CN105574313B - 一种道路等级的确定方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种道路等级的确定方法和装置,以解决现有技术中确定道路等级不准确的问题。该方法中,根据获取的与路段匹配的GPS轨迹点集合中的GPS轨迹点,确定至少一种用于表征路段的通行能力的通行能力特征值;根据确定的至少一种通行能力的通行能力特征值,确定该路段的备选道路等级;根据该路段的各备选道路等级,确定该路段的道路等级。本方案与现有技术相比,提高了道路等级的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及地理信息系统领域,尤其涉及一种道路等级的确定方法和装置。
背景技术
随着智能交通的发展,交通数据的准确性和现势性也越来越受到重视,一份可靠的基础路网数据(即包含所有通车道路的电子路网数据)是开发各种智能交通应用的前提。道路等级,是基础路网数据中的一个重要属性,在交通信息渲染(层级显示)、辅助导航路线规划等方面具有重要的参考意义。
目前,确定路网中新增道路的道路等级以及更新路网中已有道路的道路等级,主要通过以下两种方式得到:
方式1、外业采集人员去相应道路进行现场采集相关的信息,根据采集到的信息得到道路的最新道路等级。具体地,外业采集人员实地采集道路的照片和物理属性(如车道数目、有无隔离带、道路宽度等);由内业人员根据采集到的道路的照片和物理属性,按国家标准确定道路的道路等级。该种方式,一方面,由于通过人工采集道路的物理属性,可能存在人工操作不正确等原因导致采集的道路的物理属性不准确的问题,从而使得根据该物理属性确定得到的道路等级不准确,且该种方式需要大量的人力、物力,效率较慢;另一方面,有些道路长度比较长,该道路上各个路段的道路属性相差较大,对于不同道路属性的路段其实际上对应的道路等级应该是不同的,而外业采集人员有可能只采集到了该道路的一部分路段的属性信息,内业人员直接根据该部分路段的属性信息来对整条道路赋予一个道路等级,从而导致对道路赋予的道路等级不准确。
方式2、通过分析卫星影像来得到道路的最新道路等级。具体地,采集人员通过卫星影像观察道路在影像上的宽度、纹理、周边环境等特征,并根据该特征确定道路等级。但是由于卫星影像往往分辨率不高,因此根据分辨率不高的卫星影像观察道路的宽度、纹理、周边环境会存在一定误差,从而导致确定的道路等级不准确。
发明内容
本发明实施例提供一种道路等级的确定方法和装置,用于解决现有技术中确定道路等级不准确的问题。
第一方面,本发明实施例提供一种道路等级的确定方法,包括:首先,获取路网的浮动车GPS轨迹点,将所述GPS轨迹点与所述路网中的路段进行匹配,得到与路段匹配的GPS轨迹点集合及与GPS轨迹点匹配的所有路段的路段集合;然后,根据与路段匹配的GPS轨迹点集合中的GPS轨迹点,确定至少一种用于表征所述路段的通行能力的通行能力特征值;根据所述路段集合中初始道路等级相同的路段的每一种通行能力的通行能力特征值,确定所述初始道路等级对应的该种通行能力的通行能力特征中心值;最后,将所述路段集合中路段的每一种通行能力的通行能力特征值分别与各初始道路等级对应的该种通行能力的通行能力特征中心值进行匹配,将匹配成功的通行能力特征中心值对应的初始道路等级作为该路段的备选道路等级,并根据该路段的各备选道路等级,确定该路段的道路等级。
第二方面,本发明实施例提供一种道路等级的确定装置,包括:
GPS轨迹点获取模块,用于获取路网的浮动车GPS轨迹点,将所述GPS轨迹点与所述路网中的路段进行匹配,得到与路段匹配的GPS轨迹点集合及与GPS轨迹点匹配的所有路段的路段集合;通行能力特征值确定模块,用于根据与路段匹配的GPS轨迹点集合中的GPS轨迹点,确定至少一种用于表征所述路段的通行能力的通行能力特征值;通行能力特征中心值确定模块,用于根据所述路段集合中初始道路等级相同的路段的每一种通行能力的通行能力特征值,确定所述初始道路等级对应的该种通行能力的通行能力特征中心值;备选道路等级确定模块,用于将所述路段集合中路段的每一种通行能力的通行能力特征值分别与各初始道路等级对应的该种通行能力的通行能力特征中心值进行匹配,将匹配成功的通行能力特征中心值对应的初始道路等级作为该路段的备选道路等级;道路等级确定模块,用于根据该路段的各备选道路等级,确定该路段的道路等级。
本发明实施例中,一方面,由于路网中大多数路段的初始道路等级是准确的,而反映路段的道路等级最大的因素即为路段的通行能力,因此针对每一个初始道路等级,用路段集合中初始道路等级为该初始道路等级的路段的通行能力的通行能力特征值来得到该初始道路等级的通行特征中心值,能够在很大程度上准确的描述该初始道路等级对应的该种通行能力的取值,因此,将各路段的该种通行能力的通行能力特征值分别与各初始道路等级的该种通行能力的通行特征中心值进行匹配,将匹配成功的通行特征中心值对应的初始道路等级作为路段的备选道路等级较为准确,且从路段的各备选道路等级中确定路段最终的道路等级,更进一步提高了道路等级的准确性。
另一方面,本方案是根据路段自身的通行能力的通行能力特征值来确定该路段的道路等级,克服了现有技术仅根据整条道路的部分路段的物理属性来得到该道路包含的所有路段的道路等级从而使得有些路段的道路等级不准确的问题。因此,本发明技术方案相对于现有技术而言,提高了道路的道路等级的准确性。
再一方面,本发明技术方案根据采集到的GPS轨迹点即可更新路段的道路等级,不需要像现有技术需要外业采集人员现场实地采集或通过卫星影像观察道路在影像上的宽度、纹理、周边环境等特征来确定道路等级,避免了由于人为原因导致的效率较慢、时延较长的问题,提高了道路等级确定的效率和速度。
附图说明
图1为本发明实施例中确定道路等级的方法流程图之一;
图2为本发明实施中确定道路等级的方法流程图之二;
图3为本发明实施例中根据相邻路段的道路等级调整路段的道路等级的示意图;
图4为本发明实施例中初始道路等级的车辆平均速度分布特征示意图;
图5为本发明实施例中确定路段的道路等级示意图;
图6为本发明实施例中确定道路等级的装置的结构示意图之一;
图7为本发明实施例中确定道路等级的装置的结构示意图之二。
具体实施方式
本发明实施例提供一种道路等级的确定方法和装置,用于解决现有方法确定道路等级不准确的问题。
在本发明实施例提供的道路等级的确定方法中,获取路网的浮动车全球定位系统(Global Positioning System,GPS)轨迹点;将GPS轨迹点与路网中的路段进行匹配,得到与路段匹配的GPS轨迹点集合及与GPS轨迹点匹配的所有路段的路段集合;根据与路段匹配的GPS轨迹点集合中的GPS轨迹点,确定至少一种用于表征路段的通行能力的通行能力特征值;根据路段集合中初始道路等级相同的路段的每一种通行能力的通行能力特征值,确定初始道路等级对应的该种通行能力的通行能力特征中心值;将所述路段集合中路段的每一种通行能力的通行能力特征值分别与各初始道路等级对应的该种通行能力的通行能力特征中心值进行匹配,将匹配成功的通行能力特征中心值对应的初始道路等级作为该路段的备选道路等级;根据该路段的各备选道路等级,确定该路段的道路等级。
由于浮动车的GPS轨迹点的精度较高,根据路段的GPS轨迹点来确定路段的通行能力的通行能力特征值较为准确,因此,根据初始道路等级相同的路段的通行能力特征值来确定出初始道路等级对应的该种通行能力的通行能力特征中心值较为准确。再将路段的通行能力特征值与各初始道路等级对应的通行能力特征中心值进行比较,根据比较结果确定出路段的道路等级更准确。
下面,对本发明实施例涉及的概念加以说明。
浮动车:通常指安装了车载GPS定位装置,并行驶在道路上的车辆。浮动车(Floating Car Data)技术,也被称作“探测车(Probe car)”,可用于获取道路交通信息,其基本原理为:利用浮动车上安装的GPS定位装置,在其行驶过程中定期记录车辆位置(即GPS经纬度坐标)、时间、方向、速度等信息,并向用于采集GPS轨迹点的诸如路网中心等数据处理中心上报包括浮动车车辆标识、车辆位置(即GPS经纬度坐标)、时间、方向、速度等信息。
道路匹配:根据导航电子地图数据,将实时采集的浮动车的GPS轨迹点匹配到正确的道路上,即将浮动车的GPS轨迹点向周边道路进行匹配投影,最终确定其可能行驶的道路和对应的投影点。
聚类: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。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合,同一个簇中的对象彼此相似,与其他簇中的对象相异。目前常用的聚类算法有:K-Means聚类算法、分层聚类算法、两步聚类算法、基于密度的聚类算法、基于网络的聚类算法、基于机器学习的聚类算法等。本发明优选实施例中以K-Means聚类算法为例加以说明。
K-Means聚类算法思想如下:
(1)选择c个初始中心值;
(2)针对样本集合中的每个样本,分别计算该样本与c个中心值的差值,将该样本归到差值最小的中心值对应的集合中;
(3)计算每个中心值对应的集合中的样本的平均值,将该平均值更新该中心值,依此得到新的c个中心值;
(4)针对样本集合中的每个样本,分别计算该样本与更新后的c个中心值的差值,将该样本归到差值最小的中心值对应的集合中;
(5)确定出样本集合中,当前归类与前一次归类发生变化的样本数量,并计算归类发生变化的样本数量与样本集合总数量的比值,若该比值小于等于预置的阈值,则确定当前的c个中心值为最终的中心值,且将当前归类作为最终的聚合结果;若该比值大于所述阈值,则需要重复执行前述(3)~(4),直到计算得到的比值小于等于预置的阈值。
下面结合附图对本发明实施例进行详细的说明。
图1为本发明实施例中确定道路等级的方法流程图之一。如图1所示,该方法包括:
S101:获取路网的GPS轨迹点;
本发明实施例中,获取指定采集时间段内采集到的GPS轨迹点,采集时间段可以是一星期、一个月、一个季度或半年,本方案并不做严格限定,可以根据实际需求设定。
S102:将获取的GPS轨迹点与该路网中的路段进行匹配,得到与路段匹配的GPS轨迹点集合及与GPS轨迹点匹配的所有路段的路段集合;
S103:根据与路段匹配的GPS轨迹点集合中的GPS轨迹点,确定至少一种用于表征该路段的通行能力的通行能力特征值;
S104:根据路段集合中初始道路等级相同的路段的每一种通行能力的通行能力特征值,确定初始道路等级对应的该种通行能力的通行能力特征中心值;
S105:将路段集合中路段的每一种通行能力的通行能力特征值分别与各初始道路等级对应的该种通行能力的通行能力特征中心值进行匹配,将匹配成功的通行能力特征中心值对应的初始道路等级作为该路段的备选道路等级;
S106:根据该路段的各备选道路等级,确定该路段的道路等级。
可选地,在步骤S102将获取的GPS轨迹点与该路网中的路段进行匹配之后,还包括:从获取的GPS轨迹点中滤除未匹配到路网中的路段上的GPS轨迹点。
可选地,步骤S102中,将GPS轨迹点与路段进行匹配的方式可以采用目前常用的几何匹配、拓扑匹配、概率论等,本方案并不做严格限定。如可采用以下方式:根据GPS轨迹点的经纬度坐标和路网中各道路的位置信息,计算GPS轨迹点到周边路段的垂直距离,将垂直距离最近且GPS的路段作为与GPS轨迹点匹配的路段。
优选地,为进一步提高道路等级确定的准确性,本发明实施例中,在前述步骤S106之后还包括步骤S107,如图2所示:
S107:针对每个路段,若该路段连接的前后相邻路段的道路等级一致,且该路段的道路等级与其连接的前后相邻路段的道路等级不一致时,计算该路段的长度,若该路段的长度小于预置的长度阈值,则将该路段的道路等级调整为与其连接的相邻路段的道路等级一致。
如图3所示,安定门外大街包含路段ID分别为1101、1102、1103和1104四个路段,且该四个路段依次首位连接。采用本发明技术方案确定出路段1101、1102和1104的道路等级均为44000,而连接在路段1102和1104之间的路段1103的道路等级为45000,此时需要计算路段1103的长度,若该长度低于预置的长度阈值(该长度阈值如可以设置为100米-1000米之间的某个值,具体的取值可根据实际需求灵活设置,本方案并不做严格限定),则将该路段1103的道路等级调整为路段1102和路段1104的道路等级44000。
本发明实施例中,通行能力可包括以下任意一种或多种:通车数目、高峰时段车辆平均速度、平峰时段车辆平均速度、车辆平均速度和车辆速度分布特征。表1定义了各通行能力的含义。
表1
为便于本领域技术人员理解本发明技术方案,下面详细介绍如何根据与路段匹配的GPS轨迹点集合中的GPS轨迹点确定出表1所示的通行能力的通行能力特征值。
(1)通车数目:根据路段匹配的GPS轨迹点集合中的GPS轨迹点的浮动车标识、时间和位置,确定出该路段的行车轨迹,并将确定出的行车轨迹数作为通车数目。
(2)高峰/平峰时段车辆平均速度:根据路段匹配的GPS轨迹点集合中的GPS轨迹点的浮动车标识、时间和位置,确定出该路段的行车轨迹;从确定出的行车轨迹中筛选出起始GPS轨迹点的时间落在所述高峰/平峰时段的行车轨迹;针对筛选出的每个行车轨迹,根据该行车轨迹的起始GPS轨迹点和末尾GPS轨迹点的时间,计算出该行车轨迹的车辆在该路段的通行时间,根据路段的长度和通行时间,计算出该行车轨迹的车辆在该路段的行驶速度;计算筛选出的所有行车轨迹的车辆在该路段的行驶速度的平均值,将该平均值确定为高峰/平峰时段车辆平均速度。
(3)车辆平均速度:根据路段匹配的GPS轨迹点集合中的GPS轨迹点的浮动车标识、时间和位置,确定出该路段的行车轨迹;针对确定的每个行车轨迹,根据该行车轨迹的起始GPS轨迹点和末尾GPS轨迹点的时间,计算出该行车轨迹的车辆在该路段的通行时间,根据路段的长度和通行时间,计算出该行车轨迹的车辆在该路段的行驶速度;计算确定出的所有行车轨迹的车辆在该路段的行驶速度的平均值,将该平均值确定为车辆平均速度。
(4)车辆速度分布特征:针对每个路段,统计该路段的通行车辆的平均速度,计算平均速度落入预置的N个速度区间的车辆数目;针对每个速度区间统计落入该速度区间的车辆数目与该路段的所有通行车辆的总数的比值,依此,得到该路段对应的每个速度区间的比值,从而得到该路段的车辆速度分布特征。
本发明实施例中,根据路段的车辆速度分布特征,得到该车辆速度分布特征对应的备选道路等级可根据以下方式得到:预先设置有N个速度区间;针对每个初始道路等级,统计该初始道路等级的路段的所有通行车辆的平均速度,并统计平均速度落入预置的N个速度区间的车辆数目;针对每个速度区间,统计落入该速度区间的车辆数目与该初始道路等级的路段的所有通行车辆的总数的比值,依此,得到初始道路等级对应的每个速度区间的比值,如图4所示,分别为初始道路等级44000、45000和47000对应的车辆速度分布特征;将该路段的N个速度区间的比值与每个初始道路等级相应的N个速度区间的比值计算相关度,将相关度最高的初始道路等级确定为该路段的备选道路等级。
可选地,步骤S104根据路段集合中初始道路等级相同的路段的每一种通行能力的通行能力特征值,确定初始道路等级对应的该种通行能力的通行能力特征中心值,具体包括:将路段集合中初始道路等级相同的路段归为一组;针对每一个初始道路等级,执行以下步骤:针对每一种通行能力,计算该初始道路等级对应的一组路段的该种通行能力的通行能力特征值的平均值或众数值,将计算得到的平均值或众数值确定为该初始道路等级对应的该种通行能力的通行能力特征值的中心值。其中,众数值是指在一组数据中出现次数最多的值,如:假设初始道路等级为44000(即城市主干路),则该初始道路等级为44000的路段为5个,其中该5个路段的某一通行能力(如车辆平均速度)分别为47km/h、48km/h、46km/h、47km/h、47km/h,则该5个速度值中出现次数最多的是47km/h即为众数值,则将该众数值47km/h作为初始道路等级44000的该通行能力(车辆平均速度)的通行能力特征中心值。
可选地,步骤S105将路段集合中路段的每一种通行能力的通行能力特征值分别与各初始道路等级对应的该种通行能力的通行能力特征中心值进行匹配,将匹配成功的通行能力特征中心值对应的初始道路等级作为该路段的备选道路等级,具体包括:针对路段集合中的每一路段的每一种通行能力,计算该路段的该种通行能力的通行能力特征值分别与各初始道路等级对应的该种通行能力的通行能力特征中心值的差值,将差值最小的通行能力特征中心值对应的初始道路等级作为该路段的备选道路等级。如:假设某一通行能力(如车辆平均速度),初始道路等级为43000(代表城市快速路)的通行能力特征中心值为30km/h,初始道路等级为44000(代表城市主干路)的通行能力特征中心值为40km/h,初始道路等级为45000(代表城市次干路)的通行能力特征中心值为50km/h,初始道路等级为47000(代表普通小路)的通行能力特征中心值为60km/h;某一路段的该通行能力(即车辆平均速度)的通行能力特征值为37km/h,则将初始道路等级44000作为该路段的备选道路等级。
优选地,为进一步提高备选道路等级确定的准确性,本发明实施例还可以是,在步骤S104中确定初始道路等级对应的每种通行能力的通行能力特征中心值之后,针对每种通行能力,执行以下步骤:假设初始道路等级一共是c个,将c个初始道路等级的该种通行能力的通行能力特征中心值作为c个初始中心值,将路段集合中的所有路段的该种通行能力的通行能力特征值作为样本集合;按照前述的K-Means聚类算法进行相应的计算,最终得到分别与c个初始道路等级的该种通行能力的通行能力特征中心值匹配的路段;初始道路等级确定为将与该初始道路等级的通行能力特征中心值匹配的路段的备选道路等级。
可选地,本发明实施例中,若通行能力仅为表1中的其中一种,则步骤S106中将路段的备选道路等级确定为该路段的道路等级。若通行能力为表1中的两种以上,则步骤S106具体包括:若路段的各备选道路等级均相同,则将该备选道路等级确定为该路段的道路等级;若路段的各备选道路等级不相同,则将该路段的备选道路等级的众数值作为路段的道路等级。
优选地,若路段的备选道路等级的众数值为多个,则通过以下方式确定出路段的道路等级:分别计算每个众数值对应的通行能力的权值的和值,将和值最高点的众数值确定为路段的道路等级。如安定门外大街的一个路段的初始道路等级为44000,该路段的通车数目、车辆速度分布特征、车辆平均速度、平峰时段车辆速度和高峰时段车辆速度对应的备选道路等级分别为44000、44000、45000、45000、47000,即众数值为44000和45000。假设通车数目对应的权值为0.1,车辆速度分布特征对应的权值为0.3,车辆平均速度对应的权值为0.2,平峰时段车辆速度对应的权值为0.25,高峰时段车辆速度对应的权值为0.15。则众数值44000权值和值为0.1+0.3=0.4,则众数值45000权值和值为0.2+0.25=0.45,将权值和值最大的众数值45000确定为路段的道路等级。
假设通行能力包括表1所示的五种通行能力,针对每个路段,基于该五种通行能力的通行能力特征值确定出的备选道路等级,以及根据该路段的五个备选道路等级确定的道路等级如图5所示。图5所示的列表中MESH(即路段所在的图幅)、ROAD_ID(即路段ID号)、ROADNAME(即路段所在道路名称)、CLASSIFY_BYCARNUM(即路段的通车数目对应的备选道路等级)、CLASSIFY_BYSPEEDDIST(即路段的车辆速度分布特征对应的备选道路等级)、CLASSIFY_BYFLATSPEED(即平峰时段车辆平均速度对应的备选道路等级)、CLASSIFY_BYAVGSPEED(即车辆平均速度对应的备选道路等级)、CLASSIFY_BYRUSHSPEED(即高峰时段车辆平均速度对应的备选道路等级)、OLDCLASS(即路段的初始道路等级)、NEWCLASS(即根据本发明技术方案确定的路段的道路等级)。
图5中,路网中每个路段对应的五种通行能力的备选道路等级的初始值为-1,表示不属于任何道路等级;通过本发明技术方案确定出路段对应的通行能力的备选道路等级,并根据确定出的备选道路等级更新相应的通行能力的初始值。图5中路段的通行能力对应的备选道路等级的取值仍为-1的,则表示根据本发明技术方案并没有确定出该通行能力的备选道路等级,比如获取的GPS轨迹点中并没有能够匹配到该路段的GPS轨迹点(即该路段没有匹配的GPS轨迹点)。
基于同一发明构思,本发明还提供了一种道路等级的确定装置,由于该装置解决技术问题的原理与本发明实施例提供的方法相同,其实施可参照方法的实施,重复之处不再赘述。
图6是本发明实施例提供的道路等级的确定装置,该装置包括:
GPS轨迹点获取模块601,用于获取路网的浮动车GPS轨迹点,将GPS轨迹点与路网中的路段进行匹配,得到与路段匹配的GPS轨迹点集合及与GPS轨迹点匹配的所有路段的路段集合;
通行能力特征值确定模块602,用于根据与路段匹配的GPS轨迹点集合中的GPS轨迹点,确定至少一种用于表征路段的通行能力的通行能力特征值;
通行能力特征中心值确定模块603,用于根据路段集合中初始道路等级相同的路段的每一种通行能力的通行能力特征值,确定初始道路等级对应的该种通行能力的通行能力特征中心值;
备选道路等级确定模块604,用于将路段集合中路段的每一种通行能力的通行能力特征值分别与各初始道路等级对应的该种通行能力的通行能力特征中心值进行匹配,将匹配成功的通行能力特征中心值对应的初始道路等级作为该路段的备选道路等级;
道路等级确定模块605,用于根据该路段的各备选道路等级,确定该路段的道路等级。
可选地,通行能力特征中心值确定模块603具体用于:
将路段集合中初始道路等级相同的路段归为一组;
针对每一个初始道路等级,执行以下步骤:
针对每一种通行能力,计算该初始道路等级对应的一组路段的该种通行能力的通行能力特征值的平均值或众数值,将计算得到的平均值或众数值确定为该初始道路等级对应的该种通行能力的通行能力特征的中心值。
可选地,备选道路等级确定模块604具体用于:
针对路段集合中的每一路段的每一种通行能力,计算该路段的该种通行能力的通行能力特征值分别与各初始道路等级对应的该种通行能力的通行能力特征中心值的差值,将差值最小的通行能力特征中心值对应的初始道路等级作为该路段的备选道路等级。
可选地,道路等级确定模块605具体用于:
若路段的各备选道路等级均相同,则将该备选道路等级确定为该路段的道路等级;
若路段的各备选道路等级不相同,则将该路段的备选道路等级的众数值作为路段的道路等级。
优选地,图6所示的装置还进一步包括道路等级修正模块606,如图7所示:
道路等级修正模块606用于:在道路等级确定模块605确定路段的各备选道路等级,确定该路段的道路等级之后,针对每个路段,若该路段连接的前后相邻路段的道路等级一致,且该路段的道路等级与其连接的前后相邻路段的道路等级不一致时,计算该路段的长度,若该路段的长度小于预置的长度阈值,则将该路段的道路等级调整为与其连接的相邻路段的道路等级一致。
本发明实施例中,一方面,由于路网中大多数路段的初始道路等级是准确的,而反映路段的道路等级最大的因素即为路段的通行能力,因此针对每一个初始道路等级,用路段集合中初始道路等级为该初始道路等级的路段的通行能力的通行能力特征值来得到该初始道路等级的通行特征中心值,能够在很大程度上准确的描述该初始道路等级对应的该种通行能力的取值,因此,将各路段的该种通行能力的通行能力特征值分别与各初始道路等级的该种通行能力的通行特征中心值进行匹配,将匹配成功的通行特征中心值对应的初始道路等级作为路段的备选道路等级较为准确,且从路段的各备选道路等级中确定路段最终的道路等级,更进一步提高了道路等级的准确性。
另一方面,本方案是根据路段自身的通行能力的通行能力特征值来确定该路段的道路等级,克服了现有技术仅根据整条道路的部分路段的物理属性来得到该道路包含的所有路段的道路等级从而使得有些路段的道路等级不准确的问题。因此,本发明技术方案相对于现有技术而言,提高了道路的道路等级的准确性。
再一方面,本发明技术方案根据采集到的GPS轨迹点即可更新路段的道路等级,不需要像现有技术需要外业采集人员现场实地采集或通过卫星影像观察道路在影像上的宽度、纹理、周边环境等特征来确定道路等级,避免了由于人为原因导致的效率较慢、时延较长的问题,提高了道路等级确定的效率和速度。
本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念,则可对这些实施例作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范围的所有变更和修改。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种道路等级的确定方法,其特征在于,所述方法包括:
获取路网的浮动车全球定位系统GPS轨迹点;
将所述GPS轨迹点与所述路网中的路段进行匹配,得到与路段匹配的GPS轨迹点集合及与GPS轨迹点匹配的所有路段的路段集合;
根据与路段匹配的GPS轨迹点集合中的GPS轨迹点,确定至少一种用于表征所述路段的通行能力的通行能力特征值;
根据所述路段集合中初始道路等级相同的路段的每一种通行能力的通行能力特征值,确定所述初始道路等级对应的该种通行能力的通行能力特征中心值;
将所述路段集合中路段的每一种通行能力的通行能力特征值分别与各初始道路等级对应的该种通行能力的通行能力特征中心值进行匹配,将匹配成功的通行能力特征中心值对应的初始道路等级作为该路段的备选道路等级;
根据该路段的各备选道路等级,确定该路段的道路等级。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述路段集合中初始道路等级相同的路段的每一种通行能力的通行能力特征值,确定所述初始道路等级对应的该种通行能力的通行能力特征中心值,具体包括:
将所述路段集合中初始道路等级相同的路段归为一组;
针对每一个初始道路等级,执行以下步骤:
针对每一种通行能力,计算该初始道路等级对应的一组路段的该种通行能力的通行能力特征值的平均值或众数值,将计算得到的平均值或众数值确定为该初始道路等级对应的该种通行能力的通行能力特征的中心值。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,将所述路段集合中路段的每一种通行能力的通行能力特征值分别与各初始道路等级对应的该种通行能力的通行能力特征中心值进行匹配,将匹配成功的通行能力特征中心值对应的初始道路等级作为该路段的备选道路等级,具体包括:
针对路段集合中的每一路段的每一种通行能力,计算该路段的该种通行能力的通行能力特征值分别与各初始道路等级对应的该种通行能力的通行能力特征中心值的差值,将差值最小的通行能力特征中心值对应的初始道路等级作为该路段的备选道路等级。
4.如权利要求1~3任一项所述的方法,其特征在于,根据该路段的各备选道路等级,确定该路段的道路等级,具体包括:
若所述路段的各备选道路等级均相同,则将该备选道路等级确定为该路段的道路等级;
若所述路段的各备选道路等级不相同,则将该路段的备选道路等级的众数值作为所述路段的道路等级。
5.如权利要求1~3任一项所述的方法,其特征在于,根据该路段的各备选道路等级,确定该路段的道路等级之后,还包括:
针对每个路段,若该路段连接的前后相邻路段的道路等级一致,且该路段的道路等级与其连接的前后相邻路段的道路等级不一致时,计算该路段的长度,若该路段的长度小于预置的长度阈值,则将该路段的道路等级调整为与其连接的相邻路段的道路等级一致。
6.一种道路等级的确定装置,其特征在于,所述装置包括:
全球定位系统GPS轨迹点获取模块,用于获取路网的浮动车GPS轨迹点,将所述GPS轨迹点与所述路网中的路段进行匹配,得到与路段匹配的GPS轨迹点集合及与GPS轨迹点匹配的所有路段的路段集合;
通行能力特征值确定模块,用于根据与路段匹配的GPS轨迹点集合中的GPS轨迹点,确定至少一种用于表征所述路段的通行能力的通行能力特征值;
通行能力特征中心值确定模块,用于根据所述路段集合中初始道路等级相同的路段的每一种通行能力的通行能力特征值,确定所述初始道路等级对应的该种通行能力的通行能力特征中心值;
备选道路等级确定模块,用于将所述路段集合中路段的每一种通行能力的通行能力特征值分别与各初始道路等级对应的该种通行能力的通行能力特征中心值进行匹配,将匹配成功的通行能力特征中心值对应的初始道路等级作为该路段的备选道路等级;
道路等级确定模块,用于根据该路段的各备选道路等级,确定该路段的道路等级。
7.如权利要求6所述的装置,其特征在于,通行能力特征中心值确定模块,具体用于:
将所述路段集合中初始道路等级相同的路段归为一组;
针对每一个初始道路等级,执行以下步骤:
针对每一种通行能力,计算该初始道路等级对应的一组路段的该种通行能力的通行能力特征值的平均值或众数值,将计算得到的平均值或众数值确定为该初始道路等级对应的该种通行能力的通行能力特征的中心值。
8.如权利要求6所述的装置,其特征在于,备选道路等级确定模块,具体用于:
针对路段集合中的每一路段的每一种通行能力,计算该路段的该种通行能力的通行能力特征值分别与各初始道路等级对应的该种通行能力的通行能力特征中心值的差值,将差值最小的通行能力特征中心值对应的初始道路等级作为该路段的备选道路等级。
9.如权利要求6~8任一项所述的装置,其特征在于,所述道路等级确定模块,具体用于:
若所述路段的各备选道路等级均相同,则将该备选道路等级确定为该路段的道路等级;
若所述路段的各备选道路等级不相同,则将该路段的备选道路等级的众数值作为所述路段的道路等级。
10.如权利要求6~8任一项所述的装置,其特征在于,还包括:
道路等级修正模块,用于在道路等级确定模块确定路段的道路等级之后,针对每个路段,若该路段连接的前后相邻路段的道路等级一致,且该路段的道路等级与其连接的前后相邻路段的道路等级不一致时,计算该路段的长度,若该路段的长度小于预置的长度阈值,则将该路段的道路等级调整为与其连接的相邻路段的道路等级一致。
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Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101388143A (zh) * | 2007-09-14 | 2009-03-18 | 同济大学 | 基于浮动车数据的公交到站时间预测方法及系统 |
CN102169637A (zh) * | 2010-12-08 | 2011-08-31 | 北京大学 | 面向城市交通的动态路径诱导方法 |
CN102435197A (zh) * | 2011-08-05 | 2012-05-02 | 刘建勋 | 一种基于mbr的gps轨迹地图匹配方法 |
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101388143A (zh) * | 2007-09-14 | 2009-03-18 | 同济大学 | 基于浮动车数据的公交到站时间预测方法及系统 |
CN102169637A (zh) * | 2010-12-08 | 2011-08-31 | 北京大学 | 面向城市交通的动态路径诱导方法 |
CN102435197A (zh) * | 2011-08-05 | 2012-05-02 | 刘建勋 | 一种基于mbr的gps轨迹地图匹配方法 |
CN103149576A (zh) * | 2013-01-29 | 2013-06-12 | 武汉大学 | 一种浮动车数据的地图匹配方法 |
CN103500503A (zh) * | 2013-09-17 | 2014-01-08 | 北京中广睛彩导航科技有限公司 | 一种基于众包模式的精准路况分析方法及系统 |
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"基于浮动车技术的城市道路网状况研究";刘俏;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》;20131215(第S2期);正文第2.4节,第3.3-3.4节 |
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