CN111882913B - 一种自动生成公交车辆线路走向的方法 - Google Patents
一种自动生成公交车辆线路走向的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111882913B CN111882913B CN202010734904.2A CN202010734904A CN111882913B CN 111882913 B CN111882913 B CN 111882913B CN 202010734904 A CN202010734904 A CN 202010734904A CN 111882913 B CN111882913 B CN 111882913B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- bus
- route
- station
- positioning data
- shift
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/123—Traffic control systems for road vehicles indicating the position of vehicles, e.g. scheduled vehicles; Managing passenger vehicles circulating according to a fixed timetable, e.g. buses, trains, trams
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本发明涉及基于公交大数据、算法研究、构建的一种公交线路走向自动生成的方法,属于智能交通系统的技术领域。一种生成公交车辆线路走向的方法,包括如下步骤:S1、建立公交动态运营及站点信息数据库,至少包括:公交车辆定位数据和站点信息数据;S2、对公交车辆定位数据和站点信息数据进行预处理,去除公交车辆定位数据和站点信息数据中不正常的数据和冗余数据,并对公交车辆定位数据和站点信息数据进行分组和排序;S3、排除干扰线路和偏移公交线路的稀疏点;S4、绘制某一公交车辆线路上的两个公交站点间的线路,再将两个公交站点间的线路根据公交车辆的顺序和方向连接起来,组成完成的公交车辆线路。
Description
技术领域
本发明涉及基于公交大数据、算法研究、构建的一种公交线路走向自动生成的方法,属于智能交通系统的技术领域。
背景技术
城市地面公交运行慢、不可靠是目前各个城市公交客流量持续下降、公交吸引力不足的重要原因,另一方面公交运营成本和补贴却在不断增加,因此提升公交服务品质和运营效率是国内特大城市普遍所面临的难题。近几年,上海等特大型城市提出要提高城市管理的精细化水平,要更多的利用互联网、大数据、人工智能等信息技术手段,推进城市治理制度创新、模式创新、手段创新,提高城市科学化、精细化、智能化管理水平。在公交线路生成方面长久以来主要采用的是人工判断线路轨迹是否正确、删除偏移点和干扰线路,选择公交车辆班次进行绘制公交车辆线路。并且需要对每天的公交车辆GPS 数据进行重复操作,从而会耗费大量的人力成本,并且在某些方面,只是靠人的感官进行判断,很容易会产生误差,对某些干扰线路和公交车辆的上行、下行的走向很难判断它的准确性。随着公交信息化建设的持续推进,车载定位数据等基础数据已经进入常态化实时采集阶段,由此有必要充分依托大数据,通过算法研究对每天的公交车辆的车载定位数据,精准生成公交车辆的线路走向,减少人工成本,进而发展相关的场景应用。
目前绘制公交车辆线路走向的思路,主要是人工判断加代码实现,根据时间序列,和GPS数据的上传时间间隔来分离车辆的不同班次,并找到班次的起点,从起点依据时间序列,对应于顺序经过的位置获取的位置数据以及与各个公交站点,判断公交车辆的走向。这种方法在现有的技术研发和实际应用中存在以下缺陷:
1、实际应用方面,单独班次的车辆定位数据并不能完整的描述整条线路的情况,对于单独的班次而言,在许多的路段会出现缺点的情况,现有的方法中对于这种情况需要人为的选择其它班次来补充线路的空白区域。这样会花费非常多的时间和人力成本,并不适用于实际项目中的需求。
2、在排除干扰信息方面,对于车辆的行驶路线实际属于a线路,但是车辆定位数据里显示的是b线路的情况,现有的方法是通过人为视觉上的判断来确定正确的线路,去除错误的线路,这种方法存在一定的主观性,对于一些复杂线路无法保证其准确性,并且也很难确定其起点位置。另一方面定位设备在采集数据的过程中,有时会产生偏移点和离散点,现有的方法也是人为的进行判断车辆定位数据点的合理性,将不合理的数据点删除。这同样不适用于实际的应用场景。
针对现有场景的应用,通过采用大数据技术和算法研究来自动生成公交车辆线路,建立大规模的可实际使用的技术方法。研究过程中产生了如下具体的技术问题:
1、在根据线路编号分组后,需要准确的去除掉该线路的所有GPS定位数据中的干扰信息。包括车辆的实际行驶路线与定位数据中记载的线路编号不相符的情况、定位数据采集过程中产生的离散点,车辆在行驶过程中由于需要加油等一些特殊情况会偏移原有的行驶路线的情况。
2、要在正确的时间序列中尽可能完整的描述出线路的基本信息。
3、要控制算法的计算时间,提高算法的分析效率。
发明内容
本发明就是针对现有技术研究过程中出现的具体问题,而提出的采用大数据分析方法来绘制公交车辆线路的系统解决方案。
本发明提供的技术方案是:
一种生成公交车辆线路走向的方法,包括如下步骤:
S1、建立公交动态运营及站点信息数据库,至少包括:公交车辆定位数据和站点信息数据;
S2、对公交车辆定位数据和站点信息数据进行预处理,去除公交车辆定位数据和站点信息数据中不正常的数据和冗余数据,并对公交车辆定位数据和站点信息数据进行分组和排序;
S3、排除干扰线路和偏移公交线路的稀疏点;
S4、绘制某一公交车辆线路上的两个公交站点间的线路,再将两个公交站点间的线路根据公交车辆的顺序和方向连接起来,组成完成的公交车辆线路。
优选的,所述公交车辆定位数据至少包括:
公交车辆的身份编号,公交车辆的定位时间及位置信息,公交车辆的行进方向,公交车辆的公交线路编号;
所述站点信息数据至少包括:
站点所在的公交线路编号,站点名称,站点顺序,站点方向,站点位置信息。
优选的,不公交车辆定位数据和站点信息数据中不正常的数据包括公交车辆定位数据与站点信息中经纬度小于等于0的地理位置信息。
优选的,步骤S2中,对所有的公交车辆定位数据根据公交线路的编号和公交车辆的身份编号分组,对于相同公交线路下的不同车辆的地理位置数据根据定位时间尽心排序,同时将站点信息数据根据公交线路编号和线路走向进行分组,对于相同公交线路下的不同方向的站点根据站点顺序进行排序。
优选的,步骤S3中,对于已分好组的公交车辆定位数据,将某一公交车辆的公交车辆定位数据与相同线路下的其他公交车辆的公交车辆定位数据进行一一对比,判断该公交车辆的公交车辆定位数据与相同线路下的其他公交车辆定位数据位置偏离是否过大;
对于两点(x1,y1),(x2,y2)的位置偏离是否过大,采用如下方法:
|x1-x2|<beta1且|y1-y2|<beta1;
其中beta1为一个可调控的常数参数。
优选的,将不同的两条公交车辆路线下的公交车辆定位数据进行对比,对比获得公交车辆定位数据中地理位置在偏离范围内的位置点的数量值,所述偏离范围内的位置点的数量值占其中一条公交车辆路线下的公交车辆定位数据的位置点的数量值的百分比,公式表示为:
当per1>beta2时则可以表示两条公交车辆线路近似相同,其中beta2 是判断是否相似的阈值。
优选的,当某辆公交车辆的行驶路线的地理位置信息与该公交车辆所在的公交车辆线路编号下的其他公交车辆的地理位置信息进行比对,对比获得该公交车辆的地理位置在其他公交车辆的地理位置偏离范围内的位置点的数量值,所述偏离范围内的位置点的数量值占其中一条公交车辆路线下的公交车辆定位数据的位置点的数量值的百分比,公式表示为:
当per 2>beta3时则可以表示两条公交车辆行驶线路近似相同,其中 beta3是判断是否相似的阈值;
统计该公交车辆行驶线路与除该公交车辆外的其他公交车辆近似相同的数值,该数值大于该公交车辆所在的公交车辆线路下的公交车数量的一半,判断该公交车辆行驶线路是该公交车辆所在的公交车辆线路编号下的正确的行驶路线。
优选的,步骤S3中,删除因为需要加油等特殊情况下公交车辆偏移该公交车辆所在的公交车辆线路的坐标点;
对于某一公交车辆的公交车辆定位数据中的某一地理位置的坐标点(x3, y3),遍历所有公交车辆的公交车辆定位数据中的所有地理位置的坐标点,统计所有在x∈(x3-θ1,x3+θ1),y∈(y3-θ1,y3+θ1)的坐标点的数量,θ1为设定范围值,设置一个阈值d_thre,当该数量小于d_thre时,删除这一坐标点的公交车辆定位数据,保证公交车辆的公交车辆定位数据都分布在正确的行驶路线上。
优选的,读取公交车辆线路中上行、下行线路上的所有站点信息数据,寻找站点位置设定范围内的所有公交车辆定位数据中的所有地理位置的坐标点,若两个站点在站点表的顺序是a、b,则在相同的车牌号下,要确定a到 b的班次,需要满足b附近的点的索引应该大于a附近的点的索引,并且相差应该在整个班次的范围以内,公式表示为:
s.t.
从所有公交车辆的班次中选择行驶路线及方向正确的、能够完整表达两个站点的行驶线路的班次,需满足如下条件:
首先,要判断每个班次中的时间序列是否符合要求,检查每公交车辆的公交车辆定位数据中的每个位置信息的定位时间的间隔是否大于一分钟,如果大于则排除这一班次,选取满足要求的班次进行下一步;
其次,判断满足上步要求且依次通过上述a、b两个站点的班次的行驶路线是否只经过上述a、b两个站点,并且该班次的最后一个坐标点是否接近行驶路线的最终目标站点,公式表示为:
Nstation<3∩(|xn-xstation|<s_thre,|yn-ystation|<s_thre)
其中Nstation表示经过的站点数量;(xn,yn)表示班次的最后一个坐标点,s_thre为设定的阈值。(Xstation,ystation)为该班次的经过的最后一个站点的坐标点。
优选的,从所有公交车辆的班次中选择行驶路线及方向正确的、能够完整表达两个站点的行驶线路的班次,还需要满足如下条件:
该班次的行驶路线中,包含的公交车辆的定理位置信息的坐标点的数量是否异常的多;
根据所有班次按照公交车辆的定理位置信息的坐标点的数量进行由多到少的排序,设置阈值n_thre,若包含坐标点最多的班次的坐标点的数量减去包含坐标点最少的班次的坐标点的数量大于n_thre,则说明此班次异常;
且本步骤优先于判断每个班次中的时间序列是否符合要求。
优选的,将所有的站点间的班次选择出来,再将它们按照上行或下行的站点顺序拼接到完成完整的公交车辆线路走向,公式为:
Xi,i+1表示在上行、下行路线上,顺序为第i个与第i+1个站点之间所有坐标点的集合;
拼接时,除去不同在站点范围内重复的地理位置信息的坐标点;
由上一班次的最后两个公交车辆地理位置信息的坐标点(x4,y4)、 (x5,y5),以及此次班次中相邻的两个坐标点(x6,y6)、(x7,y7)构成的三个方向向量分别为:
根据余弦向量公式:
可以得到两向量的夹角θ3,θ4,当θ3,θ4<90°时说明点(x6,y6) 不与上个班次的线路有重叠;
对生成的公交车辆线路走向进行平滑处理,将班次上的每个地理位置信息的坐标点区间范围内所有坐标点的中心点,公式为:
本发明具有如下有益效果:
1、本发明对公交车辆定位数据和站点信息数据进行预处理,对经纬度缺失的数据和冗余的数据进行处理。确定了公交车辆行驶中的定位数据,有利于展示清晰的公交车辆线路方向。
2、本发明结合站点信息和公交车辆定位数据进行获取公交车辆线路轨迹,并通过确定任意两个相邻的站点间的公交车辆定位数据获取所有经过该两个站点的公交车辆班次的行驶路线,将所有的站点间的班次选择出来,再将它们按照上行或下行的站点顺序拼接到完成完整的公交车辆线路走向。
3、本发明通过选中心点的方式,对公交车辆线路走向进行平滑处理,避免了公交车辆线路中部分坐标点偏移的问题,使得公交车辆线路走向更接近实际线路轨迹。
附图说明
图1根据公交车辆定位数据和站点信息数据绘制的公交线路
其中灰色点为公交站点,黑色点为公交车辆偏移公交线路的坐标点;
图2为公交车辆偏移公交线路的坐标点根据公交车辆定位数据和站点信息数据绘制的公交线路;
图3为所有经过站点a、b的行驶线路的公交车辆班次的线路;
图4从所有公交车辆的班次中行驶路线及方向正确的、能够完整表达两个站点的行驶线路的班次的线路;
图5为站点附近出现重叠点的线路;
图6为去除站点附近的重叠点后的线路;
图7为最终生成的线路走向图。
图1和图2中灰色点为公交站点,黑色点为公交车辆偏移公交线路的坐标点。
图3、图4、图5、图6、图7中点为公交站点。
具体实施方式
一种生成公交车辆线路走向的方法,包括如下步骤:
S1、建立公交动态运营及站点信息数据库,至少包括:公交车辆定位数据和站点信息数据;
所述公交车辆定位数据至少包括:
公交车辆的身份编号,公交车辆的定位时间及位置信息,公交车辆的行进方向,公交车辆的公交线路编号;还可增加车牌号、公交车辆行驶方向和速度、进出站点的状态等信息。
所述站点信息数据至少包括:
站点所在的公交线路编号,站点名称,站点顺序,站点方向,站点位置信息。
S2、对公交车辆定位数据和站点信息数据进行预处理,去除公交车辆定位数据和站点信息数据中不正常的数据和冗余数据,并对公交车辆定位数据和站点信息数据进行分组和排序;
不公交车辆定位数据和站点信息数据中不正常的数据包括公交车辆定位数据与站点信息中经纬度小于等于0的地理位置信息。
步骤S2中,对所有的公交车辆定位数据根据公交线路的编号和公交车辆的身份编号分组,对于相同公交线路下的不同车辆的地理位置数据根据定位时间尽心排序,同时将站点信息数据根据公交线路编号和线路走向进行分组,对于相同公交线路下的不同方向的站点根据站点顺序进行排序。
S3、排除干扰线路和偏移公交线路的稀疏点;
步骤S3中,对于已分好组的公交车辆定位数据,将某一公交车辆的公交车辆定位数据与相同线路下的其他公交车辆的公交车辆定位数据进行一一对比,判断该公交车辆的公交车辆定位数据与相同线路下的其他公交车辆定位数据位置偏离是否过大;
对于两点(x1,y1),(x2,y2)的位置偏离是否过大,采用如下方法:
|x1-x2|<beta1且|y1-y2|<beta1;
其中beta1为一个可调控的常数参数。
将不同的两条公交车辆路线下的公交车辆定位数据进行对比,对比获得公交车辆定位数据中地理位置在偏离范围内的位置点的数量值,所述偏离范围内的位置点的数量值占其中一条公交车辆路线下的公交车辆定位数据的位置点的数量值的百分比,公式表示为:
当per1>beta2时则可以表示两条公交车辆线路近似相同,其中beta2 是判断是否相似的阈值。
当某辆公交车辆的行驶路线的地理位置信息与该公交车辆所在的公交车辆线路编号下的其他公交车辆的地理位置信息进行比对,对比获得该公交车辆的地理位置在其他公交车辆的地理位置偏离范围内的位置点的数量值,所述偏离范围内的位置点的数量值占其中一条公交车辆路线下的公交车辆定位数据的位置点的数量值的百分比,公式表示为:
当per2>beta3时则可以表示两条公交车辆的行驶线路近似相同,其中 beta3是判断是否相似的阈值;
统计该公交车辆行驶线路与除该公交车辆外的其他公交车辆近似相同的数值,该数值大于该公交车辆所在的公交车辆线路下的公交车数量的一半,判断该公交车辆行驶线路是该公交车辆所在的公交车辆线路编号下的正确的行驶路线。
步骤S3中,删除因为需要加油等特殊情况下公交车辆偏移该公交车辆所在的公交车辆线路的坐标点;
对于某一公交车辆的公交车辆定位数据中的某一地理位置的坐标点(x3, y3),遍历所有公交车辆的公交车辆定位数据中的所有地理位置的坐标点,统计所有在x∈(x3-θ1,x3+θ1),y∈(y3-θ1,y3+θ1)的坐标点的数量,θ为设定范围值,设置一个阈值d_thre,当该数量小于d_thre时,删除这一坐标点的公交车辆定位数据,保证公交车辆的公交车辆定位数据都分布在正确的行驶路线上。
S4、绘制某一公交车辆线路上的两个公交站点间的线路,再将两个公交站点间的线路根据公交车辆的顺序和方向连接起来,组成完成的公交车辆线路。
因此将挑选整条线路上的可以完整描述整条线路的公交车班次,缩小成了挑选可以完整描述两个站点间的线路的公交车班次。这样就可以减少公交车辆定位数据在采集过程中造成的信息丢失对绘制完整的线路的负面影响。也将绘制线路的重点简化为了如何在两个站点之间的所有公交车班次中选择合适的班次。
读取公交车辆线路中上行、下行线路上的所有站点信息数据,寻找站点位置设定范围内的所有公交车辆定位数据中的所有地理位置的坐标点,若两个站点在站点表的顺序是a、b,则在相同的车牌号下,要确定a到b的班次,需要满足b附近的点的索引应该大于a附近的点的索引,并且相差应该在整个班次的范围以内,公式表示为:
s.t.
首先,将将所有班次按照该班次含有的点的数量从大到小顺序排列,为了减少计算工作量,选取前十趟班次作为选择对象。
从所有公交车辆的班次中选择行驶路线及方向正确的、能够完整表达两个站点的行驶线路的班次,需要满足如下条件:
该班次的行驶路线中,包含的公交车辆的定理位置信息的坐标点的数量是否异常的多;根据所有班次按照公交车辆的定理位置信息的坐标点的数量进行由多到少的排序,设置阈值n_thre,若包含坐标点最多的班次的坐标点的数量减去包含坐标点最少的班次的坐标点的数量大于n_thre,则说明此班次异常;若包含坐标点最多的班次的坐标点的数量减去包含坐标点最少的班次的坐标点的数量小于等于n_thre,
且本步骤优先于判断每个班次中的时间序列是否符合要求。
从所有公交车辆的班次中选择行驶路线及方向正确的、能够完整表达两个站点的行驶线路的班次,还需满足如下条件:
首先,要判断每个班次中的时间序列是否符合要求,检查每公交车辆的公交车辆定位数据中的每个位置信息的定位时间的间隔是否大于一分钟,如果大于则排除这一班次,选取满足要求的班次进行下一步;
其次,判断满足上步要求且依次通过上述a、b两个站点的班次的行驶路线是否只经过上述a、b两个站点,并且该班次的最后一个坐标点是否接近行驶路线的最终目标站点,公式表示为:
Nstation<3∩(|xn-xstation|<s_thre,|yn-ystation|<s_thre)
其中Nstation表示经过的站点数量;(xn,yn)表示班次的最后一个坐标点,s_thre为设定的阈值。(xstation,ystation)为该班次的经过的最后一个站点的坐标点。
将所有的站点见的班次选择出来,再将它们按照上行或下行的站点顺序拼接到完成完整的公交车辆线路走向,公式为:
Xi,i+1表示在上行、下行路线上,顺序为第i个与第i+1个站点之间所有坐标点的集合;
拼接时,除去不同在站点范围内重复的地理位置信息的坐标点;
因为两站点间的班次的起点和终点选取的是以站点为中心的范围区间内的点,并且由于不同的站点间选取的班次可能并不是同一个班次,因此在拼接时,在站点区间内出现线路重叠的情况,因此需要对所有出现在站点区间内的点进行判断,看是否会出现重叠的情况。
根据向量之间的夹角来判断,由上一班次的最后两个公交车辆地理位置信息的坐标点(x4,y4)、(x5,y5),以及此次班次中相邻的两个坐标点(x6, y6)、(x7,y7)构成的三个方向向量分别为:
根据余弦向量公式:
可以得到两向量的夹角θ3,θ4,当θ3,θ4<90°时说明点(x6,y6) 不与上个班次的线路有重叠;
对生成的公交车辆线路走向进行平滑处理,将班次上的每个地理位置信息的坐标点区间范围内所有坐标点的中心点,公式为:
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (4)
1.一种自动生成公交车辆线路走向的方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1、建立公交动态运营及站点信息数据库,至少包括:公交车辆定位数据和站点信息数据;
S2、对公交车辆定位数据和站点信息数据进行预处理,去除公交车辆定位数据和站点信息数据中不正常的数据和冗余数据,并对公交车辆定位数据和站点信息数据进行分组和排序;
S3、排除干扰线路和偏移公交线路的稀疏点;
S4、绘制某一公交车辆线路上的两个公交站点间的线路,再将两个公交站点间的线路根据公交车辆的顺序和方向连接起来,组成完成的公交车辆线路;
步骤S3中,对于已分好组的公交车辆定位数据,将某一公交车辆的公交车辆定位数据与相同线路下的其他公交车辆的公交车辆定位数据进行一一对比,判断该公交车辆的公交车辆定位数据与相同线路下的其他公交车辆定位数据位置偏离是否过大;
对于两点(x1,y1),(x2,y2)的位置偏离是否过大,采用如下方法:
|x1-x2|<beta1且|y1-y2|<beta1;
其中beta1为一个可调控的常数参数;
将不同的两条公交车辆路线下的公交车辆定位数据进行对比,对比获得公交车辆定位数据中地理位置在偏离范围内的位置点的数量值,所述偏离范围内的位置点的数量值占其中一条公交车辆路线下的公交车辆定位数据的位置点的数量值的百分比,公式表示为:
当per1>beta2时则可以表示两条公交车辆线路近似相同,其中beta2是判断是否相似的阈值;
当某辆公交车辆的行驶路线的地理位置信息与该公交车辆所在的公交车辆线路编号下的其他公交车辆的地理位置信息进行比对,对比获得该公交车辆的地理位置在其他公交车辆的地理位置偏离范围内的位置点的数量值,所述偏离范围内的位置点的数量值占其中一条公交车辆路线下的公交车辆定位数据的位置点的数量值的百分比,公式表示为:
当per 2>beta3时则可以表示两条公交车辆行驶线路近似相同,其中beta3是判断是否相似的阈值;
统计该公交车辆行驶线路与除该公交车辆外的其他公交车辆近似相同的数值,该数值大于该公交车辆所在的公交车辆线路下的公交车数量的一半,判断该公交车辆行驶线路是该公交车辆所在的公交车辆线路编号下的正确的行驶路线;
步骤S3中,删除因为需要加油等特殊情况下公交车辆偏移该公交车辆所在的公交车辆线路的坐标点;
对于某一公交车辆的公交车辆定位数据中的某一地理位置的坐标点(x3,y3),遍历所有公交车辆的公交车辆定位数据中的所有地理位置的坐标点,统计所有在x∈(x3-θ1,x3+θ1),y∈(y3-θ1,y3+θ1)的坐标点的数量,θ1为设定范围值,设置一个阈值d_thre,当该数量小于d_thre时,删除这一坐标点的公交车辆定位数据,保证公交车辆的公交车辆定位数据都分布在正确的行驶路线上;
读取公交车辆线路中上行、下行线路上的所有站点信息数据,寻找站点位置设定范围内的所有公交车辆定位数据中的所有地理位置的坐标点,若两个站点在站点表的顺序是a、b,则在相同的车牌号下,要确定a到b的班次,需要满足b附近的点的索引应该大于a附近的点的索引,并且相差应该在整个班次的范围以内,公式表示为:
s.t.
从所有公交车辆的班次中选择行驶路线及方向正确的、能够完整表达两个站点的行驶线路的班次,需满足如下条件:
首先,要判断每个班次中的时间序列是否符合要求,检查每公交车辆的公交车辆定位数据中的每个位置信息的定位时间的间隔是否大于一分钟,如果大于则排除这一班次,选取满足要求的班次进行下一步;
其次,判断满足上步要求且依次通过上述a、b两个站点的班次的行驶路线是否只经过上述a、b两个站点,并且该班次的最后一个坐标点是否接近行驶路线的最终目标站点,公式表示为:
Nstation<3∩(|xn-xstation|<s_thre,|yn-ystation|<s_thre)
其中Nstation表示经过的站点数量;(xn,yn)表示班次的最后一个坐标点,s_thre为设定的阈值,(xstation,ystation)为该班次的经过的最后一个站点的坐标点;
从所有公交车辆的班次中选择行驶路线及方向正确的、能够完整表达两个站点的行驶线路的班次,还需要满足如下条件:
该班次的行驶路线中,包含的公交车辆的定理位置信息的坐标点的数量是否异常的多;
根据所有班次按照公交车辆的定理位置信息的坐标点的数量进行由多到少的排序,设置阈值n_thre,若包含坐标点最多的班次的坐标点的数量减去包含坐标点最少的班次的坐标点的数量大于n_thre,则说明此班次异常;
且本步骤优先于判断每个班次中的时间序列是否符合要求。
2.根据权利要求1所述一种自动生成公交车辆线路走向的方法,其特征在于,所述公交车辆定位数据至少包括:
公交车辆的身份编号,公交车辆的定位时间及位置信息,公交车辆的行进方向,公交车辆的公交线路编号;
所述站点信息数据至少包括:
站点所在的公交线路编号,站点名称,站点顺序,站点方向,站点位置信息。
3.根据权利要求1所述一种自动生成公交车辆线路走向的方法,其特征在于,不公交车辆定位数据和站点信息数据中不正常的数据包括公交车辆定位数据与站点信息中经纬度小于等于0的地理位置信息;
步骤S2中,对所有的公交车辆定位数据根据公交线路的编号和公交车辆的身份编号分组,对于相同公交线路下的不同车辆的地理位置数据根据定位时间尽心排序,同时将站点信息数据根据公交线路编号和线路走向进行分组,对于相同公交线路下的不同方向的站点根据站点顺序进行排序。
4.根据权利要求1所述一种自动生成公交车辆线路走向的方法,其特征在于,将所有的站点间的班次选择出来,再将它们按照上行或下行的站点顺序拼接到完成完整的公交车辆线路走向,公式为:
Xi,i+1表示在上行、下行路线上,顺序为第i个与第i+1个站点之间所有坐标点的集合;
拼接时,除去不同在站点范围内重复的地理位置信息的坐标点;
由上一班次的最后两个公交车辆地理位置信息的坐标点(x4,y4)、(x5,y5),以及此次班次中相邻的两个坐标点(x6,y6)、(x7,y7)构成的三个方向向量分别为:
根据余弦向量公式:
可以得到两向量的夹角θ3,θ4,当θ3,θ4<90°时说明点(x6,y6)不与上个班次的线路有重叠;
对生成的公交车辆线路走向进行平滑处理,将班次上的每个地理位置信息的坐标点区间范围内所有坐标点的中心点,公式为:
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010734904.2A CN111882913B (zh) | 2020-07-28 | 2020-07-28 | 一种自动生成公交车辆线路走向的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010734904.2A CN111882913B (zh) | 2020-07-28 | 2020-07-28 | 一种自动生成公交车辆线路走向的方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111882913A CN111882913A (zh) | 2020-11-03 |
CN111882913B true CN111882913B (zh) | 2022-04-29 |
Family
ID=73201681
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010734904.2A Active CN111882913B (zh) | 2020-07-28 | 2020-07-28 | 一种自动生成公交车辆线路走向的方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111882913B (zh) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113065795A (zh) * | 2021-04-21 | 2021-07-02 | 广州通达汽车电气股份有限公司 | 一种公交线路配站方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN115019538A (zh) * | 2022-05-31 | 2022-09-06 | 重庆京东方智慧科技有限公司 | 交通线路信息的生成方法、装置、设备及存储介质 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102831191A (zh) * | 2012-08-03 | 2012-12-19 | 戴大蒙 | 一种基于网络数据源的公交到站信息轨迹生成方法 |
CN105740395A (zh) * | 2016-01-28 | 2016-07-06 | 温州大学 | 一种基于模糊去噪与模糊拼接的公交轨迹提取方法 |
CN106781506A (zh) * | 2017-02-21 | 2017-05-31 | 济南全通信息科技有限公司 | 基于公交车gps数据的大范围城市公交线网实时运行水平评价方法 |
CN110992726A (zh) * | 2019-10-28 | 2020-04-10 | 上海城市交通设计院有限公司 | 一种公交车辆到站识别以及车辆上下行班次划分的方法 |
CN111210612A (zh) * | 2019-10-29 | 2020-05-29 | 浙江浙大中控信息技术有限公司 | 基于公交gps数据与站点信息提取公交线路轨迹的方法 |
CN111402618A (zh) * | 2020-03-27 | 2020-07-10 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 一种上车站点的确定方法、装置、存储介质和电子设备 |
-
2020
- 2020-07-28 CN CN202010734904.2A patent/CN111882913B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102831191A (zh) * | 2012-08-03 | 2012-12-19 | 戴大蒙 | 一种基于网络数据源的公交到站信息轨迹生成方法 |
CN105740395A (zh) * | 2016-01-28 | 2016-07-06 | 温州大学 | 一种基于模糊去噪与模糊拼接的公交轨迹提取方法 |
CN106781506A (zh) * | 2017-02-21 | 2017-05-31 | 济南全通信息科技有限公司 | 基于公交车gps数据的大范围城市公交线网实时运行水平评价方法 |
CN110992726A (zh) * | 2019-10-28 | 2020-04-10 | 上海城市交通设计院有限公司 | 一种公交车辆到站识别以及车辆上下行班次划分的方法 |
CN111210612A (zh) * | 2019-10-29 | 2020-05-29 | 浙江浙大中控信息技术有限公司 | 基于公交gps数据与站点信息提取公交线路轨迹的方法 |
CN111402618A (zh) * | 2020-03-27 | 2020-07-10 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 一种上车站点的确定方法、装置、存储介质和电子设备 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111882913A (zh) | 2020-11-03 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107195180B (zh) | 一种基于电警数据的交通出行轨迹提取方法和装置 | |
CN100580735C (zh) | 基于探测车技术的实时动态交通信息处理方法 | |
CN113447033B (zh) | 一种车道级地图匹配方法及系统 | |
CN111210612B (zh) | 基于公交gps数据与站点信息提取公交线路轨迹的方法 | |
CN102183256B (zh) | 行进车队的地图匹配方法 | |
CN106568456B (zh) | 基于gps/北斗定位和云计算平台的不停车收费方法 | |
CN107563566B (zh) | 一种基于支持向量机的公交站间运行时间区间预测方法 | |
CN111882913B (zh) | 一种自动生成公交车辆线路走向的方法 | |
CN110146097A (zh) | 自动驾驶导航地图的生成方法、系统、车载终端及服务器 | |
CN108279017B (zh) | 一种在导航过程中实时计算和添加途经点的方法 | |
CN110555992B (zh) | 一种基于gps轨迹数据的出租车行驶路径信息提取方法 | |
CN112530158B (zh) | 一种基于历史轨迹的路网补充方法 | |
CN110222786B (zh) | 基于出行信息的动态拼车方法及系统 | |
CN101986102B (zh) | 一种城市地理信息系统中电子地图匹配方法 | |
CN104766473A (zh) | 基于多模式公交数据匹配的公共交通出行特征提取方法 | |
CN111314857B (zh) | 一种基于过车视频数据的车辆实时出行轨迹获取方法 | |
CN111063208A (zh) | 一种基于车联网的车道级交通诱导方法及系统 | |
CN116797055B (zh) | 一种基于物联网的城市道路规划方法及系统 | |
CN116518960B (zh) | 路网更新方法、装置、电子设备和存储介质 | |
CN113177742A (zh) | 基于智能交通的公交服务方法、系统、终端及存储介质 | |
CN104575085A (zh) | 一种基于浮动车的公交车到站动态诱导方法及装置 | |
CN113763695A (zh) | 一种自动驾驶车辆的调度方法和系统 | |
CN103258440A (zh) | 一种基于道路属性和实时路况的行车轨迹还原算法 | |
CN110830915B (zh) | 一种确定起点位置的方法及装置 | |
CN115714957A (zh) | 基于手机信令的地铁出行识别方法、装置、设备及介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |