CN104900073B - 一种雾霾情况下补充路网缺失数据的车辆诱导方法 - Google Patents
一种雾霾情况下补充路网缺失数据的车辆诱导方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN104900073B CN104900073B CN201510225059.5A CN201510225059A CN104900073B CN 104900073 B CN104900073 B CN 104900073B CN 201510225059 A CN201510225059 A CN 201510225059A CN 104900073 B CN104900073 B CN 104900073B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- missing data
- road network
- induction
- missing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Landscapes
- Traffic Control Systems (AREA)
- Navigation (AREA)
Abstract
本发明提供一种雾霾情况下补充路网缺失数据的车辆诱导方法及系统,能够降低雾霾情况下的路网数据缺失率,有助于提高雾霾情况下的车辆诱导的效率。所述方法包括:S1,将监测到路网数据进行存储,并确定所述路网数据是否完整,若完整,则结束,否则,执行S2;S2,根据监测到的路网数据,确定缺失数据的路网位置;S3,根据所述缺失数据的路网位置及GPS获取的各车辆在路网中的位置,确定和所述缺失数据相关车辆的诱导数据;S4,根据所述诱导数据对路网中的缺失数据进行补充,并将补充后的路网数据反馈给城市交通监测系统和GPS。本发明适用于智能交通技术领域。
Description
技术领域
本发明涉及智能交通技术领域,特别是指一种雾霾情况下补充路网缺失数据的车辆诱导方法及系统。
背景技术
近年来,国内城市雾霾频发,且形成常态化。其中,北京、南京等地的雾霾问题尤为突出。雾霾的危害极大,主要体现在对人的健康、生活及工业生产等方便。具体如,雾霾使得城市交通道路能见度低,导致路网状态数据采集不全。针对这一问题,国内外学者对雾霾情况下的图像处理进行了深入的研究,通过大气散射模型、图像增强处理等相关方法去提高雾霾情况下的图像的清晰度,使图像更加可视化,以降低雾霾导致能见度低对城市交通的影响程度。但这些方法的计算量较大,适用的路网规模较小,且这些方法侧重交叉口数据采集,不利于车道数据采集。
为了缓解城市雾霾给城市交通带来的不便,文献CN201210330384提出了一种雾区车辆安全行驶预警系统和基于该系统的安全行驶诱导方法;文献CN201010256416提出了一种基于路网污染程度的车路协同行车诱导装置及其诱导方法;上述诱导方法是针对雾霾情况下的交通安全问题和车路协同问题进行研究。目前对于车辆诱导数据的应用研究侧重于车辆出行路径选取上,这方面的研究方法众多,主要目标是符合驾驶员出行需求,同时利于城市交通路网的整体状态。但这些方法均在较大程度上依赖于路网交通数据的完整。由于雾霾情况下,城市交通监测系统对路网数据采集的能力存在上限,尤其是受到能见度因素的影响,有时路网状态数据不一定完整,使车辆诱导方法失效。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种雾霾情况下补充路网缺失数据的车辆诱导方法及系统,以解决现有技术所存在的雾霾情况下路网状态数据采集不全、无法有效进行车辆诱导的问题。
为解决上述技术问题,本发明实施例提供一种雾霾情况下补充路网缺失数据的车辆诱导方法,包括:
S1,将监测到路网数据进行存储,并确定所述路网数据是否完整,若完整,则结束,否则,执行S2;
S2,根据监测到的路网数据,确定缺失数据的路网位置;
S3,根据所述缺失数据的路网位置及GPS获取的各车辆在路网中的位置,确定和所述缺失数据相关车辆的诱导数据;
S4,根据所述诱导数据对路网中的缺失数据进行补充,并将补充后的路网数据反馈给城市交通监测系统和GPS。
可选地,在所述S1之前包括:
标记路网位置:标记路网中的所有交叉口,并根据所述交叉口标记路网中的路段、车道及交叉口处车道,并将路网中的车道及交叉口处车道按照预设单位长度分别划分为各车道单元、各交叉口处车道单元;
标记各路网位置的路网数据:标记各交叉口处车道的车队长度,同时标记各车道单元、各交叉口处车道单元的诱导数据,所述诱导数据包括:车辆速度和车流量。
可选地,所述S2包括:
根据城市交通监测系统监测到的路网数据,确定路网数据不完整的各车道单元、各交叉口处车道单元及各交叉口处车道;
确定路网数据不完整的各车道单元、各交叉口处车道单元及各交叉口处车道的缺失数据,并确定所述缺失数据的路网位置。
可选地,所述S3包括:
当缺失数据的路网位置不连续时,将缺失数据的各车道单元、各交叉口处车道单元分类为断点缺失;
当缺失数据的路网位置连续时,将同一车道内、同一交叉口处,连续的缺 失数据的多个车道单元、多个交叉口处车道单元分类为续点缺失,将连续的缺失数据的各车道、各交叉口车道分类为局部缺失;
根据分类结果将缺失数据组合为缺失数据集合,并将组合后的缺失数据集合进行存储;
通过GPS获取路网中各车辆在路网中的位置,根据所述缺失数据的路网位置及获取到的路网中各车辆在路网中的位置,确定和所述缺失数据相关车辆的诱导数据;
其中,所述缺失数据相关车辆包括:本监测周期缺失数据路网位置上及其前后位置的车辆,以及上一监测周期缺失数据路网位置上及其前后位置的车辆;所述相关车辆的诱导数据包括:相关车辆本监测周期和上一监测周期的诱导数据。
可选地,所述S4包括:
根据缺失数据组合的缺失数据集合,将与所述缺失数据集合相关车辆的诱导数据分别存储在对应的诱导数据集合中;将所述诱导数据集合和缺失数据集合分别对应,并根据所述诱导数据集合对所述缺失数据集合进行补充;
对监测到的不完整的路网数据和补充后的缺失数据集合进行整合;
将整合后的路网数据反馈给城市交通监测系统和GPS;
所述根据所述诱导数据集合对所述缺失数据集合进行补充包括:
根据所述诱导数据集合对路网中的车道单元缺失数据进行补充;
根据所述诱导数据集合对路网中的交叉口处车道单元缺失数据进行补充;
根据所述诱导数据集合对路网中的续点缺失数据进行补充;
根据所述诱导数据集合对路网中的局部缺失数据进行补充。
可选地,所述根据所述诱导数据集合对路网中的车道单元缺失数据进行补充包括:
当本监测周期诱导数据的路网位置与缺失数据集合中缺失数据的路网位置相同时,直接将该诱导数据补充给缺失数据集合中缺失数据对应的路网位置;
当监测周期大于预设值时,且本监测周期诱导数据的路网位置与缺失数据 集合中缺失数据的路网位置不相同且位于相邻位置车道单元时,将本监测周期中的诱导数据求取平均值,并将所述平均值补充给缺失数据集合中缺失数据对应的路网位置;
当监测周期小于预设值时,且本监测周期诱导数据的路网位置与缺失数据集合中缺失数据的路网位置不相同且位于相邻位置的俩个车道单元时,将本监测周期中的诱导数据求取平均值,并将所述平均值补充给缺失数据集合中缺失数据对应的路网位置;
当监测周期小于预设值时,且本监测周期诱导数据的路网位置与缺失数据集合中缺失数据的路网位置不相同且位于相邻位置的一个车道单元时,先将上一监测周期中的诱导数据求取第一平均值,并将该第一平均值与本监测周期步中诱导数据加和求取第二平均值,并将所述第二平均值补充给缺失数据集合中缺失数据对应的路网位置。
可选地,所述根据所述诱导数据集合对路网中的交叉口处车道单元缺失数据进行补充包括:
当本监测周期诱导数据的路网位置与缺失数据集合中缺失数据的路网位置相同时,直接将该诱导数据补充给缺失数据集合中缺失数据对应的路网位置;
当本监测周期诱导数据的路网位置位于缺失数据集合中缺失数据的路网位置的后一交叉口处车道单元时,将本监测周期中的诱导数据除以2,并将除以2后的结果补充给缺失数据集合中缺失数据对应的路网位置;
当监测周期小于预设值时,且本监测周期诱导数据的路网位置位于缺失数据集合中缺失数据的路网位置的前一交叉口处车道单元时,将上一监测周期中的诱导数据求取平均值,并将所述平均值补充给缺失数据集合中缺失数据对应的路网位置;并根据补充后的结果判断原缺失数据的交叉口处车道的车辆速度是否为0,车辆速度为0时,该交叉口处车道单元属于交叉口处排队等待车队占据的车道部分,需判断该交叉口处车道单元后一单元的车辆速度是否为0,以此类推;车辆速度不为0时,该交叉口处车道单元不属于交叉口处排队等待车队占据的车道部分,并确定各交叉口处车道的车队长度。
可选地,所述根据所述诱导数据集合对路网中的续点缺失数据进行补充包括:
根据车道单元缺失数据补充方法对续点缺失中的车道单元进行缺失数据补充;
根据交叉口处车道单元缺失数据补充方法对续点缺失中的交叉口处车道单元进行缺失数据补充;
在补充后的缺失数据集合的基础上,根据所述诱导数据集合,根据车道单元缺失数据补充方法和根据交叉口处车道单元缺失数据补充方法分别对续点缺失中的车道单元和交叉口处车道单元继续进行缺失数据补充。
可选地,所述根据所述诱导数据集合对路网中的局部缺失数据进行补充包括:
根据车道单元缺失数据补充方法对局部缺失中的车道单元进行缺失数据补充;
根据交叉口处车道单元缺失数据补充方法对局部缺失中的交叉口处车道单元进行缺失数据补充;
在补充后的缺失数据集合的基础上,根据所述诱导数据集合,根据车道单元缺失数据补充方法和根据交叉口处车道单元缺失数据补充方法分别对局部缺失中的车道单元和交叉口处车道单元继续进行缺失数据补充。
本发明实施例还提供一种雾霾情况下补充路网缺失数据的车辆诱导系统,包括:
完整性确定单元,用于将监测到路网数据进行存储,并确定所述路网数据是否完整,若完整,则结束,否则,执行缺失数据确定单元;
缺失数据确定单元,用于根据监测到的路网数据,确定缺失数据的路网位置;
诱导数据确定单元,用于根据所述缺失数据的路网位置及GPS获取的各车辆在路网中的位置,确定和所述缺失数据相关车辆的诱导数据;
缺失数据补充单元,用于根据所述诱导数据对路网中的缺失数据进行补充,并将补充后的路网数据反馈给城市交通监测系统和GPS。
本发明的上述技术方案的有益效果如下:
上述方案中,通过将监测到路网数据进行存储,并确定所述路网数据是否完整,若完整,则结束,否则,则根据监测到的路网数据,确定缺失数据的路网位置;并根据所述缺失数据的路网位置及GPS获取的各车辆在路网中的位置,确定和所述缺失数据相关车辆的诱导数据;最后,根据所述诱导数据对路网中的缺失数据进行补充,并将补充后的路网数据反馈给城市交通监测系统和GPS,从而对路网中的车辆进行诱导。这样,通过车辆的诱导数据来补充路网中的缺失数据,并利用补充后的路网数据对路网中的车辆进行诱导,能够降低雾霾情况下路网数据的缺失率,从而提高雾霾情况下的车辆诱导的效率。
附图说明
图1为本发明实施例提供的雾霾情况下补充路网缺失数据的车辆诱导方法的方法流程图。
具体实施方式
为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。
本发明针对现有的雾霾情况下路网状态数据采集不全、无法有效进行车辆诱导的问题,提供一种雾霾情况下补充路网缺失数据的车辆诱导方法及系统。
实施例一
参看图1所示,本发明实施例提供的一种雾霾情况下补充路网缺失数据的车辆诱导方法,包括:
S1,将监测到路网数据进行存储,并确定所述路网数据是否完整,若完整,则结束,否则,执行S2;
S2,根据监测到的路网数据,确定缺失数据的路网位置;
S3,根据所述缺失数据的路网位置及GPS获取的各车辆在路网中的位置,确定和所述缺失数据相关车辆的诱导数据;
S4,根据所述诱导数据对路网中的缺失数据进行补充,并将补充后的路网 数据反馈给城市交通监测系统和GPS。
本发明实施例所述的雾霾情况下补充路网缺失数据的车辆诱导方法,通过将监测到路网数据进行存储,并确定所述路网数据是否完整,若完整,则结束,否则,则根据监测到的路网数据,确定缺失数据的路网位置;并根据所述缺失数据的路网位置及GPS获取的各车辆在路网中的位置,确定和所述缺失数据相关车辆的诱导数据;最后,根据所述诱导数据对路网中的缺失数据进行补充,并将补充后的路网数据反馈给城市交通监测系统和GPS,从而对路网中的车辆进行诱导。这样,通过车辆的诱导数据来补充路网中的缺失数据,并利用补充后的路网数据对路网中的车辆进行诱导,能够降低雾霾情况下路网数据的缺失率,从而提高雾霾情况下的车辆诱导的效率。
在前述雾霾情况下补充路网缺失数据的车辆诱导方法的具体实施方式中,可选地,在所述S1之前包括:
标记路网位置:标记路网中的所有交叉口,并根据所述交叉口标记路网中的路段、车道及交叉口处车道,并将路网中的车道及交叉口处车道按照预设单位长度分别划分为各车道单元、各交叉口处车道单元;
标记各路网位置的信息:标记各交叉口处车道的车队长度,同时标记各车道单元、各交叉口处车道单元的诱导数据,所述诱导数据包括:车辆速度和车流量。
本发明实施例中,通过城市交通监测系统监测路网数据,在监测之前需标记路网位置,首先标记路网中的所有交叉口,其次根据交叉口标记路网中的所有路段、车道及交叉口处车道,接着,将路网中的车道及交叉口处车道按照预设单位长度划分为若干单元并进行标记,即将路网中的车道按照预设单位长度划分为各车道单元,将路网中的交叉口处车道按照预设单位长度划分为各交叉口处车道单元,本发明实施例中,所述路网位置包括:路网中路段或交叉口位置,也可以具体到路网中的各车道单元、各交叉口处车道单元或各交叉口处车道。例如,假设路网中有三个交叉口i、j、k,路段ij为从交叉口i向交叉口j方向行驶的路段,交叉口j与交叉口k存在相连路段,相应的路段ij上包括通过交叉口i、j向交叉口k方向行驶的车道,将其标记为车道ij-k,路段ij上与该 车道相连的交叉口部分记为交叉口处车道ij-k',将各车道ij-k按照50m预设单位长度划分为若干车道单元并按照车辆行驶方向顺序标记为ij-k-p,p=1,2,…,n,将各交叉口处车道ij-k'按照10m预设单位长度划分为若干交叉口处车道单元并按照车辆行驶反方向顺序标记为ij-k'-q,q=1,2,…,n。
本发明实施例中,还需标记各路网位置的路网数据,所述各路网位置的路网数据包括:各交叉口处车道的车队长度;各车道单元、各交叉口处车道单元的诱导数据,所述诱导数据包括:车辆速度和车流量。例如,各车道单元ij-k-p对应的车流量数据记为ρ(ij-k-p)、车辆速度记为v(ij-k-p);各交叉口处车道单元ij-k'-q对应的车流量数据记为ρ(ij-k'-q)、车辆速度记为v(ij-k'-q);各交叉口处车道ij-k'的车队长度记为l(ij-k')。
本发明实施例中,通过城市交通监测系统判断各路网位置路网数据是否完整,如果完整,不必进行数据补充;如果不完整,则需要根据监测到的路网数据,确定缺失数据的路网位置。
在前述雾霾情况下补充路网缺失数据的车辆诱导方法的具体实施方式中,可选地,所述S2包括:
根据城市交通监测系统监测到的路网数据,确定路网数据不完整的各车道单元、各交叉口处车道单元及各交叉口处车道;
确定路网数据不完整的各车道单元、各交叉口处车道单元及各交叉口处车道的缺失数据。
本发明实施例中,将城市交通监测系统监测到的各路网位置路网数据进行存储,并确定各路网位置路网数据是否完整,也就是确定监测到的各车道单元、各交叉口处车道单元和各交叉口处车道的路网数据是否完整,若监测到的各路网位置的路网数据不完整,则需确定路网数据不完整的各车道单元、各交叉口处车道单元及各交叉口处车道;还需确定路网数据不完整的各车道单元、各交叉口处车道单元及各交叉口处车道的缺失数据,并确定所述缺失数据的路网位置。
在前述雾霾情况下补充路网缺失数据的车辆诱导方法的具体实施方式中,可选地,所述S3包括:
当缺失数据的路网位置不连续时,将缺失数据的各车道单元、各交叉口处车道单元分类为断点缺失;
当缺失数据的路网位置连续时,将同一车道内、同一交叉口处,连续的缺失数据的多个车道单元、多个交叉口处车道单元分类为续点缺失,将连续的缺失数据的各车道、各交叉口车道分类为局部缺失;根据分类结果将缺失数据组合为缺失数据集合,并将组合后的缺失数据集合进行存储;
通过GPS获取路网中各车辆在路网中的位置,根据所述缺失数据的路网位置及获取到的路网中各车辆在路网中的位置,确定和所述缺失数据相关车辆的诱导数据;
其中,所述缺失数据相关车辆包括:本监测周期缺失数据路网位置上及其前后位置的车辆,以及上一监测周期缺失数据路网位置上及其前后位置的车辆;所述相关车辆的诱导数据包括:相关车辆本监测周期和上一监测周期的诱导数据。
本发明实施例中,在雾霾情况下,根据缺失数据的路网位置是否连续对缺失数据缺失状况进行分类:将不连续的缺失数据的各车道单元、各交叉口处车道单元称为断点缺失;将同一车道内、同一交叉口处,连续的缺失数据的多个车道单元、多个交叉口处车道单元称为续点缺失;将连续的缺失数据的各车道、各交叉口车道称为局部缺失。
本发明实施例中,根据上述分类结果将缺失数据组合为缺失数据集合:例如,可以将断点缺失的缺失数据集合记为D,将续点缺失的缺失数据集合记为X,将局部缺失的缺失数据集合记为J。并将路网中将不同分类的缺失数据集合D、X、J分别存储。
本发明实施例中,还需通过GPS获取路网中各车辆在路网中的位置,即:根据GPS判断各车辆所属的各车道单元和各交叉口处车道单元,并将路网中车辆按照行驶方向顺序标记为c(ij-k-p-m),m=1,2,…,n或c(ij-k'-p-h),h=1,2,…,n;同时还需根据GPS获取各车辆的诱导数据,所述诱导数据包括:各车辆速度vc(ij-k-p-m),m=1,2,…,n和vc(ij-k'-p-h),h=1,2,…,n,并获取车流量数据ρ(ij-k-p)和 ρ(ij-k'-q)。同时根据所述缺失数据的路网位置及获取到的路网中各车辆在路网中的位置,确定和缺失数据相关的车辆以及和缺失数据相关车辆的诱导数据,所述和缺失数据相关的车辆包括:本监测周期缺失数据路网位置上及其前后位置的车辆,以及上一监测周期缺失数据路网位置上及其前后位置的车辆,所述和缺失数据相关车辆的诱导数据包括:本监测周期和上一监测周期的诱导数据。
在前述雾霾情况下补充路网缺失数据的车辆诱导方法的具体实施方式中,可选地,所述S4包括:
根据缺失数据组合的缺失数据集合,将与所述缺失数据集合相关车辆的诱导数据分别存储在对应的诱导数据集合中;
将所述诱导数据集合和缺失数据集合分别对应,并根据所述诱导数据集合对所述缺失数据集合进行补充;
对监测到的不完整的路网数据和补充后的缺失数据集合进行整合;
将整合后的路网数据反馈给城市交通监测系统和GPS;
所述根据所述诱导数据集合对所述缺失数据集合进行补充包括:
根据所述诱导数据集合对路网中的车道单元缺失数据进行补充;
根据所述诱导数据集合对路网中的交叉口处车道单元缺失数据进行补充;
根据所述诱导数据集合对路网中的续点缺失数据进行补充;
根据所述诱导数据集合对路网中的局部缺失数据进行补充。
本发明实施例中,根据缺失数据组合的缺失数据集合,将与所述缺失数据集合相关车辆的诱导数据分别存储在对应的诱导数据集合中,例如,将缺失数据集合D、X、J相关车辆的诱导数据分别存储在对应的诱导数据集合D'、X'、J'中。并将所述诱导数据集合D'、X'、J'和缺失数据集合D、X、J分别一一对应,并根据所述诱导数据集合D'、X'、J'对路网中的缺失数据集合D、X、J进行补充;对监测到的不完整的路网数据和补充后的缺失数据集合进行整合,将整合后的路网数据作为新的路网数据,并将所述新的路网数据反馈给城市交通监测系统和GPS。
本发明实施例中,针对车道单元数据缺失和交叉口处车道单元数据缺失分 别建立不同的缺失数据补充方法,针对车道单元缺失数据建立车道单元缺失数据补充方法,针对交叉口处车道单元缺失数据建立交叉口处车道单元缺失数据补充方法。
在前述雾霾情况下补充路网缺失数据的车辆诱导方法的具体实施方式中,可选地,所述根据所述诱导数据集合对路网中的车道单元缺失数据进行补充包括:
当本监测周期诱导数据的路网位置与缺失数据集合中缺失数据的路网位置相同时,直接将该诱导数据补充给缺失数据集合中缺失数据对应的路网位置;
当监测周期大于预设值时,且本监测周期诱导数据的路网位置与缺失数据集合中缺失数据的路网位置不相同且位于相邻位置车道单元时,将本监测周期中的诱导数据求取平均值,并将所述平均值补充给缺失数据集合中缺失数据对应的路网位置;
当监测周期小于预设值时,且本监测周期诱导数据的路网位置与缺失数据集合中缺失数据的路网位置不相同且位于相邻位置的俩个车道单元时,将本监测周期中的诱导数据求取平均值,并将所述平均值补充给缺失数据集合中缺失数据对应的路网位置;
当监测周期小于预设值时,且本监测周期诱导数据的路网位置与缺失数据集合中缺失数据的路网位置不相同且位于相邻位置的一个车道单元时,先将上一监测周期中的诱导数据求取第一平均值,并将该第一平均值与本监测周期步中诱导数据加和求取第二平均值,并将所述第二平均值补充给缺失数据集合中缺失数据对应的路网位置。
本发明实施例中,针对车道单元数据缺失,建立如下的缺失数据补充方法:
本发明实施例中,当监测周期大于预设值时,缺失数据集合D只与本监测周期的诱导数据有关。此时,当本监测周期中诱导数据的路网位置与集合D中缺失数据的路网位置相同时,直接将该诱导数据补充给缺失数据集合D(对应缺失数据集合D中缺失数据的路网位置);当本监测周期中诱导数据的路网位置与缺失数据集合D中缺失数据的路网位置不相同且位于相邻位置车道单元 时,将本监测周期中诱导数据求取平均值,并将所述平均值补充给缺失数据集合D(对应缺失数据集合D中缺失数据的路网位置)。
本发明实施例中,当监测周期小于预设值时,缺失数据集合D与本监测周期和上一监测周期的诱导数据有关。此时,当本监测周期中诱导数据的路网位置与缺失数据集合D中缺失数据的路网位置相同时,直接将该诱导数据补充给缺失数据集合D(对应缺失数据集合D中缺失数据的路网位置);当本监测周期诱导数据的路网位置与缺失数据集合D中缺失数据的路网位置不相同且位于相邻位置的两个车道单元时,将本监测周期中诱导数据求取平均值,并将所述平均值补充给缺失数据集合D(对应缺失数据集合D中缺失数据的路网位置);当本监测周期中诱导数据的路网位置与缺失数据集合D中缺失数据的路网位置不相同且位于相邻位置某个车道单元时,先将上一监测周期中诱导数据求取第一平均值,并将该第一平均值与本监测周期中诱导数据加和求取第二平均值,最后所述第二平均值补充给缺失数据集合D(对应缺失数据集合D中缺失数据的路网位置)。
在前述雾霾情况下补充路网缺失数据的车辆诱导方法的具体实施方式中,可选地,所述根据所述诱导数据集合对路网中的交叉口处车道单元缺失数据进行补充包括:
当本监测周期诱导数据的路网位置与缺失数据集合中缺失数据的路网位置相同时,直接将该诱导数据补充给缺失数据集合中缺失数据对应的路网位置;
当本监测周期诱导数据的路网位置位于缺失数据集合中缺失数据的路网位置的后一交叉口处车道单元时,将本监测周期中的诱导数据除以2,并将除以2后的结果补充给缺失数据集合中缺失数据对应的路网位置;
当监测周期小于预设值时,且本监测周期诱导数据的路网位置位于缺失数据集合中缺失数据的路网位置的前一交叉口处车道单元时,将上一监测周期中的诱导数据求取平均值,并将所述平均值补充给缺失数据集合中缺失数据对应的路网位置;并根据补充后的结果判断原缺失数据的交叉口处车道的车辆速度是否为0,车辆速度为0时,该交叉口处车道单元属于交叉口处排队等待车队 占据的车道部分,需判断该交叉口处车道单元后一单元的车辆速度是否为0,以此类推;车辆速度不为0时,该交叉口处车道单元不属于交叉口处排队等待车队占据的车道部分,并确定各交叉口处车道的车队长度。
本发明实施例中,针对交叉口处车道单元数据缺失,建立如下的缺失数据补充方法:
本发明实施例中,按照交叉口处车道单元的标记顺序,当交叉口处车道单元的前一交叉口处车道单元的速度为0时,该交叉口处车道单元属于交叉口处排队等待车队占据的车道部分。
本发明实施例中,当监测周期大于预设值时,缺失数据集合D只与本监测周期步骤S7中的诱导数据有关。此时,当本监测周期中诱导数据的路网位置与缺失数据集合D中缺失数据的路网位置相同时,直接将该诱导数据补充给缺失数据集合D(对应缺失数据集合D中缺失数据的路网位置);当本监测周期中诱导数据的路网位置位于缺失数据集合D中缺失数据的路网位置的后一交叉口处车道单元时,将本监测周期中诱导数据除以2,并将除以2后的结果补充给缺失数据集合D(对应缺失数据集合D中缺失数据的路网位置)。
本发明实施例中,当监测周期小于预设值时,缺失数据集合D与本监测周期和上一监测周期的诱导数据有关。此时,当本监测周期中诱导数据的路网位置与缺失数据集合D中缺失数据的路网位置相同时,直接将该诱导数据补充给缺失数据集合D(对应缺失数据集合D中缺失数据的路网位置);当本监测周期中诱导数据的路网位置为缺失数据集合D中缺失数据的路网位置的后一交叉口处车道单元时,将本监测周期中诱导数据除以2,并将除以2后的结果补充给交叉口处车道集合D(对应交叉口处车道集合D中缺失数据的路网位置);当本监测周期中诱导数据的路网位置为交叉口处车道集合D中缺失数据的路网位置的前一交叉口处车道单元时,将上一监测周期中诱导数据求取平均值,并将所述平均值补充给缺失数据集合D(对应缺失数据集合D中缺失数据的路网位置)。根据数据补充结果判断原本缺失数据的交叉口处车道车辆速度是否为0,车辆速度为0时,该交叉口处车道单元属于交叉口处排队等待车队占据的车道部分,需判断该交叉口处车道单元后一交叉口处车道单元的车辆速度是 否为0,以此类推;车辆速度不为0时,该交叉口处车道单元不属于交叉口处排队等待车队占据的车道部分,由此,确定各交叉口处车道的车队长度。
在前述雾霾情况下补充路网缺失数据的车辆诱导方法的具体实施方式中,可选地,所述根据所述诱导数据集合对路网中的续点缺失数据进行补充包括:
根据车道单元缺失数据补充方法对续点缺失中的车道单元进行缺失数据补充;
根据交叉口处车道单元缺失数据补充方法对续点缺失中的交叉口处车道单元进行缺失数据补充;
在补充后的缺失数据集合的基础上,根据所述诱导数据集合,根据车道单元缺失数据补充方法和根据交叉口处车道单元缺失数据补充方法分别对续点缺失中的车道单元和交叉口处车道单元继续进行缺失数据补充。
本发明实施例中,接着,按照补充缺失数据集合D的方法,根据诱导数据集合X'能够多次对缺失数据集合X进行数据补充,即:根据诱导数据集合X',按照补充缺失数据集合D的方法,对缺失数据集合X中的能够补充的车道单元和交叉口处车道单元分别进行缺失数据补充,并在本次缺失数据补充的基础之上,能够根据提供的诱导数据集合,继续对缺失数据集合D中的缺失数据进行继续补充,也就是说,按照补充缺失数据集合D的方法,能够多次对缺失数据集合X进行数据补充。在前述雾霾情况下补充路网缺失数据的车辆诱导方法的具体实施方式中,可选地,所述根据所述诱导数据集合对路网中的局部缺失数据进行补充包括:
根据车道单元缺失数据补充方法对局部缺失中的车道单元进行缺失数据补充;
根据交叉口处车道单元缺失数据补充方法对局部缺失中的交叉口处车道单元进行缺失数据补充;
在补充后的缺失数据集合的基础上,根据所述诱导数据集合,根据车道单元缺失数据补充方法和根据交叉口处车道单元缺失数据补充方法分别对局部缺失中的车道单元和交叉口处车道单元继续进行缺失数据补充。
本发明实施例中,最后,按照补充缺失数据集合D的方法,根据诱导数据 集合J'能够多次对缺失数据集合J进行数据补充,即:根据诱导数据集合J',按照补充缺失数据集合D的方法,对缺失数据集合J中的能够补充的车道单元和交叉口处车道单元分别进行缺失数据补充,并在本次缺失数据补充的基础之上,能够根据提供的诱导数据集合,继续对缺失数据集合D中的缺失数据进行继续补充,也就是说,按照补充缺失数据集合D的方法,能够多次对缺失数据集合J进行数据补充。本发明实施例中,所述路网数据不仅包括路网中的车流量、各车辆速度、车队长度,还包括:车辆与车辆之间的间距、各车辆的路面占有率。
实施例二
本发明还提供一种雾霾情况下补充路网缺失数据的车辆诱导系统的具体实施方式,由于本发明提供的雾霾情况下补充路网缺失数据的车辆诱导系统与前述雾霾情况下补充路网缺失数据的车辆诱导方法的具体实施方式相对应,该雾霾情况下补充路网缺失数据的车辆诱导系统可以通过执行上述方法具体实施方式中的流程步骤来实现本发明的目的,因此上述雾霾情况下补充路网缺失数据的车辆诱导方法具体实施方式中的解释说明,也适用于本发明提供的雾霾情况下补充路网缺失数据的车辆诱导系统的具体实施方式,在本发明以下的具体实施方式中将不再赘述。
本发明实施例还提供一种雾霾情况下补充路网缺失数据的车辆诱导系统,包括:
完整性确定单元,用于将监测到路网数据进行存储,并确定所述路网数据是否完整,若完整,则结束,否则,执行缺失数据确定单元;
缺失数据确定单元,用于根据监测到的路网数据,确定缺失数据的路网位置;
诱导数据确定单元,用于根据所述缺失数据的路网位置及GPS获取的各车辆在路网中的位置,确定和所述缺失数据相关车辆的诱导数据;
缺失数据补充单元,用于根据所述诱导数据对路网中的缺失数据进行补充,并将补充后的路网数据反馈给城市交通监测系统和GPS。
本发明实施例所述的雾霾情况下补充路网缺失数据的车辆诱导系统,通过 将监测到路网数据进行存储,并确定所述路网数据是否完整,若完整,则结束,否则,则根据监测到的路网数据,确定缺失数据的路网位置;并根据所述缺失数据的路网位置及GPS获取的各车辆在路网中的位置,确定和所述缺失数据相关车辆的诱导数据;最后,根据所述诱导数据对路网中的缺失数据进行补充,并将补充后的路网数据反馈给城市交通监测系统和GPS,从而对路网中的车辆进行诱导。这样,通过车辆的诱导数据来补充路网中的缺失数据,并利用补充后的路网数据对路网中的车辆进行诱导,能够降低雾霾情况下路网数据的缺失率,从而提高雾霾情况下的车辆诱导的效率。
以上所述是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明所述原理的前提下,还可以作出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种雾霾情况下补充路网缺失数据的车辆诱导方法,其特征在于,包括:
S1,将监测到路网数据进行存储,并确定所述路网数据是否完整,若完整,则结束,否则,执行S2;
S2,根据监测到的路网数据,确定缺失数据的路网位置;
S3,根据所述缺失数据的路网位置及GPS获取的各车辆在路网中的位置,确定和所述缺失数据相关车辆的诱导数据;
S4,根据所述诱导数据对路网中的缺失数据进行补充,并将补充后的路网数据反馈给城市交通监测系统和GPS;其中,
在所述S1之前包括:
标记路网位置:标记路网中的所有交叉口,并根据所述交叉口标记路网中的路段、车道及交叉口处车道,并将路网中的车道及交叉口处车道按照预设单位长度分别划分为各车道单元、各交叉口处车道单元;
标记各路网位置的路网数据:标记各交叉口处车道的车队长度,同时标记各车道单元、各交叉口处车道单元的诱导数据,所述诱导数据包括:车辆速度和车流量;
所述S2包括:
根据城市交通监测系统监测到的路网数据,确定路网数据不完整的各车道单元、各交叉口处车道单元及各交叉口处车道;
确定路网数据不完整的各车道单元、各交叉口处车道单元及各交叉口处车道的缺失数据,并确定所述缺失数据的路网位置;
所述S3包括:
当缺失数据的路网位置不连续时,将缺失数据的各车道单元、各交叉口处车道单元分类为断点缺失;
当缺失数据的路网位置连续时,将同一车道内、同一交叉口处,连续的缺失数据的多个车道单元、多个交叉口处车道单元分类为续点缺失,将连续的缺失数据的各车道、各交叉口车道分类为局部缺失;
根据分类结果将缺失数据组合为缺失数据集合,并将组合后的缺失数据集合进行存储;
通过GPS获取路网中各车辆在路网中的位置,根据所述缺失数据的路网位置及获取到的路网中各车辆在路网中的位置,确定和所述缺失数据相关车辆的诱导数据;
其中,所述缺失数据相关车辆包括:本监测周期缺失数据路网位置上及其前后位置的车辆,以及上一监测周期缺失数据路网位置上及其前后位置的车辆;所述相关车辆的诱导数据包括:相关车辆本监测周期和上一监测周期的诱导数据。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述S4包括:
根据缺失数据组合的缺失数据集合,将与所述缺失数据集合相关车辆的诱导数据分别存储在对应的诱导数据集合中;将所述诱导数据集合和缺失数据集合分别对应,并根据所述诱导数据集合对所述缺失数据集合进行补充;
对监测到的不完整的路网数据和补充后的缺失数据集合进行整合;
将整合后的路网数据反馈给城市交通监测系统和GPS;
所述根据所述诱导数据集合对所述缺失数据集合进行补充包括:
根据所述诱导数据集合对路网中的车道单元缺失数据进行补充;
根据所述诱导数据集合对路网中的交叉口处车道单元缺失数据进行补充;
根据所述诱导数据集合对路网中的续点缺失数据进行补充;
根据所述诱导数据集合对路网中的局部缺失数据进行补充。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述诱导数据集合对路网中的车道单元缺失数据进行补充包括:
当本监测周期诱导数据的路网位置与缺失数据集合中缺失数据的路网位置相同时,直接将该诱导数据补充给缺失数据集合中缺失数据对应的路网位置;
当监测周期大于预设值时,且本监测周期诱导数据的路网位置与缺失数据集合中缺失数据的路网位置不相同且位于相邻位置车道单元时,将本监测周期中的诱导数据求取平均值,并将所述平均值补充给缺失数据集合中缺失数据对应的路网位置;
当监测周期小于预设值时,且本监测周期诱导数据的路网位置与缺失数据集合中缺失数据的路网位置不相同且位于相邻位置的俩个车道单元时,将本监测周期中的诱导数据求取平均值,并将所述平均值补充给缺失数据集合中缺失数据对应的路网位置;
当监测周期小于预设值时,且本监测周期诱导数据的路网位置与缺失数据集合中缺失数据的路网位置不相同且位于相邻位置的一个车道单元时,先将上一监测周期中的诱导数据求取第一平均值,并将该第一平均值与本监测周期步中诱导数据加和求取第二平均值,并将所述第二平均值补充给缺失数据集合中缺失数据对应的路网位置。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述诱导数据集合对路网中的交叉口处车道单元缺失数据进行补充包括:
当本监测周期诱导数据的路网位置与缺失数据集合中缺失数据的路网位置相同时,直接将该诱导数据补充给缺失数据集合中缺失数据对应的路网位置;
当本监测周期诱导数据的路网位置位于缺失数据集合中缺失数据的路网位置的后一交叉口处车道单元时,将本监测周期中的诱导数据除以2,并将除以2后的结果补充给缺失数据集合中缺失数据对应的路网位置;
当监测周期小于预设值时,且本监测周期诱导数据的路网位置位于缺失数据集合中缺失数据的路网位置的前一交叉口处车道单元时,将上一监测周期中的诱导数据求取平均值,并将所述平均值补充给缺失数据集合中缺失数据对应的路网位置;并根据补充后的结果判断原缺失数据的交叉口处车道的车辆速度是否为0,车辆速度为0时,该交叉口处车道单元属于交叉口处排队等待车队占据的车道部分,需判断该交叉口处车道单元后一单元的车辆速度是否为0,以此类推;车辆速度不为0时,该交叉口处车道单元不属于交叉口处排队等待车队占据的车道部分,并确定各交叉口处车道的车队长度。
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述诱导数据集合对路网中的续点缺失数据进行补充包括:
根据车道单元缺失数据补充方法对续点缺失中的车道单元进行缺失数据补充;
根据交叉口处车道单元缺失数据补充方法对续点缺失中的交叉口处车道单元进行缺失数据补充;
在补充后的缺失数据集合的基础上,根据所述诱导数据集合,根据车道单元缺失数据补充方法和根据交叉口处车道单元缺失数据补充方法分别对续点缺失中的车道单元和交叉口处车道单元继续进行缺失数据补充。
6.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述诱导数据集合对路网中的局部缺失数据进行补充包括:
根据车道单元缺失数据补充方法对局部缺失中的车道单元进行缺失数据补充;
根据交叉口处车道单元缺失数据补充方法对局部缺失中的交叉口处车道单元进行缺失数据补充;
在补充后的缺失数据集合的基础上,根据所述诱导数据集合,根据车道单元缺失数据补充方法和根据交叉口处车道单元缺失数据补充方法分别对局部缺失中的车道单元和交叉口处车道单元继续进行缺失数据补充。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510225059.5A CN104900073B (zh) | 2015-05-05 | 2015-05-05 | 一种雾霾情况下补充路网缺失数据的车辆诱导方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510225059.5A CN104900073B (zh) | 2015-05-05 | 2015-05-05 | 一种雾霾情况下补充路网缺失数据的车辆诱导方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN104900073A CN104900073A (zh) | 2015-09-09 |
CN104900073B true CN104900073B (zh) | 2017-04-26 |
Family
ID=54032713
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201510225059.5A Expired - Fee Related CN104900073B (zh) | 2015-05-05 | 2015-05-05 | 一种雾霾情况下补充路网缺失数据的车辆诱导方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN104900073B (zh) |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6520780B2 (ja) * | 2016-03-18 | 2019-05-29 | 株式会社デンソー | 車両用装置 |
CN106781484B (zh) * | 2016-12-28 | 2020-04-07 | 北京世纪高通科技有限公司 | 一种针对隧道路况信息的处理方法及装置 |
CN107705545B (zh) * | 2017-09-14 | 2021-10-01 | 王淑芳 | 一种重点营运车辆轨迹点补充方法和系统 |
CN110392343A (zh) * | 2018-04-16 | 2019-10-29 | 杭州海康威视系统技术有限公司 | 一种出行起点和出行终点的获取方法及装置 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7221287B2 (en) * | 2002-03-05 | 2007-05-22 | Triangle Software Llc | Three-dimensional traffic report |
CN101930667A (zh) * | 2009-06-26 | 2010-12-29 | 歌乐牌株式会社 | 统计交通信息生成装置以及方法 |
CN103093621A (zh) * | 2013-01-07 | 2013-05-08 | 北京世纪高通科技有限公司 | 一种多源交通信息融合的处理方法和装置 |
US8615354B2 (en) * | 2006-03-03 | 2013-12-24 | Inrix, Inc. | Displaying road traffic condition information and user controls |
CN103632541A (zh) * | 2012-08-22 | 2014-03-12 | 北京掌城科技有限公司 | 交通事件路链检测与数据填补方法 |
CN103680127A (zh) * | 2013-08-29 | 2014-03-26 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 一种利用低采样率浮动车数据计算信号灯控制道路交叉口延误的方法 |
CN103794070A (zh) * | 2014-02-24 | 2014-05-14 | 中国航天系统工程有限公司 | 一种基于车路协同的动态诱导信息广播方法及系统 |
CN103810849A (zh) * | 2012-11-15 | 2014-05-21 | 北京掌城科技有限公司 | 一种基于浮动车数据的交通流变化趋势提取方法 |
-
2015
- 2015-05-05 CN CN201510225059.5A patent/CN104900073B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7221287B2 (en) * | 2002-03-05 | 2007-05-22 | Triangle Software Llc | Three-dimensional traffic report |
US8615354B2 (en) * | 2006-03-03 | 2013-12-24 | Inrix, Inc. | Displaying road traffic condition information and user controls |
CN101930667A (zh) * | 2009-06-26 | 2010-12-29 | 歌乐牌株式会社 | 统计交通信息生成装置以及方法 |
CN103632541A (zh) * | 2012-08-22 | 2014-03-12 | 北京掌城科技有限公司 | 交通事件路链检测与数据填补方法 |
CN103810849A (zh) * | 2012-11-15 | 2014-05-21 | 北京掌城科技有限公司 | 一种基于浮动车数据的交通流变化趋势提取方法 |
CN103093621A (zh) * | 2013-01-07 | 2013-05-08 | 北京世纪高通科技有限公司 | 一种多源交通信息融合的处理方法和装置 |
CN103680127A (zh) * | 2013-08-29 | 2014-03-26 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 一种利用低采样率浮动车数据计算信号灯控制道路交叉口延误的方法 |
CN103794070A (zh) * | 2014-02-24 | 2014-05-14 | 中国航天系统工程有限公司 | 一种基于车路协同的动态诱导信息广播方法及系统 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
基于规则的交通路网建模及其应用;黄敏 等;《公路交通科技》;20120131;第29卷(第1期);正文第134-138页 * |
高速公路交通诱导信息发布系统的设计与实现;李作纬 等;《山东交通学院学报》;20080331;第16卷(第1期);正文第47-49页 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN104900073A (zh) | 2015-09-09 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN104900073B (zh) | 一种雾霾情况下补充路网缺失数据的车辆诱导方法 | |
CN105825669B (zh) | 一种识别城市快速路交通瓶颈的系统和方法 | |
CN105719500B (zh) | 基于车路协同的时间闭塞交叉口车速引导系统及方法 | |
CN104851286B (zh) | 一种利用公交车辆gps数据动态评估道路交通状态的方法 | |
CN104637317B (zh) | 一种基于实时车辆轨迹的交叉口感应信号控制方法 | |
CN105118316B (zh) | 基于车路协同的弯道安全车速计算方法及警示系统 | |
CN105046956B (zh) | 一种基于转向系数的交通流模拟及预测方法 | |
CN105957376B (zh) | 车路协同环境下无信号交叉口车辆通行引导系统和方法 | |
CN105023428B (zh) | 路况信息评估方法及装置 | |
CN107272683A (zh) | 基于acp方法的平行智能车控制系统 | |
CN103761430B (zh) | 一种基于浮动车的路网高峰时段识别方法 | |
CN107316010A (zh) | 一种识别前方车辆尾灯及判断其状态的方法 | |
CN109816977A (zh) | 一种数据驱动的交叉口信号控制评价系统 | |
CN107067768B (zh) | 一种城市过饱和交通流自组织信号控制方法 | |
CN106097717B (zh) | 基于两类浮动车数据融合的信号交叉口平均通行时间估计方法 | |
CN103218240B (zh) | 一种基于浮动车轨迹的废弃道路识别方法 | |
CN107240264B (zh) | 一种车辆非有效行驶轨迹识别方法和城市道路设施规划方法 | |
CN104608766A (zh) | 智能车利用泊车记忆棒自动泊车的方法及系统 | |
CN104464276B (zh) | 一种基于gps技术的防止公交车集中到站的调度方法 | |
CN105346563B (zh) | 一种基于绝对位移的轨道车辆防碰撞系统及方法 | |
CN109191849A (zh) | 一种基于多源数据特征提取的交通拥堵持续时间预测方法 | |
CN110361028A (zh) | 一种基于自动驾驶循迹的路径规划结果生成方法及系统 | |
CN108320508A (zh) | 一种基于出行计划预测未来交通拥堵状况方法及其系统 | |
CN106530763A (zh) | 进口流量与出口容量耦合的过饱和交通自适应信号控制方法 | |
CN106548258A (zh) | 一种基于气象条件的交通空气污染物浓度预测方法与系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20170426 Termination date: 20210505 |
|
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |