CN103440764A - 一种基于车辆自动识别数据的城市路网车辆出行路径重构方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于交通规划与管理领域，具体涉及一种基于车辆自动识别数据的城市路网车辆出行路径重构方法。该方法输入信息以AVI检测数据为主，结合传统流量检测设施所采集的数据。首先以图论中深度优先遍历搜索理论生成所有车辆初始可能路径集；然后利用粒子滤波理论，通过车辆出行的路径一致性、行程时间一致性、AVI可测性、重力-流量模型和路段-路径流量匹配模型五大时空修正因子的连续重要性采样更新车辆可能路径概率；最后根据重采样得到的后验概率函数曲线来推测车辆的“真实”路径。该方法可在AVI覆盖率较低的条件下仍能估计出很高精度的车辆完整出行路径，且该方法不依赖于车辆出行历史信息。

Description

一种基于车辆自动识别数据的城市路网车辆出行路径重构方法
技术领域
本发明属于交通规划与管理领域，具体涉及一种基于车辆自动识别数据的城市路网车辆出行路径重构方法。
背景技术
车辆出行路径是交通网络规划和运行管理的核心基础数据，其精度直接影响城市动态交通管理、精细化交通分析的准确性和有效性。因此，科学地采集交通流运行参数、最佳地利用交通采集信息，对提高交通设施的使用效率和服务能力是至关重要的。
近年来，交通系统信息采集已呈现从以感应线圈为代表的“断面型”检测、以浮动车为代表的“移动型”检测快速向以视频车牌自动识别为代表的“广域”车辆自动识别（Automatic Vehicle Identification，AVI）检测转变的趋势。AVI技术包括视频牌照自动识别技术、路侧信标与车辆通信识别技术等，其核心是可检测车辆ID、通过时间以及车辆位置等信息，这使得获得传统的检测设备无法获取的单个车辆路径成为可能。与国外相比，AVI技术特别是视频牌照自动识别技术在我国得到了迅猛的发展，北京、上海等城市已大规模推广实施，深圳、杭州等城市也在迅速跟进。在AVI数据利用方面，目前大部分工作都是利用AVI获取路段行程时间信息，或者是利用AVI检测的路段流量和行程时间信息进行OD估计，还未有利用AVI信息进行个体车辆路径重构的方法和技术。
另一方面,虽然视频牌照检测技术日益成熟，目前主流视频牌照检测器的检测精度，在良好光照条件下可达到90%，但这样的精度仅能满足路段行程时间检测需求。对于大规模路网，随着路段数的增加，能正确进行牌照匹配的车辆样本将急剧减少（如十个路段的路网，其匹配样本数仅占总样本数的0.910=0.35）；同时，对于大规模路网，由于技术或经济的原因，视频车牌识别装置不是在任意需要的地方都能布设的。综上，车辆路径重构面临的现实关键问题为在AVI识别率下降、且只能在有限的地点布设AVI装置条件下，如何在较大规模路网环境下获取高精度的车辆路径信息。
车辆出行路径重构对研究交通流成因，城市OD结构，驾驶员交通路径选择行为等理论研究具有重要价值。此外，车辆出行路径还将在城市动态交通管理、精细化交通分析、重大政策评估及管理（公车管理、车辆单双号限行、拥挤收费等）以及公共安全管理（车辆跟踪、VIP安全保卫等）等领域发挥巨大作用。
发明内容
本发明的目的在于针对AVI车辆部分路径信息未充分利用的问题，提出了一种新的基于车辆自动识别数据的城市路网车辆出行路径重构方法。
本方法具有以下三个特点：一、提出了以粒子滤波中重采样思想为基础的车辆出行路径重构理论；二、提出实际影响车辆出行路径的五大时空修正因子，大幅度提高车辆出行路径重构的准确度；三、在AVI覆盖率有限的条件下，实现较大规模路网车辆完整出行路径的高精度获取。
为达到以上目标，本发明提出的基于车辆自动识别数据的城市路网车辆出行路径重构方法。本发明考虑AVI覆盖率有限的情况，基于粒子滤波理论，结合车辆路径轨迹中相关的五大时空修正因子，更新逼近任意车辆真实的空间状态概率曲线。具体步骤如下：
（1）创建初始粒子群
建立初始粒子群，令其有x1，x2，……，xN个初始粒子，
Figure 48654DEST_PATH_IMAGE001
表示为初始粒子群中所有初始粒子的先验概率，每个初始粒子代表一个车辆的可能出行路径；
在无历史信息条件下，所有初始粒子的初始概率定义为1/N；N代表初始粒子的数目；确定交通网络小区后，采用优化的深度优先搜索方法，获得各小区之间所有可能路径；
（2）重要性采样
For i=1,2，……，N；
假设所有初始粒子的初始概率分布服从上一轮重要性采样后的密度函数；基于车辆路径轨迹的五大时空修正因子，共有五次重要性采样,分别为路径一致性采样、行程时间一致性采样、可测性判据采样、重力-流量模型采样和路段-路径流量匹配模型采样；
（2.1）通过路径一致性修正因子将车辆部分路径与有效可能路径集中的路径进行拓扑结构匹配，进行第一次重要性采样更新粒子权重；然后根据不同路径权重更新，更新粒子集聚；
（2.2）通过行程时间一致性修正因子分析两个AVI之间所有可能路段的平均行程时间与车辆在两个AVI之间的真实行程时间的相似性，进行第二次重要性采样更新粒子权重；然后根据不同路径权重更新，更新粒子集聚；
（2.3）通过可测性判据修正因子减少检测器检测误差影响，进行第三次重要性采样更新粒子权重；然后根据不同路径权重更新，更新粒子集聚；
（2.4）通过重力-流量模型修正因子反映车辆在路径选择过程中对距离较远及检测流量较小的出入口引力较小的客观事实；据此进行第四次重要性采样更新粒子权重；然后根据不同路径权重更新，更新粒子集聚；
（2.5）通过路段-路径流量匹配模型修正因子反映车辆实际走行流量大的路段可能性较大的事实；据此进行第五次重要性采样更新粒子权重；然后根据不同路径权重更新，更新粒子集聚。
（3）“真实”路径的输出
计算所有路网可能路径的最终概率，并归一化得到后验概率函数曲线，推测单个车辆的完整出行路径；其余路径不完整的车辆数据均可通过上述方法进行路径重构，进而获得路网所有车辆的真实出行路径；
根据粒子滤波理论，所有可能路径的后验概率表示为如式(1)所示。
Figure 506180DEST_PATH_IMAGE002
(1)
Figure 423015DEST_PATH_IMAGE003
: 表示从t时刻开始至计算时间区间∆t之间所采集的客观数据或经验判据；
Figure 324106DEST_PATH_IMAGE004
：表示狄拉克δ函数,即单位脉冲函数；
N：表示初始粒子数目；
Figure 2013103603222100002DEST_PATH_IMAGE005
: 表示可能路径集求解的后验概率密度函数。直接获得的期望函数可表示为如下形式：
Figure 27358DEST_PATH_IMAGE006
(2)
Figure 39307DEST_PATH_IMAGE007
: 表示为的积分形式。
本发明中，初始粒子群的创建和车辆出行路径五大时空修正因子的重要性采样具体如下：
（1）创建初始粒子群
本发明以图论中深度优先遍历搜索理论创建所有车辆初始可能路径集。通过计算，路网中有效的可能路径集可以完全获取并作为初始粒子群。
（2.1）第一次重要性采样：路径一致性修正
初始粒子权重服从均匀分布，可以表示为
Figure 137768DEST_PATH_IMAGE009
。以来表示粒子服从路径一致性更新概率密度函数。假设粒子群后验概率分布服从
Figure 816060DEST_PATH_IMAGE011
。其中路径一致性概率密度函数主要根据车辆轨迹的拓扑一致性来分析，即服从0-1分布。基于路径一致性粒子权重更新如式(3)所示。
Figure 401762DEST_PATH_IMAGE012
(3)
Figure 644656DEST_PATH_IMAGE013
: 表示第i条可能路径经过路径一致性更新后非归一化权重；
: 表示第i条可能路径的初始先验权重；
: 表示从t时刻开始至计算时间区间∆t之间所采集的客观数据或经验判据。
t: 表示开始获取该部分路径集的时刻；
∆t ：表示动态值，取决于需要获取多长时段内的车辆完整路径；
Figure 60003DEST_PATH_IMAGE016
: 表示车辆选择可能路径i的粒子空间状态；
Figure 457486DEST_PATH_IMAGE017
: 表示初始可能路径为i的粒子；
Figure 560309DEST_PATH_IMAGE018
: 表示基于路径一致性选择可能路径i的概率；
Figure 452173DEST_PATH_IMAGE019
: 表示从先验信息向路径一致性的转移概率；
Figure 12467DEST_PATH_IMAGE020
：表示在路径一致性条件下，可能路径i为选择路径的先验的概率密度函数。
接着对所有的N个可能路径粒子根据更新权重进行粒子集聚计算，如式(4)所示。
Figure 892436DEST_PATH_IMAGE021
(4)
Figure 921703DEST_PATH_IMAGE013
: 表示第i条可能路径经过路径一致性更新后非归一化权重；
N：表示初始粒子数目；
N1 (i): 表示经过路径一致性更新后，可能路径i的粒子集聚数量。
根据车辆部分路径必然从属于可能路径集中其走行的真实路径这一客观事实，对车辆部分路径与完整可能路径集中的路径进行拓扑结构的匹配。匹配集中于以下两点：1、部分路径出现的节点必须出现在完整的可能路径中；2、部分路径中的节点的出现顺序要与完整路径中节点出现的顺序一致。基于路径一致性选择可能路径i的概率如式(5)所示。
Figure 240427DEST_PATH_IMAGE022
(5)
id： 表示部分路径的车辆编号；
path：表示完整路径的编号；
Figure 468277DEST_PATH_IMAGE023
：表示部分路径的拓扑结构中节点集合；
：表示完整路径的拓扑结构中节点集合。
（2.2）第二次重要性采样：行程时间一致性修正
根据车辆在两个AVI之间存在多条路径的情况下，车辆会走行与其真实行程时间相近的路径这一客观事实，比较两个AVI之间所有可能路段的平均行程时间与车辆在两个AVI之间的真实行程时间的相似性。考虑到交通系统在短时间内交通状况比较稳定，道路行程时间变化不大，可根据平均点速度计算路段平均行程时间。基于行程时间一致性选择可能路径i的概率如式(6)所示
Figure 53288DEST_PATH_IMAGE025
(6)
Figure 847807DEST_PATH_IMAGE026
：估计时段内路段的车辆平均行程时间；
Figure 382693DEST_PATH_IMAGE027
：实际行程时间；
Figure 43613DEST_PATH_IMAGE028
：表示被测车辆两个连续AVI之间第i条可能路径的平均行程时间；
Figure 342745DEST_PATH_IMAGE029
：表示被测车辆两个连续AVI之间的真实行程时间。
（2.3）第三次重要性采样：可测性判据修正
根据检测器检测误差造成的事实进行逆向推理，减少检测器误差对车辆出行路径重构的影响。检测器未检测到目标车辆具体可以分为两种情况。第一种情况是车辆路过检测器所在的路段，但由于检测误差的原因未能检测到车辆；第二种情况是车辆选择了未安装检测器所在的路段，因而检测器未能检测到车辆。
（2.4）第四次重要性采样：重力-流量模型修正
参考物理学经典重力模型原理，考虑车辆在路径选择过程中客观存在对距离较远和检测流量较小的出入口引力较小，反之则较大的特征。根据这一客观现象，对车辆部分路径与完整可能路径集中的路径进行路阻和流量影响的匹配。基于重力-流量模型选择可能路径i的概率如式(7)所示。
Figure 629370DEST_PATH_IMAGE030
(7)
：表示基于流量的引力值；
Figure 427747DEST_PATH_IMAGE032
：表示路网中出口或入口的检测交通流量值；
Figure 902591DEST_PATH_IMAGE033
：表示单位车辆值；
Figure 478060DEST_PATH_IMAGE034
：表示路阻函数。
（2.5）第五次重要性采样：路段-路径流量匹配模型
车辆群的路径选择往往能在宏观数据中获得体现，流量大的路段往往反映出车辆实际走行该路段的可能性较大，流量小的路段往往反映出车辆走行该路段的可能性较小。根据路段-路径流量之间客观存在的交通分配事实，对车辆部分路径与完整可能路径集中的路径进行匹配。基于路段-路径流量匹配模型可能路径i的概率如式(8)所示。
Figure 721960DEST_PATH_IMAGE035
(8)
N：表示初始粒子数目；
Figure 556972DEST_PATH_IMAGE036
：表示可能路径i中节点n1与节点n2构成的路段的检测流量。
本发明针对AVI车辆部分路径数据未充分利用的问题，在无历史信息的条件下，利用检测到的车辆部分路径信息，结合车辆路径选择在时空两个层面的特征参数，通过五组可靠的重采样计算过程获取真实的车辆完整出行路径，进一步可推出车辆出行OD矩阵、车辆路径选择行为等附加信息。该方法不仅能适应任何开放性路网，而且能在较低AVI覆盖率和无任何先验信息条件下获得高精度的车辆完整出行路径。本方法在个体车辆路径重构上具有很强的精度和可靠性，可以满足公共安全管理和重大政策评估的需求。
附图说明
图1为本发明提出的车辆出行路径重构方法流程图。
图2 为本发明实施例1采用的较大规模路网图。
图3为本发明实施例1在封闭式路网中不同AVI覆盖率条件下车辆出行路径重构准确度。
图4为本发明实施例1在开放式路网中不同AVI覆盖率条件下车辆出行路径重构准确度。
具体实施方式
下面结合附图2对本发明的实施例作详细说明：本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
实施例1：本车辆出行路径重构方法用于图2所示的某较大规模路网。该路网中包含127个节点，151条路段，并设置交通小区42个。在道路断面布设AVI视频检测器，在主要交叉口布设线圈检测器。所要求获得输入信息：识别后的车辆牌照信息，车辆到达时刻，AVI检测器编号，线圈检测点流量和平均车速。
在获取上述输入信息后，以车辆A的完整出行路径重构为例，已知车辆A的部分路径，步骤如下：
（1）通过优化的深度优先遍历搜索理论获得路网所有车辆有效可能路径集，并将其作为初始粒子群；
（2）通过路径一致性修正因子将车辆A部分路径与有效可能路径集中的路径进行拓扑结构匹配，进行第一次重要性采样更新粒子权重；然后根据不同路径权重更新，更新粒子集聚；
（3）通过行程时间一致修正因子分析两个AVI之间所有可能路段的平均行程时间与车辆A在两个AVI之间的真实行程时间的相似性，进行第二次重要性采样更新粒子权重；然后根据不同路径权重更新，更新粒子集聚；
（4）通过可测性判据修正因子减少检测器检测误差影响，进行第三次重要性采样更新粒子权重；然后根据不同路径权重更新，更新粒子集聚；
（5）通过重力-流量模型修正因子反映车辆A在路径选择过程中对距离较远及检测流量较小的出入口引力较小的客观事实；据此进行第四次重要性采样更新粒子权重；然后根据不同路径权重更新，更新粒子集聚；
（6）通过路段-路径流量匹配模型修正因子反映车辆A实际走行流量大的路段可能性较大的事实；据此进行第五次重要性采样更新粒子权重；然后根据不同路径权重更新，更新粒子集聚；
（7）计算所有路网可能路径的最终概率，并归一化得到后验概率函数曲线，推测车辆A的完整出行路径；其余路径不完整的车辆数据均可通过上述方法进行路径重构，进而获得路网所有车辆的真实出行路径。
其中图3表示的是封闭式路网中不同AVI覆盖率条件下车辆出行路径重构准确度，图4表示的是开放式路网不同AVI覆盖率条件下车辆出行路径重构准确度。在50%-90%的AVI覆盖率条件下，车辆出行路径重构算法稳定性高，车辆出行路径的重构准确度均大于90%，性能良好。在40%的AVI覆盖率条件下，车辆出行路径的重构准确度降低趋势加快。

Claims (2)

1.一种基于车辆自动识别数据的城市路网车辆出行路径重构方法，其特征在于具体步骤如下：
（1）创建初始粒子群
建立初始粒子群，令其有x1，x2，……，xN个初始粒子，
Figure 308053DEST_PATH_IMAGE001
表示为初始粒子群中所有初始粒子的先验概率，每个初始粒子代表一个车辆的可能出行路径；
在无历史信息条件下，所有粒子的初始概率定义为1/N；N代表初始粒子群的数目；确定交通网络小区后，采用优化的深度优先搜索方法，获得各小区之间所有可能路径；
（2）重要性采样
For i=1,2，……，N；
假设所有完整粒子的概率分布服从上一轮重要性采样后的密度函数;基于车辆路径轨迹的五大时空修正因子，共有五次重要性采样,分别为路径一致性采样、行程时间一致性采样、可测性判据采样、重力-流量模型采样和路段-路径流量匹配模型采样；
（2.1）通过路径一致性修正因子将车辆部分路径与有效可能路径集中的路径进行拓扑结构匹配，进行第一次重要性采样更新粒子权重；然后根据不同路径权重更新，更新粒子集聚；
（2.2）通过行程时间一致性修正因子分析两个AVI之间所有可能路段的平均行程时间与车辆在两个AVI之间的真实行程时间的相似性，进行第二次重要性采样更新粒子权重；然后根据不同路径权重更新，更新粒子集聚；
（2.3）通过可测性判据修正因子减少检测器检测误差影响，进行第三次重要性采样更新粒子权重；然后根据不同路径权重更新，更新粒子集聚；
（2.4）通过重力-流量模型修正因子反映车辆在路径选择过程中对距离较远及检测流量较小的出入口引力较小的客观事实；据此进行第四次重要性采样更新粒子权重；然后根据不同路径权重更新，更新粒子集聚；
（2.5）通过路段-路径流量匹配模型修正因子反映车辆实际走行流量大的路段可能性较大的事实；据此进行第五次重要性采样更新粒子权重；然后根据不同路径权重更新，更新粒子集聚；
（3）“真实”路径的输出
计算所有路网可能路径的最终概率，并归一化得到后验概率函数曲线，推测单个车辆的完整出行路径；其余路径不完整的车辆数据均可通过上述方法进行路径重构，进而获得路网所有车辆的真实出行路径。
2.根据权利要求1所述的基于车辆自动识别数据的城市路网车辆出行路径重构方法，其特征在于步骤(2)中所述五次重要性采样，具体为：
（2.1）第一次重要性采样：路径一致性修正
初始粒子权重服从均匀分布，可以表示为
Figure 749529DEST_PATH_IMAGE002
；
以
Figure 847935DEST_PATH_IMAGE003
来表示粒子服从路径一致性更新概率密度函数；
假设粒子群后验概率分布服从
Figure 847990DEST_PATH_IMAGE004
；
其中路径一致性概率密度函数主要根据车辆轨迹的拓扑一致性来分析，即服从0-1分布；基于路径一致性粒子权重更新如式(1)所示；
Figure 110475DEST_PATH_IMAGE005
(1)
: 表示第i条可能路径经过路径一致性更新后非归一化权重；
Figure 625999DEST_PATH_IMAGE007
: 表示第i条可能路径的初始先验权重；
: 表示从t时刻开始至计算时间区间∆t之间所采集的客观数据或经验判据；
t: 表示开始获取该部分路径集的时刻；
∆t ：表示动态值，取决于需要获取多长时段内的车辆完整路径；
Figure 218841DEST_PATH_IMAGE009
: 表示车辆选择可能路径i的粒子空间状态；
: 表示初始可能路径为i的粒子；
Figure 652282DEST_PATH_IMAGE011
: 表示基于路径一致性选择可能路径i的概率；
Figure 994139DEST_PATH_IMAGE012
: 表示从先验信息向路径一致性的转移概率；
：表示在路径一致性条件下，可能路径i为选择路径的先验的概率密度函数；
接着对所有的N个可能路径粒子根据更新权重进行粒子集聚计算，如式(2)所示；
Figure 473979DEST_PATH_IMAGE014
(2)
: 表示第i条可能路径经过路径一致性更新后非归一化权重；
N1 (i): 表示经过路径一致性更新后，可能路径i的粒子集聚数量；
根据车辆部分路径必然从属于可能路径集中其走行的真实路径这一客观事实，对车辆部分路径与完整可能路径集中的路径进行拓扑结构的匹配；
匹配集中于以下两点：(1)、部分路径出现的节点必须出现在完整的可能路径中；(2)、部分路径中的节点的出现顺序要与完整路径中节点出现的顺序一致；基于路径一致性选择可能路径i的概率如式(3)所示；
Figure 987012DEST_PATH_IMAGE015
(3)
id： 表示部分路径的车辆编号；
path：表示完整路径的编号；
Figure 944341DEST_PATH_IMAGE016
：表示部分路径的拓扑结构中节点集合；
：表示完整路径的拓扑结构中节点集合；
（2.2）第二次重要性采样：行程时间一致性修正
根据车辆在两个AVI之间存在多条路径的情况下，车辆会走行与其真实行程时间相近的路径这一客观事实，比较两个AVI之间所有可能路段的平均行程时间与车辆在两个AVI之间的真实行程时间的相似性；考虑到交通系统在短时间内交通状况比较稳定，道路行程时间变化不大，可根据平均点速度计算路段平均行程时间；12. 基于行程时间一致性选择可能路径i的概率如式(4)所示
Figure 366281DEST_PATH_IMAGE018
(4)
Figure 551406DEST_PATH_IMAGE019
：估计时段内路段的车辆平均行程时间；
Figure 996032DEST_PATH_IMAGE020
：实际行程时间；
Figure 924804DEST_PATH_IMAGE021
：表示被测车辆两个连续AVI之间第i条可能路径的平均行程时间；
Figure 144345DEST_PATH_IMAGE022
：表示被测车辆两个连续AVI之间的真实行程时间；
（2.3）第三次重要性采样：可测性判据修正
根据检测器检测误差造成的事实进行逆向推理，减少检测器误差对车辆出行路径重构的影响；
检测器未检测到目标车辆具体可以分为两种情况：
第一种情况是车辆路过检测器所在的路段，但由于检测误差的原因未能检测到车辆；第二种情况是车辆选择了未安装检测器所在的路段，因而检测器未能检测到车辆；
（2.4）第四次重要性采样：重力-流量模型修正
参考物理学经典重力模型原理，考虑车辆在路径选择过程中客观存在对距离较远和检测流量较小的出入口引力较小，反之则较大的特征；
根据这一客观现象，对车辆部分路径与完整可能路径集中的路径进行路阻和流量影响的匹配；基于重力-流量模型选择可能路径i的概率如式(5)所示，
(5)
Figure 855129DEST_PATH_IMAGE024
：表示基于流量的引力值；
Figure 86128DEST_PATH_IMAGE025
：表示路网中出口或入口的检测交通流量值；
Figure 655781DEST_PATH_IMAGE026
：表示单位车辆值；
Figure 681244DEST_PATH_IMAGE027
：表示路阻函数；
（2.5）第五次重要性采样：路段-路径流量匹配模型
车辆群的路径选择往往能在宏观数据中获得体现，流量大的路段往往反映出车辆实际走行该路段的可能性较大，流量小的路段往往反映出车辆走行该路段的可能性较小；根据路段-路径流量之间客观存在的交通分配事实，对车辆部分路径与完整可能路径集中的路径进行匹配；基于路段-路径流量匹配模型可能路径i的概率如式(6)所示，
(6)
Figure 371037DEST_PATH_IMAGE029
：表示可能路径i中节点n1与节点n2构成的路段的检测流量。
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