动趋势数据,按照最优路径筛选原则,推测并确定与移动趋势相近的道路;
步骤7,计算单个手机样本点在道路上的平均速度,之后对道路上的多个样本点的速度从进入时间以及空间位置进行整合,生成以道路为基础的融合后的路况数据;
步骤8,通过行人和机动车信令数据的独有特征,过滤行人数据;
步骤9,根据当前城市规模以及路段级别,结合当前道路的速度信息,生成路况状态(拥堵、缓行、畅通等);
步骤10,将处理后的数据转至发布层,按照统一的交通数据发布标准,发送到业务系统/终端。
基于同一发明构思,本发明还提供一种交通信息处理系统,如图7所示,该系统实施例包括:
采集装置71,用于从基站采集手机信令;
路径分析装置72,用于根据所述手机信令确定所述手机移动路径对应的实际道路;
移动速度计算装置73,用于根据所述手机信令和所述手机移动路径对应的实际道路计算所述手机的移动速度;
路况分析装置74,用于根据所述手机的移动速度确定所述实际道路的交通路况。
本实施例的系统还包括:
第一筛选装置75,用于根据所述手机的移动速度筛选出位于机动车上的手机;
路况分析装置74,用于根据所述位于机动车上的手机的移动速度确定所述实际道路的交通路况。
本实施例的系统还包括:
第二筛选装置76,当所述基站覆盖范围与主要道路有交叉时,保留对应的手机信令;
所述路径分析装置72,用于根据所述基站覆盖范围与主要道路有交叉的手机信令确定所述手机移动路径对应的实际道路。
其中,如图8所示,路径分析装置72包括:
筛选模块721,用于筛选发生基站切换的手机信令;
获取模块722,用于对于所述发生基站切换的手机,获得所述手机事件发生位置到基站位置的通信时延及事件发生位置的信号强度;
事件发生位置计算模块723,用于根据所述通信时延和信号强度计算所述手机的事件发生位置;
推测模块724,用于根据同一手机不同时刻的事件发生位置推测所述手机的移动路径对应的实际道路。
如图9所示,推测模块724包括:
第一距离计算子模块7241,用于计算所述手机的时间上连续的两个事件发生位置之间的直线距离之和;
第二距离计算子模块7242,用于计算所述手机的时间上连续的两个事件发生位置到实际道路的垂直投影点之间的距离之和;
夹角计算子模块7243,用于计算所述手机的时间上连续的两个事件发生位置连线与道路的夹角之和;
加权计算子模块7244,用于对所述直线距离之和、垂直投影点之间的距离之和及夹角之和进行加权计算,得到所述手机对应道路的代价值;
选择子模块7245,用于选择所述代价值最小的道路为所述手机移动路径对应的实际道路。
如图10所示,移动速度计算装置73包括:
距离计算模块731,用于计算所述手机的时间上连续的两个事件发生位置到实际道路的垂直投影点之间的距离;
时间计算模块732,用于计算所述手机的时间上连续的两个事件发生位置之间的移动时间;
速度计算模块733,用于根据所述时间上连续的两个事件发生位置到移动路径的垂直投影点之间的距离及移动时间计算所述手机在时间上连续的两个事件发生位置的移动速度。
移动速度计算装置73还包括:
矫正模块734,用于将所述手机在时间上连续的两个事件发生位置之间的移动速度与实际道路的设计速度进行加权平均得到手机在两个事件发生位置之间的矫正移动速度。
如图11所示,路况分析装置74包括:
路段划分模块741,用于将所述实际道路划分为多个路段;
第一速度加权模块742,用于计算该路段上其中手机的移动速度;
第二速度加权模块743,用于对同一路段上的多个手机的移动速度进行加权计算,得到所述路段的平均行驶速度。
其中,第一速度加权模块742,用于对所述手机在该路段上两个时间上连续的事件发生位置之间的移动速度进行加权计算得到在该路段上手机的移动速度。
所述路况分析装置74还包括:加权系数计算模块744,用于计算加权系数发送给所述第二速度加权模块743,
加权系数计算模块744,计算每个手机在该路段上移动速度的加权系数pn,pn=T×S×N×β,其中,T为时间完走率,即手机在一个统计周期P内在该路段上的移动时间t占统计周期比例,T=t/P;S为空间完走率,即手机在一个统计周期内在目标路段上的轨迹长度d占该周期路段总长D的比例,S=d/D;N为一个统计周期内在目标路段上的手机数量;β为大于0的系数。
本实施例的交通信息处理系统,通过对采集到的手机信令进行分析,获得手机用户所在道路的路况。无需布置特定的检测装置,不需要大规模建设投资就可以建立覆盖全国的实时交通信息采集系统,成本较低;且样本数据量大,分析结果准确。另外,随着移动运营商的手机网络、通讯网络信令基础平台、安全加密机制的完善,为本实施例技术的推广提供了重要的技术保障,数据质量和可靠性无论对于交通信息服务的提供者还是使用者,都具有显著的技术优越性和巨大的应用价值。
具体地,本实施例中,采集装置71位于数据接收层;路径分析装置72、移动速度计算装置73、路况分析装置74、第一筛选装置75和第二筛选装置76位于数据处理层;得到的路况数据通过数据发布层进行发布。
应说明的是:以上实施例仅用以说明本发明而非限制,本发明也并不仅限于上述举例,一切不脱离本发明的精神和范围的技术方案及其改进,其均应涵盖在本发明的权利要求范围中。
Claims (22)
1.一种交通信息处理方法,其特征在于,包括:
从基站采集手机信令;
根据所述手机信令确定所述手机移动路径对应的实际道路,根据所述手机信令和所述手机移动路径对应的实际道路计算所述手机的移动速度;
根据所述手机的移动速度确定所述实际道路的交通路况。
2.根据权利要求1所述的交通信息处理方法,其特征在于,根据所述手机的移动速度确定所述实际道路的交通路况包括:
根据所述手机的移动速度筛选出位于机动车上的手机;
根据所述位于机动车上的手机的移动速度确定所述实际道路的交通路况。
3.根据权利要求1所述的交通信息处理方法,其特征在于,从基站采集手机信令之后包括:
根据所述手机所属基站的位置筛选出基站覆盖范围与主要道路有交叉的手机信令;
根据所述手机信令确定所述手机的移动路径对应的实际道路包括:
根据所述基站覆盖范围与主要道路有交叉的手机信令确定所述手机移动路径对应的实际道路。
4.根据权利要求3所述的交通信息处理方法,其特征在于,根据所述手机所属基站的位置筛选出基站覆盖范围与主要道路有交叉的手机信令包括:
根据所述手机信令确定所述手机所属基站的位置;
以所述手机所属基站的位置为中心,以预设的距离为半径画圆,得到所述基站的覆盖范围;
当所述基站覆盖范围与主要道路有交叉时,保留对应的手机信令。
5.根据权利要求1所述的交通信息处理方法,其特征在于,所述手机信令包括:手机IMSI号码、事件时间、位置区编号、小区编号和事件类型。
6.根据权利要求1所述的交通信息处理方法,其特征在于,根据所述手机信令确定所述手机移动路径对应的实际道路包括:
筛选发生基站切换的手机信令;
对于所述发生基站切换的手机,获得所述手机事件发生位置到基站位置的通信时延或事件发生位置的信号强度;
根据所述通信时延或信号强度计算所述手机的事件发生位置;
根据同一手机不同时刻的事件发生位置推测所述手机的移动路径对应的实际道路。
7.根据权利要求6所述的交通信息处理方法,其特征在于,根据同一手机不同时刻的事件发生位置推测所述手机移动路径对应的实际道路包括:
计算所述手机的时间上连续的两个事件发生位置之间的直线距离之和;
计算所述手机的时间上连续的两个事件发生位置到实际道路的垂直投影点之间的距离之和;
计算所述手机的时间上连续的两个事件发生位置连线与道路的夹角之和;
对所述直线距离之和、垂直投影点之间的距离之和及夹角之和进行加权计算,得到所述手机对应道路的代价值;
选择所述代价值最小的道路为所述手机移动路径对应的实际道路。
8.根据权利要求7所述的交通信息处理方法,其特征在于,根据所述手机信令和所述手机移动路径对应的实际道路计算所述手机的移动速度包括:
计算所述手机的时间上连续的两个事件发生位置到实际道路的垂直投影点之间的距离;
计算所述手机的时间上连续的两个事件发生位置之间的移动时间;
根据所述时间上连续的两个事件发生位置到实际道路的垂直投影点之间的距离及移动时间计算所述手机在时间上连续的两个事件发生位置之间的移动速度。
9.根据权利要求8所述的交通信息处理方法,其特征在于,还包括:
将所述手机在时间上连续的两个事件发生位置之间的移动速度与实际道路的设计速度进行加权平均得到手机在两个事件发生位置之间的矫正移动速度。
10.根据权利要求8或9所述的交通信息处理方法,其特征在于,根据所述手机的移动速度确定所述实际道路的交通路况包括:
将所述实际道路划分为多个路段;
计算该路段上其中一个手机的移动速度,并对同一路段上的多个手机的移动速度进行加权计算,得到所述路段的平均行驶速度,进而得到对应路段的路况。
11.根据权利要求9所述的交通信息处理方法,其特征在于,计算该路段上其中一个手机的移动速度包括:
对所述手机在该路段上两个时间上连续的事件发生位置之间的移动速度进行加权计算得到在该路段上手机的移动速度。
12.根据权利要求10所述的交通信息处理方法,其特征在于,对同一路段上的多个手机的移动速度进行加权计算,得到所述路段的平均行驶速度包括:
计算每个手机在该路段上移动速度的加权系数pn,pn=T×S×N×β,其中,T为时间完走率,即手机在一个统计周期P内在该路段上的移动时间t占统计周期比例,T=t/P;S为空间完走率,即手机在一个统计周期内在目标路段上的轨迹长度d占该周期路段总长D的比例,S=d/D;N为一个统计周期内在目标路段上的手机数量;β为大于0的系数。
13.一种交通信息处理系统,其特征在于,包括:
采集装置,用于从基站采集手机信令;
路径分析装置,用于根据所述手机信令确定所述手机移动路径对应的实际道路;
移动速度计算装置,用于根据所述手机信令和所述手机移动路径对应的实际道路计算所述手机的移动速度;
路况分析装置,用于根据所述手机的移动速度确定所述实际道路的交通路况。
14.根据权利要求13所述的交通信息处理系统,其特征在于,还包括:
第一筛选装置,用于根据所述手机的移动速度筛选出位于机动车上的手机;
所述路况分析装置,用于根据所述位于机动车上的手机的移动速度确定所述实际道路的交通路况。
15.根据权利要求13所述的交通信息处理系统,其特征在于,还包括:
第二筛选装置,当所述基站覆盖范围与主要道路有交叉时,保留对应的手机信令;
所述路径分析装置,用于根据所述基站覆盖范围与主要道路有交叉的手机信令确定所述手机移动路径对应的实际道路。
16.根据权利要求13所述的交通信息处理系统,其特征在于,所述路径分析装置包括:
筛选模块,用于筛选发生基站切换的手机信令;
获取模块,用于对于所述发生基站切换的手机,获得所述手机事件发生位置到基站位置的通信时延及事件发生位置的信号强度;
事件发生位置计算模块,用于根据所述通信时延和信号强度计算所述手机的事件发生位置;
推测模块,用于根据同一手机不同时刻的事件发生位置推测所述手机的移动路径对应的实际道路。
17.根据权利要求16所述的交通信息处理系统,其特征在于,所述推测模块包括:
第一距离计算子模块,用于计算所述手机的时间上连续的两个事件发生位置之间的直线距离之和;
第二距离计算子模块,用于计算所述手机的时间上连续的两个事件发生位置到实际道路的垂直投影点之间的距离之和;
夹角计算子模块,用于计算所述手机的时间上连续的两个事件发生位置连线与道路的夹角之和;
加权计算子模块,用于对所述直线距离之和、垂直投影点之间的距离之和及夹角之和进行加权计算,得到所述手机对应道路的代价值;
选择子模块,用于选择所述代价值最小的道路为所述手机移动路径对应的实际道路。
18.根据权利要求17所述的交通信息处理系统,其特征在于,所述移动速度计算装置包括:
距离计算模块,用于计算所述手机的时间上连续的两个事件发生位置到实际道路的垂直投影点之间的距离;
时间计算模块,用于计算所述手机的时间上连续的两个事件发生位置之间的移动时间;
速度计算模块,用于根据所述时间上连续的两个事件发生位置到移动路径的垂直投影点之间的距离及移动时间计算所述手机在时间上连续的两个事件发生位置的移动速度。
19.根据权利要求18所述的交通信息处理系统,其特征在于,所述移动速度计算装置还包括:
矫正模块,用于将所述手机在时间上连续的两个事件发生位置之间的移动速度与实际道路的设计速度进行加权平均得到手机在两个事件发生位置之间的矫正移动速度。
20.根据权利要求18或19所述的交通信息处理系统,其特征在于,所述路况分析装置包括:
路段划分模块,用于将所述实际道路划分为多个路段;
第一速度加权模块,用于计算该路段上其中手机的移动速度;
第二速度加权模块,用于对同一路段上的多个手机的移动速度进行加权计算,得到所述路段的平均行驶速度。
21.根据权利要求20所述的交通信息处理系统,其特征在于,所述第一速度加权模块,用于对所述手机在该路段上两个时间上连续的事件发生位置之间的移动速度进行加权计算得到在该路段上手机的移动速度。
22.根据权利要求20所述的交通信息处理系统,其特征在于,所述路况分析装置还包括:加权系数计算模块,用于计算加权系数发送给所述第二速度加权模块,
所述加权系数计算模块,计算每个手机在该路段上移动速度的加权系数pn,pn=T×S×N×β,其中,T为时间完走率,即手机在一个统计周期P内在该路段上的移动时间t占统计周期比例,T=t/P;S为空间完走率,即手机在一个统计周期内在目标路段上的轨迹长度d占该周期路段总长D的比例,S=d/D;N为一个统计周期内在目标路段上的手机数量;β为大于0的系数。
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---|---|---|---|
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---|---|---|---|
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Country Status (1)
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---|---|
CN (1) | CN103325247B (zh) |
Cited By (27)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103778784A (zh) * | 2013-12-31 | 2014-05-07 | 上海云砥信息科技有限公司 | 基于手机数据实时获取高速公路路段交通状态信息的方法 |
CN104021680A (zh) * | 2014-06-18 | 2014-09-03 | 兴天通讯技术(天津)有限公司 | 基于移动终端的交通流预测方法及预测系统 |
CN104064025A (zh) * | 2013-11-18 | 2014-09-24 | 苏州天鸣信息科技有限公司 | 一种通过使用gsm讯号判断人口密度的计算装置组合 |
CN104376718A (zh) * | 2012-06-19 | 2015-02-25 | 张家港市鸿嘉数字科技有限公司 | 一种实时路况远程智能监控方法 |
CN104776852A (zh) * | 2015-03-10 | 2015-07-15 | 苏州天鸣信息科技有限公司 | 一种基于gsm数量获取导航路径所需时间的方法 |
CN104778836A (zh) * | 2015-04-03 | 2015-07-15 | 江苏省交通规划设计院股份有限公司 | 基于手机信令数据质量感知的高速公路交通状态识别方法 |
CN104835320A (zh) * | 2015-04-30 | 2015-08-12 | 华南理工大学 | 一种基于移动通信数据的交通流估算方法 |
CN104851280A (zh) * | 2014-02-13 | 2015-08-19 | 中国移动通信集团公司 | 一种车辆行驶控制方法、装置、系统及相关设备 |
CN105280000A (zh) * | 2014-06-11 | 2016-01-27 | 中兴通讯股份有限公司 | 预警处理方法和装置 |
CN105491532A (zh) * | 2015-11-25 | 2016-04-13 | 交科院(北京)交通技术有限公司 | 一种用于路网运行状态分析的手机信令过滤方法和装置 |
CN106658400A (zh) * | 2016-08-31 | 2017-05-10 | 江苏鸿信系统集成有限公司 | 一种基于手机信令数据的小区公安监控方法 |
CN106920389A (zh) * | 2015-12-28 | 2017-07-04 | 北京亿阳信通科技有限公司 | 一种基于用户电信行为的交通状况控制方法及系统 |
CN107305734A (zh) * | 2016-04-22 | 2017-10-31 | 中国移动通信集团福建有限公司 | 一种实时交通信息的采集方法和装置 |
CN107507418A (zh) * | 2017-08-09 | 2017-12-22 | 清华大学 | 一种高速公路车辆进入服务区停留过程分析方法及装置 |
CN108074399A (zh) * | 2016-11-16 | 2018-05-25 | 英业达科技有限公司 | 一种路况监测系统及路况监测系统的操作方法 |
CN108140304A (zh) * | 2015-08-20 | 2018-06-08 | 宝马股份公司 | 用于确定道路交通中的堵塞端部的方法和与此有关的装置 |
CN108171993A (zh) * | 2017-12-28 | 2018-06-15 | 重庆邮电大学 | 一种基于手机信令大数据的高速公路车辆速度计算方法 |
CN108171968A (zh) * | 2017-11-29 | 2018-06-15 | 江苏速度信息科技股份有限公司 | 基于移动终端设备信令的位置数据的路况分析系统及方法 |
CN105070057B (zh) * | 2015-07-24 | 2018-08-17 | 江苏省公用信息有限公司 | 一种道路实时路况的监测方法 |
CN108538054A (zh) * | 2018-05-17 | 2018-09-14 | 北京中交汇智数据有限公司 | 一种基于手机信令数据获取交通路况信息的方法及系统 |
CN108632741A (zh) * | 2017-03-20 | 2018-10-09 | 中国移动通信集团湖北有限公司 | 信令数据的筛选方法和装置 |
CN109002899A (zh) * | 2018-05-29 | 2018-12-14 | 福来宝电子(深圳)有限公司 | 基于大数据分析的随身音箱控制方法及随身音箱 |
CN110288826A (zh) * | 2019-05-24 | 2019-09-27 | 浙江工业大学 | 基于多源数据融合和milp的交通控制子区聚类划分方法 |
CN110708664A (zh) * | 2019-10-11 | 2020-01-17 | 同帅科技(天津)有限公司 | 一种交通流感知方法、装置及计算机存储介质、电子设备 |
CN111243264A (zh) * | 2018-11-13 | 2020-06-05 | 中国移动通信集团辽宁有限公司 | 车辆转向预测方法、装置、设备及介质 |
CN114078328A (zh) * | 2021-12-02 | 2022-02-22 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 路况确定方法、装置及计算机可读存储介质 |
CN114724358A (zh) * | 2022-03-01 | 2022-07-08 | 智慧足迹数据科技有限公司 | 基于手机信令的出行距离确定方法及相关装置 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6230011B1 (en) * | 1996-09-18 | 2001-05-08 | Detemobil Deutsche Telekom Mobilnet Gmbh | Method of determining traffic data by means of mobile radio telephones |
JP2002092784A (ja) * | 2000-09-14 | 2002-03-29 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 交通流検出方法、移動局装置および交通流検出局装置 |
CN101510357A (zh) * | 2009-03-26 | 2009-08-19 | 美慧信息科技(上海)有限公司 | 一种基于手机信号数据检测交通状态的方法 |
CN101620785A (zh) * | 2009-08-10 | 2010-01-06 | 上海美慧软件有限公司 | 一种基于手机信号数据识别机动车与非机动车的方法 |
CN101674523A (zh) * | 2009-10-15 | 2010-03-17 | 中国科学院微电子研究所 | 利用移动通信网络获取道路信息的方法和系统 |
CN102081840A (zh) * | 2009-12-01 | 2011-06-01 | 北京邮电大学 | 通过移动终端获取交通信息的方法 |
-
2012
- 2012-03-19 CN CN201210072532.7A patent/CN103325247B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6230011B1 (en) * | 1996-09-18 | 2001-05-08 | Detemobil Deutsche Telekom Mobilnet Gmbh | Method of determining traffic data by means of mobile radio telephones |
JP2002092784A (ja) * | 2000-09-14 | 2002-03-29 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 交通流検出方法、移動局装置および交通流検出局装置 |
CN101510357A (zh) * | 2009-03-26 | 2009-08-19 | 美慧信息科技(上海)有限公司 | 一种基于手机信号数据检测交通状态的方法 |
CN101620785A (zh) * | 2009-08-10 | 2010-01-06 | 上海美慧软件有限公司 | 一种基于手机信号数据识别机动车与非机动车的方法 |
CN101674523A (zh) * | 2009-10-15 | 2010-03-17 | 中国科学院微电子研究所 | 利用移动通信网络获取道路信息的方法和系统 |
CN102081840A (zh) * | 2009-12-01 | 2011-06-01 | 北京邮电大学 | 通过移动终端获取交通信息的方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
李辉等: "基于中国移动网络的实时交通信息采集技术", 《中国智能交通协会.第六届中国智能交通年会暨第七届国际节能与新能源汽车创新发展论坛优秀论文集(上册)——智能交通》 * |
Cited By (38)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104376718A (zh) * | 2012-06-19 | 2015-02-25 | 张家港市鸿嘉数字科技有限公司 | 一种实时路况远程智能监控方法 |
CN104064025B (zh) * | 2013-11-18 | 2016-08-17 | 山东智慧生活数据系统有限公司 | 一种通过使用gsm讯号判断人口密度的计算装置组合 |
CN104064025A (zh) * | 2013-11-18 | 2014-09-24 | 苏州天鸣信息科技有限公司 | 一种通过使用gsm讯号判断人口密度的计算装置组合 |
CN103778784A (zh) * | 2013-12-31 | 2014-05-07 | 上海云砥信息科技有限公司 | 基于手机数据实时获取高速公路路段交通状态信息的方法 |
CN103778784B (zh) * | 2013-12-31 | 2016-06-15 | 上海云砥信息科技有限公司 | 基于手机数据实时获取高速公路路段交通状态信息的方法 |
CN104851280A (zh) * | 2014-02-13 | 2015-08-19 | 中国移动通信集团公司 | 一种车辆行驶控制方法、装置、系统及相关设备 |
CN104851280B (zh) * | 2014-02-13 | 2017-03-29 | 中国移动通信集团公司 | 一种车辆行驶控制方法、装置、系统及相关设备 |
CN105280000A (zh) * | 2014-06-11 | 2016-01-27 | 中兴通讯股份有限公司 | 预警处理方法和装置 |
CN104021680A (zh) * | 2014-06-18 | 2014-09-03 | 兴天通讯技术(天津)有限公司 | 基于移动终端的交通流预测方法及预测系统 |
CN104776852A (zh) * | 2015-03-10 | 2015-07-15 | 苏州天鸣信息科技有限公司 | 一种基于gsm数量获取导航路径所需时间的方法 |
CN104776852B (zh) * | 2015-03-10 | 2018-05-08 | 太原科技大学 | 一种基于gsm数量获取导航路径所需时间的方法 |
CN104778836A (zh) * | 2015-04-03 | 2015-07-15 | 江苏省交通规划设计院股份有限公司 | 基于手机信令数据质量感知的高速公路交通状态识别方法 |
CN104835320A (zh) * | 2015-04-30 | 2015-08-12 | 华南理工大学 | 一种基于移动通信数据的交通流估算方法 |
CN105070057B (zh) * | 2015-07-24 | 2018-08-17 | 江苏省公用信息有限公司 | 一种道路实时路况的监测方法 |
CN108140304B (zh) * | 2015-08-20 | 2021-03-09 | 宝马股份公司 | 用于确定道路交通中的堵塞端部的方法和与此有关的装置 |
CN108140304A (zh) * | 2015-08-20 | 2018-06-08 | 宝马股份公司 | 用于确定道路交通中的堵塞端部的方法和与此有关的装置 |
CN105491532A (zh) * | 2015-11-25 | 2016-04-13 | 交科院(北京)交通技术有限公司 | 一种用于路网运行状态分析的手机信令过滤方法和装置 |
CN105491532B (zh) * | 2015-11-25 | 2019-07-12 | 交科院(北京)交通技术有限公司 | 一种用于路网运行状态分析的手机信令过滤方法和装置 |
CN106920389A (zh) * | 2015-12-28 | 2017-07-04 | 北京亿阳信通科技有限公司 | 一种基于用户电信行为的交通状况控制方法及系统 |
CN106920389B (zh) * | 2015-12-28 | 2020-03-27 | 北京亿阳信通科技有限公司 | 一种基于用户电信行为的交通状况控制方法及系统 |
CN107305734A (zh) * | 2016-04-22 | 2017-10-31 | 中国移动通信集团福建有限公司 | 一种实时交通信息的采集方法和装置 |
CN107305734B (zh) * | 2016-04-22 | 2020-06-30 | 中国移动通信集团福建有限公司 | 一种实时交通信息的采集方法和装置 |
CN106658400A (zh) * | 2016-08-31 | 2017-05-10 | 江苏鸿信系统集成有限公司 | 一种基于手机信令数据的小区公安监控方法 |
CN108074399A (zh) * | 2016-11-16 | 2018-05-25 | 英业达科技有限公司 | 一种路况监测系统及路况监测系统的操作方法 |
CN108632741B (zh) * | 2017-03-20 | 2020-12-25 | 中国移动通信集团湖北有限公司 | 信令数据的筛选方法和装置 |
CN108632741A (zh) * | 2017-03-20 | 2018-10-09 | 中国移动通信集团湖北有限公司 | 信令数据的筛选方法和装置 |
CN107507418A (zh) * | 2017-08-09 | 2017-12-22 | 清华大学 | 一种高速公路车辆进入服务区停留过程分析方法及装置 |
CN108171968A (zh) * | 2017-11-29 | 2018-06-15 | 江苏速度信息科技股份有限公司 | 基于移动终端设备信令的位置数据的路况分析系统及方法 |
CN108171993A (zh) * | 2017-12-28 | 2018-06-15 | 重庆邮电大学 | 一种基于手机信令大数据的高速公路车辆速度计算方法 |
CN108171993B (zh) * | 2017-12-28 | 2020-11-06 | 重庆邮电大学 | 一种基于手机信令大数据的高速公路车辆速度计算方法 |
CN108538054B (zh) * | 2018-05-17 | 2020-12-01 | 北京中交汇智数据有限公司 | 一种基于手机信令数据获取交通路况信息的方法及系统 |
CN108538054A (zh) * | 2018-05-17 | 2018-09-14 | 北京中交汇智数据有限公司 | 一种基于手机信令数据获取交通路况信息的方法及系统 |
CN109002899A (zh) * | 2018-05-29 | 2018-12-14 | 福来宝电子(深圳)有限公司 | 基于大数据分析的随身音箱控制方法及随身音箱 |
CN111243264A (zh) * | 2018-11-13 | 2020-06-05 | 中国移动通信集团辽宁有限公司 | 车辆转向预测方法、装置、设备及介质 |
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CN110708664A (zh) * | 2019-10-11 | 2020-01-17 | 同帅科技(天津)有限公司 | 一种交通流感知方法、装置及计算机存储介质、电子设备 |
CN114078328A (zh) * | 2021-12-02 | 2022-02-22 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 路况确定方法、装置及计算机可读存储介质 |
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