CN113342576A - 一种车辆技术参数实时恢复方法及系统 - Google Patents
一种车辆技术参数实时恢复方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113342576A CN113342576A CN202110694683.5A CN202110694683A CN113342576A CN 113342576 A CN113342576 A CN 113342576A CN 202110694683 A CN202110694683 A CN 202110694683A CN 113342576 A CN113342576 A CN 113342576A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- vehicle
- unit
- index
- technical parameters
- type
- 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.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
- G06F11/07—Responding to the occurrence of a fault, e.g. fault tolerance
- G06F11/14—Error detection or correction of the data by redundancy in operation
- G06F11/1402—Saving, restoring, recovering or retrying
- G06F11/1446—Point-in-time backing up or restoration of persistent data
- G06F11/1448—Management of the data involved in backup or backup restore
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本发明提出一种车辆技术参数实时恢复方法,包括:明确车辆技术参数的具体类别,定义唯一表征车辆技术参数的索引的计算方法;根据索引的范围,创建用于后续信息恢复的车队结构统计单元;获取单路段的过车记录数据,包括技术参数完整的过车记录和技术参数完全或部分缺失的过车记录;基于技术参数完整的过车记录,按照固定时间间隔循环更新车队结构统计单元;对于技术参数完全或部分缺失的过车记录,依据车队结构统计单元进行技术参数信息的恢复。本发明能够较大程度地恢复过车记录所缺失的技术参数,有助于更好地揭示道路运行车辆的技术参数分布情况,并为个体机动车排放的计算提供更好的数据支撑。
Description
技术领域
本发明涉及智能交通系统技术领域,更具体的,涉及一种车辆技术参数实时恢复方法及系统。
背景技术
随着机动车保有量的持续增长,机动车污染是我国空气污染的重要来源,精细化的机动车污染治理政策需求日趋强烈。基于个体车辆动态的出行信息和准确、完整的技术参数,可以实现个体车辆排放的计算,可为实现动态化、精细化的路网排放水平评估提供重要的支撑作用。随着智能交通技术的发展,基于先进的交通检测设备可获得包含车牌号码、号牌种类、出行时间、出行位置信息的过车记录,结合机动车保有量数据库,可为过车记录补充技术参数信息。然而由于机动车保有量数据库的覆盖面有限,部分过车记录无法匹配完整的技术参数,恢复过车记录中的缺失技术参数是提高个体车辆排放计算准确性的重要前提。
现有研究大多通过现有过车记录的技术参数分布来表征实际道路的完整车队结构,较少考虑车辆技术参数缺失的问题。为了实现个体车辆尾气排放的计算,现有研究主要基于现有过车记录的技术参数分布情况,计算出车队平均排放因子,对于缺失技术参数的车辆则使用车队平均排放因子完成排放量的计算,间接地避免了车辆技术参数缺失的问题。然而这种方法实质上并没有对过车记录中所缺失的技术参数进行恢复,同时在计算排放的过程中也忽略了不同车辆之间技术参数的差异性,直接影响个体车辆排放计算的准确性。
公开号为CN112488185A的中国发明专利申请于2021年3月12日公开了一种包含时空特性的车辆运行参数预测方法,通过构建研究区域的多视角时空图并将多视角时空图的信息以及研究时段的历史数据输入构建的MGC-AN网络提取出时空特征;利用时空特征转换出研究时段内各个AOI区域的车辆运行参数预测结果。该方案虽然能通过图结构构建多视角时空图,利用MGC-AN网络提取多视角时空图以及历史数据中的时空特征并应用于私家车出行流量预测,但其并未能解决现有技术中存在的车辆技术参数缺失的问题,且在实现过程中,同样存在因忽略不同车辆之间技术参数的差异性而造成对个体车辆排放计算准确性的影响的问题。
发明内容
本发明考虑到实际道路运行车辆的技术参数分布蕴含着时空变化规律,相同道路的车辆技术参数分布不会在较短时间段内发生较大的变化,基于这种特性,提出了一种考虑车队结构时空属性的缺失车辆技术参数实时恢复方法,实现过车记录中缺失技术参数的恢复。
为解决上述技术问题,本发明的技术方案如下:
一种车辆技术参数实时恢复方法,包括以下步骤:
S1:明确各类车辆技术参数所对应的具体类别,定义唯一表征车辆技术参数的索引Index的计算方法;
S2:依据Index的计算方法获取Index的范围,创建用于后续信息恢复的车队结构统计单元Unitpre和Unitnow;
S3:获取单路段已匹配好技术参数、按时间先后排列的过车记录数据,包括技术参数完整的过车记录和技术参数完全或部分缺失的过车记录;
S4:基于技术参数完整的过车记录,按照固定时间间隔循环更新Unitpre和Unitnow单元;
S5:对于技术参数完全或部分缺失的过车记录,依据Unitpre和Unitnow单元进行技术参数信息的恢复。
上述方案中,本方法设计的车队结构统计单元可以实现在过车记录逐条输入的过程中完成对车辆技术参数的统计,避免程序遇到缺失信息过车信息记录时需要重新对数据进行回溯和统计,提高方法的执行效率;本方法在对缺失部分技术参数过车记录进行恢复时,在保留了原有技术参数的基础上对缺失技术参数进行恢复,提高了信息恢复的准确性;本方法基于过车记录的完整车辆技术参数分布情况,较大程度地对实际道路的缺失车辆技术参数进行恢复,提高了实际道路车辆技术参数的完整性,从而有助于从整体上更好地揭示道路车队结构的实际情况,并为个体机动车排放的计算提供更好的数据支撑。
其中,所述步骤S1具体包括以下步骤:
S11:基于计算车辆排放的需要,明确所关注的车辆技术参数为号牌种类,车辆类型、排放标准和燃料种类;其中,以号牌种类为基准,明确同一号牌种类所包括的车辆类型具体类别,然后明确排放标准、燃料种类这两项技术参数所包括的具体类别;接着,基于具体的技术参数类别定义相应的编号,生成车辆技术参数表Tabletech,后续将使用Tabletech中对技术参数的编号实现对每一项技术参数的表征,同时在缺失信息恢复过程中所关注的技术参数类别也由Tabletech所决定;
S12:定义在同一号牌种类下,唯一表征车辆技术参数索引Indexh,(i,j,k)的计算方法,具体表示为:
Indexh,(i,i,k)=Labelh,i×102+Labelh,j×10+Labelh,k (1)
其中Indexh,(i,j,k)是号牌种类为h、车辆类型为i、排放标准为j、燃料种类为k的车辆索引,Labelh,i是号牌种类为h、车辆类型为i的车辆编号,Labelh,j是号牌种类为h、排放标准为j的车辆编号,Labelh,k是号牌种类为h、燃料种类为k的车辆编号;因此,Indexh,(i,j,k)的范围,即最大值由同一号牌种类下,车辆类型、排放标准、燃料种类这三项信息的类别数所确定,具体表示为:
其中,所述步骤S2具体包括以下过程:
创建车队结构统计单元Unitpre和Unitnow,其中Unitpre为满足固定统计时间的车队结构单元,不满足固定统计时间的车队结构单元为Unitnow;其中,车队结构统计单元具有两个元素,第一个是Indexh,(i,j,k),Indexh,(i,j,k)的范围由步骤S12所决定,第二个是Indexh,(i,j,k)所对应的Numh,(i,j,k),表示的是车队统计单元中每一个Indexh,(i,j,k)所对应的频数。
其中,所述步骤S3具体包括以下步骤:
S31:收集单条道路,即相同道路ID,的按时间先后顺序排列的过车记录数据,以车牌号码和号牌种类信息为唯一标签,基于机动车保有量数据库的车辆注册登记信息,为过车记录匹配车辆类型、排放标准、燃料种类这三项技术参数;
S32:对逐条过车记录的车辆技术参数进行判断,如果过车记录中的号牌种类,车辆类型、排放标准、燃料种类信息都存在且属于tabletech的类别属性时,则将其视为技术参数完整的过车记录;反之则将其视为技术参数完全或部分缺失的过车记录。
其中,所述步骤S4中,依据车队结构统计单元Unitpre和Unitnow统计完整信息过车记录的车辆技术参数分布情况,具体为:
S41:启动Unitnow,对完整信息过车记录的技术参数分布情况进行统计,当Unitnow的统计时间达到固定值时,将此时Unitnow的Indexh,(i,j,k)和Numh,(i,j,k)分布结果复制给Unitpre,并清空原来Unitnow的统计结果;
S42:重新启动Unitnow对完整信息过车记录的车辆技术参数进行统计,当Unitnow的统计时间再次达到固定值时,则清空前一个Unitpre,基于最新的Unitnow的Indexh,(i,j,k)和Numh,(i,j,k)分布结果复制到新的Unitpre;
S43:重复执行步骤S41、S42,实现在逐条过车记录输入的过程中完成车队结构统计单元的循环更新。
其中,所述步骤S5具体包括以下步骤:
S51:对于技术参数完全或部分缺失的过车记录,判断该条记录的号牌种类信息情况,如果号牌种类为空值或者不为tabletech所示的号牌种类数值,则不进行恢复;反之执行步骤S52;
S52:根据该条缺失信息过车记录出现前的Unitpre和Unitnow,汇总Unitpre和Unitnow所涵盖的所有Indexh,(i,j,k),对Unitpre和Unitnow中相同Indexh,(i,j,k)的Numh,(i,j,k)进行求和,并最终生成用于缺失技术参数恢复的车队结构统计单元Unitres;
S53:基于Unitres,对过车记录的缺失技术参数进行恢复。
其中,在所述步骤S53中,根据车辆技术参数缺失的情况,分为以下两种恢复情形:
①车辆类型、排放标准、燃料种类信息全部缺失
对于这种情形下的缺失,则对Unitres中同一号牌种类的车辆技术参数索引进行遍历搜索,获取频数numh,(i,j,k)最大的Indexh,(i,j,k),当Indexh,(i,j,k)的numh,(i,j,k)大于设置的最小频数时,根据Indexh,(i,j,k)返回相应的车辆技术参数,完成缺失车辆技术参数的恢复,反之则不恢复;
②车辆类型、排放标准、燃料种类信息部分缺失
考虑到车辆技术参数之间存在一定的关联性,基于已有的技术参数对缺失技术参数进行恢复的方法可以提高恢复的准确性。根据已有的车辆技术参数情况,提取Unitres中号牌种类和已有技术参数都相同的部分索引列表listres;在后续的缺失技术参数恢复时,对该索引列表listres进行遍历搜索,获取频数numh,(i,j,k)最大的车辆技术水平索引值Indexh,(i,j,k);当numh,(i,j,k)大于设置的最小频数时,则根据Indexh,(i,j,k)返回相应的车辆技术参数,完成缺失技术参数的恢复,反之则不恢复。
上述方案中,设置只有当Indexh,(i,j,k)的numh,(i,j,k)大于设置的最小频数时,才依据该Indexh,(i,j,k)对缺失技术参数进行恢复,反之则不恢复,可以在一定程度上降低缺失技术参数恢复的偶然性;在对缺失部分技术参数过车记录进行恢复的过程中,考虑到了车辆技术参数之间存在的关联性,在保留了原有的技术参数的基础上对缺失技术参数进行恢复,有效地提高了信息恢复的准确性。
本方案还提供一种用于实现一种车辆技术参数实时恢复方法的系统,包括车辆技术参数索引生成模块、车队结构循环统计模块、过车记录采集模块、车辆技术参数索引返回模块;其中:
所述车辆技术参数索引生成模块用于明确各类车辆技术参数所对应的具体类别,定义唯一表征车辆技术参数的索引Index的计算方法,获取Index的范围;
所述车队结构循环统计模块用于依据Index的范围,创建用于后续信息恢复的车队结构统计单元Unitpre和Unitnow,并按照固定时间间隔循环更新Unitpre和Unitnow。
所述过车记录采集模块用于获取单路段已匹配好技术参数、按时间先后排列的过车记录数据,包括技术参数完整的过车记录和技术参数完全或部分缺失的过车记录;
所述车辆技术参数索引返回模块用于根据车队结构统计单元中频数最大的Indexh,(i,j,k),返回相应的车辆型号、排放标准、燃料种类信息,实现缺失技术参数信息的恢复。
其中,所述车辆技术参数索引生成模块包括索引生成单元和频数生成单元,其中:
所述索引生成单元用于动态定义车队结构统计单元中Indexh,(i,j,k)的范围;
所述频数生成单元用于为Indexh,(i,j,k)赋予相应的频数numh,(i,j,k)。
与现有技术相比,本发明技术方案的有益效果是:
本发明提出一种车辆技术参数实时恢复方法及系统,通过车队结构统计单元的设计,实现了在过车记录逐条输入的过程中完成对车辆技术参数的统计,避免程序遇到缺失信息过车信息记录时需要重新对数据进行回溯和统计,提高方法的执行效率;在对缺失部分技术参数过车记录进行恢复时,在保留了原有的技术参数的基础上对缺失技术参数进行恢复,提高了信息恢复的准确性;本方案基于过车记录的完整车辆技术参数分布情况,较大程度地对实际道路的缺失车辆技术参数进行恢复,提高了实际道路车辆技术参数的完整性,从而有助于从整体上更好地揭示道路车队结构的实际情况,并为个体机动车排放的计算提供更好的数据支撑。
附图说明
图1为本发明所述方法的流程示意图;
图2为本发明一实施例中所述方法的流程示意图;
图3为本发明一实施例中所述的车队结构单元示意图;
图4为本发明一实施例中所述的缺失车辆技术水平信息修复示意图;
图5为本发明一实施例中部分缺失技术水平信息修复示意图(以燃料种类缺失为例);
图6为本发明一实施例中所述的出租车车辆类型信息的修复效果对比示意图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明,不能理解为对本专利的限制;
为了更好说明本实施例,附图某些部件会有省略、放大或缩小,并不代表实际产品的尺寸;
对于本领域技术人员来说,附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
实施例1
如图1所示,一种车辆技术参数实时恢复方法,包括以下步骤:
S1:明确各类车辆技术参数所对应的具体类别,定义唯一表征车辆技术参数的索引Index的计算方法;
S2:依据Index的计算方法获取Index的范围,创建用于后续信息恢复的车队结构统计单元Unitpre和Unitnow;
S3:获取单路段已匹配好技术参数、按时间先后排列的过车记录数据,包括技术参数完整的过车记录和技术参数完全或部分缺失的过车记录;
S4:基于技术参数完整的过车记录,按照固定时间间隔循环更新Unitpre和Unitnow单元;
S5:对于技术参数完全或部分缺失的过车记录,依据Unitpre和Unitnow单元进行技术参数信息的恢复。
在具体实施过程中,本方法设计的车队结构统计单元可以实现在过车记录逐条输入的过程中完成对车辆技术参数的统计,避免程序遇到缺失信息过车信息记录时需要重新对数据进行回溯和统计,提高方法的执行效率;本方法在对缺失部分技术参数过车记录进行恢复时,在保留了原有的技术参数的基础上对缺失技术参数进行恢复,提高了信息恢复的准确性;本方法基于过车记录的完整车辆技术参数分布情况,较大程度地对实际道路的缺失车辆技术参数进行恢复,提高了实际道路车辆技术参数的完整性,从而有助于从整体上更好地揭示道路车队结构的实际情况,并为个体机动车排放的计算提供更好的数据支撑。
更具体的,所述步骤S1具体包括以下步骤:
S11:基于计算车辆排放的需要,明确所关注的车辆技术参数为号牌种类,车辆类型、排放标准和燃料种类;其中,以号牌种类为基准,明确同一号牌种类所包括的车辆类型的具体类别,然后明确排放标准、燃料种类这两项技术参数所包括的具体类别;接着,基于具体的技术参数类别定义相应的编号,生成车辆技术参数表Tabletech,后续将使用Tabletech中对技术参数的编号实现对每一项技术参数的表征,同时在缺失信息恢复过程中所关注的技术参数类别也由Tabletech所决定;
S12:定义在同一号牌种类下,唯一表征车辆技术参数索引Indexh,(i,j,k)的计算方法,具体表示为:
Indexh,(i,i,k)=Labelh,i×102+Labelh,j×10+Labelh,k (1)
其中Indexh,(i,j,k)是号牌种类为h、车辆类型为i、排放标准为j、燃料种类为k的车辆索引,Labelh,i是号牌种类为h、车辆类型为i的车辆编号,Labelh,j是号牌种类为h、排放标准为j的车辆编号,Labelh,k是号牌种类为h、燃料种类为k的车辆编号;因此,Indexh,(i,j,k)的范围,即最大值由同一号牌种类下,车辆类型、排放标准、燃料种类这三项信息的类别数所确定,具体表示为:
更具体的,所述步骤S2具体包括以下过程:
创建车队结构统计单元Unitpre和Unitnow,其中Unitpre为满足固定统计时间的车队结构单元,不满足固定统计时间的车队结构单元为Unitnow;其中,车队结构统计单元具有两个元素,第一个是Indexh,(i,j,k),Indexh,(i,j,k)的范围由步骤S12所决定,第二个是Indexh,(i,j,k)所对应的Numh,(i,j,k),表示的是车队统计单元中每一个Indexh,(i,j,k)所对应的频数。
其中,所述步骤S3具体包括以下步骤:
S31:收集单条道路,即相同道路ID,的按时间先后顺序排列的过车记录数据,以车牌号码和号牌种类信息为唯一标签,基于机动车保有量数据库的车辆注册登记信息,为过车记录匹配车辆类型、排放标准、燃料种类这三项技术参数;
S32:对逐条过车记录的车辆技术参数进行判断,如果过车记录中的号牌种类,车辆类型、排放标准、燃料种类信息都存在且属于tabletech的类别属性时,则将其视为技术参数完整的过车记录;反则,将其视为技术参数完全或部分缺失的过车记录。
更具体的,所述步骤S4中,依据车队结构统计单元Unitpre和Unitnow统计完整信息过车记录的车辆技术参数分布情况,具体为:
S41:启动Unitnow,对完整信息过车记录的技术参数分布情况进行统计,当Unitnow的统计时间达到固定值时,将此时Unitnow的Indexh,(i,j,k)和Numh,(i,j,k)分布结果复制给Unitpre,并清空原来Unitnow的统计结果;
S42:重新启动Unitnow对完整信息过车记录的车辆技术参数进行统计,当Unitnow的统计时间再次达到固定值时,则清空前一个Unitpre,基于最新的Unitnow的Indexh,(i,j,k)和Numh,(i,j,k)分布结果复制到新的Unitpre;
S43:重复执行步骤S41、S42,实现在逐条过车记录输入的过程中完成车队结构统计单元的循环更新。
更具体的,所述步骤S5具体包括以下步骤:
S51:对于技术参数完全或部分缺失的过车记录,判断该条记录的号牌种类信息情况,如果号牌种类为空值或者不为tabletech所示的号牌种类数值,则不进行恢复;反之执行步骤S52;
S52:根据该条缺失信息过车记录出现前的Unitpre和Unitnow,汇总Unitpre和Unitnow所涵盖的所有Indexh,(i,j,k),对Unitpre和Unitnow中相同Indexh,(i,j,k)的numh,(i,j,k)进行求和,并最终生成用于缺失技术参数恢复的车队结构统计单元Unitres;
S53:基于Unitres,对过车记录的缺失技术参数进行恢复。
更具体的,在所述步骤S53中,根据车辆技术参数缺失的情况,分为以下两种恢复情形:
①车辆类型、排放标准、燃料种类信息全部缺失
对于这种情形下的缺失,则对Unitres中同一号牌种类的车辆技术参数索引进行遍历搜索,获取频数numh,(i,j,k)最大的Indexh,(i,j,k),根据Indexh,(i,j,k)返回相应的车辆技术参数,完成缺失车辆技术参数的恢复;
②车辆类型、排放标准、燃料种类信息部分缺失
考虑到车辆技术参数之间存在一定的关联性,基于已有的技术参数对缺失技术参数进行恢复的方法可以提高恢复的准确性。根据已有的车辆技术参数情况,提取Unitres中号牌种类和已有技术参数都相同的部分索引列表listres;在后续的缺失技术参数恢复时,对该索引列表listres进行遍历搜索,获取频数numh,(i,j,k)最大的车辆技术水平索引值Indexh,(i,j,k);当numh,(i,j,k)大于设置的最小频数时,则根据Indexh,(i,j,k)返回相应的车辆技术参数,完成缺失技术参数的恢复。
更具体的,在所述车辆类型、排放标准、燃料种类信息全部缺失的情形中,为了降低缺失技术参数恢复的偶然性,设置只有当Indexh,(i,j,k)的numh,(i,j,k)大于设置的最小频数时,才依据该Indexh,(i,j,k)对缺失技术参数进行恢复,反之则不恢复。
在具体实施过程中,在对缺失部分技术参数过车记录进行恢复的过程中,考虑到了车辆技术参数之间存在的关联性,在保留了原有的技术参数的基础上对缺失技术参数进行恢复,有效地提高了信息恢复的准确性。
实施例2
更具体的,在实施例1的基础上,本方案还提供一种用于实现一种车辆技术参数实时恢复方法的系统,包括车辆技术参数索引生成模块、车队结构循环统计模块、过车记录采集模块、车辆技术参数索引返回模块;其中:
所述车辆技术参数索引生成模块用于明确各类车辆技术参数所对应的具体类别,定义唯一表征车辆技术参数的索引Index的计算方法,获取Index的范围;
所述车队结构循环统计模块用于依据Index的范围,创建用于后续信息恢复的车队结构统计单元Unitpre和Unitnow,并按照固定时间间隔循环更新Unitpre和Unitnow。
所述过车记录采集模块用于获取单路段已匹配好技术参数、按时间先后排列的过车记录数据,包括技术参数完整的过车记录和技术参数完全或部分缺失的过车记录;
所述车辆技术参数索引返回模块用于根据车队结构统计单元中频数最大的Indexh,(i,j,k),返回相应的车辆型号、排放标准、燃料种类信息,实现缺失技术参数信息的恢复。
更具体的,所述车辆技术参数索引生成模块包括索引生成单元和频数生成单元,其中:
所述索引生成单元用于动态定义车队结构统计单元中Indexh,(i,j,k)的范围;
所述频数生成单元用于为Indexh,(i,j,k)赋予相应的频数numh,(i,j,k)。
在具体实施过程中,本发明提出一种车辆技术参数实时恢复方法及系统,通过车队结构统计单元的设计,实现了在过车记录逐条输入的过程中完成对车辆技术参数的统计,避免程序遇到缺失信息过车信息记录时需要重新对数据进行回溯和统计,提高方法的执行效率;本方法在对缺失部分技术参数过车记录进行恢复时,在保留了原有的技术参数的基础上对缺失技术参数进行恢复,提高了信息恢复的准确性;本方案基于过车记录的完整车辆技术参数分布情况,较大程度地对实际道路的缺失车辆技术参数进行恢复,提高了实际道路车辆技术参数的完整性,从而有助于从整体上更好地揭示道路车队结构的实际情况,并为个体机动车排放的计算提供更好的数据支撑。
实施例3
为了更好地说明本发明所能带来的技术效果,下面结合附图和表格,对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。
如图2所示,本发明的实施例提出了一种车辆技术参数实时恢复方法和系统,具体步骤如下:
基于计算排放的需求,明确号牌种类、车辆类型、排放标准和燃料种类这四项车辆技术水平信息所关注的具体类别。其中以号牌种类为基准,获得同一号牌种类下具体包括哪些车辆类型,为了后续车队结构统计单元的索引Index的计算,为具体的技术参数类别定义相应的编号,最后获得如表1所示的车辆技术参数表Tabletech。
表1车辆技术水平信息表
注:①车辆类型分类依据公安部《GA24.4-2005机动车登记信息代码第4部分:车辆类型代码》
②燃料类型分类依据公安部《GA24.9-2005机动车登记信息代码第9部分:燃料(能源)种类代码》
③车辆类型、排放标准、燃料种类具体类比右边括号内的数字为自定义的编号
如式(1)所示,定义在同一号牌种类下,唯一表征车辆技术参数Indexh,(i,j,k)的计算方法。另外,如式(2)所示,Indexh,(i,j,k)的最大值由同一号牌种类下,车辆类型、排放标准、燃料种类这三项信息的类别数所确定。
Indexh,(i,j,k)=Labelh,i×102+Labelh,j×10+Labelh,k (1)
其中Indexh,(i,j,k)是号牌种类为h、车辆类型为i、排放标准为j、燃料种类为k的车辆索引,Labelh,i是号牌种类为h、车辆类型为i的车辆编号,Labelh,j是号牌种类为h、排放标准为j的车辆编号,Labelh,k是号牌种类为h、燃料种类为k的车辆编号。
接着,创建车队结构统计单元Unitpre和Unitnow,其中Unitpre为满足固定统计时间(30min)的车队结构单元;在Unitpre之后,不满足固定统计时间(30min)的车队结构单元为Unitnow。
如图3所示,车队结构单元具有两个元素,第一个是Indexh,(i,j,k),用于表征特定的车辆技术参数,Indexh,(i,j,k)的范围由上述步骤所决定,第二个是Indexh,(i,j,k)所对应的Numh,(i,j,k),用于表示车队统计单元中每一个Indexh,(i,j,k)所对应的频数。
本实施例以上海市某条道路1天、按时间排列顺序的过车记录和机动车保有量数据库的车辆注册登记信息作为数据来源,以车牌号码和号牌种类作为标签,使用机动车保有量数据库为过车记录匹配相应的车辆类型、排放标准、燃料种类等信息,完成匹配之后的过车记录所包含的字段包括但不限于:
(1)道路ID
(2)车牌号码
(3)号牌种类
(4)通过时间
(5)车辆类型
(6)排放标准
(7)燃料种类
接着对逐条过车记录的车辆技术参数进行判断,如果卡口过车记录中的号牌种类,车辆类型、排放标准、燃料种类信息都存在且属于tabletech的类别属性时,则将其视为完整过车记录,并基于所定义的Unitpre和Unitnow,统计完整过车记录的车辆技术参数分布情况。
从输入第一条过车记录开始,首先启动Unitnow,对完整信息过车记录的技术参数分布情况进行统计,当Unitnow的统计时间达到固定值(30min)时,将此时Unitnow的Indexh,(i,j,k)和Numh,(i,j,k)的分布结果复制给Unitpre,并清空原来Unitnow的车辆技术参数分布统计结果,重新启动Unitnow对完整信息过车记录的车辆技术参数进行统计,当Unitnow的统计时间再次达到固定值(30min)时,则清空前一个Unitpre,基于最新的Unitnow赋值到新的Unitpre。通过以上过程,实现逐条过车记录输入的过程中同时完成车队结构统计单元的循环更新。
在逐条过车记录输入的过程中,当发现某条过车记录的技术参数存在缺失时,首先判断该条记录的号牌种类信息情况,如果号牌种类为空值或者不为tabletech所示的号牌种类数值,则不进行恢复;反之则如图4所示,汇总该条缺失信息过车记录出现前所定义的Unitpre和Unitnow车队结构统计单元,保留Unitpre和Unitnow所涵盖的所有Indexh,(i,j,k),对Unitpre和Unitnow中相同Indexh,(i,j,k)的Numh,(i,j,k)进行求和,并最终生成用于缺失技术参数恢复的车队结构统计单元Unitres,基于Unitres对缺失技术参数进行恢复。
在对过车记录的缺失技术水平信息进行恢复时,根据车辆技术水平信息缺失的情况,分为以下两种恢复情形:
①车辆类型、排放标准、燃料种类信息全部缺失
对于这种情形下的缺失,则对Unitres中同一号牌种类的车辆技术参数索引进行遍历搜索,获取频数numh,(i,j,k)最大的Indexh,(i,j,k),根据Indexh,(i,j,k)返回相应的车辆技术参数,完成缺失车辆技术参数的恢复。
进一步地,为了降低缺失技术参数恢复的偶然性,设置只有当Indexh,(i,j,k)的numh,(i,j,k)大于设置的最小频数5时,才依据该Indexh,(i,j,k)对缺失技术参数进行恢复,反之则不恢复。
②车辆类型、排放标准、燃料种类信息部分缺失
对于这种情形下的缺失,则根据已有的车辆技术参数情况,提取Unitres中号牌种类和已有技术参数都相同的部分索引列表listres。在后续的缺失技术参数恢复时,对该索引列表listres进行遍历搜索,获取频数numh,(i,j,k)最大的车辆技术水平索引值Indexh,(i,j,k)。当numh,(i,j,k)大于设置的最小频数5时,则根据索引值返回相应的车辆技术参数,完成缺失技术参数的恢复。
如图5所示,假设某一条过车记录的号牌种类为1,车辆类型为3,排放标准为2,仅缺失燃料种类信息,则从Unitres中提取索引与已有技术参数一致的部分索引列表listres,基于listres中频数Numh,(i,j,k)最大的车辆技术水平索引值Index1,(3,2,k)完成缺失信息的恢复。
为了证明本实施例所述的考虑车队结构时空属性的缺失车辆技术水平信息恢复方法的效果可靠性,本实施例根据以下步骤进行相关实验,具体的,如下:
(1)数据集:
本实施例使用上海市某条道路2021年1月11日的已完整技术水平信息的157342条过车记录数据作为验证数据集。
(2)实验设置:
实施例设置了两个实验来验证本发明对于缺失车辆技术参数的恢复效果。
①实验一
实验一设置车辆技术参数全部缺失和部分缺失两种场景,在每种场景下又分别设置10%、30%和50%的技术参数缺失率,验证本发明对于缺失车辆技术参数恢复的总体准确率。
②实验二
实验二选取出租车这种在昼夜的车队结构中容易产生较大比例变化的车型作为实验对象,设置车辆类型信息的缺失率为30%,分别验证①无缺失车辆类型信息;②以小型客车来填充缺失的车辆类型信息;③基于本发明恢复缺失车辆类型信息这三种情景下出租车在车队结构中所占比例的差异。
(3)效果评估:
①全部信息缺失场景下的信息恢复准确率
如表2所示,对于车辆技术参数全部缺失的场景,基于本发明可以较好地对过车记录中缺失的车辆类型、燃料种类信息进行恢复,两项信息的恢复正确率分别约为85.0%和89.0%;但对排放标准信息的恢复效果不佳,恢复正确率约为37.0%。受排放标准信息恢复效果不佳的影响,基于本发明对三项信息同时恢复的正确率不高,约为37.0%。另外,在车辆技术参数部分缺失的场景下,随着缺失率的不断增加,本发明在误差上变化不大,修复效果基本维持在相同水平。
表2全部缺失场景下的技术参数修复效果对比
设置的缺失率 | 10% | 30% | 50% |
总缺失条数 | 13978 | 45764 | 77271 |
车辆类型正确恢复 | 11966(85.6%) | 39166(85.6%) | 65744(85.1%) |
排放标准正确恢复 | 6565(45.5%) | 20840(45.5%) | 34540(44.7%) |
燃料种类正确恢复 | 12471(89.2%) | 40792(89.1%) | 68415(88.5%) |
三项信息都正确恢复 | 5156(36.9%) | 16969(37.0%) | 28150(36.4%) |
②技术参数信息完全缺失场景下的信息恢复准确率
如表3所示,对于车辆技术参数部分缺失的场景,在低缺失率(10%)下,本发明对于缺失的车辆类型、燃料种类信息的恢复效果较好,正确率为83.2%和86.8%,对缺失排放标准信息的恢复效果一般,正确率为45.8%;在中等缺失率(30%)时,对于缺失信息的恢复效果与低缺失率的情况基本一致;而在高缺失率(50%)时,对于缺失信息的恢复正确率较低缺失率出现了明显的下降,说明在部分信息缺失场景下,本发明的恢复性能对信息的缺失率较为敏感,在高缺失率的情况下信息恢复的效果一般。
表3技术参数信息部分缺失场景下的技术参数修复效果对比
③车辆类型信息恢复的效果(以出租车为例)
如图6所示,基于本发明方法对缺失信息进行恢复之后,在夜间23点到翌日6点时,出租车在车队中所占比例与实际情况更为一致,能更好地表现出租车在夜间的出行比例相对更高这一现象。
综上,本实施例提出的考虑车队结构时空属性的车辆技术参数恢复方法能够提高过车记录技术参数的完整性,可以为个体机动车排放的计算提供技术支撑;同时在信息恢复之后,有助于从整体上更好地揭示道路车队结构的实际情况。
显然,本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例,而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说,在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种车辆技术参数实时恢复方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:明确各类车辆技术参数所对应的具体类别,定义唯一表征车辆技术参数的索引Index的计算方法;
S2:依据Index的计算方法获取Index的范围,创建用于后续信息恢复的车队结构统计单元Unitpre和Unitnow;
S3:获取单路段已匹配好技术参数、按时间先后排列的过车记录数据,包括技术参数完整的过车记录和技术参数完全或部分缺失的过车记录;
S4:基于技术参数完整的过车记录,按照固定时间间隔循环更新Unitpre和Unitnow单元;
S5:对于技术参数完全或部分缺失的过车记录,依据Unitpre和Unitnow单元进行技术参数信息的恢复。
2.根据权利要求1所述的一种车辆技术参数实时恢复方法,其特征在于,所述步骤S1具体包括以下步骤:
S11:基于计算车辆排放的需要,明确所关注的车辆技术参数为号牌种类,车辆类型、排放标准和燃料种类;其中,以号牌种类为基准,明确同一号牌种类所包括的车辆类型的具体类别,然后明确排放标准、燃料种类这两项技术参数所包括的具体类别;接着,基于具体的技术参数类别定义相应的编号,生成车辆技术参数表Tabletech,后续将使用Tabletech中对技术参数的编号实现对每一项技术参数的表征,同时在缺失信息恢复过程中所关注的技术参数类别也由Tabletech所决定;
S12:定义在同一号牌种类下,唯一表征车辆技术参数索引Indexh,(i,j,k)的计算方法,具体表示为:
Indexh,(i,j,k)=Labelh,i×102+Labelh,j×10+Labelh,k (1)
其中Indexh,(i,j,k)是号牌种类为h、车辆类型为i、排放标准为j、燃料种类为k的车辆索引,Labelh,i是号牌种类为h、车辆类型为i的车辆编号,Labelh,j是号牌种类为h、排放标准为j的车辆编号,Labelh,k是号牌种类为h、燃料种类为k的车辆编号;因此,Indexh,(i,j,k)的范围,即最大值由同一号牌种类下,车辆类型、排放标准、燃料种类这三项信息的类别数所确定,具体表示为:
3.根据权利要求2所述的一种车辆技术参数实时恢复方法,其特征在于,所述步骤S2具体包括以下过程:
创建车队结构统计单元Unitpre和Unitnow,其中Unitpre为满足固定统计时间的车队结构单元,不满足固定统计时间的车队结构单元为Unitnow;其中,车队结构统计单元具有两个元素,第一个是Indexh,(i,j,k),Indexh,(i,j,k)的范围由步骤S12所决定,第二个是Indexh,(i,j,k)所对应的Numh,(i,j,k),表示的是车队统计单元中每一个Indexh,(i,j,k)所对应的频数。
4.根据权利要求3所述的一种车辆技术参数实时恢复方法,其特征在于,所述步骤S3具体包括以下步骤:
S31:收集单条道路,即相同道路ID,按时间先后顺序排列的过车记录数据,以车牌号码和号牌种类信息为唯一标签,基于机动车保有量数据库的车辆注册登记信息,为过车记录匹配车辆类型、排放标准、燃料种类这三项技术参数;
S32:对逐条过车记录的车辆技术参数进行判断,如果过车记录中的号牌种类,车辆类型、排放标准、燃料种类信息都存在且属于tabletech的类别属性时,则将其视为技术参数完整的过车记录;反之则将其视为技术参数完全或部分缺失的过车记录。
5.根据权利要求4所述的一种车辆技术参数实时恢复方法,其特征在于,所述步骤S4中,依据车队结构统计单元Unitpre和Unitnow统计完整信息过车记录的车辆技术参数分布情况,具体为:
S41:启动Unitnow,对完整信息过车记录的技术参数分布情况进行统计,当Unitnow的统计时间达到固定值时,将此时Unitnow的Indexh,(i,j,k)和Numh,(i,j,k)分布结果复制给Unitpre,并清空原来Unitnow的统计结果;
S42:重新启动Unitnow对完整信息过车记录的车辆技术参数进行统计,当Unitnow的统计时间再次达到固定值时,则清空前一个Unitpre,基于最新的Unitnow的Indexh,(i,j,k)和Numh,(i,j,k)分布结果复制到新的Unitpre;
S43:重复执行步骤S41、S42,实现在逐条过车记录输入的过程中完成车队结构统计单元的循环更新。
6.根据权利要求5所述的一种车辆技术参数实时恢复方法,其特征在于,所述步骤S5具体包括以下步骤:
S51:对于技术参数完全或部分缺失的过车记录,判断该条记录的号牌种类信息情况,如果号牌种类为空值或者不为tabletech所示的号牌种类数值,则不进行恢复;反之执行步骤S52;
S52:根据该条缺失信息过车记录出现前的Unitpre和Unitnow,汇总Unitpre和Unitnow所涵盖的所有Indexh,(i,j,k),对Unitpre和Unitnow中相同Indexh,(i,j,k)的Numh,(i,j,k)进行求和,并最终生成用于缺失技术参数恢复的车队结构统计单元Unitres;
S53:基于Unitres,对过车记录的缺失技术参数进行恢复。
7.根据权利要求6所述的一种车辆技术参数实时恢复方法,其特征在于,在所述步骤S53中,根据车辆技术参数缺失的情况,分为以下两种恢复情形:
①车辆类型、排放标准、燃料种类信息全部缺失
对于这种情形下的缺失,则对Unitres中同一号牌种类的车辆技术参数索引进行遍历搜索,获取频数numh,(i,j,k)最大的Indexh,(i,j,k),根据Indexh,(i,j,k)返回相应的车辆技术参数,完成缺失车辆技术参数的恢复;
②车辆类型、排放标准、燃料种类信息部分缺失
根据已有的车辆技术参数情况,提取Unitres中号牌种类和已有技术参数都相同的部分索引列表listres;在后续的缺失技术参数恢复时,对该索引列表listres进行遍历搜索,获取频数numh,(i,j,k)最大的车辆技术水平索引值Indexh,(i,j,k);根据Indexh,(i,j,k)返回相应的车辆技术参数,完成缺失技术参数的恢复。
8.根据权利要求7所述的一种车辆技术参数实时恢复方法,其特征在于,在所述车辆类型、排放标准、燃料种类信息全部缺失和部分缺失的情形中,为了降低缺失技术参数恢复的偶然性,设置只有当Indexh,(i,j,k)的numh,(i,j,k)大于设置的最小频数时,才依据该Indexh,(i,j,k)对缺失技术参数进行恢复,反之则不恢复。
9.一种车辆技术参数实时恢复系统,其特征在于,包括车辆技术参数索引生成模块、车队结构循环统计模块、过车记录采集模块、车辆技术参数索引返回模块;其中:
所述车辆技术参数索引生成模块用于明确各类车辆技术参数所对应的具体类别,定义唯一表征车辆技术参数的索引Index的计算方法,获取Index的范围;
所述车队结构循环统计模块用于依据Index的范围,创建用于后续信息恢复的车队结构统计单元Unitpre和Unitnow,并按照固定时间间隔循环更新Unitpre和Unitnow。
所述过车记录采集模块用于获取单路段已匹配好技术参数、按时间先后排列的过车记录数据,包括技术参数完整的过车记录和技术参数完全或部分缺失的过车记录;
所述车辆技术参数索引返回模块用于根据车队结构统计单元中频数最大的Indexh,(i,j,k),返回相应的车辆型号、排放标准、燃料种类信息,实现缺失技术参数信息的恢复。
10.根据权利要求9所述的一种车辆技术参数实时恢复系统,其特征在于,所述车辆技术参数索引生成模块包括索引生成单元和频数生成单元,其中:
所述索引生成单元用于动态定义车队结构统计单元中Indexh,(i,j,k)的范围;
所述频数生成单元用于为Indexh,(i,j,k)赋予相应的频数numh,(i,j,k)。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110694683.5A CN113342576B (zh) | 2021-06-22 | 2021-06-22 | 一种车辆技术参数实时恢复方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110694683.5A CN113342576B (zh) | 2021-06-22 | 2021-06-22 | 一种车辆技术参数实时恢复方法及系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113342576A true CN113342576A (zh) | 2021-09-03 |
CN113342576B CN113342576B (zh) | 2022-09-27 |
Family
ID=77477626
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110694683.5A Active CN113342576B (zh) | 2021-06-22 | 2021-06-22 | 一种车辆技术参数实时恢复方法及系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113342576B (zh) |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108884770A (zh) * | 2016-04-04 | 2018-11-23 | Ifp新能源公司 | 使用宏观参数确定来自车辆的污染物排放的方法 |
CN110362557A (zh) * | 2019-05-27 | 2019-10-22 | 华南理工大学 | 一种基于机器学习和车牌识别数据的缺失路径修复方法 |
CN111243277A (zh) * | 2020-03-09 | 2020-06-05 | 山东大学 | 基于车牌识别数据的通勤车辆时空轨迹重构方法及系统 |
US20210172750A1 (en) * | 2019-12-09 | 2021-06-10 | IFP Energies Nouvelles | Method of determining pollutant and/or noise emissions and/or road safety parameters on a road network portion |
-
2021
- 2021-06-22 CN CN202110694683.5A patent/CN113342576B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108884770A (zh) * | 2016-04-04 | 2018-11-23 | Ifp新能源公司 | 使用宏观参数确定来自车辆的污染物排放的方法 |
CN110362557A (zh) * | 2019-05-27 | 2019-10-22 | 华南理工大学 | 一种基于机器学习和车牌识别数据的缺失路径修复方法 |
US20210172750A1 (en) * | 2019-12-09 | 2021-06-10 | IFP Energies Nouvelles | Method of determining pollutant and/or noise emissions and/or road safety parameters on a road network portion |
CN111243277A (zh) * | 2020-03-09 | 2020-06-05 | 山东大学 | 基于车牌识别数据的通勤车辆时空轨迹重构方法及系统 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
林颖等: "基于车辆身份检测数据的单车排放轨迹研究", 《中国环境科学》 * |
高林 等: "基于车牌识别数据的交通状态判别方法研究", 《第八届中国智能交通年会优秀论文集》 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113342576B (zh) | 2022-09-27 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Tong et al. | The simpler the better: a unified approach to predicting original taxi demands based on large-scale online platforms | |
WO2020238631A1 (zh) | 一种基于手机信令数据的人群类型识别方法 | |
CN109191605B (zh) | 一种考虑收费路径的高速公路计费费率准确性评测方法 | |
CN109828967B (zh) | 一种伴随关系获取方法、系统、设备、存储介质 | |
Wu et al. | Interpreting traffic dynamics using ubiquitous urban data | |
Huang et al. | Survey on vehicle map matching techniques | |
CN108010316A (zh) | 一种基于路网模型的道路交通多源数据融合处理方法 | |
CN106682699B (zh) | 一种基于聚类分析的车辆尾气排放特征分析处理方法 | |
CN103077604A (zh) | 交通传感器管理方法和系统 | |
CN109523186B (zh) | 城市区域划分方法及装置 | |
CN111178577A (zh) | 一种基于geohash算法的服务站选址方法 | |
CN112150810A (zh) | 一种车辆行为管理方法、系统、设备及介质 | |
CN110874369A (zh) | 一种多维数据融合侦查系统及其方法 | |
CN108230724A (zh) | 一种基于极大概率估计的城市公交系统车载报站缺失数据修补方法 | |
CN107067736B (zh) | 基于时间路网的套牌车分析方法及其系统 | |
CN112925820B (zh) | 一种车辆偷逃通行费的识别方法、装置及系统 | |
CN107329977A (zh) | 一种基于概率分布的假牌车二次筛选方法 | |
CN115829124A (zh) | 充电桩选址方法、装置、设备及存储介质 | |
CN109033102A (zh) | 城市客运交通信息资源整合平台数据仓库构建的方法 | |
CN113342576B (zh) | 一种车辆技术参数实时恢复方法及系统 | |
CN114418360A (zh) | 一种智慧城市运行体征大数据分析方法及装置 | |
CN112052405B (zh) | 一种基于司机经验的寻客区域推荐方法 | |
Cai et al. | The mining of urban hotspots based on multi-source location data fusion | |
Liu et al. | ST-MFM: A spatiotemporal multi-modal fusion model for urban anomalies prediction | |
CN107895487A (zh) | 一种基于大数据进行相似车牌串并的方法 |
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 |