CN109255953B - 基于区域的活动车辆分布展示方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于区域的活动车辆分布展示方法及系统，其中所述方法具体包括如下步骤：通过车辆识别装置获得通行车辆的识别记录，根据所述识别记录确定通行车辆被识别到的车辆识别装置编号及识别时间以建立通行记录；根据所述通行记录统计分析不同编号的车辆识别装置对应的通行车辆信息；根据车辆识别装置的安装位置确定关联的分区，统计不同分区内关联的车辆识别装置对应的通行车辆数量，根据通行车辆的数量确定对应分区的分布指数。本发明可以基于一定区域范围直观地展示活动车辆的分布，有效地利用道路交通的监测数据。

Description

基于区域的活动车辆分布展示方法及系统

技术领域

本发明涉及智能交通技术领域，尤其涉及一种基于区域的活动车辆分布展示方法及系统。

背景技术

随着城市的快速发展，车辆的急剧增多，道路交通管理的压力也日趋增大，道路堵塞，交通拥挤，不仅仅影响到城市运行的效率，还会对公共秩序埋下安全隐患。近几年来，特别是私家车的普及，虽然给公众出行带来了极大的方便，但也给整个城市的交通带来了不小的压力，交通管理问题已经逐步上升为城市治理的系统性难题，城市如何规划，道路如何布局，以及车辆如何分流，都是应对城市扩张发展所需要解决的重点问题。然而解决这些问题往往缺乏可供参考的数据支撑，如果整个规划布局仅仅依靠经验来实施，必然存在与实际产生偏差的情况。

目前，交通道路监控虽然已经在关键路段特别是十字路口普遍安装了车辆识别装置，比如交通用摄像机或射频识别读写器，通过车辆识别装置可以一定程度上监测经过车辆的具体情况，但是它们的用途仅仅局限于对车辆的交通违章、过路计费等单一识别实现的功能扩展，而忽视了车辆与车辆之间隐藏的数据关系，使采集到的海量数据不能充分发挥应有的作用，特别是没有充分利用好区域层面的数据分析能力。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于区域的活动车辆分布展示方法及系统，解决了现有技术中道路交通监测数据利用率不高，不能直观地了解到活动车辆分布的技术问题。

为了解决上述技术问题，本发明的一种基于区域的活动车辆分布展示方法，包括如下步骤：

通过车辆识别装置获得通行车辆的识别记录，根据所述识别记录确定通行车辆被识别到的车辆识别装置编号及识别时间以建立通行记录；

根据所述通行记录统计分析不同编号的车辆识别装置对应的通行车辆信息；

根据车辆识别装置的安装位置确定关联的分区，统计不同分区内关联的车辆识别装置对应的通行车辆数量，根据通行车辆的数量确定对应分区的分布指数；

根据各车辆识别装置分别所获得的识别记录，若相邻车辆识别装置同时识别到同一通行车辆的比例超过预设阈值，则将该相邻车辆识别装置的编号设置为同一编号，相应通行记录中通行车辆所确定的车辆识别装置编号用对应相邻车辆识别装置的统一编号进行代替，由此实现相邻车辆识别装置的聚合处理。

作为本发明上述基于区域的活动车辆分布展示方法的进一步改进，监测所述识别记录触发获得第一通行车辆最新一次被识别到的第一记录，根据所述第一记录重新确定所述第一通行车辆被识别到的车辆识别装置编号及识别时间以更新所述通行记录。

作为本发明上述基于区域的活动车辆分布展示方法的进一步改进，设置第一阈值，分析所述通行记录确定第二通行车辆对应的第二识别时间，当所述第二识别时间与当前时间的差值超过所述第一阈值时，删除所述通行记录中所述第二通行车辆的记录。

作为本发明上述基于区域的活动车辆分布展示方法的进一步改进，获取所述通行记录中通行车辆的类型，车辆识别装置对应通行车辆的数量根据不同类型进行分开统计，以确定分区内不同类型车辆的分布指数。

作为本发明上述基于区域的活动车辆分布展示方法的进一步改进，所述分区通过在地图上划定边界范围以进行调整，通过计算对应车辆识别装置安装位置的经纬度是否在对应边界范围内以确定是否与对应的分区关联。

为了解决上述技术问题，本发明的一种基于区域的活动车辆分布展示系统，包括：

获取单元，用于通过车辆识别装置获得通行车辆的识别记录，根据所述识别记录确定通行车辆被识别到的车辆识别装置编号及识别时间以建立通行记录；

统计单元，用于根据所述通行记录统计分析不同编号的车辆识别装置对应的通行车辆信息；

确定单元，用于根据车辆识别装置的安装位置确定关联的分区，统计不同分区内关联的车辆识别装置对应的通行车辆数量，根据通行车辆的数量确定对应分区的分布指数；

同时根据各车辆识别装置分别所获得的识别记录，若相邻车辆识别装置同时识别到同一通行车辆的比例超过预设阈值，则将该相邻车辆识别装置的编号设置为同一编号，相应通行记录中通行车辆所确定的车辆识别装置编号用对应相邻车辆识别装置的统一编号进行代替，由此实现相邻车辆识别装置的聚合处理。

作为本发明上述基于区域的活动车辆分布展示系统的进一步改进，所述获取单元监测所述识别记录触发获得第一通行车辆最新一次被识别到的第一记录，根据所述第一记录重新确定所述第一通行车辆被识别到的车辆识别装置编号及识别时间以更新所述通行记录。

作为本发明上述基于区域的活动车辆分布展示系统的进一步改进，所述获取单元设置第一阈值，分析所述通行记录确定第二通行车辆对应的第二识别时间，当所述第二识别时间与当前时间的差值超过所述第一阈值时，删除所述通行记录中所述第二通行车辆的记录。

作为本发明上述基于区域的活动车辆分布展示系统的进一步改进，所述确定单元获取所述通行记录中通行车辆的类型，车辆识别装置对应通行车辆的数量根据不同类型进行分开统计，以确定分区内不同类型车辆的分布指数。

作为本发明上述基于区域的活动车辆分布展示系统的进一步改进，所述确定单元中，所述分区通过在地图上划定边界范围以进行调整，通过计算对应车辆识别装置安装位置的经纬度是否在对应边界范围内以确定是否与对应的分区关联。

与现有技术相比，本发明中车辆识别装置根据装置安装位置对应所在的不同分区进行分类，并相应地对不同分区的车辆识别装置识别到的记录数据进行汇总，进一步对其进行处理分析从而获得对应的不同区域活动车辆分布情况。本发明可以基于一定区域范围直观地展示活动车辆的分布，有效地利用道路交通的监测数据。

结合附图阅读本发明实施方式的详细描述后，本发明的其他特点和优点将变得更加清楚。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施方式或现有技术的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明一实施方式中基于区域的活动车辆分布展示方法流程图。

图2为本发明一实施方式中基于区域的活动车辆分布展示交互示意图。

图3为本发明一实施方式中基于区域的活动车辆分布展示系统示意图。

具体实施方式

以下将结合附图所示的各实施方式对本发明进行详细描述。但这些实施方式并不限制本发明，本领域的普通技术人员根据这些实施方式所做出的结构、方法、或功能上的变换均包含在本发明的保护范围内。

需要说明的是，在不同的实施方式中，可能使用相同的标号或标记，但这些并不代表结构或功能上的绝对联系关系。并且，各实施方式中所提到的“第一”、“第二”等也并不代表结构或功能上的绝对区分关系，这些仅仅是为了描述的方便。

在城市管理的基础设施建设中，为了满足对通行车辆的身份管理，会在城市的不同位置，特别是道路的关键路段或高速公路的出入卡口等，安装相应的车辆识别装置。车辆识别装置可以是交通用摄像机或射频识别读写器，无论是交通用摄像机通过图像识别技术还是射频识别读写器通过射频信号交互，都是可以获得经过对应车辆识别装置位置通行车辆的身份及识别时间等，进一步还可以包括识别车辆的类型、品牌等。在具体的实施方式中，车辆识别装置的安装位置可以包括道路交叉口、高速公路卡口、主干道关键路段、商业停车场、路侧停车位等，安装在不同的位置可能所起的作用有所不同，但是都基于对车辆身份信息等的识别，当车辆经过车辆识别装置位置时，可以自动识别发牌代号、车牌号码、车辆种类、使用性质等车辆信息。

如图1所示，本发明一实施方式中基于区域的活动车辆分布展示方法流程图。基于区域的活动车辆分布展示方法包括如下步骤：

步骤S1，通过车辆识别装置获得通行车辆的识别记录，根据所述识别记录确定通行车辆被识别到的车辆识别装置编号及识别时间以建立通行记录。如上所述，安装在指定位置的车辆识别装置可以对通行车辆的身份等进行识别，获得相应的识别记录，该识别记录可以通过网络统一汇集到相应的后台服务器中用于存储或处理，亦或者根据需要在前端直接进行相应的处理。对于识别记录的存储，考虑到实际应用中过车识别的数据量较大，对数据库的写入要求较高，优选地采用MongoDB数据库。通过对识别记录的分析可以了解到对应的车辆识别装置所在位置历史所有经过的通行车辆信息，进一步对识别记录进行分析，可以确定出在车辆识别装置布局的范围内，总共采集到哪些通行车辆的信息，这些通行车辆分别经过哪些位置被具体哪些车辆识别装置识别到，进一步还有相应通行车辆经过的时间（即被对应车辆识别装置识别到的时间）。因此根据识别记录确定通行车辆被识别到的车辆识别装置编号及识别时间，通过确定的信息建立通行记录，通行记录可以以不同车辆的身份作为组信息，每组信息对应一辆通行车辆的信息，可以包括通行车辆的车牌号码（进一步也可以包括发牌代号、车辆种类、使用性质等）、对应识别的车辆识别装置编号、识别时间等，通过通行记录可以分析覆盖范围内通行车辆的所在位置等状态信息。进一步还可以对相邻的车辆识别装置进行聚合处理，基于的方式是通过对通行车辆识别历史记录的分析，如果相邻车辆识别装置同时识别到同一通行车辆的比例较高时，就可以把相邻车辆识别装置设置为同一编号，通行记录中通行车辆确定的车辆识别装置编号用对应相邻车辆识别装置的统一编号进行代替，这样减少后期处理的工作量，节约内存资源。需要说明的是,上述车辆识别装置的编号是按照一定规则编制的可以唯一的确定一个特定车辆识别装置的号码，可以一串数字或字符，亦或者直接就是相应的经纬度信息。

在具体的实施方式中，作为活动车辆的通行车辆会在城市的路网中移动，因此会不断地被不同位置的车辆识别装置更新识别到，这些更新的识别信息可以从不断获得的识别记录中反映出来，从而可以标记对应的通行车辆发生了新的位置变化。相应地，当在识别记录中发现对应的通行车辆由于被新的车辆识别装置识别到时，可以触发更新通行记录中对应通行车辆的信息，即可以根据相应的第一通行车辆最新一次被识别到的第一记录更新通行记录中对应第一通行车辆的信息，具体地，可以是根据第一记录重新确定第一通行车辆被识别到的车辆识别装置编号及识别时间，其目的是重新确定第一通行车辆所活动的位置。

步骤S2，根据所述通行记录统计分析不同编号的车辆识别装置对应的通行车辆信息。如上所述，通行记录中包括覆盖范围内活动的不同通行车辆的信息，可以通过通行车辆的身份等信息确定到对应的车辆识别装置编号，车辆识别装置编号可以定位特定的车辆识别装置，从而确定对应车辆识别装置的安装位置，安装位置具体可以通过经纬度信息来表示。步骤S2是对通行记录中的信息做进一步的统计，具体是把对应于同一编号车辆识别装置的通行车辆信息进行归类统计，即被同一车辆识别装置识别到的通行车辆有哪些，其可以表示在某个最近的时间段内有哪些车辆在对应的车辆识别装置附近，进一步可以统计特定编号的车辆识别装置对应的通行车辆数量，从某种程度上可以表示活动车辆的分布情况。在更多的实施方式中，为了减少非活动车辆的干扰，比如特定通行车辆被停车场附近的车辆识别装置识别到以后，可能直接进入到停车场后就再也没有活动，此时该车辆就对整个活动车辆的分布不带来影响，因此在步骤S1建立的通行记录中，每个车辆的通行信息还具有相应的识别时间，此识别时间用于表示车辆最近一次的活动记录信息。具体通过设置第一阈值，分析通行记录确定第二通行车辆对应的第二识别时间，第二识别时间即为第二通行车辆最近一次被对应车辆识别装置识别到的时间，也是第二通行车辆最近一次更新活动信息的时间。如上所述，当第二通行车辆在被新的车辆识别装置识别到时，通行记录中的第二识别时间也会同步进行更新，因此通行记录中的第二识别时间始终保证是最新一次被识别到的时间。通过将第二识别时间与当前时间进行比较，当前时间是指在实时进行判断时的现在时间或者是通过定时器模拟回放时的进度所到达的时间，在所述第二识别时间与当前时间的差值超过所述第一阈值时，删除所述通行记录中所述第二通行车辆的记录，第二识别时间与当前时间的差值是一个绝对值，用于表示第二通行车辆最近一次被车辆识别装置识别后的时间，当对应的差值超过第一阈值，说明第二通行车辆已经有很长一段时间没有被新的车辆识别装置识别到，存在的原因可以确定为车辆没有在行驶移动，因为车辆如果在城市路网中行驶，必然会被新的车辆识别装置识别到，这里的第一阈值可以设置为6小时或者12小时。因此把确定为非活动车辆的第二通行车辆从通行记录中删除，从而通行记录中就暂时没有相应第二通行车辆的信息了，当相应的第二通行车辆再次被车辆识别装置识别到时，由于可以通过车辆识别装置获得相应的识别记录，基于识别记录的分析必然会建立更新到通行记录中。通过上述操作，可以始终保证通行记录中的活动车辆信息，进一步对通行记录进行统计就可以获得相应的活动车辆的分布信息。

步骤S3，根据车辆识别装置的安装位置确定关联的分区，统计不同分区内关联的车辆识别装置对应的通行车辆数量，根据通行车辆的数量确定对应分区的分布指数。通过步骤S2可以关联到不同编号车辆识别装置对应的通行车辆，步骤S3即是分别对不同编号车辆识别装置下的通行车辆进行分析处理，由于不同编号的车辆识别装置具有固定的安装位置，因此可以表示相应的位置信息，具体地可以通过车辆识别装置的编号查询到对应车辆识别装置的经纬度等位置信息。为了聚合分析不同区域的活动车辆的分布情况，会对不同编号的车辆识别装置进行归类，基于的是车辆识别装置的位置来进行聚合归类，当对应的车辆识别装置处于对应的分区范围内时，就直接将车辆识别装置下的通行车辆信息也归类到对应的分区内。具体根据车辆识别装置的安装位置确定关联的分区，统计不同分区内关联的车辆识别装置对应的通行车辆数量，比如通过对通行记录的统计分析，确定被车辆识别装置1识别到的通行车辆包括A、B、C，被车辆识别装置2识别到的通行车辆包括D、E，根据车辆识别装置1、车辆识别装置2的安装位置确定都在分区1的范围内，因此可以直接确定分区1内有5辆车，分别是车辆识别装置1对应的通行车辆数量和车辆识别装置2对应的通行车辆数量总和。进一步，根据通行车辆的数量确定对应分区的分布指数，分布指数可以表示对应的分区中活动车辆多少的一个分级指数，较简单的可以直接用对应分区内的通行车辆数量来表示，进一步还会通过对应的系数进行加权计算，以下将详述。需要说明的是，步骤S1是一个不断更新的过程，因为城市路网中的车辆在行驶时，必然会不断有识别记录信息更新，因此相应的通行记录也会发生变化，而步骤S2和步骤S3是在一定的时间周期内进行的刷新，即在一定时间周期内重新统计不同编号的车辆识别装置对应的通行车辆信息并确定相应不同分区的分布指数并展示出来。刷新周期的设置根据实际的展示需要进行设定，由于整个过程需要处理大量的数据且可能会涉及到相应地图的渲染动作，如果时间周期设置的过小，很可能会对硬件资源要求较高，因此在实际展示的实施中，可以合理地设置刷新的周期。

在更多的实施方式中，分布指数可以直接通过图表的方式进行展现，基于不同时段的分析确定的结果，分别展示不同分区对应的分布指数，另外也可以通过折线图的展示方式来展现不用的时段对应分区的分布指数，不同折线代表不同的分区分布指数变化。进一步，在车辆识别装置识别通行车辆时还会获得对应通行车辆的类型，比如小汽车、公交车、大货车等，此时也可以在通行记录中反映出相应的不同通行车辆的类型分类，车辆识别装置对应通行车辆的数量根据不同类型进行分开统计，比如上述车辆识别装置1识别到的通行车辆A、B、C，根据相应的信息确定通行车辆A、B是小汽车，通行车辆C是公交车，此时统计后车辆识别装置1对应的小汽车有2辆，车辆识别装置1对应的公交车有1辆。在不同分区确定的分布指数时，也可以相应地按照车辆类型进行分开展示，在具体的交互中，可以通过选择相应的车辆类型来选择展示相应类型的分布指数。这样可以更加清楚地了解活动车辆的分布情况。

在优选的实施方式中，基于步骤S3确定的分布指数还可以反映在对应的地图上，这样可以更加直观地了解到整个城市的活动车辆分布情况。如图2所示，地图中通过设置确定为若干个不同的分区，这里的分区可以是城市中具体的区、街道等行政区划，具体可以根据地图的缩放比例切换到不同分区精度上。当分区确定以后，可以通过分区内关联的车辆识别装置进行分析以确定不同的分区的分布指数，分区与车辆识别装置的关联关系可以通过对应的经纬度信息进行判断，也可以查询对应的车辆识别装置的行政区划属性来直接判断，比如车辆识别装置1是安装在建邺区，在车辆识别装置1安装时则将这个行政区划属性存储在指定的数据库中，通过查询可以确定与对应分区的关联关系。当分布指数获得以后就可以在对应地图的分区范围内显示不同颜色深浅的分布区块，比如分布指数越高颜色越深，分布指数越小颜色越浅，具体地可以通过建立在分布指数与颜色RGB之间的数学模型来进行转化显示。进一步对于分区的调整还可以更加灵活，所述分区是通过在地图上划定边界范围以进行调整，比如可以通过鼠标等在地图上画圈的方式框定一定的区域范围，亦或者通过涂抹方式涂抹一定范围的区域，通过对涂抹图案的分析确定相应的分区，比如沿着主干道方向进行涂抹交互，通过分析可以确定对应道路的起始范围，此时相应统计道路起始范围内的车辆识别装置从而获得相应的分布指数。在上述分区通过人工调整的方式中，不可以通过对应车辆识别装置所对应的行政区划属性来直接判断关联关系，此时可以通过地图信息来进行相应的计算，根据人工调整的输入信息确定在地图上的边界范围，通过计算对应车辆识别装置安装位置的经纬度是否在对应的边界范围内以确定是否与对应的分区关联。一旦与对应分区产生关联，只需要将对应车辆识别装置对应的通行车辆信息统计到对应分区中，并基于相应的分布指数来转化成相应颜色的区域块。

另外，还可以将整个展示的地图范围平均分为若干个等份的分区，分区可以在地图上表现为若干行若干列的方形晶格块或者六边形的蜂窝块，根据上述方法分别计算不同分区的分布指数，然后根据相邻分区之间的分布指数变化趋势进行聚合处理，比如将相邻分区中分布指数接近的分区进行合并，合并后的分区再重新计算分区指数，并在相应的区域块中显示相应的颜色的显示效果。

相应的分布指数可以并不是通过对应分区内的通行车辆数量来直接表示的，如上所述可以采用相应的系数作为权重进行特定计算获得对应的分布指数。通过以上的内容可以得到，车辆的通行信息是通过车辆识别装置来获得的，而车辆识别装置是安装在交叉口、高速卡口、主干道监测点、商业停车场、路侧停车区等不同位置，而在不同位置经过的车辆都存在着一定的特点，比如在进入小区门口的车辆识别装置识别到的车辆往往都是进入小区内部进行停放的，而如上所述判断识别到的车辆是否为活动车辆，需要通过第一阈值来判断，存在一定的滞后性，因此将这些采集的通行车辆数量用于判断分布指数，可能会带来的一定的误差，另外，在主干道上识别到的通行车辆，相对于背街小巷识别到的通行车辆，往往更加直接反应一定区域内的交通情况，最能够反应城市拥堵的状况。因此，对不同安装位置的车辆识别装置进行分级，对不同分级设置不同的权重系数，比如主干道识别到的通行车辆数量相应的权重系数就会更高，而在计算相应的分布指数时是对分区内不同分级车辆识别装置对应的通行车辆数量的加权计算的总和，在更多的实施方式中，也会对不同类型的车辆进行分级，并分配不同的权重系数，比如，像出租车等，它们在路网中活动的稳定性相对较高，此时应该分配更高的权重系数，而接驳车等存在时段性的特点，可以根据不同的时段分配不同的权重系数，优选地可以根据不同类型识别源及不同车辆类型结合加权计算获得相应的分布指数。

如图3所示，本发明一实施方式中基于区域的活动车辆分布展示系统示意图。基于区域的活动车辆分布展示系统包括获取单元U1、统计单元U2、确定单元U3。

获取单元U1，用于通过车辆识别装置获得通行车辆的识别记录，根据所述识别记录确定通行车辆被识别到的车辆识别装置编号及识别时间以建立通行记录。获取单元U1获得的识别记录是基于安装在城市中的车辆识别装置采集获得，车辆识别装置具体可以为交通用摄像机或射频识别读写器，通过对覆盖范围内的所有车辆识别装置获得的识别信息进行分析处理以建立通行记录，通行记录中记载不同通行车辆对应的车辆识别装置编号及识别时间等信息，可以了解到相应活动车辆的行驶记录。进一步，获取单元U1还会不断地监测识别记录的变化，获取不同位置车辆识别装置获得的新的识别信息，比如当获得第一通行车辆新识别到的信息时，触发获得第一通行车辆最新一次被识别到的第一记录，根据所述第一记录重新确定所述第一通行车辆被识别到的车辆识别装置编号及识别时间以更新所述通行记录。对于通行记录的维护，获取单元U1还会设置第一阈值，分析所述通行记录确定第二通行车辆对应的第二识别时间，当所述第二识别时间与当前时间的差值超过所述第一阈值时，删除所述通行记录中所述第二通行车辆的记录。由于对应通行车辆没有在第一阈值范围内再次被车辆识别装置识别到，说明通行车辆并没有在不断地移动过程中经过新的车辆识别装置位置，此时将对应通行车辆的信息从通行记录中删除，保证通行记录中维持的都是活动车辆的相关信息，这样才能保证基于通行记录统计确定的分布指数是活动车辆的分布指数。

统计单元U2，用于根据所述通行记录统计分析不同编号的车辆识别装置对应的通行车辆信息。由于通行记录中是按照车辆的身份进行的数据存储，需要将对应于同一车辆识别装置的通行车辆进行归类，具体每个车辆对应的通行信息中都有相应车辆识别装置的编号，因此可以根据相应的编号进行分类统计，需要说明的是，编号的内容是通过统一对城市中安装的车辆识别装置进行的一定规则的编码，它可以唯一确定一个独立的车辆识别装置，没有具体的形式要求，比如可以直接就是经纬度信息等。统计单元U2 触发的统计周期可以与确定单元U3用于展示刷新的周期要求一致，这样可以保证确定单元U3每次刷新时基于的是最新的统计数据。

确定单元U3，用于根据车辆识别装置的安装位置确定关联的分区，统计不同分区内关联的车辆识别装置对应的通行车辆数量，根据通行车辆的数量确定对应分区的分布指数。具体地，确定单元U3可以获取所述通行记录中通行车辆的类型，车辆识别装置对应通行车辆的数量根据不同类型进行分开统计，以确定分区内不同类型车辆的分布指数。上述的分区是按照一定的规则进行设置的，可以直接是区、街道等行政区划进行的默认设置，亦可以是相应地图上通过交互设置的边界范围，在确定单元U3中，所述分区可以通过在地图上划定边界范围以进行调整，通过计算对应车辆识别装置安装位置的经纬度是否在对应边界范围内以确定是否与对应的分区关联。需要说明的是，基于区域的活动车辆分布展示系统的具体实施方式可以参照基于区域的活动车辆分布展示方法的具体实施方式。

结合本申请所公开的方法技术方案，可以直接体现为硬件、由控制单元执行的软件模块或二者组合，即一个或多个步骤和/或一个或多个步骤组合，既可以对应于计算机程序流程的各个软件模块，亦可以对应于各个硬件模块，例如ASIC（Application SpecificIntegrated Circuit，专用集成电路）、FPGA（Field－Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）或其他可编程逻辑器件、分立门或晶体管逻辑器件、分立硬件组件或者其任意适当组合。为了描述的方便，描述上述装置时以功能分为各种模块分别描述，当然，在实施本申请时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来。该软件由微控制单元执行，依赖于所需要的配置，可以包括任何类型的一个或多个微控制单元，包括但不限于微控制单元、微控制器、DSP（Digital Signal Processor，数字信号控制单元）或其任意组合。该软件存储在存储器，例如，易失性存储器（例如随机读取存储器等）、非易失性存储器（例如，只读存储器、闪存等）或其任意组合。

综上所述，本发明中车辆识别装置根据装置安装位置对应所在的不同分区进行分类，并相应地对不同分区的车辆识别装置识别到的记录数据进行汇总，进一步对其进行处理分析从而获得对应的不同区域活动车辆分布情况。本发明可以基于一定区域范围直观地展示活动车辆的分布，有效地利用道路交通的监测数据。

应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施方式中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

上文所列出的一系列的详细说明仅仅是针对本发明的可行性实施方式的具体说明，它们并非用以限制本发明的保护范围，凡未脱离本发明技艺精神所作的等效实施方式或变更均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于区域的活动车辆分布展示方法，其特征在于，包括如下步骤：

通过车辆识别装置获得通行车辆的识别记录，根据所述识别记录确定通行车辆被识别到的车辆识别装置编号及识别时间以建立通行记录；

根据所述通行记录统计分析不同编号的车辆识别装置对应的通行车辆信息；

根据车辆识别装置的安装位置确定关联的分区，统计不同分区内关联的车辆识别装置对应的通行车辆数量，根据通行车辆的数量确定对应分区的分布指数；

根据各车辆识别装置分别所获得的识别记录，若相邻车辆识别装置同时识别到同一通行车辆的比例超过预设阈值，则将该相邻车辆识别装置的编号设置为同一编号，相应通行记录中通行车辆所确定的车辆识别装置编号用对应相邻车辆识别装置的统一编号进行代替，由此实现相邻车辆识别装置的聚合处理。

2.根据权利要求1所述的基于区域的活动车辆分布展示方法，其特征在于，监测所述识别记录触发获得第一通行车辆最新一次被识别到的第一记录，根据所述第一记录重新确定所述第一通行车辆被识别到的车辆识别装置编号及识别时间以更新所述通行记录。

3.根据权利要求1所述的基于区域的活动车辆分布展示方法，其特征在于，设置第一阈值，分析所述通行记录确定第二通行车辆对应的第二识别时间，当所述第二识别时间与当前时间的差值超过所述第一阈值时，删除所述通行记录中所述第二通行车辆的记录。

4.根据权利要求1所述的基于区域的活动车辆分布展示方法，其特征在于，获取所述通行记录中通行车辆的类型，车辆识别装置对应通行车辆的数量根据不同类型进行分开统计，以确定分区内不同类型车辆的分布指数。

5.根据权利要求1所述的基于区域的活动车辆分布展示方法，其特征在于，所述分区通过在地图上划定边界范围以进行调整，通过计算对应车辆识别装置安装位置的经纬度是否在对应边界范围内以确定是否与对应的分区关联。

6.一种基于区域的活动车辆分布展示系统，其特征在于，包括：

获取单元，用于通过车辆识别装置获得通行车辆的识别记录，根据所述识别记录确定通行车辆被识别到的车辆识别装置编号及识别时间以建立通行记录；

统计单元，用于根据所述通行记录统计分析不同编号的车辆识别装置对应的通行车辆信息；

确定单元，用于根据车辆识别装置的安装位置确定关联的分区，统计不同分区内关联的车辆识别装置对应的通行车辆数量，根据通行车辆的数量确定对应分区的分布指数；

同时根据各车辆识别装置分别所获得的识别记录，若相邻车辆识别装置同时识别到同一通行车辆的比例超过预设阈值，则将该相邻车辆识别装置的编号设置为同一编号，相应通行记录中通行车辆所确定的车辆识别装置编号用对应相邻车辆识别装置的统一编号进行代替，由此实现相邻车辆识别装置的聚合处理。

7.根据权利要求6所述的基于区域的活动车辆分布展示系统，其特征在于，所述获取单元监测所述识别记录触发获得第一通行车辆最新一次被识别到的第一记录，根据所述第一记录重新确定所述第一通行车辆被识别到的车辆识别装置编号及识别时间以更新所述通行记录。

8.根据权利要求6所述的基于区域的活动车辆分布展示系统，其特征在于，所述获取单元设置第一阈值，分析所述通行记录确定第二通行车辆对应的第二识别时间，当所述第二识别时间与当前时间的差值超过所述第一阈值时，删除所述通行记录中所述第二通行车辆的记录。

9.根据权利要求6所述的基于区域的活动车辆分布展示系统，其特征在于，所述确定单元获取所述通行记录中通行车辆的类型，车辆识别装置对应通行车辆的数量根据不同类型进行分开统计，以确定分区内不同类型车辆的分布指数。

10.根据权利要求6所述的基于区域的活动车辆分布展示系统，其特征在于，所述确定单元中，所述分区通过在地图上划定边界范围以进行调整，通过计算对应车辆识别装置安装位置的经纬度是否在对应边界范围内以确定是否与对应的分区关联。

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