CN104143260B - 一种基于数据融合优化模型的车辆轨迹预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于数据融合优化模型的车辆轨迹预测方法，包括(1)根据存储系统提供的服务接口读取车辆ID、车速、车辆类型、经度、纬度、时间信息；(2)由车辆ID得到车速时间序列，建立支持向量机回归模型，得到车辆ID的任一时刻的近似解；(3)读取车辆ID的经度、纬度时间序列，根据地图给出的数据结构，建立K‑最短路模型，得到车辆ID每段时间间隔内的前K条最短路，按照由低到高依次排列；(4)计算每段时间间隔内，车辆行驶的距离与该段哪条最短路径距离最小，求解得到匹配路径，得到预测轨迹；(5)根据得到的轨迹，将其在地图上显示标出或者按属性发出报警信息。

Description

一种基于数据融合优化模型的车辆轨迹预测方法
技术领域
本发明涉及物联网通信领域，特别是数据融合优化模型下的车辆轨迹预测问题。
背景技术
在传统车辆轨迹预测中，一方面有些是根据视频摄像头或传感器等终端进行数据采集取样，时间间隔比较短，造成过多的数据。在数据库服务器带宽和存储空间能力不能很好满足大数据要求，分布式数据库集群应运而生，但是采集时域较短的过多数据必定会造成大量的冗余；另一方面有些是通过视频数据进行实时分析，进行短期轨迹预测，并且对实际作了太多的简化，以至于对于时间较长些的预测很少涉及。无论是从数据采集冗余过多造成数据库服务器的负载过重还是短期轨迹预测，在实际网络需求中都有一定的限制。
发明内容
本发明的目的在于一种基于数据融合优化模型的车辆轨迹预测方法，减少短时间间隔存储带来的服务器存储带来的过多冗余，解决数据减少带来的信息缺失的补救办法，即可以近似还原以缺失数据。
一种基于数据融合优化模型的车辆轨迹预测方法，其特征在于：
(1)按照一定的时间间隔，根据存储系统提供的服务接口读取车辆ID、车速、车辆类型、经度、纬度、时间信息，进而读取车辆ID的时间序列其它属性信息；
(2)由车辆ID得到车速时间序列，建立支持向量机回归模型，得到车辆ID的任一时刻的近似解，按照时间间隔序列依次进行积分，得到每段时间间隔内行驶的路程；
(3)读取车辆ID的经度、纬度时间序列，根据地图给出的数据结构，建立K-最短路模型，得到车辆ID每段时间间隔内的前K条最短路，按照由低到高依次排列；
(4)计算每段时间间隔内，车辆行驶的距离与该段哪条最短路径距离最小，求解得到匹配路径，得到预测轨迹；
(5)根据得到的轨迹，将其在地图上显示标出或者按属性发出报警信息。
上述步骤(2)中，根据车速时间序列，用支持向量机做训练时进行交叉验证，得到连续模型v＝f(t)，对每段时间间隔进行积分，得到每段时间间隔内的行驶距离。
上述步骤(3)中，建立K-最短路模型时，要获知地图给出的数据结构，即点与边的信息，得到车辆ID每段时间间隔内的前K条最短路。
上述步骤(4)中，对于车辆ID，对每段时间间隔进行遍历，得到每段时间间隔的匹配路径，进行组合连接，得到预测轨迹。
上述步骤(5)中，根据步骤(4)最终输出结果，将其在地图上显示标出或者按属性发出报警信息，并保存在异常行为数据库中。
本发明提供了一种基于数据融合优化模型的车辆轨迹预测方法，充分考虑现实数据库服务器存储与服务能力的限制，减少短时间间隔存储带来的服务器存储带来的过多冗余，利用回归算法及最短路径算法，在时间间隔适当的情况下，解决数据减少带来的信息缺失的补救办法，即可以近似还原以缺失数据。
附图说明
图1是本发明的流程图；
图2是摄像头及路径的拓扑图。
具体实施方式
如图1所示，本发明一种基于数据融合优化模型的车辆轨迹预测方法包括以下步骤：
s01按照一定的时间间隔，根据存储系统提供的服务接口读取车辆ID、车速、车辆类型、经度、纬度、时间等信息，进而可以读取车辆ID的时间序列其它属性信息。时间间隔根据实验情况而定，如10分钟、20分钟等作为一定采样间隔。
s02读取车辆ID车速时间序列，建立支持向量机模型，求得每段时间间隔内行驶的路程；这里，我们假设车辆ID车速时间序列如右所示：应用经验最小化原则，车辆ID任一时刻速度近似解的函数可以由以下最优化问题得到的最优解作为参数进行组合表示。
假设上述最优化问题求得最优解则任一时刻速度近似解函数可以表示为其中
因此对于任一时间间隔(ti-1,ti)，车辆ID行驶距离可以表示为
其中i∈0,1,…,l
s03读取车辆ID的经度、纬度时间序列，根据地图给出的数据结构，建立K-最短路模型，得到车辆ID每段时间间隔内的前K条最短路；
这里我们假设车辆ID经度、纬度时间序列如下所示：
根据地图给出的数据结构，即点的信息与点与点之间相连信息作出有向图，计算出有向图各个弧的长度。对于任一时间间隔(ti-1,ti)，车辆ID起始点与终点的第j条最短路距离信息及路径信息分别用与表示，其中j∈1,2,…K。
s04计算某段时间间隔内，车辆行驶的近似距离与该段最短路相近的路径，得到匹配路径；
这里我们采集到车辆ID时间序列为t0,t1,…,tl。对于任一时间间隔(ti-1,ti)，
由s02、s03分别计算出车辆ID行驶路程可以表示为第j条最短路信息用表示，其中i∈0,1,…,l，j∈1,2,…K。计算令其设为则车辆ID的轨迹可以表示为：
S05计算每段时间间隔内的预测轨迹，重复S02-S03,直至所有时间间隔段计算完成。
以下通过一个具体实施例对本发明的方法进一步说明。
假设拍摄区域共有20个摄像头，每个摄像头在各个路口转弯处，分别记为：S1,S2,…,S20。根据各个结点的经纬度信息，计算可以得到各条有向弧长度，各个摄像头之间的距离信息如表1所示，摄像头及道路的拓扑信息如图2所示：
表1各个摄像头之间的距离
步骤1：时间设为从0分钟开始，时间间隔为30分钟，到180分钟为止，车辆ID在0-180分钟内从S3转移到S2，6个时间间隔点的瞬时速度采集如表2所示：
表2车辆ID的速度信息
步骤2、计算出车辆ID任一时刻方程与在第一时间间隔内车辆ID行驶距离：
选取三次多项式核，利用支持向量机回归对偶非线性最优化方程，求得速度方程与该时间间隔路程分别为：
v＝f(t)＝3.0667t3-15.814t2+21.212t+56.757
步骤3：计算出从S3到S2前10条最短路，得到表3：
表3 S3到S2前10条最短路
步骤4：计算匹配路径：
计算其中Pi表示从S3-S2中第i条最短路，根据表3，可以得到在第一时间间隔内车辆轨迹为S3-S9-S13-S2。根据时间间隔可以遍历求解出所有的预测轨迹，得到车辆ID的完整的近似轨迹。
步骤5：根据步骤:4最终输出结果，将其在地图上显示标出或者按属性发出报警信息，并保存在异常行为数据库中。

Claims (5)

1.一种基于数据融合优化模型的车辆轨迹预测方法，其特征在于：
(1)按照一定的时间间隔，根据存储系统提供的服务接口读取车辆ID、车速、车辆类型、经度、纬度、时间信息，进而读取车辆ID的时间序列其它属性信息；
(2)由车辆ID得到车速时间序列，建立支持向量机回归模型，得到车辆ID的任一时刻的近似解，按照时间间隔序列依次进行积分，得到每段时间间隔内行驶的路程；
(3)读取车辆ID的经度、纬度时间序列，根据地图给出的数据结构，建立K-最短路模型，得到车辆ID每段时间间隔内的前K条最短路，按照由低到高依次排列；
(4)计算每段时间间隔内，车辆行驶的距离与该段哪条最短路径距离最小，求解得到匹配路径，得到预测轨迹；
(5)根据得到的轨迹，将其在地图上显示标出或者按属性发出报警信息。
2.根据权利要求1所述的车辆轨迹预测方法，其特征在于，步骤(2)中，根据车速时间序列，用支持向量机做训练时进行交叉验证，得到连续模型v＝f(t)，对每段时间间隔进行积分，得到每段时间间隔内的行驶距离。
3.根据权利要求1所述的车辆轨迹预测方法，其特征在于，在步骤(3)中，建立K-最短路模型时，要获知地图给出的数据结构，即点与边的信息，得到车辆ID每段时间间隔内的前K条最短路。
4.根据权利要求1所述的车辆轨迹预测方法，其特征在于，在步骤(4)中，对于车辆ID，对每段时间间隔进行遍历，得到每段时间间隔的匹配路径，进行组合连接，得到预测轨迹。
5.根据权利要求1所述的车辆轨迹预测方法，其特征在于，在步骤(5)中，根据步骤(4)最终输出结果，将其在地图上显示标出或者按属性发出报警信息，并保存在异常行为数据库中。
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