CN106530716B - 基于手机信令数据计算高速公路路段平均速度的方法 - Google Patents

基于手机信令数据计算高速公路路段平均速度的方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于手机信令数据计算高速公路路段平均速度的方法，包括以下步骤：1)获取基站信息和目标高速公路的GIS信息，转换坐标；2)对高速公路网格化，建立基站与高速公路的映射关系；3)按照位置区的边界小区对应投影点进行路段划分；4)获取连续几个时间周期T内的手机信令数据，构建用户移动轨迹；5)利用用户轨迹中基站序列的相似性、运动方向和速度进行道路匹配，进而识别出高速路车载手机用户；6)根据步骤5识别出的高速路车载手机用户和步骤2建立的基站与投影点的映射表，计算路段i上每个车载手机的行程速度vp，再计算路段i上的平均行程速度本发明充分利用现有的移动网络信息，以提高速度计算的准确性，为高速公路的低成本、全天候、大范围和实时交通状态监测提供数据支撑。

Description

基于手机信令数据计算高速公路路段平均速度的方法
技术领域
本发明属于数据处理和交通信息技术领域，涉及一种基于手机信令数据计算高速公路路段平均速度的方法。
背景技术
随着我国汽车保有量的快速增长，高速公路交通运营面临着巨大的压力，如何科学有效地监测高速公路交通状态是高速公路交通管理与控制的重要基础。车辆行驶速度是表征交通状态的重要指标之一，可为交通状态的正确识别提供数据支撑。因此，如何以信息化的手段自动获取准确可靠的路段车辆平均行驶速度显得尤为重要。
目前，高速公路车辆行驶速度的检测方法主要有感应线圈检测、视频检测和浮动车GPS检测，但都存在一定的局限性。感应线圈检测和视频检测的检测范围窄、投资成本高、设备易损坏和维护难度大，而浮动车GPS检测也存在定位功耗大、定位设备普及率不高和业务使用随机性大等不足。因此，有必要寻求一种低成本且大范围的交通信息检测方法。
近年来，手机终端的普及以及移动通信网络的发展和完善，为以手机为探测器、基站为检测器进行道路交通信息的采集提供了重要的技术保障。目前切换事件数据法和LAC序列法是通过手机信令数据来计算车辆行驶速度的主要方法。其中，切换事件数据法中的车辆行驶速度是由手机用户通话过程中相邻切换事件的时间与位置计算的，但因其切换事件难判别且易误判、样本数量少等问题而无法准确计算车辆行驶速度。LAC序列法的车辆行驶速度则是利用手机用户位置更新时产生的信令数据计算的，但考虑到一个LAC内的高速公路过长，使得局部路段的交通信息难以采集，导致表征高速公路当前高速公路实际交通状况的准确率降低。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于手机信令数据计算高速公路路段平均速度的方法，该方法以提高速度计算的准确性，为高速公路的低成本、全天候、大范围和实时交通状态监测提供数据支撑，适用于从海量的手机信令数据中挖掘高速公路路段平均速度，可为高速公路交通运营监控、交通诱导和交通规划提供服务。
为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于手机信令数据计算高速公路路段平均速度的方法，该方法包括以下步骤：
步骤1、获取基站信息和目标高速公路的GIS信息，提取基站的位置信息并转换成GIS系统对应坐标系上的坐标点；根据基站的坐标点向目标高速公路作投影并计算投影距离，选择投影距离小于基站覆盖半径的基站，结合基站的扇区方向角，确定并记录覆盖目标高速公路的所有基站小区及其对应投影点；
步骤2、选取目标高速公路的一个行驶方向为正方向，以M米*M米的网格对目标高速公路进行网格化并对网格进行有序编号，计算并记录各网格中心点的坐标；将基站投影点匹配到网格上，对位于同一网格的所有投影点进行聚类，聚类后的坐标为各聚类元素坐标的求和平均，再将聚类后的坐标向目标高速公路作投影；然后以目标高速公路的第一个投影点为起点，沿着正方向对各投影点进行有序编号并计算相邻投影点之间的道路距离，建立基站与投影点的映射表；
步骤3、按照位置区的边界小区对应投影点进行大段划分，然后对道路长度大于Akm且路上投影点大于m的大段路段进行小段划分；小段划分的原则是以当前路段内投影点活跃度(投影点活跃度即在一个采样周期内发生在道路上某投影点的用户信令总数)为极大值的投影点进行划分，再对道路长度大于A km且路上投影点大于m的小段取其靠近中点的投影点进行再次分割，再对道路长度小于B km的相邻小段进行合并；最后按照目标高速路的连续性对路段进行有序排序；
步骤4、获取连续几个时间周期T内的手机信令数据，提取信令数据中的用户编号UserID、位置区编号Lac、基站小区编号CellID和时间戳TimeStamp字段，删除字段值缺失的数据；然后将信令数据按用户分类并对每个用户的数据进行时间排序，过滤乒乓切换，并将用户在连续时间段内位于同一位置的数据进行合并，从而构建用户的移动轨迹；
步骤5、更新当前时间周期T内手机用户的移动轨迹，再根据用户轨迹序列中的高速路投影点个数判断出高速路周边出现的用户，然后识别出明显迁移的常驻用户和非常驻用户，再利用用户轨迹中基站序列的相似性、运动方向和速度进行道路匹配，进而识别出高速路车载手机用户；
步骤6、根据步骤5识别出的高速路车载手机用户和步骤2建立的基站与投影点的映射表，计算路段i上每个车载手机的行程速度vp，再计算路段i上的平均行程速度
进一步，所述步骤5具体包括以下步骤：
步骤5.1、根据用户的轨迹序列确定用户的运动方向，再统计用户轨迹序列中的高速路投影点的个数n；若n＞1，则该用户为高速路周边出现的用户；其中用户运动方向的确定方法：计算用户轨迹中投影点i,i-1的编号PRO_ID之差e，若e＞0，则用户运动方向为正方向；否则，用户运动方向为反方向；
步骤5.2、在所构建的高速路周边常驻用户数据库ResUserTable中查找步骤5.1得到的高速路周边出现用户的用户编号，若查找成功，该用户为常驻用户，进行步骤5.3；若查找不成功，该用户为非常驻用户，转到步骤5.4；
步骤5.3、判断步骤5.2中常驻用户移动轨迹中的所有投影点是否都是用户常驻点，若全部投影点都是用户常驻点，则定义该用户为非高速路车载手机用户；若存在不是用户常驻点的投影点，则该用户具有明显移动性，可能为高速路上车载用户，因此进行步骤5.4；
步骤5.4、将步骤5.2中的非常驻用户、步骤5.3中明显移动的常驻用户的移动轨迹根据基站序列相似性原则和速度判定原则进行高速路道路匹配，匹配成功的用户则判别为高速路车载手机用户；其中，基站序列相似性和速度判定原则如下：
基站序列相似性原则：以用户开始进入高速路移动网络覆盖区域所在基站小区为起点，统计用户轨迹中属于高速路移动网络覆盖匹配库的基站小区个数X和轨迹中出现的基站小区总数Y，若X/Y大于阈值δ1，则进入下一个匹配原则；否则，则结束；
速度判定原则：根据用户轨迹序列中的投影点计算该用户在相邻投影点之间道路的速度统计速度值大于60km/h的次数并计算该次数占总次数的比值；若比值大于阈值δ3，则匹配成功；否则，则结束。
进一步，所述步骤6具体包括以下步骤：
步骤6.1、根据车载手机p在路段i上的行驶轨迹的状态确定投影点k和k+n，结合基站与投影点的映射表计算投影点k、k+n之间的道路距离dk,k+n、时间差tk,k+n，则车载手机p的行程速度vp计算公式为：其中，车载手机p在路段i上的行驶轨迹各状态下的投影点确定方法如下：
1)在时间周期T内检测到车载手机p在路段i上只有一个投影点，若此投影点是用户轨迹的最后一个轨迹点，则该投影点为k+n，前一个相邻投影点为k；若此投影点不是用户轨迹的最后一个轨迹点，则该投影点为k，后一个相邻投影点为k+n；
2)在时间周期T内检测到车载手机p在路段i上存在两个或两个以上的投影点，则该用户的首尾投影点分别为k，k+n；
3)在时间周期t内检测到车载手机p在路段i上没有投影点，但存在相邻的投影点间的道路包括了目标路段，则此前后相邻的投影点分别为k，k+n；
步骤6.2、计算当前时间周期T内路段i上的车载手机数量m以及车载手机P在路段i上的实际行驶距离dp，结合单个车载手机行程速度vp，最后得到路段i的平均行程速度为：
本发明的有益效果在于：本发明充分利用现有的移动网络信息，提供一种基于手机信令数据计算高速公路路段平均速度的方法，以提高速度计算的准确性，为高速公路的低成本、全天候、大范围和实时交通状态监测提供数据支撑。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚，本发明提供如下附图进行说明：
图1为本发明所述方法的整体流程图；
图2为高速公路路段划分流程图；
图3为高速公路车载手机用户识别流程图；
图4为车辆路段行驶状态图。
具体实施方式
下面将结合附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述。
图1为本发明所述方法的整体流程图，如图所示，本发明提供了一种基于移动信令数据的用户驻留地识别方法，其步骤为：
步骤1、获取基站信息和目标高速公路的GIS信息，提取基站的位置信息并转换成GIS系统对应坐标系上的坐标点。根据基站的坐标点向目标高速公路作投影并计算投影距离，选择投影距离小于基站覆盖半径的基站，结合基站的扇区方向角，确定并记录覆盖目标高速公路的所有基站小区及其对应投影点。
步骤2、选取目标高速公路的一个行驶方向为正方向，以M米*M米的网格对目标高速公路进行网格化并对网格进行有序编号，计算并记录各网格中心点的坐标。将基站投影点匹配到网格上，对位于同一网格的所有投影点进行聚类，聚类后的坐标为各聚类元素坐标的求和平均，再将聚类后的坐标向目标高速公路作投影。然后以目标高速公路的第一个投影点为起点，沿着正方向对各投影点进行有序编号并计算相邻投影点之间的道路距离，建立基站与投影点的映射表。
步骤3、按照位置区的边界小区对应投影点进行大段划分，然后对道路长度大于2km且路上投影点大于1的大段路段进行小段划分。小段划分的原则是以当前路段内投影点活跃度(投影点活跃度即在一个采样周期内发生在道路上某投影点的用户信令总数。)为极大值的投影点进行划分，再对道路长度大于2km且路上投影点大于1的小段取其靠近中点的投影点进行再次分割，再对道路长度小于1km的相邻小段进行合并；最后按照目标高速路的连续性对路段进行有序排序，具体流程图如图2所示。
步骤4、获取连续几个时间周期T内的手机信令数据，提取信令数据中的用户编号UserID、位置区编号Lac、基站小区编号CellID和时间戳TimeStamp字段，删除字段值缺失的数据。然后将信令数据按用户分类并对每个用户的数据进行时间排序，过滤乒乓切换，并将用户在连续时间段内位于同一位置的数据进行合并，从而构建用户的移动轨迹。
步骤5、更新当前时间周期T内手机用户的移动轨迹，再根据用户轨迹序列中的高速路投影点个数判断出高速路周边出现的用户，然后识别出明显迁移的常驻用户和非常驻用户，再利用用户轨迹中基站序列的相似性、运动方向和速度进行道路匹配，进而识别出高速路车载手机用户，其流程图如图3所示。具体步骤如下：
步骤5.1、根据用户的轨迹序列确定用户的运动方向，再统计用户轨迹序列中的高速路投影点的个数n；若n＞1，则该用户为高速路周边出现的用户。其中用户运动方向的确定方法：计算用户轨迹中投影点i,i-1的编号PRO_ID之差e。若e＞0，则用户运动方向为正方向；否则，用户运动方向为反方向。
步骤5.2、在所构建的高速路周边常驻用户数据库ResUserTable中查找步骤5.1得到的高速路周边出现用户的用户编号，若查找成功，该用户为常驻用户，进行步骤5.3；若查找不成功，该用户为非常驻用户，转到步骤5.4。
步骤5.3、判断步骤5.2中常驻用户移动轨迹中的所有投影点是否都是用户常驻点，若全部投影点都是用户常驻点，则定义该用户为非高速路车载手机用户；若存在不是用户常驻点的投影点，则该用户具有明显移动性，可能为高速路上车载用户，因此进行步骤5.4。
步骤5.4、将步骤5.2中的非常驻用户、步骤5.3中明显移动的常驻用户的移动轨迹根据基站序列相似性原则和速度判定原则进行高速路道路匹配，匹配成功的用户则判别为高速路车载手机用户，其相应信息存入表HighwayUserTable中。其中，基站序列相似性和速度判定原则如下：
基站序列相似性原则：以用户开始进入高速路移动网络覆盖区域所在基站小区为起点，统计用户轨迹中属于高速路移动网络覆盖匹配库的基站小区个数X和轨迹中出现的基站小区总数Y，若X/Y大于阈值δ1，则进入下一个匹配原则；否则，则结束。
速度判定原则：根据用户轨迹序列中的投影点计算该用户在相邻投影点之间道路的速度统计速度值大于60km/h的次数并计算该次数占总次数的比值；若比值大于阈值δ3，则匹配成功；否则，则结束。
步骤6、根据步骤5识别出的高速路车载手机用户和步骤2建立的基站与投影点的映射表，计算路段i上每个车载手机的行程速度vp，再计算路段i上的平均行程速度具体步骤如下：
步骤6.1、根据车载手机p在路段i上的行驶轨迹的状态确定投影点k和k+n，结合基站与投影点的映射表计算投影点k、k+n之间的道路距离dk,k+n、时间差tk,k+n，则车载手机p的行程速度vp计算公式为：其中，车载手机p在路段i上的行驶轨迹各状态如图4所示，在各状态下的投影点确定方法如下：
1)在时间周期T内检测到车载手机p在路段i上只有一个投影点，若此投影点是用户轨迹的最后一个轨迹点，则该投影点为k+n，前一个相邻投影点为k；若此投影点不是用户轨迹的最后一个轨迹点，则该投影点为k，后一个相邻投影点为k+n。
2)在时间周期T内检测到车载手机p在路段i上存在两个或两个以上的投影点，则该用户的首尾投影点分别为k，k+n。
3)在时间周期t内检测到车载手机p在路段i上没有投影点，但存在相邻的投影点间的道路包括了目标路段，则此前后相邻的投影点分别为k，k+n。
步骤6.2、计算当前时间周期T内路段i上的车载手机数量m以及车载手机P在路段i上的实际行驶距离dp，结合单个车载手机行程速度vp，最后得到路段i的平均行程速度为：
最后说明的是，以上优选实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过上述优选实施例已经对本发明进行了详细的描述，但本领域技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离本发明权利要求书所限定的范围。

Claims (3)

1.一种基于手机信令数据计算高速公路路段平均速度的方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
步骤1、获取基站信息和目标高速公路的GIS信息，提取基站的位置信息并转换成GIS系统对应坐标系上的坐标点；根据基站的坐标点向目标高速公路作投影并计算投影距离，选择投影距离小于基站覆盖半径的基站，结合基站的扇区方向角，确定并记录覆盖目标高速公路的所有基站小区及其对应投影点；
步骤2、选取目标高速公路的一个行驶方向为正方向，以M米*M米的网格对目标高速公路进行网格化并对网格进行有序编号，计算并记录各网格中心点的坐标；将基站投影点匹配到网格上，对位于同一网格的所有投影点进行聚类，聚类后的坐标为各聚类元素坐标的求和平均，再将聚类后的坐标向目标高速公路作投影；然后以目标高速公路的第一个投影点为起点，沿着正方向对各投影点进行有序编号并计算相邻投影点之间的道路距离，建立基站与投影点的映射表；
步骤3、按照位置区的边界小区对应投影点进行大段划分，然后对道路长度大于A km且路上投影点大于m的大段路段进行小段划分；小段划分的原则是以当前路段内投影点活跃度为极大值的投影点进行划分，再对道路长度大于A km且路上投影点大于m的小段取其靠近中点的投影点进行再次分割，再对道路长度小于B km的相邻小段进行合并；最后按照目标高速路的连续性对路段进行有序排序；所述投影点活跃度即在一个采样周期内发生在道路上某投影点的用户信令总数；
步骤4、获取连续几个时间周期T内的手机信令数据，提取信令数据中的用户编号UserID、位置区编号Lac、基站小区编号CellID和时间戳TimeStamp字段，删除字段值缺失的数据；然后将信令数据按用户分类并对每个用户的数据进行时间排序，过滤乒乓切换，并将用户在连续时间段内位于同一位置的数据进行合并，从而构建用户的移动轨迹；
步骤5、更新当前时间周期T内手机用户的移动轨迹，再根据用户轨迹序列中的高速路投影点个数判断出高速路周边出现的用户，然后识别出明显迁移的常驻用户和非常驻用户，再利用用户轨迹中基站序列的相似性、运动方向和速度进行道路匹配，进而识别出高速路车载手机用户；
步骤6、根据步骤5识别出的高速路车载手机用户和步骤2建立的基站与投影点的映射表，计算路段i上每个车载手机的行程速度vp，再计算路段i上的平均行程速度
2.根据权利要求1所述的一种基于手机信令数据计算高速公路路段平均速度的方法，其特征在于：所述步骤5具体包括以下步骤：
步骤5.1、根据用户的轨迹序列确定用户的运动方向，再统计用户轨迹序列中的高速路投影点的个数n；若n>1，则该用户为高速路周边出现的用户；其中用户运动方向的确定方法：计算用户轨迹中投影点i,i-1的编号PRO_ID之差e，若e>0，则用户运动方向为正方向；否则，用户运动方向为反方向；
步骤5.2、在所构建的高速路周边常驻用户数据库ResUserTable中查找步骤5.1得到的高速路周边出现用户的用户编号，若查找成功，该用户为常驻用户，进行步骤5.3；若查找不成功，该用户为非常驻用户，转到步骤5.4；
步骤5.3、判断步骤5.2中常驻用户移动轨迹中的所有投影点是否都是用户常驻点，若全部投影点都是用户常驻点，则定义该用户为非高速路车载手机用户；若存在不是用户常驻点的投影点，则该用户具有明显移动性，可能为高速路上车载用户，因此进行步骤5.4；
步骤5.4、将步骤5.2中的非常驻用户、步骤5.3中明显移动的常驻用户的移动轨迹根据基站序列相似性原则和速度判定原则进行高速路道路匹配，匹配成功的用户则判别为高速路车载手机用户；其中，基站序列相似性和速度判定原则如下：
基站序列相似性原则：以用户开始进入高速路移动网络覆盖区域所在基站小区为起点，统计用户轨迹中属于高速路移动网络覆盖匹配库的基站小区个数X和轨迹中出现的基站小区总数Y，若X/Y大于阈值δ1，则进入下一个匹配原则；否则，则结束；
速度判定原则：根据用户轨迹序列中的投影点计算该用户在相邻投影点之间道路的速度统计速度值大于60km/h的次数并计算该次数占总次数的比值；若比值大于阈值δ3，则匹配成功；否则，则结束。
3.根据权利要求2所述的一种基于手机信令数据计算高速公路路段平均速度的方法，其特征在于：所述步骤6具体包括以下步骤：
步骤6.1、根据车载手机p在路段i上的行驶轨迹的状态确定投影点k和k+n，结合基站与投影点的映射表计算投影点k、k+n之间的道路距离dk,k+n、时间差tk,k+n，则车载手机p的行程速度vp计算公式为：其中，车载手机p在路段i上的行驶轨迹各状态下的投影点确定方法如下：
1)在时间周期T内检测到车载手机p在路段i上只有一个投影点，若此投影点是用户轨迹的最后一个轨迹点，则该投影点为k+n，前一个相邻投影点为k；若此投影点不是用户轨迹的最后一个轨迹点，则该投影点为k，后一个相邻投影点为k+n；
2)在时间周期T内检测到车载手机p在路段i上存在两个或两个以上的投影点，则该用户的首尾投影点分别为k，k+n；
3)在时间周期T内检测到车载手机p在路段i上没有投影点，但存在相邻的投影点间的道路包括了目标路段，则此前后相邻的投影点分别为k，k+n；
步骤6.2、计算当前时间周期T内路段i上的车载手机数量m以及车载手机p在路段i上的实际行驶距离dp，结合单个车载手机行程速度vp，最后得到路段i的平均行程速度为：
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108734956B (zh) * 2017-04-20 2020-12-01 腾讯科技（深圳）有限公司 电子地图的路况数据获取方法及装置
CN109495837B (zh) * 2017-09-08 2021-06-08 中移物联网有限公司 一种道路状况监测方法、设备及计算机可读存储介质
CN107484134B (zh) * 2017-10-17 2020-05-15 南京市城市与交通规划设计研究院股份有限公司 常驻位置分析方法及装置
CN107993452B (zh) * 2017-12-20 2021-06-08 杭州远眺科技有限公司 基于wifi探针探测高速公路上道路通行速度的测速方法
CN108171992B (zh) * 2017-12-28 2020-12-01 重庆邮电大学 一种基于手机信令大数据的平行公路车辆速度计算方法
CN108171993B (zh) * 2017-12-28 2020-11-06 重庆邮电大学 一种基于手机信令大数据的高速公路车辆速度计算方法
CN108322891B (zh) * 2018-01-11 2020-08-28 江苏欣网视讯软件技术有限公司 基于用户手机信令的交通区域拥堵识别方法
CN108492564B (zh) * 2018-04-18 2020-08-07 山东省交通规划设计院 基于路网匹配测量高速公路车辆行驶速度的方法及系统
CN109243185A (zh) * 2018-11-26 2019-01-18 南宁职业技术学院 一种基于lte移动基站协同测速系统及其测速方法
CN109362041B (zh) * 2018-12-18 2021-06-04 成都方未科技有限公司 一种基于大数据的人口时空分布分析方法
CN110599768A (zh) * 2019-09-07 2019-12-20 北京智数时空科技有限公司 一种基于电信大数据的高速公路车流估计方法
CN110708664B (zh) * 2019-10-11 2020-11-06 同帅科技（天津）有限公司 一种交通流感知方法、装置及计算机存储介质、电子设备
CN110880238B (zh) * 2019-10-21 2021-12-07 广州丰石科技有限公司 一种基于手机通信大数据的道路拥堵监测方法
CN111209261B (zh) * 2020-01-02 2020-11-03 邑客得（上海）信息技术有限公司 基于信令大数据的用户出行轨迹提取方法和系统
CN111091720B (zh) * 2020-03-23 2020-08-25 北京交研智慧科技有限公司 基于信令数据和浮动车数据的拥堵路段识别方法及装置
CN113055834A (zh) * 2020-12-23 2021-06-29 沈阳世纪高通科技有限公司 一种基于4g信令数据匹配路网的方法及装置
CN114677852B (zh) * 2020-12-24 2023-05-26 北京三快在线科技有限公司 道路通行状态确定方法、导航方法、装置、介质及设备
CN113299076A (zh) * 2021-05-12 2021-08-24 中国联合网络通信集团有限公司 车辆行驶速度的监测方法及系统
US11965974B2 (en) 2021-09-17 2024-04-23 Here Global B.V. Methods and systems for using a vehicle location to geo-reference radio data collected during a time of commute
CN113870574B (zh) * 2021-09-17 2022-09-02 南京熊猫电子股份有限公司 一种自动检测客车违章载客预警的系统和方法
CN114078328A (zh) * 2021-12-02 2022-02-22 中国联合网络通信集团有限公司 路况确定方法、装置及计算机可读存储介质
CN114390459A (zh) * 2021-12-27 2022-04-22 安徽百诚慧通科技有限公司 农用车辆违法超员载人识别方法及存储介质
CN116822779B (zh) * 2023-02-06 2024-06-04 长安大学 一种基于手机信令数据的高速公路机动车碳排放计算方法
CN116935657B (zh) * 2023-09-18 2023-12-22 浙江大学建筑设计研究院有限公司 一种基于移动通信网络的高速公路违章停车远程驱离系统

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101794516B (zh) * 2009-12-25 2011-11-23 北京工业大学 基于手机信息的路段速度计算方法
KR20120071976A (ko) * 2010-12-23 2012-07-03 주식회사 케이티 이동통신 기지국을 이용한 도로의 교통 정보 생성 방법
CN102332210B (zh) * 2011-08-04 2013-09-18 东南大学 基于手机定位数据的实时城市道路交通流数据提取方法
GB2497774A (en) * 2011-12-21 2013-06-26 Vodafone Ip Licensing Ltd Categorizing users based on network usage records
CN103440772B (zh) * 2013-08-28 2015-06-10 北京工业大学 一种利用手机定位数据计算用户移动速度的方法
CN104200667B (zh) * 2014-09-19 2016-07-27 上海美慧软件有限公司 一种基于手机信号数据的交通拥堵分级检测方法

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