CN107256631A - 一种车辆轨迹数据聚合运算方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种车辆轨迹数据聚合运算方法，该方法是基于大量车辆GPS位置数据、车辆状态数据，结合复杂但经过优化的应用程序运算过程，以获得满足前端地图页面快速、准确显示车辆轨迹与状态信息数据内容的聚合运算方法，解决了现有技术中存在海量位置与状态数据同时在前端地图页面上展示的性能问题。

Description

一种车辆轨迹数据聚合运算方法
技术领域
本发明涉及车辆运管领域，特别是涉及一种车辆轨迹数据聚合运算方法。
背景技术
随着互联网科技技术的飞速发展，基于地理位置的服务与产品也越来越多，各类政企单位、特别是有大量车辆资源的物流行业为提升自身管理水平与工作效率，都有利用基于位置数据的信息化系统对车辆资源进行管理的需求，而车辆的运行轨迹数据的应用又是其中必不可少的部分。
车辆的运行轨迹数据是指车辆实际运行过程中由车载智能终端采集并上传的GPS地理位置数据，同时也包含了车辆的瞬时状态信息数据。通常车载终端采集上传GPS数据的频率都是秒级的，假设每秒采集上传一条GPS数据，每辆车一个小时就有3600条数据，一天按8小时计算就有28800条数据，如果将这些数据直接在前端页面中展示是不可能有良好的用户体验的，所以就需要有一种先进的数据优化聚合运算方法来对数据进行预先处理，对数据精简优化后再提供给前端展示。
当前一些类似应用中，为了解决该问题，大多采用限制每次获取数据总量、按固定时间间隔筛选获取部分数据、仅获取单一的位置数据等方法，这样做虽然可以解决前端展示的性能问题，但是同时会存在无法满足用户实际需求的问题。
发明内容
一种车辆轨迹数据聚合运算方法，其步骤包括：
(1)根据用户输入的时间段、车辆信息条件，从数据源获取车辆原始位置与状态信息数据集合；
(2)对原始数据进行预处理，抽取出位置的经纬度信息、车辆状态信息，并按照时间排好顺序；
(3)根据车辆状态对位置数据进行分组，将连续状态的数据归为一组，同时对不同状态的数据进行不同的处理：运动状态的数据保留全部数据，车辆位置未变更或位移速度与距离小于设定参数值的数据仅保留起止位置数据；
(4)对步骤(3)得到的数据进行进一步处理，计算找出合适的起点、终点位置数据，根据当前地图级别参数，对分组数据中车辆运动状态的数据进行运算，计算各位置点之间的距离、位移速度、数据采集时间间隔，通过运算筛选得出符合时差、距离配置的新的位置数据集合，同时通过计算得出各分组即各状态持续时间内的汇总信息，通过运算得到的数据集合应当比原始数据更加精简，且位置数据可以在地图中连接成均匀、平顺的轨迹线条；
(5)获取车辆指定时间段内告警信息内容、车辆方向信息，通过运算将这些数据关联到时间最接近的位置数据中，形成按时间排列的车辆位置、状态、告警、方向信息的完整数据集合；
(6)将程序运算得到的数据返回，并提供给前端进行展示。
优选的，所述步骤(1)中的数据源为已经建立好的车辆历史轨迹数据库。
优选的，所述步骤(4)中数据进一步处理，寻找合适起点和终点数据的方法为BP神经网络方法。
优选的，所述车辆历史数据库建立过程如下：车辆在运行过程中，通过GPS向总控制中心上传运行状态信息，总控制中心以天为单位将信息按照高峰、平峰、夜间进行分类整理后存储，同时更新历史数据库。
优选的，所述BP神经网络方法采用三层结构的BP神经网络，其中输入层为影响物流运输效率的主要因素，输出层为最佳平均行程时间，隐层的神经元个数由输入神经元个数和输出神经元个数决定，通常采用以下公式获得：L＝Nm/(n+m)，其中m和n为输出、输入神经元数，L为隐层神经元数，N为样本容量。
优选的，所述输入层中影响物流运输效率的主要因素包括不同时段车辆的行程时间、交叉口数量、物流运载量、线路长度、路况及天气条件。
有益效果：本发明提供了一种车辆轨迹数据聚合运算方法，该方法是基于大量车辆GPS位置数据、车辆状态数据，结合复杂但经过优化的应用程序运算过程，以获得满足前端地图页面快速、准确显示车辆轨迹与状态信息数据内容的聚合运算方法，解决了现有技术中存在海量位置与状态数据同时在前端地图页面上展示的性能问题，所述步骤(1)中的数据源为已经建立好的车辆历史轨迹数据库，所述车辆历史数据库建立过程如下：车辆在运行过程中，通过GPS向总控制中心上传运行状态信息，总控制中心以天为单位将信息按照高峰、平峰、夜间进行分类整理后存储，同时更新历史数据库，该数据库能够成为GPS实时传输数据处理的依据，本方法依托数据库形成聚合运算的法则，实时数据根据法则即可进行运算，所述步骤(4)中数据进一步处理，寻找合适起点和终点数据的方法为BP神经网络方法，所述BP神经网络方法采用三层结构的BP神经网络，其中输入层为影响物流运输效率的主要因素，输出层为最佳平均行程时间，隐层的神经元个数由输入神经元个数和输出神经元个数决定，通常采用以下公式获得：L＝Nm/(n+m)，其中m和n为输出、输入神经元数，L为隐层神经元数，N为样本容量，本发明能够通过该算法计算出每条路线中物流的最佳路线，所述输入层中影响物流运输效率的主要因素包括不同时段车辆的行程时间、交叉口数量、物流运载量、线路长度、路况及天气条件，通过该因素的采集，能够较为全面的考虑影响物流运输的影响因素，便于计算出最佳路径，实现前端的最佳路径展示。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
一种车辆轨迹数据聚合运算方法，其步骤包括：
(1)根据用户输入的时间段、车辆信息条件，从数据源获取车辆原始位置与状态信息数据集合，数据源为已经建立好的车辆历史轨迹数据库，车辆历史数据库建立过程如下：车辆在运行过程中，通过GPS向总控制中心上传运行状态信息，总控制中心以天为单位将信息按照高峰、平峰、夜间进行分类整理后存储，同时更新历史数据库；
(2)对原始数据进行预处理，抽取出位置的经纬度信息、车辆状态信息，并按照时间排好顺序；
(3)根据车辆状态对位置数据进行分组，将连续状态的数据归为一组，同时对不同状态的数据进行不同的处理：运动状态的数据保留全部数据，车辆位置未变更或位移速度与距离小于设定参数值的数据仅保留起止位置数据；
(4)对步骤(3)得到的数据通过BP神经网络方法进行进一步处理，计算找出合适的起点、终点位置数据，BP神经网络方法采用三层结构的BP神经网络，其中输入层为影响物流运输效率的主要因素，输出层为最佳平均行程时间，隐层的神经元个数由输入神经元个数和输出神经元个数决定，通常采用以下公式获得：L＝Nm/(n+m)，其中m和n为输出、输入神经元数，L为隐层神经元数，N为样本容量，输入层中影响物流运输效率的主要因素包括不同时段车辆的行程时间、交叉口数量、物流运载量、线路长度、路况及天气条件，根据当前地图级别参数，对分组数据中车辆运动状态的数据进行运算，计算各位置点之间的距离、位移速度、数据采集时间间隔，通过运算筛选得出符合时差、距离配置的新的位置数据集合，同时通过计算得出各分组即各状态持续时间内的汇总信息，通过运算得到的数据集合应当比原始数据更加精简，且位置数据可以在地图中连接成均匀、平顺的轨迹线条；
(5)获取车辆指定时间段内告警信息内容、车辆方向信息，通过运算将这些数据关联到时间最接近的位置数据中，形成按时间排列的车辆位置、状态、告警、方向信息的完整数据集合；
(6)将程序运算得到的数据返回，并提供给前端进行展示。
抽取各实施例的样品进行检测分析，并与现有技术进行对照，得出如下数据：
根据上述表格数据可以得出，当实施例1车辆轨迹数据聚合运算方法，聚合运算拟合度为0.935，物流运输效率提升率为35％，执行出错率为0.5‰，执行精度为0.001，而现有技术标准聚合运算拟合度为0.783，物流运输效率提升率为15％，执行出错率为0.8‰，执行精度为0.010，这表明本发明车辆轨迹数据聚合运算方法，运算的拟合度高，因此得到的实时反馈信息更加准确，这使得物流运输效率得到更大的提高，且本方法执行的出错率低，执行的精度高，因此本发明具有显著的优越性。
本发明提供了一种车辆轨迹数据聚合运算方法，该方法是基于大量车辆GPS位置数据、车辆状态数据，结合复杂但经过优化的应用程序运算过程，以获得满足前端地图页面快速、准确显示车辆轨迹与状态信息数据内容的聚合运算方法，解决了现有技术中存在海量位置与状态数据同时在前端地图页面上展示的性能问题，所述步骤(1)中的数据源为已经建立好的车辆历史轨迹数据库，所述车辆历史数据库建立过程如下：车辆在运行过程中，通过GPS向总控制中心上传运行状态信息，总控制中心以天为单位将信息按照高峰、平峰、夜间进行分类整理后存储，同时更新历史数据库，该数据库能够成为GPS实时传输数据处理的依据，本方法依托数据库形成聚合运算的法则，实时数据根据法则即可进行运算，所述步骤(4)中数据进一步处理，寻找合适起点和终点数据的方法为BP神经网络方法，所述BP神经网络方法采用三层结构的BP神经网络，其中输入层为影响物流运输效率的主要因素，输出层为最佳平均行程时间，隐层的神经元个数由输入神经元个数和输出神经元个数决定，通常采用以下公式获得：L＝Nm/(n+m)，其中m和n为输出、输入神经元数，L为隐层神经元数，N为样本容量，本发明能够通过该算法计算出每条路线中物流的最佳路线，所述输入层中影响物流运输效率的主要因素包括不同时段车辆的行程时间、交叉口数量、物流运载量、线路长度、路况及天气条件，通过该因素的采集，能够较为全面的考虑影响物流运输的影响因素，便于计算出最佳路径，实现前端的最佳路径展示。
以上所述的仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明创造构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种车辆轨迹数据聚合运算方法，其特征在于，其制备步骤包括：
(1)根据用户输入的时间段、车辆信息条件，从数据源获取车辆原始位置与状态信息数据集合；
(2)对原始数据进行预处理，抽取出位置的经纬度信息、车辆状态信息，并按照时间排好顺序；
(3)根据车辆状态对位置数据进行分组，将连续状态的数据归为一组，同时对不同状态的数据进行不同的处理：运动状态的数据保留全部数据，车辆位置未变更或位移速度与距离小于设定参数值的数据仅保留起止位置数据；
(4)对步骤(3)得到的数据进行进一步处理，计算找出合适的起点、终点位置数据，根据当前地图级别参数，对分组数据中车辆运动状态的数据进行运算，计算各位置点之间的距离、位移速度、数据采集时间间隔，通过运算筛选得出符合时差、距离配置的新的位置数据集合，同时通过计算得出各分组即各状态持续时间内的汇总信息，通过运算得到的数据集合应当比原始数据更加精简，且位置数据可以在地图中连接成均匀、平顺的轨迹线条；
(5)获取车辆指定时间段内告警信息内容、车辆方向信息，通过运算将这些数据关联到时间最接近的位置数据中，形成按时间排列的车辆位置、状态、告警、方向信息的完整数据集合；
(6)将程序运算得到的数据返回，并提供给前端进行展示。
2.根据权利要求1所述的车辆轨迹数据聚合运算方法，其特征在于，所述步骤(1)中的数据源为已经建立好的车辆历史轨迹数据库。
3.根据权利要求1所述的车辆轨迹数据聚合运算方法，其特征在于，所述步骤(4)中数据进一步处理，寻找合适起点和终点数据的方法为BP神经网络方法。
4.根据权利要求2所述的车辆轨迹数据聚合运算方法，其特征在于，所述车辆历史数据库建立过程如下：车辆在运行过程中，通过GPS向总控制中心上传运行状态信息，总控制中心以天为单位将信息按照高峰、平峰、夜间进行分类整理后存储，同时更新历史数据库。
5.根据权利要求3所述的车辆轨迹数据聚合运算方法，其特征在于，所述BP神经网络方法采用三层结构的BP神经网络，其中输入层为影响物流运输效率的主要因素，输出层为最佳平均行程时间，隐层的神经元个数由输入神经元个数和输出神经元个数决定，通常采用以下公式获得：L＝Nm/(n+m)，其中m和n为输出、输入神经元数，L为隐层神经元数，N为样本容量。
6.根据权利要求5所述的车辆轨迹数据聚合运算方法，其特征在于，所述输入层中影响物流运输效率的主要因素包括不同时段车辆的行程时间、交叉口数量、物流运载量、线路长度、路况及天气条件。
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