CN110827540B - 一种多模态数据融合的机动车移动模式识别方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种多模态数据融合的机动车移动模式识别方法及系统，该方法包括：基于机动车的时空轨迹数据和道路特征数据对机动车的移动轨迹进行重构和聚类；基于交通流数据和交通监控视频数据提取全局交通移动状态；根据机动车重构和聚类后的移动轨迹以及全局交通移动状态预测机动车的移动属性数据。对机动车的时空轨迹数据和交通流数据实现多模态数据的融合，根据融合后数据对机动车移动模式识别，时空轨迹数据在个体的层面上描述机动车的移动模式，交通流数据在道路特征层面上和交通流全局层面描述路段通行情况，获得基于不同侧重点的更为精确的机动车移动模式识别结果，从而能获得更为全面、准确的机动车移动模式识别结果。

Description

一种多模态数据融合的机动车移动模式识别方法及系统
技术领域
本发明涉及道路交通领域，具体涉及一种多模态数据融合的机动车移动模式识别方法及系统。
背景技术
随着汽车保有量的大幅增长，交通拥堵不仅影响着居民的生活，更成为了阻碍了国民经济的进一步发展的“城市病”。道路交通拥堵产生的根本原因是交通需求与交通供给在时间和空间上的不平衡引起的。
当前，传统的缓解交通拥堵的方法大多为限行、加宽车道、优化城市路网和优化信号灯配时方案等，不能很快的适应交通需求的变化，因此仅能在短期内对改善交通状况有一定的作用。随着大数据时代的到来，雷达微波数据、断面监测数据和道路监控视频等组成了海量的交通大数据，如何根据大数据预测道路交通需求成为要解决的问题。
发明内容
本发明针对现有技术中存在的技术问题，提供一种多模态数据融合的机动车移动模式识别方法，解决现有技术方案不能预测道路交通需求的问题。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种多模态数据融合的机动车移动模式识别方法，包括：
步骤1，基于机动车的时空轨迹数据和道路特征数据对机动车的移动轨迹进行重构和聚类；
步骤2，基于交通流数据和交通监控视频数据提取全局交通移动状态，所述全局交通移动状态包括全局车流状态和道路通行状态；
步骤3，根据所述机动车重构和聚类后的所述移动轨迹以及所述全局交通移动状态预测所述机动车的移动属性数据。
一种多模态数据融合的机动车移动模式识别系统，包括：轨迹数据重构和聚类模块、全局交通移动状态数据获取模块和移动属性数据预测模块；
轨迹数据重构和聚类模块，基于机动车的时空轨迹数据和道路特征数据对机动车的移动轨迹进行重构和聚类；
全局交通移动状态数据获取模块，基于交通流数据和交通监控视频数据提取全局交通移动状态数据，所述全局交通移动状态包括全局车流状态和道路通行状态；
移动属性数据预测模块，根据所述机动车重构和聚类后的所述移动轨迹以及所述全局交通移动状态预测所述机动车的移动属性数据。
本发明的有益效果是：对机动车的时空轨迹数据和交通流数据实现多模态数据的融合，根据融合后数据对机动车移动模式识别，时空轨迹数据在个体的层面上描述机动车的移动模式，交通流数据在道路特征层面上和交通流全局层面描述路段通行情况，获得基于不同侧重点的更为精确的机动车移动模式识别结果，从而能获得更为全面、准确的机动车移动模式识别结果。。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
进一步，所述时空轨迹数据包括：时间戳、车辆ID、车辆类别、车速、位置信息、所在车道信息和轨迹方向角的时序轨迹数据，其中所述车辆类别包括大、中和小。
进一步，所述步骤1中对所述移动轨迹进行重构的过程包括：根据所述机动车的速度、速度变化率、方向角、停留时间以及所述道路特征数据确定所述移动轨迹的位置序列中的关键特征点，基于所述关键特征点对所述移动轨迹进行重构；所述道路特征数据包括道路交汇点位置。
进一步，所述步骤1中对所述移动轨迹进行聚类的过程包括：
步骤101，对所述移动轨迹分别基于速度变化、方向角变化和停留时间进行划分为多个子轨迹；
步骤102，分别计算各个所述子轨迹的空间、时间、速度上的相似度，按照设定的权重计算各个所述相似度的加权平均值作为的轨迹相似度；
步骤103，根据轨迹间的时空距离基于所述机动车的车辆类别对所述子轨迹进行聚类，将聚类中心点特征作为聚类后的轨迹簇特征，得到多组相似轨迹簇。
进一步，所述步骤2中基于交通流数据提取全局交通移动状态的过程包括：
对所述交通流数据分别进行时间和空间划分，得到具有不同时间和空间属性的交通流数据段；
计算所述交通流数据段的平均速度及速度方差，与所述交通流数据的原始特征融合构建初级全局车流状态特征；
构建深层特征提取模型，提取所述初级全局车流状态特征向量的深层次特征。
进一步，所述步骤2中基于交通监控视频数据提取全局交通移动状态的过程包括：
提取所述交通监控视频中的交通状态关键帧；
基于路段和时间属性对所述交通监控视频数据进行划分；
构建基于图像的深度特征提取模型提取所述交通监控视频数据的全局交通状态深层次特征。
进一步，提取所述交通监控视频中的交通状态关键帧的过程包括：
计算当前帧与前后两帧的灰度图像的欧式距离，基于各帧间欧式距离大小提取所述交通状态关键帧；所述交通状态关键帧提取依据为所述欧式距离越大则相邻帧间交通状态变化越小。
进一步，所述步骤2包括：
设置所述交通流数据和所述交通监控视频数据的道路全局车流状态和道路通行状态的特征数据的权重，计算各个所述特征数据的加权平均值。
进一步，所述步骤3中预测所述机动车的移动属性数据还参考道路环境特征数据；所述道路环境特征数据包括气候状况、日期属性和突发事件发生状况。
采用上述进一步方案的有益效果是：将道路环境特征及日期特征引入机动车移动模式识别，可更加精准的揭示机动车移动模式，为信号灯配时优化、车辆路线规划等具体应用提供了可直接应用的准确数据。
附图说明
图1为本发明提供的一种多模态数据融合的机动车移动模式识别方法的流程图；
图2为本发明提供的对机动车的移动轨迹进行聚类的流程图；
图3为本发明提供的提取全局交通移动状态的整体方法流程图；
图4为本发明提供的基于交通监控视频数据提取全局交通移动状态的流程图；
图5为本发明提供的一种多模态数据融合的机动车移动模式识别系统的结构框图。
附图中，各标号所代表的部件列表如下：
101、轨迹数据重构和聚类模块，102、全局交通移动状态数据获取模块，103、移动属性数据预测模块。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
如图1所示为本发明提供的一种多模态数据融合的机动车移动模式识别方法的流程图，由图1可知，该方法包括：
步骤1，基于机动车的时空轨迹数据和道路特征数据对机动车的移动轨迹进行重构和聚类。
步骤2，基于交通流数据和交通监控视频数据提取全局交通移动状态，全局交通移动状态包括全局车流状态和道路通行状态。
步骤3，根据机动车重构和聚类后的移动轨迹以及全局交通移动状态预测机动车的移动属性数据。
本发明提供的一种多模态数据融合的机动车移动模式识别方法，对机动车的时空轨迹数据和交通流数据实现多模态数据的融合，根据融合后数据对机动车移动模式识别，时空轨迹数据在个体的层面上描述机动车的移动模式，交通流数据在道路特征层面上和交通流全局层面描述路段通行情况，获得基于不同侧重点的更为精确的机动车移动模式识别结果，从而能获得更为全面、准确的机动车移动模式识别结果。
实施例1
本发明提供的实施例1为本发明提供的一种多模态数据融合的机动车移动模式识别方法的实施例，该实施例中：
步骤1，基于机动车的时空轨迹数据和道路特征数据对机动车的移动轨迹进行重构和聚类。该时空轨迹数据包括：时间戳、车辆ID、车辆类别、车速、位置信息、所在车道信息和轨迹方向角的时序轨迹数据，其中车辆类别包括大、中和小。
对移动轨迹重构的过程就是特征点再选取的过程，即对移动轨迹进行基于关键点划分的过程。即从原始的机动车位置序列中提取关键特征点，从而形成更加精简且不失真的移动轨迹数据。其中，在交通领域中的机动车轨迹数据是受道路网络约束的，因此需要考虑路网拓扑结构和属性状态。同时，具有停留时间较长、速度变化较大等特殊状态的采样点也属于时空轨迹数据中具有重要意义的关键点。除了需要根据移动的速度和方向的变化程度判断轨迹特征点之外，路网的空间特征对轨迹的影响也尤为重要。因此，记录具有机动车经过的道路交汇点位置及出现明显速度变化、转向及较长时间的停留异常属性的位置点，并作为特征点保留。具体的，对移动轨迹进行重构的过程包括：
根据机动车的速度、速度变化率、方向角、停留时间以及道路特征数据确定移动轨迹的位置序列中的关键特征点，基于关键特征点对移动轨迹进行重构。该道路特征数据包括道路交汇点位置。
如图2所示为本发明提供的对机动车的移动轨迹进行聚类的流程图，由图2可知，该聚类的过程包括：
步骤101，对移动轨迹分别基于速度变化、方向角变化和停留时间进行划分为多个子轨迹。
步骤102，分别计算各个子轨迹的空间、时间、速度上的相似度，按照设定的权重计算各个相似度的加权平均值作为的轨迹相似度。
步骤103，根据轨迹间的时空距离基于机动车的车辆类别对子轨迹进行聚类，将聚类中心点特征作为聚类后的轨迹簇特征，得到多组相似轨迹簇。
步骤2，基于交通流数据和交通监控视频数据提取全局交通移动状态，全局交通移动状态包括全局车流状态和道路通行状态。如图3所示为本发明提供的提取全局交通移动状态的整体方法流程图。
具体的，基于交通流数据提取全局交通移动状态的过程包括：
对交通流数据分别进行时间和空间划分，得到具有不同时间和空间属性的交通流数据段。
计算交通流数据段的平均速度及速度方差，与交通流数据的原始特征融合构建初级全局车流状态特征。
构建深层特征提取模型，提取初级全局车流状态特征向量的深层次特征。
如图4所示为本发明提供的基于交通监控视频数据提取全局交通移动状态的流程图，由图4可知，该过程包括：
提取交通监控视频中的交通状态关键帧：计算当前帧与前后两帧的灰度图像的欧式距离，基于各帧间欧式距离大小提取交通状态关键帧；交通状态关键帧提取依据为欧式距离越大则相邻帧间交通状态变化越小。
基于路段和时间属性对交通监控视频数据进行划分。
构建基于图像的深度特征提取模型提取交通监控视频数据的全局交通状态深层次特征。具体的，可采用CNN卷积神经网络实现对全局交通状态的特征的提取。
由图3可知，步骤3还包括设置交通流数据和交通监控视频数据的道路全局车流状态和道路通行状态的特征数据的权重，计算各个特征数据的加权平均值，进行基于特征向量的拼接融合，从而得到不同时空属性下的全局交通状态特征。
步骤3，根据机动车重构和聚类后的移动轨迹以及全局交通移动状态预测机动车的移动属性数据。
预测机动车的移动属性数据还参考道路环境特征数据；道路环境特征数据包括气候状况、日期属性和突发事件发生状况。
机动车移动模式受交通环境影响，属于周期性的移动模式范畴。因此，外部交通环境及出行日期性质会对机动车移动模式产生极大的影响。机动车移动模式受天气状况、道路状况等道路环境特征影响。即同一日期同一路段内，若有雨、雪、雾霾等恶劣环境或追尾等交通事故发生，则交通拥堵概率大大提高。同时，交通拥堵状态受节假日、节气变化明显，因此将道路环境特征及日期特征引入机动车移动模式识别，可更加精准的揭示机动车移动模式，为信号灯配时优化、车辆路线规划等具体应用提供了可直接应用的准确数据。
实施例2
本发明提供的实施例2为本发明提供的一种多模态数据融合的机动车移动模式识别系统的实施例，如图5所示，该系统包括：轨迹数据重构和聚类模块101、全局交通移动状态数据获取模块102和移动属性数据预测模块103。
轨迹数据重构和聚类模块101，基于机动车的时空轨迹数据和道路特征数据对机动车的移动轨迹进行重构和聚类。
全局交通移动状态数据获取模块102，基于交通流数据和交通监控视频数据提取全局交通移动状态数据，全局交通移动状态包括全局车流状态和道路通行状态。
移动属性数据预测模块103，根据机动车重构和聚类后的移动轨迹以及全局交通移动状态预测机动车的移动属性数据。
需要说明的是，本发明实施例提供的系统，具体执行上述各实施例中的方法，具体详见上述各方法实施例，本发明实施例对此不再进行赘述。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述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，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种多模态数据融合的机动车移动模式识别方法，其特征在于，所述方法包括：
步骤1，基于机动车的时空轨迹数据和道路特征数据对机动车的移动轨迹进行重构和聚类；
步骤2，基于交通流数据和交通监控视频数据提取全局交通移动状态，所述全局交通移动状态包括全局车流状态和道路通行状态；
步骤3，根据所述机动车重构和聚类后的所述移动轨迹以及所述全局交通移动状态预测所述机动车的移动属性数据；
所述时空轨迹数据包括：时间戳、车辆ID、车辆类别、车速、位置信息、所在车道信息和轨迹方向角的时序轨迹数据，其中所述车辆类别包括大、中和小；
所述步骤1中对所述移动轨迹进行重构的过程包括：根据所述机动车的速度、速度变化率、方向角、停留时间以及所述道路特征数据确定所述移动轨迹的位置序列中的关键特征点，基于所述关键特征点对所述移动轨迹进行重构；所述道路特征数据包括道路交汇点位置；
所述步骤1中对所述移动轨迹进行聚类的过程包括：
步骤101，对所述移动轨迹分别基于速度变化、方向角变化和停留时间进行划分为多个子轨迹；
步骤102，分别计算各个所述子轨迹的空间、时间、速度上的相似度，按照设定的权重计算各个所述相似度的加权平均值作为的轨迹相似度；
步骤103，根据轨迹间的时空距离基于所述机动车的车辆类别对所述子轨迹进行聚类，将聚类中心点特征作为聚类后的轨迹簇特征，得到多组相似轨迹簇；
所述步骤2中基于交通流数据提取全局交通移动状态的过程包括：
对所述交通流数据分别进行时间和空间划分，得到具有不同时间和空间属性的交通流数据段；
计算所述交通流数据段的平均速度及速度方差，与所述交通流数据的原始特征融合构建初级全局车流状态特征；
构建深层特征提取模型，提取所述初级全局车流状态特征向量的深层次特征；
所述步骤2中基于交通监控视频数据提取全局交通移动状态的过程包括：
提取所述交通监控视频中的交通状态关键帧；
基于路段和时间属性对所述交通监控视频数据进行划分；
构建基于图像的深度特征提取模型提取所述交通监控视频数据的全局交通状态深层次特征；
所述步骤2包括：
设置所述交通流数据和所述交通监控视频数据的道路全局车流状态和道路通行状态的特征数据的权重，计算各个所述特征数据的加权平均值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤3中预测所述机动车的移动属性数据还参考道路环境特征数据；所述道路环境特征数据包括气候状况、日期属性和突发事件发生状况。
3.一种基于权利要求1或2所述的多模态数据融合的机动车移动模式识别方法的多模态数据融合的机动车移动模式识别系统，其特征在于，所述系统包括：轨迹数据重构和聚类模块、全局交通移动状态数据获取模块和移动属性数据预测模块；
轨迹数据重构和聚类模块，基于机动车的时空轨迹数据和道路特征数据对机动车的移动轨迹进行重构和聚类；
全局交通移动状态数据获取模块，基于交通流数据和交通监控视频数据提取全局交通移动状态数据，所述全局交通移动状态包括全局车流状态和道路通行状态；
移动属性数据预测模块，根据所述机动车重构和聚类后的所述移动轨迹以及所述全局交通移动状态预测所述机动车的移动属性数据。
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