CN104050817A - 限速信息库生成、限速信息检测的方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种限速信息库生成、限速信息检测的方法和系统，其中，限速信息库生成的方法包括：采集原始车辆轨迹点信息；分别针对所述原始车辆轨迹点信息中，各个车辆轨迹点信息进行数据清洗，获得各个车辆的轨迹标准化信息；所述轨迹标准化信息包括道路编号、轨迹长度、轨迹起点时刻、轨迹终点时刻，以及，第一平均速度；分别按道路编号和预设时间段提取各个车辆的第一平均速度形成聚类对象集合；分别针对各个聚类对象集合计算所述道路和时间段对应的车辆限速信息，生成限速信息库。本发明反映了当前道路全域的限速信息，缩短了限速信息的更新周期，从而增强了限速信息的现势性，并且能够在限速信息覆盖不全的情况下检测出道路的限速信息。

Description

限速信息库生成、限速信息检测的方法和系统

技术领域

本发明涉及交通数据处理的技术领域，具体涉及一种限速信息库生成的方法，一种限速信息库生成的系统，一种限速信息检测的方法以及一种限速信息检测的系统。

背景技术

随着汽车数量的增加，合理地限制车速是确保道路安全、高效运营必不可少的管理措施。由于每条道路都设置了不同的限制速度，而且无人测速设备可以被安排在任何地方，所以检测道路的限速信息以控制车速是必要的措施。

目前，检测交通路网的各条道路中不同路段的限速信息主要有两种方法，一种是通过政府主管交通部门的限速信息，政府主管交通部门根据道路在设计和施工时的条件，制定了相应的限速信息；另一种是通过商业地图公司的限速信息，商业地图公司周期性地绘制新版本的地图，地图中道路的限速信息随着地图的更新而变化。

然而，政府主管交通部门的限速信息大部分是针对各自行政区域内主要路段制定的，只能反映道路部分区域范围内的限速信息，并且，不同等级的道路的限速信息覆盖程度不同，高速公路、国道限速信息覆盖较全面，但是其他主要道路没有限速信息覆盖。对于商业地图公司绘制的地图，在城市快速发展的新形势下，城市地形、地貌、地物的变化十分频繁，用现势性来反映地图所提供的地理空间信息与当前情况的吻合程度，地图更新周期越短，现势性就越强。但是，商业地图公司绘制的地图更新周期一般比较长，有的更新周期为一个季度，有的更新周期为半年，造成地图中道路的限速信息的现势性较弱。

此外，对于政府主管交通部门而言，限速信息库的维护只针对各自行政区域内的主要路段的限速信息，基于限速信息库检测的限速信息不能在全国范围内通用，并且，不能全面覆盖所有道路的限速信息；对于商业地图公司而言，限速信息库的维护周期较长，基于限速信息库检测的限速信息容易出现滞后性。

因此，目前需要本领域技术人员迫切解决的一个技术问题就是：提供一种限速信息库生成、限速信息检测的方法和系统，用以反映当前道路全域的限速信息，缩短限速信息的更新周期，从而增强限速信息的现势性，并且能够在限速信息覆盖不全的情况下检测出道路的限速信息。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的限速信息库生成的方法、限速信息检测的方法和相应的限速信息库生成的系统、限速信息检测的系统。

为了解决上述问题，本发明公开了一种限速信息库生成的方法，包括：

采集原始车辆轨迹点信息；

分别针对所述原始车辆轨迹点信息中，各个车辆轨迹点信息进行数据清洗，获得各个车辆的轨迹标准化信息；所述轨迹标准化信息包括道路编号、轨迹长度、轨迹起点时刻、轨迹终点时刻，以及，第一平均速度；

分别按道路编号和预设时间段提取各个车辆的第一平均速度形成聚类对象集合；

分别针对各个聚类对象集合计算所述道路和时间段对应的车辆限速信息，生成限速信息库。

优选地，所述分别针对所述原始车辆轨迹点信息中，各个车辆轨迹点信息进行数据清洗，获得各个车辆的轨迹标准化信息的步骤包括：

从所述原始车辆轨迹点信息中提取各个车辆轨迹信息形成轨迹信息集合，所述轨迹信息包括轨迹长度、轨迹起点时刻、轨迹终点时刻；

对所述轨迹信息集合进行预处理；所述预处理包括去除重复点，和/或，漂移点，和/或，非法点；其中，所述重复点为相邻两个轨迹点的轨迹长度小于预设距离阈值的轨迹点；所述漂移点为相邻三个轨迹点间两两轨迹点的车速大于预设速度阈值的中间轨迹点，所述车速依据所述轨迹长度、轨迹起点时刻、轨迹终点时刻计算获得；所述非法点为预设区域外的轨迹点；

基于基础分段路网数据构建空间索引；

采用所述空间索引检索在相邻两个轨迹点连线周边满足预设距离阈值的区域内的路段；

从所述路段信息中查找出最佳匹配路段；

确定所述最佳匹配路段对应的轨迹点信息和道路编号，并依据所述轨迹点信息计算出第一平均速度。

优选地，所述从所述路段信息中查找出最佳匹配路段的子步骤包括：

从所述路段信息中，分别查找与相邻两个轨迹点连线方向与路段方向夹角小于预设角度阈值，连线末端点有垂点且垂距最短的路段信息为最佳匹配路段；

当连续两条所述相邻两个轨迹点连线与路段信息匹配不成功，或，连续两条所述相邻两个轨迹点与路段信息匹配成功且道路编号发生变化，或，所有轨迹点匹配完毕时，停止最佳匹配路段的查找。

优选地，还包括：

采用键值对key-value的方式，将各个车辆的轨迹标准化信息存储为标准化信息库；其中，key为道路编号与序列数字组合成的byte数组,value为由道路编号、第一平均速度、轨迹起点时刻、轨迹终点时刻信息组合而成的byte数组。

优选地，所述车辆限速信息包括共性聚类速度、最大速度、最小速度、第二平均速度；所述分别针对各个聚类对象集合计算所述道路和时间段对应的车辆限速信息，生成限速信息库的步骤包括：

计算所述各个聚类对象集合的最大速度、最小速度、第二平均速度；

采用聚类分析方法中的最短距离法计算所述聚类对象集合的第一聚类速度；

采用聚类分析方法中的最长距离法计算所述聚类对象集合的第二聚类速度；

采用所述第一聚类速度和所述第二聚类速度的共性聚类速度，以及所述最大速度、最小速度、第二平均速度生成限速信息库。

为了解决上述问题，本发明还公开了一种限速信息检测的方法，包括：

获取车辆的行驶信息，所述行驶信息包括车辆当前所行驶的道路信息，车速信息以及时间信息；

依据所述车辆当前所行驶的道路信息以及时间信息，从预置的限速信息库中提取匹配的道路和时间段所对应的车辆限速信息；

判断所述车速信息是否大于或等于所述车辆限速信息，若是，则生成提示信息。

优选地，所述预置的限速信息库位于服务器中，或者，所述预置的限速信息库位于安装于车辆上的导航设备中。

为了解决上述问题，本发明还公开了一种限速信息库生成的系统，其特征在于，包括：

原始信息采集模块，用于采集原始车辆轨迹点信息；

标准化信息获得模块，用于分别针对所述原始车辆轨迹点信息中，各个车辆轨迹点信息进行数据清洗，获得各个车辆的轨迹标准化信息；所述轨迹标准化信息包括道路编号、轨迹长度、轨迹起点时刻、轨迹终点时刻，以及，第一平均速度；

聚类对象集合提取模块，用于分别按道路编号和预设时间段提取各个车辆的第一平均速度形成聚类对象集合；

限速信息库生成模块，用于分别针对各个聚类对象集合计算所述道路和时间段对应的车辆限速信息，生成限速信息库。

优选地，所述标准化信息获得模块具体包括以下子模块：

轨迹信息集合提取子模块，用于从所述原始车辆轨迹点信息中提取各个车辆轨迹信息形成轨迹信息集合，所述轨迹信息包括轨迹长度、轨迹起点时刻、轨迹终点时刻；

预处理子模块，用于对所述轨迹信息集合进行预处理；所述预处理包括去除重复点，和/或，漂移点，和/或，非法点；其中，所述重复点为相邻两个轨迹点的轨迹长度小于预设距离阈值的轨迹点；所述漂移点为相邻三个轨迹点间两两轨迹点的车速大于预设速度阈值的中间轨迹点，所述车速依据所述轨迹长度、轨迹起点时刻、轨迹终点时刻计算获得；所述非法点为预设区域外的轨迹点；

空间索引构建子模块，用于基于基础分段路网数据构建空间索引；

路段检索子模块，用于采用所述空间索引检索在相邻两个轨迹点连线周边满足预设距离阈值的区域内的；

最佳匹配路段查找子模块，用于从所述路段信息中查找出最佳匹配路段；

轨迹点信息记录子模块，用于确定所述最佳匹配路段对应的轨迹点信息和道路编号，并依据所述轨迹点信息计算出第一平均速度。

优选地，所述最佳匹配路段查找子模块具体包括以下子模块：

路段信息查找子模块，用于从所述路段信息中，分别查找与相邻两个轨迹点连线方向与路段方向夹角小于预设角度阈值，连线末端点有垂点且垂距最短的路段信息为最佳匹配路段；

查找停止子模块，用于在连续两条所述相邻两个轨迹点连线与路段信息匹配不成功，或，连续两条所述相邻两个轨迹点与路段信息匹配成功且道路编号发生变化，或，所有轨迹点匹配完毕时，停止最佳匹配路段的查找。

优选地，所述系统还包括：

标准化信息库存储模块，用于采用键值对key-value的方式，将各个车辆的轨迹标准化信息存储为标准化信息库；其中，key为道路编号与序列数字组合成的byte数组,value为由道路编号、第一平均速度、轨迹起点时刻、轨迹终点时刻信息组合而成的byte数组。

优选地，所述限速信息库生成模块具体包括以下子模块：

速度计算子模块，用于计算所述各个聚类对象集合的最大速度、最小速度、第二平均速度；

第一聚类速度计算子模块，用于采用聚类分析方法中的最短距离法计算所述聚类对象集合的第一聚类速度；

第二聚类速度计算子模块，用于采用聚类分析方法中的最长距离法计算所述聚类对象集合的第二聚类速度；

限速信息库生成子模块，用于采用所述第一聚类速度和所述第二聚类速度的共性聚类速度，以及所述最大速度、最小速度、第二平均速度生成限速信息库。

为了解决上述问题，本发明还公开了一种限速信息检测的系统，包括：

行驶信息获取模块，用于获取车辆的行驶信息，所述行驶信息包括车辆当前所行驶的道路信息，车速信息以及时间信息；

车辆限速信息提取模块，用于依据所述车辆当前所行驶的道路信息以及时间信息，从预置的限速信息库中提取匹配的道路和时间段所对应的车辆限速信息；

提示信息生成模块，用于判断所述车速信息是否大于或等于所述车辆限速信息，若是，则生成提示信息。

与现有技术相比，本发明包括以下优点：

本发明通过将各个车辆轨迹点信息进行数据清洗，获得各个车辆的轨迹标准化信息，可以准确地确定与道路匹配的轨迹点信息，并且，由于各个车辆的轨迹点信息不同，可以覆盖到所有道路在所有时段的轨迹点信息，从而提高采样的准确性和全面性，以及通过计算道路和时间段对应的车辆限速信息，生成限速信息库，可以依据各个车辆的轨迹点信息自行检测出道路的限速信息，并且，限速信息库包括了道路全域全时段的限速信息，限速信息的更新周期决定于各个车辆的轨迹点信息更新周期，因而缩短了限速信息的更新周期，从而增强限速信息的现势性。

本发明通过采用第一聚类速度和第二聚类速度的共性聚类速度作为具体限速值，保证了具体限速值的准确性，将共性聚类速度、最大速度、最小速度、第二平均速度包括在车辆限速信息中，进一步保证了共性聚类速度作为具体限速值的正确性，并且，由于共性聚类速度由覆盖在所有道路在所有时段的轨迹点信息计算得来，因此可以反映当前道路全域的限速信息，缩短限速信息的更新周期，从而增强限速信息的现势性，并且能够在限速信息覆盖不全的情况下检测出道路的限速信息。

本发明通过基于预置的限速信息库实现对限速信息的检测，可以实现短周期的对限速信息库进行维护，从而缩短限速信息的更新周期，增强限速信息的现势性，并且，限速信息库覆盖了所有道路在所有时候的限速信息，因此，可以反映出当前道路全域的限速信息，并且能够在限速信息覆盖不全的情况下检测出道路的限速信息。

本发明通过将预置的限速信息库置于服务器中，或者，置于安装于车辆上的导航设备中，可以灵活不受限制地推送限速信息，从而反映当前道路全域的限速信息，缩短限速信息的更新周期，从而增强限速信息的现势性，并且能够在限速信息覆盖不全的情况下检测出道路的限速信息。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1示出了本发明一种限速信息库生成的方法实施例的步骤流程图；

图2示出了本发明一种车辆轨迹点信息进行数据清洗的示意图；

图3示出了本发明一种限速信息检测的方法实施例的步骤流程图；

图4示出了本发明一种限速信息库生成的系统实施例的结构框图；

图5示出了本发明一种限速信息检测的系统实施例的结构框图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

本发明实施例的核心构思之一在于，提供一种检测限速信息的机制，可以通过车辆历史轨迹点信息挖掘出基础分段路网的限速信息，生成限速信息库，再基于限速信息库进行限速信息的检测，可以实现全面覆盖所有基础分段路网的限速信息，并且缩短限速信息库的维护周期，从而使提供的限速信息更加准确，增强限速信息的现势性。

参照图1，示出了本发明一种限速信息库生成的方法实施例的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：

步骤101，采集原始车辆轨迹点信息；

在实际应用中，交通运输部门已建有车辆监管/监控等业务系统，这些系统长期积累实时接收的车辆定位数据，形成了原始车辆轨迹点信息的大数据。

在本发明的一种优选示例中，可以通过借助云计算等技术从大数据中挖掘基础分段路网的车辆限速信息。在云计算技术中，原始车辆轨迹点信息的分布式计算平台及分布式存储平台分别为Hadoop和Hbase，Hadoop是一个开发和运行处理大数据的软件平台，Hbase是在Hadoop之上提供结构化数据的分布式存储平台，原始车辆轨迹点信息可以包括车辆唯一标识，时刻(精确到秒)，经度，纬度，方向，车速等等，基于Hbase的数据存储规则Hbase{key，value}，原始车辆轨迹点信息的key可以为车辆唯一标识与时刻组合而成的byte数组，value可以为由经度、纬度、方向、车速等信息组合而成的byte数组。

当然，上述原始车辆轨迹点信息的采集方法只是作为示例，在实施本发明实施例时，可以根据实际情况设置其他原始车辆轨迹点信息的采集方法，本发明实施例对此不加以限制。另外，除了上述原始车辆轨迹点信息的采集方法外，本领域技术人员还可以根据实际需要采用其它原始车辆轨迹点信息的采集方法，本发明实施例对此也不加以限制。

步骤102，分别针对所述原始车辆轨迹点信息中，各个车辆轨迹点信息进行数据清洗，获得各个车辆的轨迹标准化信息；所述轨迹标准化信息可以包括道路编号、轨迹长度、轨迹起点时刻、轨迹终点时刻，以及，第一平均速度；

在具体实现中，可以按以天为单位的预设时段顺序浏览Hbase中每辆车的轨迹点信息，组成{时刻，经度，纬度}的集合，去除集合中与预期不符的轨迹点信息，例如：轨迹点信息中的重复点、漂移点、非法点以及与路段信息不匹配的轨迹点信息，从而获得各个车辆的轨迹标准化信息，其中，轨迹长度根据轨迹点信息的经度与纬度计算获得，第一平均速度由轨迹长度与终点轨迹点时刻和起始轨迹点时刻之差的比值得到。

因此，在本发明的一种优选示例中，所述步骤102具体可以包括以下子步骤：

子步骤S11，从所述原始车辆轨迹点信息中提取各个车辆轨迹信息形成轨迹信息集合，所述轨迹信息包括轨迹长度、轨迹起点时刻、轨迹终点时刻；

子步骤S12，对所述轨迹信息集合进行预处理；所述预处理包括去除重复点，和/或，漂移点，和/或，非法点；其中，所述重复点为相邻两个轨迹点的轨迹长度小于预设距离阈值的轨迹点；所述漂移点为相邻三个轨迹点间两两轨迹点的车速大于预设速度阈值的中间轨迹点，所述车速依据所述轨迹长度、轨迹起点时刻、轨迹终点时刻计算获得；所述非法点为预设区域外的轨迹点；

子步骤S13，基于基础分段路网数据构建空间索引；

子步骤S14，采用所述空间索引检索在相邻两个轨迹点连线周边满足预设距离阈值的区域内的路段；

子步骤S15，从所述路段信息中查找出最佳匹配路段；

子步骤S16，确定所述最佳匹配路段对应的轨迹点信息和道路编号，并依据所述轨迹点信息计算出第一平均速度。

在具体应用中，重复点的判断依据可以为相邻两个轨迹点的轨迹长度小于预设距离阈值的轨迹点，其中，预设距离阈值可以为0-10米，优选为5米。

漂移点的判断依据可以为相邻三个轨迹点间两两轨迹点的车速大于预设速度阈值的中间轨迹点，车速依据轨迹长度、轨迹起点时刻、轨迹终点时刻计算获得，其中，预设速度阈值可以大于或等于200公里/小时，优选为200公里/小时。

非法点的判断依据可以为预设区域外的轨迹点，其中，预设区域可以为国家，也可以为省市，本发明实施例对此不加以限制。

在本发明实施例中，空间索引可以为n叉树索引，n为大于或等于1的正整数，n叉树索引优选为四叉树索引，所谓四叉树索引就是递归地对地理空间进行四分，直到自行设定的终止条件，例如：每个节点关联图元的个数不超过三个，超过三个就再四分，最终形成一颗有层次的四叉树。预设距离阈值的区域可以为在连线两侧50-100米处分别与连线平行的两条线段组成的矩形框，优选为50米。

在具体应用中，各个车辆轨迹点信息预处理后的轨迹信息集合中，两两相邻的轨迹点信息的连线进行道路匹配，基于基础分段路网数据构建空间索引，在连线两侧距离为50米处，确定两条分别与连线平行且相等的线段，这两条线段的端点相互连接组成一个矩形框，检索矩形框中的路段信息，从路段信息中查找出最佳匹配路段，确定最佳匹配路段对应的轨迹点信息和道路编号，并依据所述轨迹点信息计算出第一平均速度。

在本发明的一种优选示例中，所述子步骤S15具体还可以包括以下子步骤：

子步骤S21，从所述路段信息中，分别查找与相邻两个轨迹点连线方向与路段方向夹角小于预设角度阈值，连线末端点有垂点且垂距最短的路段信息为最佳匹配路段；

子步骤S22，当连续两条所述相邻两个轨迹点连线与路段信息匹配不成功，或，连续两条所述相邻两个轨迹点与路段信息匹配成功且道路编号发生变化，或，所有轨迹点匹配完毕时，停止最佳匹配路段的查找。

最佳匹配路段的查找原理可以为在预设距离阈值的区域内的所有路段信息中，相邻轨迹点信息的连线方向与路段方向夹角小于预设角度阈值，并且，经过连线末端点作路段的垂线，垂线与路段垂直的交点在路段上时，垂线距离最短对应的路段为最佳匹配路段。

在具体应用中，预设角度阈值可以为0-30度，优选为15度。从矩形框中的路段信息中，查找出与连线夹角小于15度的路段信息，经过所述连线的后一时刻的轨迹点作路段的垂线，若垂线与路段的交点位于路段上，且垂距最短，则该路段信息为最佳匹配路段，当连续两条相邻两个轨迹点连线与路段信息匹配不成功，或，连续两条相邻两个轨迹点与路段信息匹配成功且道路编号发生变化，或，所有轨迹点匹配完毕时，停止最佳匹配路段的查找。

更为优选的是，本发明实施例还可以包括如下步骤：

采用键值对key-value的方式，将各个车辆的轨迹标准化信息存储为标准化信息库；其中，key为道路编号与序列数字组合成的byte数组,value为由道路编号、第一平均速度、轨迹起点时刻、轨迹终点时刻信息组合而成的byte数组。

即在具体实现中，轨迹标准化信息可以按照Hbase的数据存储规则Hbase{key，value}进行存储。其中，key可以为道路编号与序列数字组合成的byte数组，value可以为道路编号、第一平均速度、轨迹起点时刻、轨迹终点时刻组合而成的byte数组。

在实际应用中，各个车辆轨迹点信息进行数据清洗是以JobTracker在Hadoop平台执行，Hadoop实现了一个分布式文件系统。Hadoop由许多元素构成，其最底部是分布式文件系统，分布式文件系统存储Hadoop集群中所有存储节点上的文件，分布式文件系统的上一层是MapReduce引擎，该引擎由JobTrackers和TaskTrackers组成。将各个车辆的轨迹标准化信息输出为标准化信息库，标准化信息库包括道路编号，第一平均速度，轨迹起点时刻，轨迹终点时刻。

参照图2，示出了本发明一种车辆轨迹点信息进行数据清洗的示意图。

如图2所示，图中从左到右的各个点为一辆车按时间顺序的轨迹点信息，细实线为基础分段路网数据，粗实线区分属于不同路段的轨迹点信息。1、2、3段中的轨迹点表示已匹配的分段轨迹，4段中的轨迹点表示未匹配的分段轨迹。分别记录1、2、3段分段轨迹的所有轨迹点信息，轨迹点信息中包括各个轨迹点的经度、纬度以及起点轨迹时刻和终点轨迹时刻，轨迹长度可以根据轨迹点信息中的经度和纬度计算得到，因此第一平均速度可以由轨迹长度和起终点轨迹时刻计算得到。提取第一平均速度、道路编号以及轨迹点信息中的轨迹起点时刻、轨迹终点时刻、轨迹长度生成各个车辆的轨迹标准化信息，存储为标准化信息库。

当然，上述获得各个车辆的轨迹标准化信息的处理方法只是作为示例，在实施本发明实施例时，可以根据实际情况设置其他获得各个车辆的轨迹标准化信息的处理方法，本发明实施例对此不加以限制。另外，除了上述获得各个车辆的轨迹标准化信息的处理方法外，本领域技术人员还可以根据实际需要采用其它获得各个车辆的轨迹标准化信息的处理方法，本发明实施例对此也不加以限制。

步骤103，分别按道路编号和预设时间段提取各个车辆的第一平均速度形成聚类对象集合；

在实际应用中，分别按道路编号和预设时间段在Hbase中搜索各个车辆的第一平均速度作为聚类对象集合。将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。

步骤104，分别针对各个聚类对象集合计算所述道路和时间段对应的车辆限速信息，生成限速信息库。

在本发明的一个优选示例中，所述车辆限速信息包括共性聚类速度、最大速度、最小速度、第二平均速度。

在具体实现中，针对各个聚类对象集合逐个地进行计算，提取集合中最大的第一平均速度作为最大速度，集合中最小的第一平均速度作为最小速度，计算集合中所有第一平均速度的平均值作为第二平均速度，分别对集合中的第一平均速度采用系统聚类中最短距离法与最长距离法，获取第一聚类速度与第二聚类速度，提取第一聚类速度与第二聚类速度的共性聚类族群，从而获得共性聚类速度，生成限速信息库。

在本发明的一个优选示例中，所述步骤104具体可以包括以下子步骤：

子步骤S31，计算所述各个聚类对象集合的最大速度、最小速度、第二平均速度；

子步骤S32，采用聚类分析方法中的最短距离法计算所述聚类对象集合的第一聚类速度；

子步骤S33，采用聚类分析方法中的最长距离法计算所述聚类对象集合的第二聚类速度；

子步骤S34，采用所述第一聚类速度和所述第二聚类速度的共性聚类速度，以及所述最大速度、最小速度、第二平均速度生成限速信息库。

在具体应用中，系统聚类法是应用较为广泛的一种聚类方法，其基本算法是：

(1)先将每个样品(每个指标)视为一类，从n个类出发，规定样品(指标)之间的距离(相似系数)，得到距离矩阵D(相似系数矩阵R)；

(2)规定类与类之间的距离，从距离矩阵D(相似系数矩阵R)的非对角线元素中搜寻牲最接近的两个类。记这两个类为U和V，它们之间的距离记为d_uv，相似系数记为r_uv；

(3)合并U和V，将新的类记为(UV)。将矩阵D或R中的元素更新：第一，删除原来U和V所对应的行和列；第二，给出类(UV)与其余各类之间的距离(相似系数)的行和列，并加进矩阵；

(4)对更新后的矩阵重复(2)、(3)步，直到所有样品聚为一类为止。记录下被合并类的单元号以及历次合并的水平(距离或相似性)。

聚类分析方法中的最短距离法是将各个车辆的第一平均速度分别视为一类，依据预设距离规则生成距离矩阵，在距离矩阵中将距离最短的两类合并成一个新类，计算新类与其他类的距离，从而减少一类并生成新的距离矩阵，循环不断地基于新的距离矩阵中距离最短的两类合并成一个新类，直至所有的第一平均速度合并为一个类，获得第一聚类速度。同理，最长距离法也是按照相同的规则进行循环合并，区别在于最长距离法是在循环在距离矩阵中将距离最长的两类合并成一个新类，直至获得第二聚类速度。

聚类对象集合中的第一平均速度为各个车辆按道路编号和预设时间段的第一平均速度，从聚类对象集合中提取出第一平均速度中的最大速度和最小速度，计算聚类对象集合中所有第一平均速度的平均值作为第二平均速度。提取出第一聚类速度和第二聚类速度的共性聚类速度，共性聚类速度即为当前路段该时段的具体限速值，最大速度、最小速度、第二平均速度用于辅助评估该具体限速值的正确性，采用共性聚类速度，以及所述最大速度、最小速度、第二平均速度生成限速信息库。车辆限速信息在Hbase中的存储形式为key为道路编号，value为共性聚类速度、最大速度、最小速度、第二平均速度、时段信息组合。当所有的聚类对象集合的车辆限速信息计算完毕时，限速信息库中将包括所有道路在所有时段的车辆限速信息。

当然，上述限速信息库的生成方法只是作为示例，在实施本发明实施例时，可以根据实际情况设置其他限速信息库的生成方法，本发明实施例对此不加以限制。另外，除了上述限速信息库的生成方法外，本领域技术人员还可以根据实际需要采用其它限速信息库的生成方法，本发明实施例对此也不加以限制。

本发明通过采用第一聚类速度和第二聚类速度的共性聚类速度作为具体限速值，保证了具体限速值的准确性，将共性聚类速度、最大速度、最小速度、第二平均速度包括在车辆限速信息中，进一步保证了共性聚类速度作为具体限速值的正确性，并且，由于共性聚类速度由覆盖在所有道路在所有时段的轨迹点信息计算得来，因此可以反映当前道路全域的限速信息，缩短限速信息的更新周期，从而增强限速信息的现势性，并且能够在限速信息覆盖不全的情况下检测出道路的限速信息。

本发明通过将各个车辆轨迹点信息进行数据清洗，获得各个车辆的轨迹标准化信息，可以准确地确定与道路匹配的轨迹点信息，并且，由于各个车辆的轨迹点信息不同，可以覆盖到所有道路在所有时段的轨迹点信息，从而提高采样的准确性和全面性，以及通过计算道路和时间段对应的车辆限速信息，生成限速信息库，可以依据各个车辆的轨迹点信息自行检测出道路的限速信息，并且，限速信息库包括了道路全域全时段的限速信息，限速信息的更新周期决定于各个车辆的轨迹点信息更新周期，因而缩短了限速信息的更新周期，从而增强限速信息的现势性。

参照图3，示出了本发明一种限速信息检测的方法实施例的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：

步骤301，获取车辆的行驶信息，所述行驶信息包括车辆当前所行驶的道路信息，车速信息以及时间信息；

在具体应用中，车辆中的导航设备实时获取车辆的行驶信息，行驶信息包括当前车辆所处的道路，当前车辆的车速以及当前时间，由于不同道路在不同时段的限速信息不同，因此，需要获取道路信息，车速信息以及时间信息。

步骤302，依据所述车辆当前所行驶的道路信息以及时间信息，从预置的限速信息库中提取匹配的道路和时间段所对应的车辆限速信息；

在实际应用中，识别出车辆当前所行驶的道路信息以及时间信息才能准确地提取出对应的车辆限速信息，预置的限速信息库可以位于服务器中，也可以位于安装于车辆上的导航设备中。

因此，在本发明的一种优选实施例中，所述预置的限速信息库位于服务器中，或者，所述预置的限速信息库位于安装于车辆上的导航设备中。

当预置的限速信息库位于服务器中时，导航设备将车辆的行驶信息实时回传GPS，从服务器中提取匹配的道路和时间段所对应的车辆限速信息；

当预置的限速信息库位于安装于车辆上的导航设备中时，导航设备直接调用预置的限速信息库中的限速数据。

步骤303，判断所述车速信息是否大于或等于所述车辆限速信息，若是，则生成提示信息。

在具体实现中，若车速信息大于或等于车辆限速信息，则当前车辆已经超速，生成提示信息，若车速信息小于车辆限速信息，则当前车辆未超速，不生成提示信息。

本发明通过基于预置的限速信息库实现对限速信息的检测，可以实现短周期的对限速信息库进行维护，从而缩短限速信息的更新周期，增强限速信息的现势性，并且，限速信息库覆盖了所有道路在所有时候的限速信息，因此，可以反映出当前道路全域的限速信息，并且能够在限速信息覆盖不全的情况下检测出道路的限速信息。

本发明通过将预置的限速信息库置于服务器中，或者，置于安装于车辆上的导航设备中，可以灵活不受限制地推送限速信息，从而反映当前道路全域的限速信息，缩短限速信息的更新周期，从而增强限速信息的现势性，并且能够在限速信息覆盖不全的情况下检测出道路的限速信息。

对于预置的限速信息库，由于其与限速信息库生成的过程类似，故在此不作赘述，相关技术参考前一实施例。

对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。

参照图4，示出了本发明一种限速信息库生成的系统实施例的结构框图，具体可以包括如下模块：

原始信息采集模块401，用于采集原始车辆轨迹点信息；

标准化信息获得模块402，用于分别针对所述原始车辆轨迹点信息中，各个车辆轨迹点信息进行数据清洗，获得各个车辆的轨迹标准化信息；所述轨迹标准化信息包括道路编号、轨迹长度、轨迹起点时刻、轨迹终点时刻，以及，第一平均速度；

聚类对象集合提取模块403，用于分别按道路编号和预设时间段提取各个车辆的第一平均速度形成聚类对象集合；

限速信息库生成模块404，用于分别针对各个聚类对象集合计算所述道路和时间段对应的车辆限速信息，生成限速信息库。

在本发明的一种优选示例中，所述标准化信息获得模块402具体可以包括以下子模块：

轨迹信息集合提取子模块，用于从所述原始车辆轨迹点信息中提取各个车辆轨迹信息形成轨迹信息集合，所述轨迹信息包括轨迹长度、轨迹起点时刻、轨迹终点时刻；

预处理子模块，用于对所述轨迹信息集合进行预处理；所述预处理包括去除重复点，和/或，漂移点，和/或，非法点；其中，所述重复点为相邻两个轨迹点的轨迹长度小于预设距离阈值的轨迹点；所述漂移点为相邻三个轨迹点间两两轨迹点的车速大于预设速度阈值的中间轨迹点，所述车速依据所述轨迹长度、轨迹起点时刻、轨迹终点时刻计算获得；所述非法点为预设区域外的轨迹点；

空间索引构建子模块，用于基于基础分段路网数据构建空间索引；

路段检索子模块，用于采用所述空间索引检索在相邻两个轨迹点连线周边满足预设距离阈值的区域内的；

最佳匹配路段查找子模块，用于从所述路段信息中查找出最佳匹配路段；

轨迹点信息记录子模块，用于确定所述最佳匹配路段对应的轨迹点信息和道路编号，并依据所述轨迹点信息计算出第一平均速度。

在本发明的一种优选示例中，所述最佳匹配路段查找子模块具体可以包括以下子模块：

路段信息查找子模块，用于从所述路段信息中，分别查找与相邻两个轨迹点连线方向与路段方向夹角小于预设角度阈值，连线末端点有垂点且垂距最短的路段信息为最佳匹配路段；

查找停止子模块，用于在连续两条所述相邻两个轨迹点连线与路段信息匹配不成功，或，连续两条所述相邻两个轨迹点与路段信息匹配成功且道路编号发生变化，或，所有轨迹点匹配完毕时，停止最佳匹配路段的查找。

在本发明的一种优选示例中，所述系统还包括：

标准化信息库存储模块，用于采用键值对key-value的方式，将各个车辆的轨迹标准化信息存储为标准化信息库；其中，key为道路编号与序列数字组合成的byte数组,value为由道路编号、第一平均速度、轨迹起点时刻、轨迹终点时刻信息组合而成的byte数组。

在本发明的一种优选示例中，所述限速信息库生成模块404具体可以包括以下子模块：

速度计算子模块，用于计算所述各个聚类对象集合的最大速度、最小速度、第二平均速度；

第一聚类速度计算子模块，用于采用聚类分析方法中的最短距离法计算所述聚类对象集合的第一聚类速度；

第二聚类速度计算子模块，用于采用聚类分析方法中的最长距离法计算所述聚类对象集合的第二聚类速度；

限速信息库生成子模块，用于采用所述第一聚类速度和所述第二聚类速度的共性聚类速度，以及所述最大速度、最小速度、第二平均速度生成限速信息库。

对于图4所示的系统实施例而言，由于其与图1所示的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。

参照图5，示出了本发明一种限速信息检测的系统实施例的结构框图，具体可以包括如下模块：

行驶信息获取模块501，用于获取车辆的行驶信息，所述行驶信息包括车辆当前所行驶的道路信息，车速信息以及时间信息；

车辆限速信息提取模块502，用于依据所述车辆当前所行驶的道路信息以及时间信息，从预置的限速信息库中提取匹配的道路和时间段所对应的车辆限速信息；

提示信息生成模块503，用于判断所述车速信息是否大于或等于所述车辆限速信息，若是，则生成提示信息。

在本发明的一种优选示例中，所述预置的限速信息库位于服务器中，或者，所述预置的限速信息库位于安装于车辆上的导航设备中。

对于图5所示的系统实施例而言，由于其与图3所示的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。

尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者移动设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者移动设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者移动设备中还存在另外的相同要素。

以上对本发明实施例所提供的一种限速信息库生成、限速信息检测的方法和系统，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明实施例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发明实施例的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明实施例的思想，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发明实施例的限制。

Claims (10)

1.一种限速信息库生成的方法，其特征在于，包括：

采集原始车辆轨迹点信息；

分别针对所述原始车辆轨迹点信息中，各个车辆轨迹点信息进行数据清洗，获得各个车辆的轨迹标准化信息；所述轨迹标准化信息包括道路编号、轨迹长度、轨迹起点时刻、轨迹终点时刻，以及，第一平均速度；

分别按道路编号和预设时间段提取各个车辆的第一平均速度形成聚类对象集合；

分别针对各个聚类对象集合计算所述道路和时间段对应的车辆限速信息，生成限速信息库。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别针对所述原始车辆轨迹点信息中，各个车辆轨迹点信息进行数据清洗，获得各个车辆的轨迹标准化信息的步骤包括：

从所述原始车辆轨迹点信息中提取各个车辆轨迹信息形成轨迹信息集合，所述轨迹信息包括轨迹长度、轨迹起点时刻、轨迹终点时刻；

对所述轨迹信息集合进行预处理；所述预处理包括去除重复点，和/或，漂移点，和/或，非法点；其中，所述重复点为相邻两个轨迹点的轨迹长度小于预设距离阈值的轨迹点；所述漂移点为相邻三个轨迹点间两两轨迹点的车速大于预设速度阈值的中间轨迹点，所述车速依据所述轨迹长度、轨迹起点时刻、轨迹终点时刻计算获得；所述非法点为预设区域外的轨迹点；

基于基础分段路网数据构建空间索引；

采用所述空间索引检索在相邻两个轨迹点连线周边满足预设距离阈值的区域内的路段；

从所述路段信息中查找出最佳匹配路段；

确定所述最佳匹配路段对应的轨迹点信息和道路编号，并依据所述轨迹点信息计算出第一平均速度。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从所述路段信息中查找出最佳匹配路段的子步骤包括：

从所述路段信息中，分别查找与相邻两个轨迹点连线方向与路段方向夹角小于预设角度阈值，连线末端点有垂点且垂距最短的路段信息为最佳匹配路段；

当连续两条所述相邻两个轨迹点连线与路段信息匹配不成功，或，连续两条所述相邻两个轨迹点与路段信息匹配成功且道路编号发生变化，或，所有轨迹点匹配完毕时，停止最佳匹配路段的查找。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：

采用键值对key-value的方式，将各个车辆的轨迹标准化信息存储为标准化信息库；其中，key为道路编号与序列数字组合成的byte数组,value为由道路编号、第一平均速度、轨迹起点时刻、轨迹终点时刻信息组合而成的byte数组。

5.如权利要求1或2或3或4所述的方法，其特征在于，所述车辆限速信息包括共性聚类速度、最大速度、最小速度、第二平均速度；所述分别针对各个聚类对象集合计算所述道路和时间段对应的车辆限速信息，生成限速信息库的步骤包括：

计算所述各个聚类对象集合的最大速度、最小速度、第二平均速度；

采用聚类分析方法中的最短距离法计算所述聚类对象集合的第一聚类速度；

采用聚类分析方法中的最长距离法计算所述聚类对象集合的第二聚类速度；

采用所述第一聚类速度和所述第二聚类速度的共性聚类速度，以及所述最大速度、最小速度、第二平均速度生成限速信息库。

6.一种限速信息检测的方法，其特征在于，包括：

获取车辆的行驶信息，所述行驶信息包括车辆当前所行驶的道路信息，车速信息以及时间信息；

依据所述车辆当前所行驶的道路信息以及时间信息，从预置的限速信息库中提取匹配的道路和时间段所对应的车辆限速信息；

判断所述车速信息是否大于或等于所述车辆限速信息，若是，则生成提示信息。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述预置的限速信息库位于服务器中，或者，所述预置的限速信息库位于安装于车辆上的导航设备中。

8.一种限速信息库生成的系统，其特征在于，包括：

原始信息采集模块，用于采集原始车辆轨迹点信息；

标准化信息获得模块，用于分别针对所述原始车辆轨迹点信息中，各个车辆轨迹点信息进行数据清洗，获得各个车辆的轨迹标准化信息；所述轨迹标准化信息包括道路编号、轨迹长度、轨迹起点时刻、轨迹终点时刻，以及，第一平均速度；

聚类对象集合提取模块，用于分别按道路编号和预设时间段提取各个车辆的第一平均速度形成聚类对象集合；

限速信息库生成模块，用于分别针对各个聚类对象集合计算所述道路和时间段对应的车辆限速信息，生成限速信息库。

9.如权利要求8所述的系统，其特征在于，所述标准化信息获得模块包括：

轨迹信息集合提取子模块，用于从所述原始车辆轨迹点信息中提取各个车辆轨迹信息形成轨迹信息集合，所述轨迹信息包括轨迹长度、轨迹起点时刻、轨迹终点时刻；

预处理子模块，用于对所述轨迹信息集合进行预处理；所述预处理包括去除重复点，和/或，漂移点，和/或，非法点；其中，所述重复点为相邻两个轨迹点的轨迹长度小于预设距离阈值的轨迹点；所述漂移点为相邻三个轨迹点间两两轨迹点的车速大于预设速度阈值的中间轨迹点，所述车速依据所述轨迹长度、轨迹起点时刻、轨迹终点时刻计算获得；所述非法点为预设区域外的轨迹点；

空间索引构建子模块，用于基于基础分段路网数据构建空间索引；

路段检索子模块，用于采用所述空间索引检索在相邻两个轨迹点连线周边满足预设距离阈值的区域内的；

最佳匹配路段查找子模块，用于从所述路段信息中查找出最佳匹配路段；

轨迹点信息记录子模块，用于确定所述最佳匹配路段对应的轨迹点信息和道路编号，并依据所述轨迹点信息计算出第一平均速度。

10.一种限速信息检测的系统，其特征在于，包括：

行驶信息获取模块，用于获取车辆的行驶信息，所述行驶信息包括车辆当前所行驶的道路信息，车速信息以及时间信息；

车辆限速信息提取模块，用于依据所述车辆当前所行驶的道路信息以及时间信息，从预置的限速信息库中提取匹配的道路和时间段所对应的车辆限速信息；

提示信息生成模块，用于判断所述车速信息是否大于或等于所述车辆限速信息，若是，则生成提示信息。