CN110232817A - 一种基于WiFi嗅探数据的高速公路路况分析方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于WiFi嗅探数据的高速公路路况分析方法，涉及智能交通实时路况分析领域，所述方法包括步骤1：在高速公路场景，每3km形成一个断面布设WiFi嗅探设备，获取乘客智能手机的MAC地址信息；步骤2：通过连续2个断面距离差和采集到同一个MAC地址信息的时间差，计算乘客通过2个断面的平均行驶速度；步骤3：通过连续2个断面多个MAC地址信息的平均行驶速度计算该路段实时行驶速度。本发明通过布设一定功率的WiFi嗅探设备，每3km左右形成一个检测断面，对高速公路检测路段进行全覆盖，实现了高速公路场景下实时路况分析的需求，帮助高速公路管理部门实现实时安全管理。

Description

一种基于WiFi嗅探数据的高速公路路况分析方法
技术领域
本发明涉及智能交通实时路况分析领域，尤其涉及一种基于WiFi嗅探数据的高速公路路况分析方法。
背景技术
目前，随着通讯技术和电子技术的发展，智能手机在人们的生活中变得不可或缺，且形影不离。一方面，智能手机的功能越来越强大，使用频率越来越高，政府提供了很多便利的服务，例如在各种场景下的WiFi免流量服务，所以很多手机用户都经常将WiFi功能打开，因此为WiFi客流检测技术的应用提供了很好的基础。
另一方面，随着监测技术的提高，WiFi嗅探设备可以实现对可控范围内智能手机的检测能力，通过调整WiFi嗅探设备的功率，可以调节监测的范围，调节检测的范围，检测半径可以达到150米，甚至更远，例如以150米半径为例，直径接近300米，即使在150Km/h速度下行驶通过中心区域，也需要7秒。然而WiFi嗅探设备扫描速度为200毫秒左右，具备了高速公路场景下对移动设备的检测能力。
对于高速公路场景下的实时路况分析技术，同类产品主要基于视频检测方法和基于手机信令检测方法实现的。其中，基于视频的客流检测方法，通过识别车辆车牌来分析计算实时路况，该方法精度较高，但建设和维护成本高，需要经常对镜头进行养护，会受到光照、雨水、灰尘的因素，而影响检测。基于手机信令的检测方法，局限于基站的分布，即使在市中心，检测半径也在几百米以，在高速公路场景下，基站分布稀少，检测精度低、时效性差。
而基于WiFi嗅探的客流检测技术，可以根据场景需求选择不同的设备功率(检测距离从几十米～几百米半径)，并可以设计不同的设备布设密度。因此，该方法适用于高速公路场景下的路况分析需求。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种基于WiFi嗅探数据的高速公路路况分析方法，通过布设一定功率的WiFi嗅探设备，每3km左右形成一个检测断面，对高速公路检测路段进行全覆盖，实现了高速公路场景下实时路况分析的需求，帮助高速公路管理部门实现实时安全管理。
本发明提供一种基于WiFi嗅探数据的高速公路路况分析方法，所述方法包括以下步骤：
步骤1：在高速公路场景，每3km形成一个断面布设WiFi嗅探设备，获取乘客智能手机的MAC地址信息；
步骤2：通过连续2个断面距离差和采集到同一个MAC地址信息的时间差，计算乘客通过2个断面的平均行驶速度；
步骤3：通过连续2个断面多个MAC地址信息的平均行驶速度计算该路段实时行驶速度。
进一步的，所述乘客通过两个断面的平均行驶速度计算步骤如下：
步骤2.1：将WiFi嗅探设备检测到的MAC地址信息实时上传到服务器；
步骤2.2：服务器通过连续2个断面距离差和连续两个WiFi嗅探设备检测到同一个MAC地址信息的时间差，计算乘客通过2个断面的平均行驶速度。
进一步的，所述实时行驶速度计算步骤如下：
步骤3.1：将连续2个断面，在不同行驶方向互为起点和终点，在一个统计周期内，检测多个单MAC地址信息对应乘客的平均行驶速度；
步骤3.2：通过聚类分析，取90％置信区间样本的均方根速度作为该路段的实时行驶速度。
如上所述，本发明的一种基于WiFi嗅探数据的高速公路路况分析方法，具有以下有益效果：本发明通过布设一定功率的WiFi嗅探设备，每3km左右形成一个检测断面，对高速公路检测路段进行全覆盖，实现了高速公路场景下实时路况分析的需求，帮助高速公路管理部门实现实时安全管理，且高速公路场景实时路况的准确率高，可以作为高速公路实时路况的有效参考。
附图说明
图1显示为本发明实施例中公开的高速公路实时路况分析方法步骤图；
图2显示为本发明实施例中公开的高速公路从一个断面到下一个断面的示意图；
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图示中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
如图1所示，本发明提供一种基于WiFi嗅探数据的高速公路路况分析方法，所述方法包括以下步骤：
步骤1：在高速公路场景，每3km形成一个断面布设WiFi嗅探设备，获取乘客智能手机的MAC地址信息；
步骤2：通过连续2个断面距离差和采集到同一个MAC地址信息的时间差，计算乘客通过2个断面的平均行驶速度；
如图2所示，WiFi嗅探设备为多个，对高速公路检测路段进行全覆盖。其中，WiFi嗅探技术基于IEEE 802.11(IEEE：电气和电子工程师协会)协议，在标准协议中，定义了AP(WiFi嗅探设备)和STA(站或客户端)的两种工作模式；协议中规定了BEACON(信标帧)、ACK(应答帧)、DATA(数据帧)、PROBE(探测帧)等多种无线数据帧类型。嗅探设备会周期性向四周广播BEACON，智能手机接收后，会发起连接询问；智能手机会不断发送BEACON，进行探测询问哪个AP是可以接入。根据IEEE 802.11协议的帧格式，BEACON(信标帧)、ACK(应答帧)、DATA(数据帧)、PROBE(探测帧)等无线数据帧中，均包含站点的MAC地址信息，该MAC地址信息在无线数据帧的MAC header(MAC头)字段中。
设置于高速公路断面的WiFi嗅探设备接收乘客的智能手机发送的PROBE(探测帧)等无线数据帧，即可从这些无线数据帧中解析出智能手机的MAC地址，智能手机的运动速度及为手机持有者所在车辆的运动速度。因为智能手机在高速公路乘客中的占有率非常高，因此，在具有一定车流量的高速公路路段将会检测到大量的MAC地址信息。
因为同一个智能手机的MAC地址信息，可能会被连续多个WiFi嗅探设备检测，因此，WiFi嗅探设备检测到的MAC地址信息实时上传到服务器，服务器通过连续2个断面距离差和采集到的同一个MAC地址信息的时间差，可计算出乘客通过2个断面的平均行驶速度V＝dis/(t2-t1)，其中，dis为两个断面间的距离，t2和t1分布为两个断面处设置的WiFi嗅探设备检测到同一个MAC地址信息的时间。
其中，WiFi嗅探设备会发现周边智能手机的MAC地址信息，但是不去连接，因此不会影响通信。
步骤3：通过连续2个断面多个MAC地址信息的平均行驶速度计算该路段实时行驶速度。
连续2个断面，在不同的行驶方向互为起点和终点。取一个方向为例，在一个统计周期内，将会检测到多个MAC的平均行驶速度，通过聚类分析，取90％置信区间样本的均方根速度作为连续2个断面在该方向的实际行驶速度(路况)。
综上所述，本发明通过布设一定功率的WiFi嗅探设备，每3km左右形成一个检测断面，对高速公路检测路段进行全覆盖，实现了高速公路场景下实时路况分析的需求，帮助高速公路管理部门实现实时安全管理，且高速公路场景实时路况的准确率高，可以作为高速公路实时路况的有效参考。所以，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (3)

1.一种基于WiFi嗅探数据的高速公路路况分析方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤1：在高速公路场景，每3km形成一个断面布设WiFi嗅探设备，获取乘客智能手机的MAC地址信息；
步骤2：通过连续2个断面距离差和采集到同一个MAC地址信息的时间差，计算乘客通过2个断面的平均行驶速度；
步骤3：通过连续2个断面多个MAC地址信息的平均行驶速度计算该路段实时行驶速度。
2.根据权利要求1所述的基于WiFi嗅探数据的高速公路路况分析方法，其特征在于：所述乘客通过两个断面的平均行驶速度计算步骤如下：
步骤2.1：将WiFi嗅探设备检测到的MAC地址信息实时上传到服务器；
步骤2.2：服务器通过连续2个断面距离差和连续两个WiFi嗅探设备检测到同一个MAC地址信息的时间差，计算乘客通过2个断面的平均行驶速度。
3.根据权利要求1所述的基于WiFi嗅探数据的高速公路路况分析方法，其特征在于：所述实时行驶速度计算步骤如下：
步骤3.1：将连续2个断面，在不同行驶方向互为起点和终点，在一个统计周期内，检测多个单MAC地址信息对应乘客的平均行驶速度；
步骤3.2：通过聚类分析，取90％置信区间样本的均方根速度作为该路段的实时行驶速度。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110913345A (zh) * 2019-11-15 2020-03-24 东南大学 一种基于手机信令数据的断面客流计算方法
CN111260805A (zh) * 2020-01-15 2020-06-09 南京信息工程大学 一种基于WiFi嗅探技术的高速无人收费方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102062866A (zh) * 2010-10-14 2011-05-18 北京交通发展研究中心 计算两地理位置之间的旅行速度的方法及装置
CN104778840A (zh) * 2015-04-30 2015-07-15 南京中大东博信息科技有限公司 一种车辆信息感知系统及方法
CN106097731A (zh) * 2016-08-16 2016-11-09 寿光明 基于wifi信号的交通流量检测器及检测系统
CN106251646A (zh) * 2016-08-16 2016-12-21 寿光明 基于wifi信号的交通流量检测系统及检测方法
CN108198435A (zh) * 2017-08-22 2018-06-22 中兴通讯股份有限公司 一种测量方法和装置
CN108242147A (zh) * 2016-12-27 2018-07-03 杭州海康威视系统技术有限公司 交通路况估计方法、装置及系统

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102062866A (zh) * 2010-10-14 2011-05-18 北京交通发展研究中心 计算两地理位置之间的旅行速度的方法及装置
CN104778840A (zh) * 2015-04-30 2015-07-15 南京中大东博信息科技有限公司 一种车辆信息感知系统及方法
CN106097731A (zh) * 2016-08-16 2016-11-09 寿光明 基于wifi信号的交通流量检测器及检测系统
CN106251646A (zh) * 2016-08-16 2016-12-21 寿光明 基于wifi信号的交通流量检测系统及检测方法
CN108242147A (zh) * 2016-12-27 2018-07-03 杭州海康威视系统技术有限公司 交通路况估计方法、装置及系统
CN108198435A (zh) * 2017-08-22 2018-06-22 中兴通讯股份有限公司 一种测量方法和装置

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110913345A (zh) * 2019-11-15 2020-03-24 东南大学 一种基于手机信令数据的断面客流计算方法
CN111260805A (zh) * 2020-01-15 2020-06-09 南京信息工程大学 一种基于WiFi嗅探技术的高速无人收费方法

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