CN110766945A - 一种区间分析交通指数系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种区间分析交通指数系统，包括大数据检索分析引擎、区间自动匹配生成模块、Oracle数据库、路况接入服务模块、区间路况分析模块、互联网路况分析模块、web服务端和交通指数分析模块。本发明提供的一种区间分析交通指数系统，根据路网结构和设备的分布情况，并运用大数据构建交通指数算法的模型，并计算不同区域范围的交通指数，计算的交通指数具有准确性高的特点，能够真实反映各道路的实际交通状况，为人们出行提供可靠的参考依据。
Description
技术领域
本发明属于道路交通分析技术领域，涉及到一种区间分析交通指数系统。
背景技术
交通指数是交通拥堵指数或交通运行指数(Traffic Performance Index，即“TPI”)的简称，是综合反映道路网畅通或拥堵的概念性指数值。相当于把拥堵情况数字化。交通指数取值范围为0～5，分为五级。其中0～1、1～2、2～3、3～4、4～5分别对应“畅通”、“基本畅通”、“缓行”、“较拥堵”和“拥堵”五个级别，数值越高表明交通拥堵状况越严重。
交通指数能够帮助居民判断出行时间消耗，比如在畅通状况下，从一个地点到另一个地点的时间为30分钟，那么当路网处于中度拥堵的时候，就要多预留出大约30分钟的时间提前出门以免迟到。
交通指数是集交通拥堵空间范围、持续时间、严重程度的为一体的综合性数值，交通管理者及交通参与者可以通过交通指数，得到全路网或者区域路网的交通状态，以便及时采取有效措施，减少拥堵的发生。
交通指数的算法核心指标是平均速度和交通流量。平均速度有两种计算方式：1)互联网数据提供2)根据相邻卡口过车数据计算，无论是那种方式都存在一定的缺陷。现有互联网数据是来源于用户定位导航的数据，当样本数量很少时，往往并不能反映出真实的路况，例如，当一段道路上只有很少的车辆在行驶，而恰好有些是新手司机，驾驶速度慢，导航的数据平均速度低，导致计算出这条道路的交通指数偏大。而根据相邻卡口过车数据计算的误差更大，因为计算的依据是同一辆车经过相邻卡口的时间差，但是由于某些特殊原因，车辆在路面上可能会有一些停靠或者耽搁，通过这段路程的时间变长，平均速度变低，导致计算出来的交通指数不准确，不能够反映出真实的路况。
发明内容
本发明的目的在于提供的一种区间分析交通指数系统，解决了现有技术中交通指数统计的准确性差的问题，无法反映道路的真实的交通状况。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种区间分析交通指数系统，包括大数据检索分析引擎、区间自动匹配生成模块、Oracle数据库、路况接入服务模块、区间路况分析模块、互联网路况分析模块、web服务端和交通指数分析模块；
所述大数据检索分析引擎与区间自动匹配生成模块连接，区间自动生成模块与Oracle数据库连接，区间路况分析模块分别与大数据检索分析引擎和Oracle数据库连接，Oracle数据库分别与互联网路况分析模块连接，web服务端分别与区间路况分析模块、互联网路况分析模块和交通指数分析模块连接，所述交通指数分析模块与Oracle数据库连接，所述互联网路况分析模块与路况接入服务模块连接；
所述大数据检索分析引擎用于存储整个高速路网的过车数据，并实时接收存储、过车数据中匹配区间的关键属性；
所述区间自动匹配生成模块用于根据道路和方向定时提取当前日期的前3天的过车数据，按照号牌号码分组，按过车时间顺序，查询每辆车在同一道路同一方向上的行车轨迹数据P1,P2,P3,...,Pm，并遍历轨迹数据，分析每两条过车信息,按照起、止点位代码生成待筛选区域信息；
所述Oracle数据库用于存储筛选的区间信息，并存储Arcgis地图服务根据区间的终点与起点的经纬度，结合道路矢量数据生成区间的空间信息，并存储各区间内的区间限速值以及区间的里程数；
区间路况分析模块分别与大数据检索分析引擎和Oracle数据库连接，获取大数据检索分析引擎中实时过车数据，并结合Oracle数据库中区间的空间信息内的以固定时间段为单位计算每个区间的平均速度、区间过车数据，生成固定时间段内的区间路况信息发布至web服务端；
所述路况接入服务模块采用互联网路况接口，实时获取交通路况数据，并将接收的交通路况报文发送至互联网路况分析模块；
所述互联网路况分析模块用于接收路况接入服务模块发送的互联网路况报文，对接收的路况报文进行解析，获取道路拥堵信息以及跟新信息推送至web服务端，并道路拥堵信息保存至道路拥堵表并将保存的道路路况信息存储至Oracle数据库；
所述web服务端分别与区间路况分析模块、互联网路况分析模块和交通指数分析模块连接，用于接收区间路况分析模块生成的固定时间段内的区间路况信息、并接收互联网路况分析模块转换的道路路况信息，并将接收的区间路况信息发送至交通指数分析模块；
所述交通指数分析模块获取消息中间件中的区间路况信息，并提取Oracle数据库中的区间限速值以及区间的里程数，根据区间路况信息中的区间平均车速、各时间段内区间的交通流量、区间限速值和区间的里程数统计道路的交通指数，并将道路交通指数发送至Oracle数据库进行存储。
进一步地，所述筛选的区间信息包括区间里程、平均速度、区间流量和匹配率。
进一步地，所述区间的路况信息包括平均速度、区间流量和匹配率，平均速度在预设的速度范围内，预设的速度范围在80-120Km/h范围，区间流量指在同一时间段内区间起点和终点上过车的过车数据，匹配率是在同一段时间内区间起点和终点均有过车记录的车辆与起点或终点的断面流量的比值。
进一步地，所述道路交通指数的计算公式为：
vf表示为第i个区间内的限速值，vi表示为第i个区间内的平均车速，表示为统计时段内通过第i个区间的交通流量，表示为第i个区间的里程数，f(x)表示为交通指数，最大为5，精确到1位小数。
本发明的有益效果：
本发明提供的一种区间分析交通指数系统，根据路网结构和设备的分布情况，并运用大数据构建交通指数算法的模型，并计算不同区域范围的交通指数，计算的交通指数具有准确性高的特点，能够真实反映各道路的实际交通状况，为人们出行提供可靠的参考依据。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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为本发明中一种区间分析交通指数系统的示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，一种区间分析交通指数系统，包括大数据检索分析引擎、区间自动匹配生成模块、Oracle数据库、路况接入服务模块、区间路况分析模块、互联网路况分析模块、web服务端和交通指数分析模块；
大数据检索分析引擎与区间自动匹配生成模块连接，区间自动生成模块与Oracle数据库连接，区间路况分析模块分别与大数据检索分析引擎和Oracle数据库连接，Oracle数据库分别与互联网路况分析模块连接，web服务端分别与区间路况分析模块、互联网路况分析模块和交通指数分析模块连接，所述互联网路况分析模块与路况接入服务模块连接。
大数据检索分析引擎用于存储整个高速路网的过车数据，实时接收存储、过车数据中匹配区间的关键属性，所述关键属性包括道路代码、点位代码、方向、过车时间以及号牌号码，其中，过车数据包括过车编号、道路代码、点位代码、方向类型、行政区划代码、机构代码、设备编号、号牌号码、号牌颜色、号牌种类、过车时间、方向代码、车道号、车速、车辆颜色、车辆品牌、图片路径、创建时间；
区间自动匹配生成模块用于根据道路和方向定时提取当前日期的前3天的过车数据，按照号牌号码分组，按过车时间顺序，查询每辆车在同一道路同一方向上的行车轨迹数据P1,P2,P3,...,Pm，并遍历轨迹数据，分析同一辆车前后两条行车数据信息；
按照起、止点位代码生成待筛选区域信息，所述筛选的区间信息包括区间里程、平均速度、区间流量和匹配率等。
根据生成的区间信息各数据指标，综合判定其是否可用，将可用的区间信息保存至Oracle数据库。
所述Oracle数据库用于存储筛选的区间信息，并存储Arcgis地图服务根据区间的终点与起点的经纬度，结合道路矢量数据生成区间的空间信息，并存储各区间内的区间限速值以及区间的里程数，所述区间的空间信息包括平均速度、区间流量和匹配率，平均速度在预设的速度范围内，预设的速度范围在80-120Km/h范围，区间流量指在同一时间段内区间起点和终点上过车的过车数据，匹配率是在同一段时间内区间起点和终点均有过车记录的车辆与起点或终点的断面流量的比值，另外，在Oracle数据库中保存有道路的公里桩信息，并包括道路代码、桩号、经纬度信息。
区间路况分析模块分别与大数据检索分析引擎和Oracle数据库连接，获取大数据检索分析引擎中实时过车数据，并结合Oracle数据库中区间的空间信息生成区间路况信息，内的以固定时间段为单位计算每个区间的平均速度V、区间过车数据L，生成固定时间段内的区间路况信息发布至web服务端，其中，区间路况分析模块生成的区间路况信息包括道路代码、区间空间信息、平均速度、路况、区间过车流量。
路况接入服务模块采用互联网路况接口，实时获取交通路况数据，并将接收的交通路况报文发送至互联网路况分析模块；
互联网路况分析模块用于接收路况接入服务模块发送的互联网路况报文，对接收的路况报文进行解析，获取道路拥堵信息以及跟新信息推送至web服务端，并道路拥堵信息保存至道路拥堵表并将保存的道路路况信息存储至Oracle数据库。
web服务端分别与区间路况分析模块、互联网路况分析模块和交通指数分析模块连接，用于接收区间路况分析模块生成的固定时间段内的区间路况信息、并接收互联网路况分析模块转换的道路路况信息，并将接收的区间路况信息发送至交通指数分析模块。
区间路况分析模块与web服务端连接，将分析出来的实时区间路况信息发送到web服务端；互联网路况分析模块与web服务端连接，将互联网实时路况信息发送到web服务端，另外，区间路况分析模块和互联网路况分析模块又与交通指数分析模块连接，为交通指数分析模块提供区间路况数据和互联网路况数据，交通指数分析模块对这两部分路况数据进行分析，得到实时交通指数；交通指数分析模块与web服务端连接，将实时交通指数发送到web服务端。
交通指数分析模块获取消息中间件中的区间路况信息，并提取Oracle数据库中的区间限速值以及区间的里程数，根据区间路况信息中的区间平均车速、各时间段内区间的交通流量、区间限速值和区间的里程数统计道路的交通指数，所述道路交通指数的计算公式为：
vf表示为第i个区间内的限速值，vi表示为第i个区间内的平均车速，
表示为统计时段内通过第i个区间的交通流量，
表示为第i个区间的里程数，f(x)表示为交通指数，最大为5，精确到1位小数，交通指数分析模块将统计的道路交通指数发送至Oracle数据库进行存储，所述交通指数是对路网交通总体运行装进行定量化评估的综合性指标，交通指数取值范围的整体数值为0-5，对0-5数值进行划分，划分为0-1、1-2、2-3、3-4、4-5，且0-1、1-2、2-3、3-4、4-5分别表示为畅通、基本畅通、缓行、较拥堵和拥堵五个等级，交通指数越大，则表明出行所需花费的时间越长。
其中，车辆的平均车速与通行状态间对应交通状态表，如下；
以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
Claims (4)
1.一种区间分析交通指数系统，其特征在于：包括大数据检索分析引擎、区间自动匹配生成模块、Oracle数据库、路况接入服务模块、区间路况分析模块、互联网路况分析模块、web服务端和交通指数分析模块；
所述大数据检索分析引擎与区间自动匹配生成模块连接，区间自动生成模块与Oracle数据库连接，区间路况分析模块分别与大数据检索分析引擎和Oracle数据库连接，Oracle数据库分别与互联网路况分析模块连接，web服务端分别与区间路况分析模块、互联网路况分析模块和交通指数分析模块连接，所述交通指数分析模块与Oracle数据库连接，所述互联网路况分析模块与路况接入服务模块连接；
所述大数据检索分析引擎用于存储整个高速路网的过车数据，并实时接收存储、过车数据中匹配区间的关键属性；
所述区间自动匹配生成模块用于根据道路和方向定时提取当前日期的前3天的过车数据，按照号牌号码分组，按过车时间顺序，查询每辆车在同一道路同一方向上的行车轨迹数据P1,P2,P3,...,Pm，并遍历轨迹数据，分析每两条过车信息,按照起、止点位代码生成待筛选区域信息；
所述Oracle数据库用于存储筛选的区间信息，并存储Arcgis地图服务根据区间的终点与起点的经纬度，结合道路矢量数据生成区间的空间信息，并存储各区间内的区间限速值以及区间的里程数；
区间路况分析模块分别与大数据检索分析引擎和Oracle数据库连接，获取大数据检索分析引擎中实时过车数据，并结合Oracle数据库中区间的空间信息内的以固定时间段为单位计算每个区间的平均速度、区间过车数据，生成固定时间段内的区间路况信息发布至web服务端；
所述路况接入服务模块采用互联网路况接口，实时获取交通路况数据，并将接收的交通路况报文发送至互联网路况分析模块；
所述互联网路况分析模块用于接收路况接入服务模块发送的互联网路况报文，对接收的路况报文进行解析，获取道路拥堵信息以及跟新信息推送至web服务端，并道路拥堵信息保存至道路拥堵表并将保存的道路路况信息存储至Oracle数据库；
所述web服务端分别与区间路况分析模块、互联网路况分析模块和交通指数分析模块连接，用于接收区间路况分析模块生成的固定时间段内的区间路况信息、并接收互联网路况分析模块转换的道路路况信息，并将接收的区间路况信息发送至交通指数分析模块；
所述交通指数分析模块获取消息中间件中的区间路况信息，并提取Oracle数据库中的区间限速值以及区间的里程数，根据区间路况信息中的区间平均车速、各时间段内区间的交通流量、区间限速值和区间的里程数统计道路的交通指数，并将道路交通指数发送至Oracle数据库进行存储。
2.根据权利要求1所述的一种区间分析交通指数系统，其特征在于：所述筛选的区间信息包括区间里程、平均速度、区间流量和匹配率。
3.根据权利要求1所述的一种区间分析交通指数系统，其特征在于：所述区间的空间信息包括平均速度、区间流量和匹配率，平均速度在预设的速度范围内，预设的速度范围在80-120Km/h范围，区间流量指在同一时间段内区间起点和终点上过车的过车数据，匹配率是在同一段时间内区间起点和终点均有过车记录的车辆与起点或终点的断面流量的比值。
4.根据权利要求1所述的一种区间分析交通指数系统，其特征在于：所述道路交通指数的计算公式为：
vf表示为第i个区间内的限速值，vi表示为第i个区间内的平均车速，
表示为统计时段内通过第i个区间的交通流量，
表示为第i个区间的里程数，f(x)表示为交通指数，最大为5，精确到1位小数。
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| CN (1) | CN110766945A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111402581A (zh) * | 2020-03-11 | 2020-07-10 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种交通状态检测方法及检测装置 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106781490A (zh) * | 2016-12-29 | 2017-05-31 | 广州交通信息化建设投资营运有限公司 | 城市道路交通运行分析评价系统 |
| CN107248283A (zh) * | 2017-07-18 | 2017-10-13 | 北京航空航天大学 | 一种考虑路段关键度的城市区域路网运行状态评价方法 |
| KR20190025173A (ko) * | 2017-08-31 | 2019-03-11 | 현대엠엔소프트 주식회사 | 회전코스트를 반영한 도착예정시간 산출 장치 및 방법 |
| CN109584549A (zh) * | 2018-11-08 | 2019-04-05 | 中国电子科技集团公司第二十八研究所 | 一种基于大规模浮动车数据的道路交通运行指数检测方法 |
| CN109859477A (zh) * | 2019-03-15 | 2019-06-07 | 同盾控股有限公司 | 一种拥堵数据的确定方法和装置 |
-
2019
- 2019-10-28 CN CN201911029625.XA patent/CN110766945A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106781490A (zh) * | 2016-12-29 | 2017-05-31 | 广州交通信息化建设投资营运有限公司 | 城市道路交通运行分析评价系统 |
| CN107248283A (zh) * | 2017-07-18 | 2017-10-13 | 北京航空航天大学 | 一种考虑路段关键度的城市区域路网运行状态评价方法 |
| KR20190025173A (ko) * | 2017-08-31 | 2019-03-11 | 현대엠엔소프트 주식회사 | 회전코스트를 반영한 도착예정시간 산출 장치 및 방법 |
| CN109584549A (zh) * | 2018-11-08 | 2019-04-05 | 中国电子科技集团公司第二十八研究所 | 一种基于大规模浮动车数据的道路交通运行指数检测方法 |
| CN109859477A (zh) * | 2019-03-15 | 2019-06-07 | 同盾控股有限公司 | 一种拥堵数据的确定方法和装置 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111402581A (zh) * | 2020-03-11 | 2020-07-10 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种交通状态检测方法及检测装置 |
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