CN104159189A

CN104159189A - 基于智能手机的居民出行信息获取方法

Info

Publication number: CN104159189A
Application number: CN201310180175.0A
Authority: CN
Inventors: 杨超; 王奕然; 朱荣荣; 涂然; 张怡然; 黄云飞
Original assignee: Tongji University
Current assignee: Tongji University
Priority date: 2013-05-15
Filing date: 2013-05-15
Publication date: 2014-11-19
Anticipated expiration: 2033-05-15
Also published as: CN104159189B

Abstract

本发明涉及一种基于智能手机的居民出行信息获取方法，包括如下步骤：(1)手机客户端检测GPS及Network是否打开；(2)手机客户端向web服务器上传用户注册信息以及家/工作地点坐标信息；(3)web服务器接收注册和坐标信息；(4)手机客户端按指定时间间隔采集用户轨迹点经纬度信息和时间信息并存至本地；(5)手机客户端在用户指定时刻自动上传本地存储的轨迹点信息或在用户点击手动传输按钮时上传；(6)web服务器接收轨迹点数据，并存至数据库中的出行者轨迹表中；(7)web服务器根据事先编制的信息判断算法结合POI信息，分析得到居民的出行链。与现有技术相比，本发明具有使用范围广、成本低、流程简单、信息准确率高等优点。

Description

基于智能手机的居民出行信息获取方法

技术领域

本发明涉及一种居民出行信息获取方法，尤其是涉及一种基于智能手机的居民出行信息获取方法。

背景技术

在交通规划设计和交通政策的制定时，居民出行信息是其最重要的依据之一。居民出行信息包括居民个人基本信息，如：年龄、性别、户籍、工作岗位、家庭人口数、年收入、家庭拥有小汽车数目等，和出行特征信息，即每次出行的出行时间、起讫点、出行方式和出行目的等。

传统的居民出行调查方式包括家访法、职工调查法、电话法等，需要调查人员经过训练之后挨家挨户进行问询，并将信息填写在纸质问卷中进行收集。回收的问卷需先进行多环节的质检，筛除一些有明显逻辑错误的样本后对其统一编码，并手工录入数据库中。该方法耗时长、需大量人力物力，且不能保证回收信息的准确性。一般在大型城市，每五年进行一次大规模的居民出行调查，仅数据的收集、录入和统计就需要近两年的时间，得到的结果较为滞后因而不能很好地反应交通的现状。

目前对于居民出行信息获取方法的研究主要集中在定位方法和路径匹配的研究。定位方法主要有GPS定位，基站定位，手机网络定位等方式。其中GPS定位在室外运行较好，但在室内无法获得定位数据，且GPS定位在郊区存在一定的漂移现象，不能进行准确定位；基站定位是利用基站之间的切换进行定位的方法，这种方法的好处是无论有无网络，只要有移动信号就能进行定位，但是这种定位方式的精度较低，只有500m左右；手机网络定位可以实现室内定位，但是对于网络有一定的要求。路径匹配采用最多的是最短路径匹配，即利用算法计算出轨迹点之间的最短路径匹配到路网上。这种方式需要有大量的基础的路网数据进行支撑，对数据库的要求较高。

在居民出行调查数据采集系统方面，有文献提出开发此类系统，在PDA(个人掌上电脑Personal DigitalAssistant)终端导入GIS地图让居民在出行开始，结束时在地图中定位自己的位置。通过选项或手动输入的形式确定出行路径和其他出行信息，并存储至本地或上传远程数据库。该方法虽然可以在一定程度上解决人工调查问卷的过程中问卷丢失、记忆力偏差导致的信息不准确等问题，但需要采购大量的PDA设备用于调查，前期成本较高。并且该软件仍然没有避免用户自己输入信息的问题，居民在每次出行开始结束时都需要与系统进行较复杂的信息交互，不可避免地会因为自身的遗忘而产生数据采集遗漏现象。因此，虽然有很多关于居民出行信息获取的研究，但是缺乏对用户使用舒适性的考虑，在对基础数据的时空挖掘方面做得不够。缺乏将各技术模块融合为一体，形成便捷、自动化程度高的信息获取体系，这也使居民出行调查仍然具有较高的难度和较繁琐的过程，不利于城市交通的改善和管理。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于智能手机的居民出行信息获取方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于智能手机的居民出行信息获取方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)手机客户端检测GPS及Network是否打开，若为是，执行步骤(2)，否则继续执行步骤(1)；

(2)手机客户端向web服务器上传用户注册信息以及家/工作地点坐标信息；

(3)web服务器接收注册和坐标信息，并存至web服务器数据库中的出行者信息表中；

(4)手机客户端按指定时间间隔采集用户轨迹点经纬度信息和时间信息并存至本地；

(5)手机客户端在用户指定时刻自动上传本地存储的轨迹点信息或在用户点击手动传输按钮时上传，数据上传成功后清空所有本地数据；

(6)web服务器接收轨迹点数据，并存至数据库中的出行者轨迹表中；

(7)web服务器根据事先编制的信息判断算法结合POI(兴趣点Point ofInterest)信息，分析得到居民的出行链；

(8)web服务器端将出行链中的居民出行信息分别存入数据库的停留活动表和出行活动表中。

所述的手机客户端包括注册模块、家/工作地点定位模块、数据采集模块、本地数据库模块，所述的注册模块采集用户的个人基本信息，所述的家/工作地点定位模块用于采集家和工作地点的坐标信息，所述的数据采集模块利用GPS+Network定位技术实时采集用户坐标信息，所述的本地数据库模块用于暂存数据采集模块采集的数据；

所述的web服务器包括远程接收模块、远程数据库模块、数据处理模块及POI数据库；所述的远程接收模块与手机客户端进行信息交互，所述的数据处理模块利用信息判断算法将轨迹信息转化为具体的出行信息，并存入远程数据库模块，所述的POI数据库提供POI信息。

所述的信息判断算法包括起讫点和换乘点判断、出行目的判断和出行方式判断。

所述的起讫点和换乘点判断具体为：

这里，将起讫点和换乘点统称为停留点。首先将轨迹点状态分为运动和静止两类，并以小于步行速度的某一速度作为划分的标准，即轨迹点速度小于1m/s时为静止点，否则为运动点；将相邻静止点合并为候选停留位置，再根据距离阈值L和时间阈值T2将满足条件的候选停留位置合并为停留位置，计算停留中心坐标作为停留点坐标。利用时间阈值T1，确定该停留点为起讫点还是换乘点。

所述的起讫点和换乘点判断算法步骤如下：

a)读取第一个候选停留位置s₁，将其放入停留序列q中，将s₁的停留中心坐标作为停留序列q的中心坐标；

b)判断是否还有未读取的候选停留位置，若是，读取下一个候选停留位置s_i，计算s_i中心坐标与停留序列q的中心坐标的距离D_(i，q)，转入步骤c)，若否，转入步骤d)；

c)判断D_(i，q)是否小于设定的距离阈值L1，若是，则将si放入停留序列q中，返回步骤b)，若否，转入步骤d)；

d)计算q的停留时间开始时刻q.st和停留时间结束时刻q.et的时间间隔q.Δt；

e)判断q.Δt是否大于设定的时间阈值T2，若是，q中的候选停留位置构成停留点，转入步骤f)，若否，q中的候选停留位置不构成停留点，转入步骤g)；

f)判断q.Δt是否小于设定的时间阈值T1，且停留序列q中心坐标半径L2范围内是否存在地面公交站点或者轨道交通站点，若是，q中的候选停留位置合并为换乘点，将q.st和q.et之间的轨迹点删除，用q的中心坐标分别替换q.st和q.et时刻的对应的轨迹点坐标，转入步骤g)，若否，q中的候选停留位置合并为起讫点，将q.st和q.et之间的轨迹点删除，用q的中心坐标分别替换q.st和q.et时刻的对应的轨迹点坐标，转入步骤g)；

g)判断q中是否包含最后一个候选停留位置，若是，停留点判断结束，若否，清空q中的候选停留位置，将下一个候选停留位置s_i放入q，将s_i的停留中心坐标作为停留序列q的中心坐标，返回步骤b)。

所述的出行目的判断分为通勤出行、业务出行、社会娱乐出行、回家出行和其他出行五类；服务器根据用户停留的具体时间段结合轨迹点附近的POI信息和注册时定位的家和工作地点的坐标进行出行目的判断，时间含义定义如下：

时段名称	具体时间段	时段含义
			A	00:0005:00	晚上休息时段
B	09:00-11:30	上午工作时段
			C	13:30-16:30	下午工作时段

所述的出行目的判断具体步骤如下：

a)判断判断该起讫点停留时间段是否在工作日的B、C时段内，若是，转入步骤b)；若否，转入步骤d)；

b)判断以终点端坐标为圆心，以L’为半径范围内是否有工作或学习地点，若是，则判断该出行为通勤出行；若否，转入步骤c)；

c)判断该范围内是否有办公楼或工厂，若是，判断该为业务出行；若否，转入步骤d)；

d)判断该范围内是否有事先定位的家庭住所，若是，判断该出行为回家；若否，转入步骤e)；

e)判断该范围内是否有医疗卫生、娱乐地点或住宅区，若是，判断该出行为社会娱乐出行，若否判断该出行为其他出行。

所述的出行方式判断先确定调查区域内不同交通方式速度的中值，再计算相邻停留点间所有轨迹点与各个速度中值的方差，取方差最小的速度中值对应的交通方式作为该区域的交通方式。

所述的出行方式判断具体步骤如下：

a)根据调查城市或者区域每种交通出行方式的速度范围，计算出每种交通方式出行速度的中值，如下表所示；

交通方式	速度的中值
		步行	V₁
自行车	V₂
		地面公交	V₃
轨道交通	V₄
		私人小汽车	V₅

b)根据计算得到的n个速度与每种出行方式速度的中位数求标准差S_i：

s_{i} = \frac{[{(p_{1} \cdot v - V_{i})}^{2} + {(p_{2} \cdot v - V_{i})}^{2} + \cdot \cdot \cdot {(p_{n} \cdot v - V_{i})}^{2}]}{n}

其中p₁·v为第1个速度值，p₂·v为第2个速度值，p_n·v为第n个速度值，i＝1、2、3、4和5；

比较各个S_i，取使S最小的i对应的交通方式作为两停留点间的交通方式。

与现有技术相比，本发明具有如下优点：

1)适用范围广，代表性高，安卓系统在当今手机系统中占有绝对的优势地位，其可以满足多层次用户的需求，用户使用率高，使收集到的出行数据具有普适性，代表性；

2)大幅降低居民出行调查成本，出行信息获取的客户端植入用户随身携带的手机中，充分利用智能手机的优势，实现多功能一体化，无需另外印刷调查表格或购置数据采集设备。

3)简化流程，实现高效率的居民出行调查，利用手机客户端自动向服务器端传送数据，并在服务器端对数据进行批量处理。数据上传和处理可大批量同时进行，免去了问卷发放、收集和人工输入环节，大大提高出行调查效率。

4)信息准确率高，客户端高频率实时刷新居民出行的轨迹点信息，结合服务器端算法实现数据处理，避免了传统方式中因出行者记忆偏差导致的信息错误和信息不全的问题，可以给城市交通规划设计提供更加准确的出行信息；

5)用户舒适度高，居民事先进行注册，手动定位家和工作地点坐标，在出行前只需登录即可，无需人工填写纸质表格，也无需手动输入任何出行信息，大大提高了使用舒适性。

附图说明

图1为本发明的出行信息获取及处理流程图；

图2为本发明的系统模块组成示意图；

图3为本发明起讫点和换乘点判断流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。

实施例

如图1所示，一种基于智能手机的居民出行信息获取方法，包括如下步骤：

如图2所示，所述的手机客户端包括注册模块、家/工作地点定位模块、数据采集模块、本地数据库模块，所述的注册模块采集用户的个人基本信息，所述的家/工作地点定位模块用于采集家和工作地点的坐标信息，所述的数据采集模块利用GPS+Network定位技术实时采集用户坐标信息，所述的本地数据库模块用于暂存数据采集模块采集的数据；

如图3所示，所述的起讫点和换乘点判断具体为：

所述的起讫点和换乘点判断算法步骤如下：

c)判断D_(i，q)是否小于设定的距离阈值L1，若是，则将s_i放入停留序列q中，返回步骤b)，若否，转入步骤d)；

所述的出行目的判断分为通勤出行、业务出行、社会娱乐出行、回家出行和其他出行五类；服务器根据用户停留的具体时间段结合轨迹点附近的POI信息和注册时定位的家和工作地点坐标进行出行目的判断，时间含义定义如下：

时段名称

具体时间段

时段含义

A	00:00-05:00	晚上休息时段
			B	09:00-11:30	上午工作时段
C	13:30-16:30	下午工作时段

所述的出行目的判断具体步骤如下：

所述的出行方式判断先确定调查区域内不同交通方式速度的中值，再计算相邻停留点间所有轨迹点与各个速度中值的方差，取方差最小的速度中值对应的交通方式作为该区域的交通方式。所述的出行方式判断具体步骤如下：

根据调查城市或者区域每种交通出行方式的速度范围，计算出每种交通方式出行速度的中值，如下表所示；

根据计算得到的n个速度与每种出行方式速度的中位数求标准差S_i：

s_{i} = \frac{[{(p_{1} \cdot v - V_{i})}^{2} + {(p_{2} \cdot v - V_{i})}^{2} + \cdot \cdot \cdot {(p_{n} \cdot v - V_{i})}^{2}]}{n}

本Web服务器端一直处于开启状态实时接收被调查居民的信息。以客户端1为例，结合图1对以下各步骤进行详细描述：

用户将apk文件安装至手机中，点击桌面图标打开客户端。

在步骤1中，软件载入时自动检测用户是否开启了GPS定位和Network；若开启则进入步骤2，否则弹窗引导用户进入设置界面开启。

在步骤2中，进入登陆界面；若用户已有账号，则输入账号密码登陆后进入步骤4，否则点击注册进入注册界面并在注册后定位家和工作地点坐标进入步骤3。

在步骤3中，web服务器端接收到用户注册及用户家/工作地点位置信息，将其录入数据库的出行者信息表中，注册成功后，进入步骤2。

在步骤4中，进入数据采集界面，客户端根据一定的采样频率实时收集用户出行轨迹点的经纬度和时间信息并以txt的形式存储在本地，进入步骤5。

在步骤5中，客户端在用户预设的自动上传时间点自动上传本地存储的轨迹点信息或由用户在合适的时间和地点手动上传数据，进入步骤6。

在步骤6中，web服务器端接收到用户出行轨迹点信息，将其录入数据库的出行者轨迹表中，进入步骤7。

在步骤7中，服务器端根据事先制定的算法调取数据库中出行者信息表和出行者轨迹表中的信息并结合POI信息判断用户每次出行的起讫点，到发时间，出行目的，交通方式等出行信息。将出行信息填入数据库中的停留活动表和出行活动表中。

在整个过程中，服务器一直处于开启状态实时接收用户注册数据和上传的轨迹点数据。数据处理与数据的接收同步进行，只要有用户数据上传即进行处理和录入。

Claims

1.一种基于智能手机的居民出行信息获取方法，其特征在于，包括如下步骤：

(7)web服务器根据事先编制的信息判断算法结合POI信息，分析得到居民的出行链；

2.根据权利要求1所述的一种基于智能手机的居民出行信息获取方法，其特征在于，所述的手机客户端包括注册模块、家/工作地点定位模块、数据采集模块、本地数据库模块，所述的注册模块采集用户的个人基本信息，所述的家/工作地点定位模块用于采集家和工作地点的坐标信息，所述的数据采集模块利用GPS+Network定位技术实时采集用户坐标信息，所述的本地数据库模块用于暂存数据采集模块采集的数据；

3.根据权利要求1所述的一种基于智能手机的居民出行信息获取方法，其特征在于，所述的信息判断算法包括起讫点和换乘点判断、出行目的判断和出行方式判断。

4.根据权利要求3所述的一种基于智能手机的居民出行信息获取方法，其特征在于，所述的起讫点和换乘点判断具体为：

将起讫点和换乘点统称为停留点；首先将轨迹点状态分为运动和静止两类，并以小于步行速度的某一速度作为划分的标准，即轨迹点速度小于1m/s时为静止点，否则为运动点；将相邻静止点合并为候选停留位置，再根据距离阈值L和时间阈值T2将满足条件的候选停留位置合并为停留位置，计算停留中心坐标作为停留点坐标，利用时间阈值T1，确定该停留点为起讫点还是换乘点。

5.根据权利要求4所述的一种基于智能手机的居民出行信息获取方法，其特征在于，所述的起讫点和换乘点判断算法步骤如下：

6.根据权利要求3所述的一种基于智能手机的居民出行信息获取方法，其特征在于，所述的出行目的判断分为通勤出行、业务出行、社会娱乐出行、回家出行和其他出行五类；服务器根据用户停留的具体时间段结合轨迹点附近的POI信息和注册时定位的家和工作地点的坐标进行出行目的判断，时间含义定义如下：A、晚上休息时段，B、上午工作时段，C、下午工作时段。

7.根据权利要求6所述的一种基于智能手机的居民出行信息获取方法，其特征在于，所述的出行目的判断具体步骤如下：

8.根据权利要求3所述的一种基于智能手机的居民出行信息获取方法，其特征在于，所述的出行方式判断先确定调查区域内不同交通方式的速度中值，再计算相邻停留点间所有轨迹点与各个速度中值的方差，取方差最小的速度中值对应的交通方式作为该区段的出行方式。

9.根据权利要求8所述的一种基于智能手机的居民出行信息获取方法，其特征在于，所述的出行方式判断具体步骤如下：

交通方式速度的中值步行 V₁ 自行车 V₂ 地面公交 V₃ 轨道交通 V₄ 私人小汽车 V₅

s_{i} = \frac{[{(p_{1} \cdot v - V_{i})}^{2} + {(p_{2} \cdot v - V_{i})}^{2} + \cdot \cdot \cdot {(p_{n} \cdot v - V_{i})}^{2}]}{n}

c)比较各个S_i，取使S最小的i对应的交通方式作为两停留点间的交通方式。