CN113673770B - 移动治超点的位置确定方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

移动治超点的位置确定方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请实施例公开了一种移动治超点的位置确定方法、装置及存储介质,属于交通领域。所述方法包括:基于多个车辆的行驶路段,确定路网地图包括的多个路网路段中每个路网路段的热度。基于所述多个路网路段的热度,确定一个或多个路段集合,所述一个或多个路段集合在路网上不相邻,且同一路段集合包含的路网路段在路网上相邻。基于所述一个或多个路段集合,确定需要部署的移动治超点的地理位置。本申请实施例通过将路网地图中的多个路网路段确定为一个或多个路段集合,进而基于该一个或多个路段集合,确定移动治超点的位置,提高了移动治超点的位置的准确性与合理性。

Description

移动治超点的位置确定方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本申请实施例涉及交通领域,特别涉及一种移动治超点的位置确定方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
车辆作为人们日常出行及运输货物的交通工具,在人们的生活中具有及其重要的作用。然而近年来,车辆超载现象严重且屡禁不止,严重危及道路安全。为了解决这一问题,需要在道路上设置多个移动治超点,因此如何准确并合理地确定移动治超点的地理位置变得尤为重要。其中,移动治超点为位置可变且用于对超载车辆进行监测的站点。
在相关技术中,可以根据日均过车频次与日均过车数构建路网路段的综合过车指标,并按照综合过车指标对该多个路网路段进行排序,然后选取前K个路网路段,并将前K个路网路段的地理位置确定为K个移动治超点的地理位置。
然而,上述前K个路网路段中可能存在多个相邻的路网路段,这样,基于前K个路网路段确定的K个移动治超点中可能存在多个相邻的移动治超点,由于车辆可能同时经过多个相邻的移动治超点,因此,这多个相邻的移动治超点实际上为一个有效的移动治超点,也即是,通过上述相关技术确定的多个移动治超点的位置准确性不高且不够合理。
发明内容
本申请实施例提供了一种移动治超点的位置确定方法、装置、设备及存储介质,可以解决相关技术中确定出的移动治超点的位置不合理的问题。所述技术方案如下:
一方面,提供了一种移动治超点的位置确定方法,所述方法包括:
基于多个车辆的行驶路段,确定路网地图包括的多个路网路段中每个路网路段的热度,所述路网路段为相邻两个路口之间的路段,所述行驶路段包括一个或多个路网路段;
基于所述多个路网路段的热度,确定一个或多个路段集合,所述一个或多个路段集合在路网上不相邻,且同一路段集合包含的路网路段在路网上相邻;
基于所述一个或多个路段集合,确定需要部署的移动治超点的地理位置。
可选地,所述基于所述多个路网路段的热度,确定一个或多个路段集合,包括:
基于所述多个路网路段的热度,通过循环迭代方式确定所述一个或多个路段集合;其中,所述循环迭代方式的第i次循环包括如下步骤,i为正整数:
确定k个路网路段,所述k个路网路段为所述多个路网路段中除前i-1个路段集合包括的路网路段之外的路网路段,其中,在i等于1的情况下,所述k个路网路段为所述多个路网路段;
从所述k个路网路段中选择热度最高的路网路段作为路网路段i;
基于所述路网路段i,确定候选路段集合,所述候选路段集合包括所述路网路段i以及所述路网路段i的邻居路网路段;
如果所述前i-1个路段集合中存在与所述候选路段集合相邻的路段集合,则将所述候选路段集合以及所述前i-1个路段集合中与所述候选路段集合相邻的路段集合进行合并;
如果所述前i-1个路段集合中不存在与所述候选路段集合相邻的路段集合,则将所述候选路段集合确定为第i个路段集合。
可选地,所述基于所述路网路段i,确定候选路段集合,包括:
按照广度优先搜索的方式,在所述路网地图中对所述路网路段i的下一阶邻居路网路段进行搜索,以得到多个邻居路网路段;
从所述多个邻居路网路段中,选择对应的热度与所述路网路段i的热度之间的热度差值小于所述第一热度阈值的邻居路网路段;
将选择的每个邻居路网路段作为所述路网路段i,返回按照广度优先搜索的方式,在所述路网地图中对所述路网路段i的下一阶邻居路网路段进行搜索的步骤,直至不存在对应的热度差值小于所述第一热度阈值的邻居路网路段时,将所述路网路段i以及所有选择的邻居路网路段组成的集合确定为所述候选路段集合。
可选地,所述基于多个车辆的行驶路段,确定路网地图包括的多个路网路段中每个路网路段的热度之后,还包括:
从所述多个路网路段中选择热度大于第二热度阈值的路网路段;
统计选择出的路网路段的过车情况,所述过车情况包括总过车车次、总过车车辆数、指定时间周期内的各个时间段内的过车车次以及高发时间段,所述高发时间段为所述指定时间周期内过车车次最大的时间段;
在所述路网地图中突出显示所述选择出的路网路段,以及显示所述选择出的路网路段的过车情况。
可选地,所述基于多个车辆的行驶路段,确定路网地图包括的多个路网路段中每个路网路段的热度之前,还包括:
根据所述路网地图,确定目标轨迹段包括的多个轨迹点中每个轨迹点对应的候选点,以得到多个候选点,所述目标轨迹段为目标车辆的行驶轨迹中的一段轨迹,所述候选点为相应轨迹点在所述路网地图中的潜在匹配点,所述目标车辆为所述多个车辆中的一个;
基于所述多个轨迹点的地理坐标和所述多个候选点的地理坐标,确定所述多个候选点构成的多条路段中隐马尔科夫链概率最大的路段,所述多条路段中的每条路段包括所述多个轨迹点中每个轨迹点对应的一个候选点;
将所述隐马尔科夫链概率最大的路段确定为所述目标车辆的行驶路段。
可选地,所述基于所述多个轨迹点的地理坐标和所述多个候选点的地理坐标,确定所述多个候选点构成的多条路段中隐马尔科夫链概率最大的路段,包括:
基于所述多个候选点确定所述多条路段;
基于所述多个轨迹点的地理坐标和所述多个候选点的地理坐标,确定所述多条路段中每条路段的隐马尔科夫链概率;
基于所述多条路段中每条路段的隐马尔科夫链概率,确定所述多条路段中隐马尔科夫链概率最大的路段。
可选地,所述基于所述多个轨迹点的地理坐标和所述多个候选点的地理坐标,确定所述多条路段中每条路段的隐马尔科夫链概率,包括:
基于所述多个轨迹点的地理坐标和所述多个候选点的地理坐标,确定所述多个轨迹点中每个轨迹点到对应的每个候选点的测量概率,以得到所述多个候选点中每个候选点对应的测量概率;
基于所述多个轨迹点的地理坐标和所述多个候选点的地理坐标,确定所述多个轨迹点中每相邻的两个轨迹点对应的每两个候选点之间的转移概率,所述转移概率对应的两个候选点对应于不同的轨迹点;
基于所述多个候选点对应的测量概率和所述多个轨迹点中每相邻的两个轨迹点对应的每两个候选点之间的转移概率,确定所述多条路段中每条路段的隐马尔科夫链概率。
可选地,所述基于所述多个候选点对应的测量概率和所述多个轨迹点中每相邻的两个轨迹点对应的每两个候选点之间的转移概率,确定所述多条路段中每条路段的隐马尔科夫链概率,包括:
从所述多条路段中选择一条路段,按照以下操作确定选择的路段的隐马尔科夫链概率,直至确定出每条路段的隐马尔科夫链概率为止:
从所述多个候选点对应的测量概率中,筛选出所述选择的路段上的每个候选点对应的测量概率;
从所述多个轨迹点中每相邻的两个轨迹点对应的每两个候选点之间的转移概率中,筛选出所述选择的路段上的每相邻的两个候选点之间的转移概率;
将筛选出的测量概率和筛选出的转移概率相乘,得到所述选择的路段的隐马尔科夫链概率。
可选地,所述基于所述多个轨迹点的地理坐标和所述多个候选点的地理坐标,确定所述多个候选点构成的多条路段中隐马尔科夫链概率最大的路段,包括:
基于所述多个轨迹点的地理坐标和所述多个候选点的地理坐标,确定所述多条路段中n条路段的隐马尔科夫链概率,所述n小于所述多条路段的数量;
基于所述多条路段中所述n条路段的隐马尔科夫链概率,确定所述多条路段中隐马尔科夫链概率最大的路段。
可选地,所述基于所述多个轨迹点的地理坐标和所述多个候选点的地理坐标,确定所述多条路段中n条路段的隐马尔科夫链概率,包括:
基于所述多个轨迹点的地理坐标和所述多个候选点的地理坐标,确定所述多个轨迹点中每个轨迹点到对应的每个候选点的测量概率,以得到所述多个候选点中每个候选点对应的测量概率;
基于所述多个轨迹点的地理坐标和所述多个候选点的地理坐标,确定所述多个轨迹点中每相邻的两个轨迹点对应的每两个候选点之间的转移概率,所述转移概率对应的两个候选点对应于不同的轨迹点;
基于所述多个候选点对应的测量概率以及所述多个轨迹点中每相邻的两个轨迹点对应的每两个候选点之间的转移概率,确定所述多条路段中n条路段的隐马尔科夫链概率。
可选地,所述基于所述多个候选点对应的测量概率以及所述多个轨迹点中每相邻的两个轨迹点对应的每两个候选点之间的转移概率,确定所述多条路段中n条路段的隐马尔科夫链概率,包括:
基于所述多个候选点对应的测量概率以及所述多个轨迹点中每相邻的两个轨迹点对应的每两个候选点之间的转移概率,通过循环迭代方式确定所述多条路段中n条路段的隐马尔科夫链概率;
所述循环迭代方式的第i次循环包括如下步骤,i为正整数:
基于所述多个轨迹点中第i-1个轨迹点对应的候选点的局部隐马概率、所述第i-1个轨迹点对应的候选点与第i个轨迹点对应的候选点中每两个候选点之间的转移概率、以及所述第i个轨迹点对应的候选点的测量概率,确定所述第i个轨迹点对应的候选点的局部隐马概率,所述局部隐马概率为从所述多个轨迹点中第一个轨迹点对应的候选点到当前轨迹点对应的相应候选点的局部路段的隐马尔科夫链概率,其中,在i等于1的情况下,所述第i个轨迹点对应的候选点的局部隐马概率为相应候选点对应的测量概率;
在所述i小于m的情况下,执行所述循环迭代方式的第i+1次循环,所述m为所述多个轨迹点的数量;
在所述i等于m的情况下,将用于确定所述第i个轨迹点对应的候选点的局部隐马概率的路段确定为所述多条路段中的n条路段,将所述第i个轨迹点对应的每个候选点的局部隐马概率确定为相应路段的隐马尔科夫链概率。
可选地,所述基于所述多个轨迹点中第i-1个轨迹点对应的候选点的局部隐马概率、所述第i-1个轨迹点对应的候选点与第i个轨迹点对应的候选点中每两个候选点之间的转移概率、以及所述第i个轨迹点对应的候选点的测量概率,确定所述第i个轨迹点对应的候选点的局部隐马概率,包括:
从所述第i个轨迹点对应的候选点中选择一个候选点,按照以下操作确定选择的候选点的局部隐马概率,直至确定出所述第i个轨迹点对应的每个候选点的局部隐马概率为止:
将所述第i-1个轨迹点对应的每个候选点的局部隐马概率、所述第i-1个轨迹点对应的每个候选点与所述选择的候选点之间的转移概率、以及所述选择的候选点的测量概率相乘,得到所述选择的候选点对应的一个或多个隐马概率,所述一个或多个隐马概率与所述第i-1个轨迹点对应的一个或多个候选点一一对应;
将所述一个或多个隐马概率中的最大隐马概率确定为所述选择的候选点的局部隐马概率。
可选地,所述根据存储的路网地图,确定目标轨迹段包括的多个轨迹点中每个轨迹点对应的候选点之前,还包括:
删除所述行驶轨迹包括的冗余轨迹点,将删除所述冗余轨迹点之后剩余的轨迹点构成的轨迹确定为第一轨迹;
删除所述第一轨迹包括的噪声轨迹段,将删除所述噪声轨迹段之后剩余的轨迹段拼接得到的轨迹确定为第二轨迹;
对所述第二轨迹进行轨迹切割处理,以得到一个或多个轨迹段;
将所述一个或多个轨迹段中的每个轨迹段确定为所述目标轨迹段。
可选地,所述删除所述行驶轨迹包括的冗余轨迹点,包括:
从所述行驶轨迹包括的轨迹点中选择一个轨迹点作为第一轨迹点,按照以下操作对所述第一轨迹点进行处理,直至处理完每个轨迹点为止:
基于所述第一轨迹点的地理坐标和第二轨迹点的地理坐标,确定所述第一轨迹点与所述第二轨迹点之间的距离,所述第二轨迹点位于所述第一轨迹点之前且与所述第一轨迹点相邻;
基于所述第一轨迹点的采集时间和所述第二轨迹点的采集时间,确定所述第一轨迹点与所述第二轨迹点之间的采集时间间隔;
如果所述距离小于第一距离阈值或者所述采集时间间隔小于第一时间间隔阈值,则删除所述第一轨迹点。
可选地,所述删除所述第一轨迹包括的噪声轨迹段,包括:
从所述第一轨迹包括的轨迹点中选择一个轨迹点作为第三轨迹点,按照以下操作对所述第三轨迹点进行处理,直至处理完每个轨迹点为止:
基于所述第三轨迹点的地理坐标和采集时间,以及第四轨迹点的地理坐标和采集时间,确定所述第三轨迹点与所述第四轨迹点之间的速度,所述第四轨迹点位于所述第三轨迹点之前且与所述第三轨迹点相邻;
如果所述速度大于或等于速度阈值,则在所述第四轨迹点处进行轨迹切割;
在处理完所述第一轨迹包括的每个轨迹点后得到一个或多个轨迹段,删除所述一个或多个轨迹段中轨迹长度小于长度阈值的轨迹段。
可选地,所述对所述第二轨迹进行轨迹切割处理,以得到一个或多个轨迹段,包括:
从所述第二轨迹包括的轨迹点中选择一个轨迹点作为第五轨迹点,按照以下操作对所述第五轨迹点进行处理,直至处理完每个轨迹点为止:
基于所述第五轨迹点的采集时间和第六轨迹点的采集时间,确定所述第五轨迹点与所述第六轨迹点之间的采集时间间隔,所述第六轨迹点位于所述第五轨迹点之前且与所述第五轨迹点相邻;
如果所述采集时间间隔大于或等于第二时间间隔阈值,则在所述第六轨迹点处进行轨迹切割。
可选地,所述删除所述行驶轨迹包括的冗余轨迹点之前,还包括:
如果所述目标车辆具有历史超载记录且所述行驶轨迹未经过固定治超点,则执行删除所述行驶轨迹包括的冗余轨迹点的步骤,所述固定治超点为位置固定且用于对超载车辆进行治理的站点。
另一方面,提供了一种移动治超点的位置确定装置,所述装置包括:
第一确定模块,用于基于多个车辆的行驶路段,确定路网地图包括的多个路网路段中每个路网路段的热度,所述路网路段为相邻两个路口之间的路段,所述行驶路段包括一个或多个路网路段;
第二确定模块,用于基于所述多个路网路段的热度,确定一个或多个路段集合,所述一个或多个路段集合在路网上不相邻,且同一路段集合包含的路网路段在路网上相邻;
第三确定模块,用于基于所述一个或多个路段集合,确定需要部署的移动治超点的地理位置。
可选地,所述第二确定模块具体用于:
基于所述多个路网路段的热度,通过循环迭代方式确定所述一个或多个路段集合;其中,所述循环迭代方式的第i次循环包括如下步骤,i为正整数:
确定k个路网路段,所述k个路网路段为所述多个路网路段中除前i-1个路段集合包括的路网路段之外的路网路段,其中,在i等于1的情况下,所述k个路网路段为所述多个路网路段;
从所述k个路网路段中选择热度最高的路网路段作为路网路段i;
基于所述路网路段i,确定候选路段集合,所述候选路段集合包括所述路网路段i以及所述路网路段i的邻居路网路段;
如果所述前i-1个路段集合中存在与所述候选路段集合相邻的路段集合,则将所述候选路段集合以及所述前i-1个路段集合中与所述候选路段集合相邻的路段集合进行合并;
如果所述前i-1个路段集合中不存在与所述候选路段集合相邻的路段集合,则将所述候选路段集合确定为第i个路段集合。
可选地,所述第二确定模块具体用于:
按照广度优先搜索的方式,在所述路网地图中对所述路网路段i的下一阶邻居路网路段进行搜索,以得到多个邻居路网路段;
从所述多个邻居路网路段中,选择对应的热度与所述路网路段i的热度之间的热度差值小于所述第一热度阈值的邻居路网路段;
将选择的每个邻居路网路段作为所述路网路段i,返回按照广度优先搜索的方式,在所述路网地图中对所述路网路段i的下一阶邻居路网路段进行搜索的步骤,直至不存在对应的热度差值小于所述第一热度阈值的邻居路网路段时,将所述路网路段i以及所有选择的邻居路网路段组成的集合确定为所述候选路段集合。
可选地,所述装置还包括:
选择模块,用于从所述多个路网路段中选择热度大于第二热度阈值的路网路段;
统计模块,用于统计选择出的路网路段的过车情况,所述过车情况包括总过车车次、总过车车辆数、指定时间周期内的各个时间段内的过车车次以及高发时间段,所述高发时间段为所述指定时间周期内过车车次最大的时间段;
显示模块,用于在所述路网地图中突出显示所述选择出的路网路段,以及显示所述选择出的路网路段的过车情况。
可选地,所述装置还包括:
第四确定模块,用于根据所述路网地图,确定目标轨迹段包括的多个轨迹点中每个轨迹点对应的候选点,以得到多个候选点,所述目标轨迹段为目标车辆的行驶轨迹中的一段轨迹,所述候选点为相应轨迹点在所述路网地图中的潜在匹配点,所述目标车辆为所述多个车辆中的一个;
第五确定模块,用于基于所述多个轨迹点的地理坐标和所述多个候选点的地理坐标,确定所述多个候选点构成的多条路段中隐马尔科夫链概率最大的路段,所述多条路段中的每条路段包括所述多个轨迹点中每个轨迹点对应的一个候选点;
第六确定模块,用于将所述隐马尔科夫链概率最大的路段确定为所述目标车辆的行驶路段。
可选地,所述第五确定模块包括:
第一确定子模块,用于基于所述多个候选点确定所述多条路段;
第二确定子模块,用于基于所述多个轨迹点的地理坐标和所述多个候选点的地理坐标,确定所述多条路段中每条路段的隐马尔科夫链概率;
第三确定子模块,用于基于所述多条路段中每条路段的隐马尔科夫链概率,确定所述多条路段中隐马尔科夫链概率最大的路段。
可选地,所述第二确定子模块包括:
第一确定单元,用于基于所述多个轨迹点的地理坐标和所述多个候选点的地理坐标,确定所述多个轨迹点中每个轨迹点到对应的每个候选点的测量概率,以得到所述多个候选点中每个候选点对应的测量概率;
第二确定单元,用于基于所述多个轨迹点的地理坐标和所述多个候选点的地理坐标,确定所述多个轨迹点中每相邻的两个轨迹点对应的每两个候选点之间的转移概率,所述转移概率对应的两个候选点对应于不同的轨迹点;
第三确定单元,用于基于所述多个候选点对应的测量概率和所述多个轨迹点中每相邻的两个轨迹点对应的每两个候选点之间的转移概率,确定所述多条路段中每条路段的隐马尔科夫链概率。
可选地,所述第三确定单元具体用于:
从所述多条路段中选择一条路段,按照以下操作确定选择的路段的隐马尔科夫链概率,直至确定出每条路段的隐马尔科夫链概率为止:
从所述多个候选点对应的测量概率中,筛选出所述选择的路段上的每个候选点对应的测量概率;
从所述多个轨迹点中每相邻的两个轨迹点对应的每两个候选点之间的转移概率中,筛选出所述选择的路段上的每相邻的两个候选点之间的转移概率;
将筛选出的测量概率和筛选出的转移概率相乘,得到所述选择的路段的隐马尔科夫链概率。
可选地,所述第五确定模块包括:
第四确定子模块,用于基于所述多个轨迹点的地理坐标和所述多个候选点的地理坐标,确定所述多条路段中n条路段的隐马尔科夫链概率,所述n小于所述多条路段的数量;
第五确定子模块,用于基于所述多条路段中所述n条路段的隐马尔科夫链概率,确定所述多条路段中隐马尔科夫链概率最大的路段。
可选地,所述第四确定子模块包括:
第四确定单元,用于基于所述多个轨迹点的地理坐标和所述多个候选点的地理坐标,确定所述多个轨迹点中每个轨迹点到对应的每个候选点的测量概率,以得到所述多个候选点中每个候选点对应的测量概率;
第五确定单元,用于基于所述多个轨迹点的地理坐标和所述多个候选点的地理坐标,确定所述多个轨迹点中每相邻的两个轨迹点对应的每两个候选点之间的转移概率,所述转移概率对应的两个候选点对应于不同的轨迹点;
第六确定单元,用于基于所述多个候选点对应的测量概率以及所述多个轨迹点中每相邻的两个轨迹点对应的每两个候选点之间的转移概率,确定所述多条路段中n条路段的隐马尔科夫链概率。
可选地,所述第六确定单元具体用于:
基于所述多个候选点对应的测量概率以及所述多个轨迹点中每相邻的两个轨迹点对应的每两个候选点之间的转移概率,通过循环迭代方式确定所述多条路段中n条路段的隐马尔科夫链概率;
所述循环迭代方式的第i次循环包括如下步骤,i为正整数:
基于所述多个轨迹点中第i-1个轨迹点对应的候选点的局部隐马概率、所述第i-1个轨迹点对应的候选点与第i个轨迹点对应的候选点中每两个候选点之间的转移概率、以及所述第i个轨迹点对应的候选点的测量概率,确定所述第i个轨迹点对应的候选点的局部隐马概率,所述局部隐马概率为从所述多个轨迹点中第一个轨迹点对应的候选点到当前轨迹点对应的相应候选点的局部路段的隐马尔科夫链概率,其中,在i等于1的情况下,所述第i个轨迹点对应的候选点的局部隐马概率为相应候选点对应的测量概率;
在所述i小于m的情况下,执行所述循环迭代方式的第i+1次循环,所述m为所述多个轨迹点的数量;
在所述i等于m的情况下,将用于确定所述第i个轨迹点对应的候选点的局部隐马概率的路段确定为所述多条路段中的n条路段,将所述第i个轨迹点对应的每个候选点的局部隐马概率确定为相应路段的隐马尔科夫链概率。
可选地,所述第六确定单元具体用于:
从所述第i个轨迹点对应的候选点中选择一个候选点,按照以下操作确定选择的候选点的局部隐马概率,直至确定出所述第i个轨迹点对应的每个候选点的局部隐马概率为止:
将所述第i-1个轨迹点对应的每个候选点的局部隐马概率、所述第i-1个轨迹点对应的每个候选点与所述选择的候选点之间的转移概率、以及所述选择的候选点的测量概率相乘,得到所述选择的候选点对应的一个或多个隐马概率,所述一个或多个隐马概率与所述第i-1个轨迹点对应的一个或多个候选点一一对应;
将所述一个或多个隐马概率中的最大隐马概率确定为所述选择的候选点的局部隐马概率。
可选地,所述装置还包括:
第一删除模块,用于删除所述行驶轨迹包括的冗余轨迹点,将删除所述冗余轨迹点之后剩余的轨迹点构成的轨迹确定为第一轨迹;
第二删除模块,用于删除所述第一轨迹包括的噪声轨迹段,将删除所述噪声轨迹段之后剩余的轨迹段拼接得到的轨迹确定为第二轨迹;
切割模块,用于对所述第二轨迹进行轨迹切割处理,以得到一个或多个轨迹段;
第七确定模块,用于将所述一个或多个轨迹段中的每个轨迹段确定为所述目标轨迹段。
可选地,所述第一删除模块具体用于:
从所述行驶轨迹包括的轨迹点中选择一个轨迹点作为第一轨迹点,按照以下操作对所述第一轨迹点进行处理,直至处理完每个轨迹点为止:
基于所述第一轨迹点的地理坐标和第二轨迹点的地理坐标,确定所述第一轨迹点与所述第二轨迹点之间的距离,所述第二轨迹点位于所述第一轨迹点之前且与所述第一轨迹点相邻;
基于所述第一轨迹点的采集时间和所述第二轨迹点的采集时间,确定所述第一轨迹点与所述第二轨迹点之间的采集时间间隔;
如果所述距离小于第一距离阈值或者所述采集时间间隔小于第一时间间隔阈值,则删除所述第一轨迹点。
可选地,所述第二删除模块具体用于:
从所述第一轨迹包括的轨迹点中选择一个轨迹点作为第三轨迹点,按照以下操作对所述第三轨迹点进行处理,直至处理完每个轨迹点为止:
基于所述第三轨迹点的地理坐标和采集时间,以及第四轨迹点的地理坐标和采集时间,确定所述第三轨迹点与所述第四轨迹点之间的速度,所述第四轨迹点位于所述第三轨迹点之前且与所述第三轨迹点相邻;
如果所述速度大于或等于速度阈值,则在所述第四轨迹点处进行轨迹切割;
在处理完所述第一轨迹包括的每个轨迹点后得到一个或多个轨迹段,删除所述一个或多个轨迹段中轨迹长度小于长度阈值的轨迹段。
可选地,所述切割模块具体用于:
从所述第二轨迹包括的轨迹点中选择一个轨迹点作为第五轨迹点,按照以下操作对所述第五轨迹点进行处理,直至处理完每个轨迹点为止:
基于所述第五轨迹点的采集时间和第六轨迹点的采集时间,确定所述第五轨迹点与所述第六轨迹点之间的采集时间间隔,所述第六轨迹点位于所述第五轨迹点之前且与所述第五轨迹点相邻;
如果所述采集时间间隔大于或等于第二时间间隔阈值,则在所述第六轨迹点处进行轨迹切割。
可选地,所述装置还包括:
触发模块,用于如果所述目标车辆具有历史超载记录且所述行驶轨迹未经过固定治超点,则触发所述第一删除模块执行删除所述行驶轨迹包括的冗余轨迹点的步骤,所述固定治超点为位置固定且用于对超载车辆进行治理的站点。
另一方面,提供了一种计算机设备,所述计算机设备包括存储器和处理器,所述存储器用于存放计算机程序,所述处理器用于执行所述存储器上所存放的计算机程序,以实现上述所述的移动治超点的位置确定方法的步骤。
另一方面,提供了一种计算机可读存储介质,所述存储介质内存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述所述移动治超点的位置确定方法的步骤。
另一方面,提供了一种包含指令的计算机程序产品,当所述指令在计算机上运行时,使得计算机执行上述所述的移动治超点的位置确定方法的步骤。
本申请实施例提供的技术方案至少可以带来以下有益效果:
本申请实施例中,由于该一个或多个路段集合在路网上不相邻,且同一路段集合包含的路网路段在路网上相邻,因此,由该一个或多个路段集合确定的移动治超点的位置是在充分考虑了多个路网路段的相邻关系后确定的,该移动治超点的位置不存在相邻关系,因此,由此确定出的移动治超点的位置更加准确与合理。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中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申请的一些实施例,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是本申请实施例提供的一种实施环境的示意图;
图2是本申请实施例提供的一种移动治超点的位置确定方法的流程图;
图3是本申请实施例提供的一种显示选择出的路网路段的示意图;
图4是本申请实施例提供的一种车辆行驶路段的确定方法的流程图;
图5是本申请实施例提供的一种确定轨迹点对应的候选点的示意图;
图6是本申请实施例提供的一种删除噪声轨迹段的示意图;
图7是本申请实施例提供的一种基于多个候选点确定多个路段的示意图;
图8是本申请实施例提供的一种确定候选点的局部隐马概率的示意图;
图9是本申请实施例提供的一种移动治超点的位置确定装置的结构示意图;
图10是本申请实施例提供的一种管理员终端的结构示意图;
图11是本申请实施例提供的一种服务器的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
在对本申请实施例提供的移动治超点的位置确定方法进行详细的解释说明之前,先对本申请实施例涉及的术语以及实施环境进行介绍。
首先,对本申请实施例涉及的术语进行解释。
本申请实施例涉及的超载车辆可以为:
(1)二轴货车,其车货总质量超过18000千克;
(2)三轴货车,其车货总质量超过25000千克;三轴汽车列车,其车货总质量超过27000千克;
(3)四轴货车,其车货总质量超过31000千克;四轴汽车列车,其车货总质量超过36000千克;
(4)五轴汽车列车,其车货总质量超过43000千克;
(5)六轴及六轴以上汽车列车,其车货总质量超过49000千克,其中牵引车驱动轴为单轴的,其车货总质量超过46000千克。
(6)车货总高度从地面算起超过4米,车货总宽度超过2.55米,车货总长度超过18.1米。
地图匹配:是指通过轨迹段确定车辆的行驶路段的过程。由于车载设备等各种误差,导致行驶轨迹在电子地图上存在一定的位置偏移,所以地图匹配技术可以将行驶轨迹纠正到电子地图上。该电子地图也可以称为路网地图。
广度优先搜索:一种图结构上的搜索方法,从中心节点开始,先搜索中心节点的相邻节点(称为一阶邻居),再搜索中心节点的一阶邻居的相邻节点(称为二阶邻居),依次类推,直到搜索结束。
请参考图1,图1是根据一示例性实施例示出的一种实施环境的示意图。该实施环境包括多个车载设备101和服务器102,多个车载设备101可以与服务器102进行通信连接。该通信连接可以为有线或者无线连接,本申请实施例对此不做限定。
每个车载设备101用于采集车辆的轨迹点数据,并向服务器102发送采集到的轨迹点数据。服务器102用于接收每个车载设备101发送的对应车辆的轨迹点数据,基于接收到的多个车辆的轨迹点数据生成该多个车辆的行驶轨迹,并基于该多个车辆的行驶轨迹确定该多个车辆的行驶路段,之后,基于该多个车辆的行驶路段,确定需要部署的移动治超点的地理位置。
可选地,车载设备101可以实时地或者周期性地向服务器102发送采集到的轨迹点数据。其中,该轨迹点数据可以包括轨迹点的采集时间、轨迹点的地理坐标等。该地理坐标可以包括经度和纬度,当然还可以通过其他形式来表示。
其中,车载设备101可以是任何一种可采集车辆的轨迹点数据的设备,例如具有GPS功能的手机、电脑、音箱等等。
服务器102可以是一台服务器,也可以是由多台服务器组成的服务器集群,或者是一个云计算服务中心。
本领域技术人员应能理解上述车载设备101和服务器102仅为举例,其他现有的或今后可能出现的车载设备或服务器如可适用于本申请实施例,也应包含在本申请实施例保护范围以内,并在此以引用方式包含于此。
接下来对本申请实施例提供的移动治超点的位置确定方法进行详细的解释说明。
图2是本申请实施例提供的一种移动治超点的位置确定方法的流程图,该方法应用于上述图1所示的服务器102中。请参考图2,该方法包括如下步骤。
S201、基于多个车辆的行驶路段,确定路网地图包括的多个路网路段中每个路网路段的热度,该路网路段为相邻两个路口之间的路段,该行驶路段包括一个或多个路网路段。
由于路网地图中每个路网路段的过车车次不一样,也即是每个路网路段的热度不一样,为了便于管理人员根据每个路网路段的热度确定需要部署移动治超点的地理位置,可以基于多个车辆的行驶路段,确定该路网地图包括的多个路网路段中每个路网路段的热度,该路网路段为相邻两个路口之间的路段,该行驶路段覆盖该路网路段。
基于该多个车辆的行驶路段,确定路网地图包括的多个路网路段中每个路网路段的热度的实现过程包括:对于该多个路网路段中的每个路网路段,从指定时间段内该多个车辆的行驶路段中,确定经过该路网路段的行驶路段,将经过该路网路段的行驶路段的数量,确定为该路网路段的过车车次。在确定出该多个路网路段中每个路网路段的过车车次后,从该多个路网路段的过车车次中确定最大过车车次。之后,将该多个路网路段中每个路网路段的过车车次与该最大过车车次的比值,确定为相应路网路段的热度,也即是,对该多个路网路段中每个路网路段的过车车次进行归一化处理,得到每个路网路段的热度。
可选地,为了便于管理人员查看热度较高的路网路段的过车情况,以便于管理人员根据该路网路段的过车情况制定交通策略,因此,基于该多个车辆的行驶路段,确定该路网地图包括的多个路网路段中每个路网路段的热度之后,还可以从该多个路网路段中选择热度大于第二热度阈值的路网路段。统计选择出的路网路段的过车情况,该过车情况包括总过车车次、总过车车辆数、指定时间周期内的各个时间段内的过车车次以及高发时间段,该高发时间段为指定时间周期内过车车次最大的时间段。在该路网地图中突出显示选择出的路网路段,以及显示选择出的路网路段的过车情况。
由于有多个车辆的行驶路段,而且同一车辆可能具有多个行驶路段,因此,对于选择出的任一路网路段,可以从该多个车辆的行驶路段中确定出经过该路网路段的行驶路段,并将经过该路网路段的行驶路段的数量确定为该路网路段的总过车车次。而且,还可以从该多个车辆的行驶路段中确定出行驶路段经过该路网路段的车辆数,从而得到该路网路段的总过车车辆数。
基于上文所述,服务器基于接收到的多个车辆的轨迹点数据生成该多个车辆的行驶轨迹,并基于该多个车辆的行驶轨迹确定该多个车辆的行驶路段。由于该轨迹点数据包括轨迹点的采集时间,因此,可以将该行驶路段对应的第一个轨迹点的采集时间与对应的最后一个轨迹点的采集时间之间的时间段,确定为该行驶路段对应的时间段。这样,对于指定时间周期内的各个时间段,可以基于所有车辆的行驶路段对应的时间段,确定位于指定时间周期内的各个时间段内的行驶路段的数量,得到指定时间周期内的各个时间段的过车车次。而且还可以确定指定时间周期内的过车车次最大的时间段,将该时间段确定为高发时间段。
需要说明的是,过车情况不仅可以包括总过车车次、总过车车辆数、指定时间周期内的各个时间段内的过车车次以及高发时间段,还可以包括其他的数据,比如绕行数、历史超限数以及绕行轨迹等等,本申请实施例对此不再一一阐述。
进一步地,服务器还可以将该选择出的路网路段的路段信息发送给管理员终端,这样,管理员终端在接收到该选择出的路网路段的路段信息后,可以基于选择出的路网路段在路网地图中的位置突出显示选择出的路网路段。
需要说明的是,该路段信息可以为路段名称或者路段位置等等,只要能够唯一确定出一条路段即可。而且,对选择出的路网路段的突出显示可以为高亮显示,也可以为其他方式的显示,本申请实施例对此不做限定。
可选地,为了便于管理人员及时获知车辆通行情况,服务器还可以向管理员终端发送选择出的路网路段的热度和过车情况。在管理员终端接收到选择出的路网路段的热度和过车情况之后,可以在显示界面中显示该选择出的路网路段的热度和过车情况,从而便于管理人员查看。
可选地,管理员终端的显示界面中可以包括查询区域,该查询区域包括多个输入框,该多个输入框包括多个查询条件。这样,当服务器基于该多个输入框接收到一个或多个查询条件时,服务器可以基于该一个或多个查询条件获取对应的数据,并向管理员终端返回满足查询条件的数据,进而管理员终端可以接收并显示该满足查询条件的数据。也即是,服务器可以主动向管理员终端发送一些数据,管理员终端也可以主动从服务器中查询一些数据。
比如,如图3所示,管理员终端的显示界面中显示有查询区域,该查询区域包含两个输入框,每个输入框包含一个下拉列表。第一个输入框的下拉列表中包含按年、按月、按周以及按日等多个查询周期,第二个输入框的下拉列表中包含与查询周期对应的日期范围。当管理人员从第一个输入框的下拉列表中选择的查询周期为按周查询,从第二个输入框的下拉列表中选择的日期范围为2021/01/25-2021/01/31,则服务器统计选择出的路网路段在2021/01/25-2021/01/31这一周内的热度和过车情况,并向管理员终端返回该热度和过车情况。管理员终端可以接收该热度和过车情况,并将显示该热度和过车情况。
其中,管理员终端的显示界面中还可以包括第一显示区域,该第一显示区域用于显示路网路段的过车情况。这样,当管理员终端从服务器接收到选择出的路网路段的热度和过车情况后,可以在第一显示区域按照热度显示选择出的路网路段的过车情况。
比如,如图3所示,在该显示界面中显示有第一显示区域。当管理人员在查询区域输入查询周期为按周查询以及查询的日期范围为2021/01/25-2021/01/31后,管理员终端在第一显示区域按热度显示选择出的路网路段的过车情况。第一显示区域中显示出的第一个路网路段是大道1至大道2,热度为top1,过车车次为542车次,08:00-09:00的过车车次为195车次,09:00-10:00的过车车次为200车次,10:00-11:00的过车车次为198车次。
而且,当管理员终端基于第一显示区域接收到对任一路网路段的选中操作时,可以显示第二显示区域,该第二显示区域用于显示该任一路网路段对应的其他过车情况,该其他过车情况可以包括绕行车辆的车牌号、绕行数、历史超限数以及绕行轨迹。
比如,如图3所示,当选中第一个路网路段时,管理员终端弹出第二显示区域,该第二显示区域显示出第一个路网路段对应的高发时段为08:00-09:00、过车车次为366车次、过车车辆数为230车次以及高发过车时段对应的图表,还显示了绕行车辆的车牌号、绕行数、历史超限数以及绕行轨迹。
可选地,当管理员终端基于第二显示区域接收到对任一绕行车辆的车牌号的选中操作时,可以显示第三显示区域,该第三显示区域用于显示该绕行车辆对应的过车情况。
比如,如图3所示,当管理人员选中绕行车辆的车牌号皖J16xxx时,终端弹出第三显示区域,该第三显示区域显示出绕行车辆皖J16xxx对应的过车车次为5车次以及对应的绕行轨迹。
其中,终端的显示界面中还可以包括路网地图显示区域,该路网地图显示区域用于展示任一路网路段在路网地图中的位置。该路网地图显示区域可以和第一显示区域进行关联显示,也即是,当选择第一显示区域中的任一路网路段后,将相应路网路段在路网地图显示区域中进行高亮显示。
比如,如图3所示,在该管理员终端的显示界面的右侧上方显示有路网地图显示区域,当用户选择第一显示区域中的路网路段大道1至大道2后,服务器将路网地图中大道1至大道2的路网路段高亮显示。
需要说明的是,管理员终端的显示界面中的第一显示区域、第二显示区域、第三显示区域以及路网地图显示区域可以分别单独显示,也可以将第一显示区域、第二显示区域以及第三显示区域悬浮在路网地图显示区域的上方。当然,还可以以其他的方式来显示,本申请实施例对此不作限定。而且,管理员终端的显示界面中不仅可以显示上述提到的信息,还可以显示其他的信息,本申请实施例同样对此不作限定。
S202、基于该多个路网路段的热度,确定一个或多个路段集合,该一个或多个路段集合在路网上不相邻,且同一路段集合包含的路网路段在路网上相邻。
由于该多个路网路段中可能存在在路网上相邻的路网路段,车辆有可能同时经过多个相邻的路网路段,因此在相邻的路网路段上只需要确定一个移动治超点的位置,所以需要将在路网上相邻的路网路段都放入同一个集合,也即是基于该多个路网路段的热度,确定一个或多个路段集合。
因此,在确定出多个路网路段的热度之后,可以通过循环迭代方式确定一个或多个路段集合。该循环迭代方式的第i次循环包括如下步骤(a)-(e),i为正整数:
(a)确定k个路网路段,该k个路网路段为所述多个路网路段中除前i-1个路段集合包括的路网路段之外的路网路段,其中,在i等于1的情况下,该k个路网路段为该多个路网路段。
在i等于1的情况下,将路网地图中的多个路网路段确定为该K个路网路段。在i大于1的情况下,将该多个路网路段中除前i-1个路段集合包括的路网路段之外的路网路段确定为该K个路网路段。
示例性的,假设该路网地图中的多个路网路段为s1、s2、s3、s4以及s5,i=1时,该k个路网路段为s1、s2、s3、s4以及s5。假设第一个路段集合包括s1和s2,则i=2时,该k个路网路段为s3、s4以及s5。
(b)从该k个路网路段中选择热度最高的路网路段作为路网路段i。
由于已经确定出该路网地图包括的多个路网路段中每个路网路段的热度,因此可以从该k个路网路段中选择热度最高的路网路段作为路网路段i。
示例性的,假设i=2时,该k个路网路段为s3、s4以及s5,s3的热度为0.6,s4的热度为0.4,s5的热度为0.7,由于s5的热度最高,因此将s5作为路网路段i。
(c)基于路网路段i,确定候选路段集合,该候选路段集合包括路网路段i以及路网路段i的邻居路网路段。
可以按照广度优先搜索的方式,在该路网地图中对路网路段i的下一阶邻居路网路段进行搜索,以得到多个邻居路网路段。从该多个邻居路网路段中,选择对应的热度与路网路段i的热度之间的热度差值小于第一热度阈值的邻居路网路段。将选择的每个邻居路网路段作为路网路段i,返回按照广度优先搜索的方式,在该路网地图中对路网路段i的下一阶邻居路网路段进行搜索的步骤,直至不存在对应的热度差值小于第一热度阈值的邻居路网路段时,将路网路段i以及所有选择的邻居路网路段组成的集合确定为该候选路段集合。
其中,广度优先搜索方式的具体过程可参考相关技术,此处不再赘述。
(d)如果前i-1个路段集合中存在与该候选路段集合相邻的路段集合,则将该候选路段集合以及该前i-1个路段集合中与该候选路段集合相邻的路段集合进行合并。
由于多个路段集合中可能存在相邻的路段集合,因此,在得到候选路段集合后,还可以判断候选路段集合和前i-1个路段集合中的每个任一路段集合在路网地图上是否相邻。为了便于描述,将该前i-1个路段集合中的任一路段集合称为第一路段集合。如果候选路段集合中的任一路网路段和第一路段集合中的任一路网路段在路网地图上相邻,则确定候选路段集合和第一路段集合在路网地图上相邻。按照上述方法,如果确定出前i-1个路段集合中与该候选路段集合相邻的一个或多个路段集合,将该候选路段集合与该相邻的一个或多个路段集合合并为一个新的路段集合,并将该新的路段集合,确定为第i个路段集合。
(e)如果该前i-1个路段集合中不存在与该候选路段集合相邻的路段集合,则将该候选路段集合确定为第i个路段集合。
如果候选路段集合中的每条路网路段和第一路段集合中的每条路网路段在路网地图上不相邻,则确定候选路段集合和第一路段集合在路网地图上不相邻。按照上述方法,如果确定出该前i-1个路段集合中不存在与该候选路段集合相邻的路段集合,则将该候选路段集合确定为第i个路段集合。
S203、基于该一个或多个路段集合,确定需要部署的移动治超点的地理位置。
由于确定出了一个或多个路段集合,且该一个或多个路段集合在路网上不相邻,因此可以基于该一个或多个路段集合,确定需要部署的移动治超点的地理位置。示例性的,对于该一个或多个路段集合中的任一路段集合,从该路段集合中确定热度最大的路网路段的地理位置,将该热度最大的路网路段的地理位置确定为需要部署的移动治超点的地理位置。
可选地,基于多个车辆的行驶路段,确定路网地图包括的多个路网路段中每个路网路段的热度之前,还可以确定该多个车辆的行驶路段。由于确定该多个车辆中每个车辆的行驶路段的实现过程相同,因此,如图4所示,可以从该多个车辆中选择一个车辆作为目标车辆,按照以下步骤S401-S403确定目标车辆的行驶路段,直至确定出该多个车辆中每个车辆的行驶路段为止。
S401、根据该路网地图,确定目标轨迹段包括的多个轨迹点中每个轨迹点对应的候选点,以得到多个候选点,目标轨迹段为目标车辆的行驶轨迹中的一段轨迹,该候选点为相应轨迹点在该路网地图中的潜在匹配点,目标车辆为多个车辆中的一个。
由于确定每个轨迹点对应的候选点的实现过程相同,因此,可以从该多个轨迹点中选择一个轨迹点,按照以下操作确定选择的轨迹点对应的候选点,直至确定出每个轨迹点对应的候选点为止:从该路网地图中确定与指定圆相交的路网路段,以得到一个或多个候选路段,指定圆为以选择的轨迹点为圆心,以指定数值为半径的圆,该候选路段为相应轨迹点在该路网地图中的潜在匹配路段。将选择的轨迹点到该一个或多个候选路段中每个候选路段的垂足确定为选择的轨迹点对应的候选点。
由于每个轨迹点在路网地图中的潜在匹配点通常位于相应轨迹点的周边区域内,而且轨迹点在路网地图中的潜在匹配点位于路网地图中的路网路段上,因此,对于选择的轨迹点,可以将路网地图中与指定圆相交的路网路段确定为选择的轨迹点对应的候选路段,从而得到一个或多个候选路段,进而将选择的轨迹点到该一个或多个候选路段中每个候选路段的垂足确定为选择的轨迹点对应的候选点。
其中,路网地图用于指示城市的道路情况,路网地图包括多个路网路段,路网路段是指路网地图中任意两个相邻路口之间的路段。而且该路网地图可以为服务器事先绘制的,也可以为服务器从其他设备中获取的。指定数值可以事先设置,而且该指定数值也可以根据不同的需求来调整。
比如,如图5所示,a点为该多个轨迹点中的任一轨迹点,图5中的圆为以a点为圆心,以指定数值为半径的圆。假设,路网地图中与该圆相交的路网路段为路段s1、s2以及s3,那么可以将路段s1、s2以及s3确定为a点对应的候选路段。之后,将a点到候选路段s1的垂足a1点、a点到候选路段s2的垂足a2点以及a点到候选路段s3的垂足a3点确定为a点对应的候选点,即a点对应有3个候选点,这3个候选点分别为a1、a2以及a3。
基于上文描述,目标轨迹段为目标车辆的行驶轨迹中的一段轨迹,而目标车辆的行驶轨迹由车载设备采集到的轨迹点数据生成。由于轨迹点数据通常质量较差,由轨迹点数据生成的目标车辆的行驶轨迹可能会存在多种质量问题,例如数据冗余、坐标漂移和数据缺失的问题,如果直接将目标车辆的行驶轨迹作为目标轨迹段进行后续的计算,会增加目标车辆的行驶路段的确定方法的计算量,而且由此确定出的目标车辆的行驶路段的准确性也不高。因此,根据存储的路网地图,确定目标轨迹段包括的多个轨迹点中每个轨迹点对应的候选点之前,还可以对目标车辆的行驶轨迹进行预处理,以得到目标轨迹段。
对目标车辆的行驶轨迹进行预处理的操作可以由服务器来执行,也可以由车载设备来执行,本申请实施例中以服务器为例来说明。其中,对目标车辆的行驶轨迹进行预处理以得到目标轨迹段的过程包括步骤(1)-(3):
(1)删除该行驶轨迹包括的冗余轨迹点,将删除该冗余轨迹点之后剩余的轨迹点构成的轨迹确定为第一轨迹。
由于处理该行驶轨迹中包括的每个轨迹点的实现过程相同,因此,可以从该行驶轨迹包括的轨迹点中选择一个轨迹点作为第一轨迹点,按照以下操作对第一轨迹点进行处理,直至处理完每个轨迹点为止:基于第一轨迹点的地理坐标和第二轨迹点的地理坐标,确定第一轨迹点与第二轨迹点之间的距离,第二轨迹点位于第一轨迹点之前且与第一轨迹点相邻。基于第一轨迹点的采集时间和第二轨迹点的采集时间,确定第一轨迹点与第二轨迹点之间的采集时间间隔。如果该距离小于第一距离阈值或者该采集时间间隔小于第一时间间隔阈值,则删除第一轨迹点。
进一步地,如果该距离不小于第一距离阈值且该采集时间间隔不小于第一时间间隔阈值,则不删除第一轨迹点。
其中,第二轨迹点位于第一轨迹点之前且与第一轨迹点相邻是指第二轨迹点的采集时间位于第一轨迹点的采集时间之前且与第一轨迹点的采集时间相邻,或者说,第二轨迹点的位置在目标车辆的行驶轨迹中位于第一轨迹点的位置之前且与第一轨迹点的位置相邻。而且后续涉及的轨迹点相邻的概念与此处的概念相同,后续不再赘述。
基于上文描述,目标车辆的行驶轨迹由车载设备采集到的轨迹点数据生成,该轨迹点数据包括轨迹点的地理坐标以及轨迹点的采集时间,该轨迹点的地理坐标包括经度和纬度。因此,确定出第一轨迹点和第二轨迹点之后,可以基于第一轨迹点的地理坐标中的经度和纬度,以及第二轨迹点的地理坐标中的经度和纬度,确定第一轨迹点与第二轨迹点之间的距离。之后,将第一轨迹点的采集时间和第二轨迹点的采集时间的差值,确定为第一轨迹点与第二轨迹点之间的采集时间间隔。如果该距离小于第一距离阈值,或该采集时间间隔小于第一时间间隔阈值,则表明第一轨迹点为冗余轨迹点,此时可以删除第一轨迹点。如果该距离不小于第一距离阈值,且该采集时间间隔不小于第一时间间隔阈值,则表明第一轨迹点不为冗余轨迹点,此时可以不删除第一轨迹点。
需要说明的是,第一距离阈值以及第一时间间隔阈值可以事先设置,且第一距离阈值和第一时间间隔可以按照不同的需求来设置。
本申请实施例中,通过使用启发式下采样方法,也即是基于第一距离阈值和第一时间间隔阈值删除行驶轨迹中包括的冗余轨迹点。这样,避免了后续在确定目标轨迹段时,将冗余轨迹点带入目标轨迹段,这样也可以避免后续因处理冗余轨迹点所带来的计算资源的浪费。
(2)删除第一轨迹包括的噪声轨迹段,将删除该噪声轨迹段之后剩余的轨迹段拼接得到的轨迹确定为第二轨迹。
由于处理第一轨迹中包括的每个轨迹点的实现过程相同,因此,可以从第一轨迹包括的轨迹点中选择一个轨迹点作为第三轨迹点,按照以下操作对第三轨迹点进行处理,直至处理完每个轨迹点为止:基于第三轨迹点的地理坐标和采集时间,以及第四轨迹点的地理坐标和采集时间,确定第三轨迹点与第四轨迹点之间的速度,第四轨迹点位于第三轨迹点之前且与第三轨迹点相邻。如果该速度大于或等于速度阈值,则在第四轨迹点处进行轨迹切割。在处理完第一轨迹包括的每个轨迹点后得到一个或多个轨迹段,删除该一个或多个轨迹段中轨迹长度小于长度阈值的轨迹段。
进一步地,如果第三轨迹点与第四轨迹点之间的速度小于速度阈值,则在第四轨迹点处不进行轨迹切割。而且,在处理完第一轨迹包括的每个轨迹点后得到一个或多个轨迹段之后,可以保留该一个或多个轨迹段中轨迹长度不小于长度阈值的轨迹段。
在一些实施例中,基于第三轨迹点的地理坐标,以及第四轨迹点的地理坐标,确定第三轨迹点与第四轨迹点之间的距离,然后基于第三轨迹点的采集时间和第四轨迹点的采集时间,确定第三轨迹点与第四轨迹点之间的采集时间间隔,然后,将该距离除以该采集时间间隔,得到第三轨迹点与第四轨迹点之间的速度。
如果第三轨迹点与第四轨迹点之间的速度大于或等于速度阈值,则表明第三轨迹点与第四轨迹点之间的轨迹段可能为噪声轨迹段,也即是,目标车辆在第三轨迹点和第四轨迹点处可能发生了坐标漂移的问题,此时可以在第四轨迹点处进行轨迹切割,以第四轨迹点为界进行轨迹切割,从而将第四轨迹点以及位于第四轨迹点之前的轨迹点作为一个轨迹段,将第四轨迹点、第三轨迹点以及位于第三轨迹点之后的轨迹点作为另一个轨迹段。这样,在处理完第一轨迹中的每个轨迹点之后,可能会得到一个或多个轨迹段。对于每个轨迹段,将该轨迹段的轨迹长度与长度阈值进行比较,如果该轨迹段的轨迹长度小于长度阈值,则表明该轨迹段为噪声轨迹段,此时,可以删除该轨迹段。如果该轨迹段的轨迹长度不小于长度阈值,则表明该轨迹段不为噪声轨迹段,此时,不删除该轨迹段,即保留该轨迹段。
其中,轨迹段的轨迹长度可以为轨迹段包括的轨迹点的数目,也可以为轨迹段的实际地理长度。也即是,可以将轨迹段中轨迹点的数目确定为轨迹段的轨迹长度,也可以基于轨迹段中每个轨迹点的地理坐标,确定该轨迹段的实际地理长度。
可选地,上述在第四轨迹点处进行轨迹切割的方式仅为一种示例,实际应用中,还存在其他的切割方式,比如,在第二种切割方式中,可以在第四轨迹点和第三轨迹点之间任一位置进行切割,也即是将第四轨迹点以及位于第四轨迹点之前的轨迹点作为一个轨迹段,将第三轨迹点以及位于第三轨迹点之后的轨迹点作为另一个轨迹段。这样,在处理完第一轨迹中的每个轨迹点之后,可能会得到一个或多个轨迹段。对该一个或多个轨迹段的后续处理方法同上述第一种切割方式,此处不再赘述。
需要说明的是,速度阈值和长度阈值可以为事先确定的,且速度阈值和长度阈值可以根据不同的需求来设置。
比如,如图6所示,以上述第二种切割方式为例。第一轨迹包括轨迹点a、轨迹点b、轨迹点c、轨迹点d、轨迹点e、轨迹点f、轨迹点g、轨迹点h以及轨迹点l。基于轨迹点b的地理坐标和采集时间,以及轨迹点a的地理坐标和采集时间,确定出轨迹点b与轨迹点a之间的速度为20km/h。用同样的方法确定出轨迹点c与轨迹点b之间的速度为40km/h,轨迹点d与轨迹点c之间的速度为45km/h,轨迹点e与轨迹点d之间的速度为200km/h,轨迹点f与轨迹点e之间的速度为50km/h,轨迹点g与轨迹点f之间的速度为180km/h,轨迹点h与轨迹点g之间的速度为65km/h,以及轨迹点l与轨迹点h之间的速度为48km/h。假设,速度阈值为80km/h,由于轨迹点e与轨迹点d之间的速度大于该速度阈值,因此在轨迹点e和轨迹点d之间任一位置进行轨迹切割。由于轨迹点g与轨迹点f之间的速度也大于该速度阈值,因此在轨迹点g和轨迹点f之间任一位置也进行轨迹切割。也即是,对第一轨迹在轨迹点e和轨迹点d之间,以及轨迹点g和轨迹点f之间进行切割,切割后得到轨迹段a-b-c-d、轨迹段e-f以及轨迹段g-h-l这3个轨迹段。假设轨迹段的轨迹长度为轨迹段中轨迹点的数目,那么轨迹段a-b-c-d的轨迹长度为4,轨迹段e-f的轨迹长度为2,轨迹段g-h-l的轨迹长度为3。假设长度阈值为3,由于轨迹段e-f的轨迹长度小于该长度阈值,因此删除轨迹段e-f,由于轨迹段a-b-c-d和轨迹段g-h-l的轨迹长度不小于该长度阈值,因此保留轨迹段a-b-c-d和轨迹段g-h-l。之后,将轨迹段a-b-c-d和轨迹段g-h-l进行拼接,得到轨迹段a-b-c-d-g-h-l,也即是第二轨迹。
本申请实施例中,通过使用启发式去噪方法,也即是基于速度阈值和长度阈值删除第一轨迹包括的噪声轨迹段。这样,避免了后续在确定目标轨迹段时,将噪声轨迹段带入目标轨迹段,也即是避免了后续因处理噪声轨迹段所带来的计算资源的浪费。
(3)对第二轨迹进行轨迹切割处理,以得到一个或多个轨迹段。将该一个或多个轨迹段中的每个轨迹段确定为目标轨迹段。
由于处理第二轨迹中包括的每个轨迹点的实现过程相同,因此,可以从第二轨迹包括的轨迹点中选择一个轨迹点作为第五轨迹点,按照以下操作对第五轨迹点进行处理,直至处理完每个轨迹点为止:基于第五轨迹点的采集时间和第六轨迹点的采集时间,确定第五轨迹点与第六轨迹点之间的采集时间间隔,第六轨迹点位于第五轨迹点之前且与第五轨迹点相邻。如果该采集时间间隔大于或等于第二时间间隔阈值,则在第六轨迹点处进行轨迹切割。
进一步地,如果该采集时间间隔小于第二时间间隔阈值,则在第六轨迹点处不进行轨迹切割。
如果第五轨迹点与第六轨迹点之间的采集时间间隔大于或等于第二时间间隔阈值,则表明第五轨迹点与第六轨迹点之间存在数据缺失的问题,此时可以在第六轨迹点处进行轨迹切割,也即是以第六轨迹点为界进行轨迹切割。如果第五轨迹点与第六轨迹点之间的采集时间间隔小于第二时间间隔阈值,则表明第五轨迹点与第六轨迹点之间不存在数据缺失的问题,此时可以不在第六轨迹点处进行轨迹切割。
其中,第二时间间隔阈值可以事先设置,且第二时间间隔阈值可以根据不同的需求来设置。
本申请实施例中,基于采集时间间隔和第二时间间隔阈值对第二轨迹进行轨迹切割,也即是,通过轨迹切割将存在数据缺失的相邻轨迹点分割到不同的轨迹段,以解决了第二轨迹的数据缺失问题。这样,避免了后续在确定目标轨迹段时,将数据缺失问题带入目标轨迹段,保证了目标轨迹段的准确性与有效性。
在实际场景中,对于有历史超载记录的驾驶员来说,他们已经掌握了固定治超点的位置,再次驾驶超载车辆时,这些驾驶员为了躲避检查,很可能会避开固定治超点。这种情况下,需要确定这部分超载车辆的行驶路段,以便于后续基于这部分超载车辆的行驶路段制定治理方案。因此,删除该行驶轨迹包括的冗余轨迹点之前,还可以判断目标车辆是否具有历史超载记录,以及判断目标车辆的行驶轨迹是否经过固定治超点。如果目标车辆具有历史超载记录且该行驶轨迹未经过固定治超点,则按照上述步骤(1)-(3)对该行驶轨迹进行预处理,进而按照本申请实施例的方法来确定目标车辆的行驶路段,该固定治超点为位置固定且用于对超载车辆进行治理的站点。
由于对固定治超点的位置不是很了解的驾驶员来说,这些驾驶员驾驶的超载车辆基本通过固定治超点即可检查出来,但是对固定治超点的位置比较了解的驾驶员来说,这些驾驶员驾驶的超载车辆基本通过固定治超点检查不出来。所以,重点确定具有历史超载记录且行驶轨迹未经过固定治超点的车辆的行驶路段,而不用确定所有车辆的行驶路段,这样能够减少确定行驶路段的车辆数量,进而能够减少确定行驶路段的计算量,而且还具有一定的针对性。
可选地,目标车辆的轨迹点数据还可以包括目标车辆的车牌号,因此,服务器可以通过目标车辆的车牌号,查询目标车辆的历史超载记录。如果查询到目标车辆具有历史超载记录,那么可以确定目标车辆的行驶轨迹是否经过了固定治超点。
示例性的,服务器中可以存储具有历史超载记录的车辆的车牌号,因此,如果服务器存储的具有历史超载记录的车牌号包括目标车辆的车牌号,那么可以确定目标车辆具有历史超载记录,否则确定目标车辆不具有历史超载记录。当然,服务器还可以通过其他设备来查询,也即是,其他设备存储有具有历史超载记录的车辆的车牌号,这样,服务器可以向其他设备发送目标车辆的车牌号,以使其他设备查询目标车辆是否具有历史超载记录,并将查询结果发送给服务器。
示例性的,由于目标车辆的行驶轨迹由多个轨迹点数据生成,也即是,目标车辆的行驶轨迹包括多个轨迹点,如果该多个轨迹点到固定治超点的位置之间的距离中的最小距离大于第二距离阈值,则确定目标车辆的行驶轨迹未经过该固定治超点,否则,确定目标车辆的行驶轨迹经过了该固定治超点。
S402、基于该多个轨迹点的地理坐标和该多个候选点的地理坐标,确定该多个候选点构成的多条路段中隐马尔科夫链概率最大的路段,该多条路段中的每条路段包括该多个轨迹点中每个轨迹点对应的一个候选点。
由于目标轨迹段包括多个轨迹点,该多个轨迹点中每个轨迹点对应的候选点为相应轨迹点在该路网地图中的潜在匹配点,因此,由该多个轨迹点中每个轨迹点对应的候选点确定的路段为目标轨迹段在该路网地图中的潜在匹配路段。即,该多个候选点构成的多条路段为目标轨迹段在该路网地图中的多条潜在匹配路段。然而,任一条路段的隐马尔科夫链概率代表了这条路段与目标轨迹段的匹配度。也即是这条路段的隐马尔科夫链概率越大,表示这条路段与目标轨迹段的匹配度越高。因此,为了确定目标车辆的行驶路段,可以先确定该多条路段中隐马尔科夫链概率最大的路段,也即是确定该多条路段中与目标轨迹段的匹配度最高的路段。
基于该多个轨迹点的地理坐标和该多个候选点的地理坐标,确定该多条路段中隐马尔科夫链概率最大的路段的实现方式可以包括多种,接下来对其中的两种实现方式进行介绍。
第一种实现方式包括如下步骤(11)-(13):
(11)基于该多个候选点确定多条路段。
其中,每个轨迹点可能会对应一个或多个候选点,这样,相邻两个轨迹点对应的候选点之间可能会存在一条或多条路段。因此,对于目标轨迹段上每相邻的两个轨迹点来说,将每相邻的两个轨迹点对应的候选点之间进行连接,从而在所有的轨迹点对应的候选点之间都进行连接之后,即可得到多条路段。
比如,如图7所示,该多个轨迹点为轨迹点a、轨迹点b以及轨迹点c。轨迹点a对应的候选点为a1、a2以及a3,轨迹点b对应的候选点为b1和b2,轨迹点c对应的候选点为c1和c2。基于轨迹点a对应的候选点、轨迹点b对应的候选点以及轨迹点c对应的候选点,可以确定a1-b1-c1、a2-b1-c1、a3-b1-c1、a1-b2-c1、a2-b2-c1、a3-b2-c1、a1-b1-c2、a2-b1-c2、a3-b1-c2、a1-b2-c2、a2-b2-c2以及a3-b2-c2等共12条路段。
(12)基于该多个轨迹点的地理坐标和该多个候选点的地理坐标,确定该多条路段中每条路段的隐马尔科夫链概率。
在一些实施例中,可以基于该多个轨迹点的地理坐标和该多个候选点的地理坐标,确定该多个轨迹点中每个轨迹点到对应的每个候选点的测量概率,以得到该多个候选点中每个候选点对应的测量概率。基于该多个轨迹点的地理坐标和该多个候选点的地理坐标,确定该多个轨迹点中每相邻的两个轨迹点对应的每两个候选点之间的转移概率,该转移概率对应的两个候选点对应于不同的轨迹点。基于该多个候选点对应的测量概率和该多个轨迹点中每相邻的两个轨迹点对应的每两个候选点之间的转移概率,确定该多条路段中每条路段的隐马尔科夫链概率。
由于一个轨迹点可能会对应一个或多个候选点,所以需要确定这个轨迹点到对应的每个候选点的测量概率。而且,每个轨迹点到对应的候选点的测量概率的确定过程相同,因此,接下来以其中的一个轨迹点以及这个轨迹点对应的一个候选点为例进行说明。为了便于描述,将这个轨迹点称为第一目标轨迹点,将这个轨迹点对应的一个候选点称为第一目标候选点。
示例性的,可以基于第一目标轨迹点的地理坐标和第一目标候选点的地理坐标,通过下述公式(1),确定第一目标轨迹点到第一目标候选点的测量概率。
其中,在上述公式(1)中,P(pt|rt,i)为第一目标轨迹点到第一目标候选点的测量概率,pt为第一目标轨迹点的地理坐标,xt,i为第一目标候选点的地理坐标,||*||表示欧式距离,σz为GPS测量值的标准差,也即是通过GPS技术采集轨迹点数据的标准差,为已知数,e为自然对数的底数。
由于目标轨迹段包括多个轨迹点,该多个轨迹点中每个轨迹点可能会对应一个或多个候选点,所以需要确定该多个轨迹点中每相邻的两个轨迹点对应的每两个候选点之间的转移概率。而且,该多个轨迹点中每相邻的两个轨迹点对应的每两个候选点之间的转移概率的确定过程相同,因此,接下来以其中的相邻两个轨迹点对应的两个候选点为例进行说明。为了便于描述,将相邻的这两个轨迹点称为第二目标轨迹点和第三目标轨迹点,将第二目标轨迹点对应的一个候选点称为第二目标候选点,将第三目标轨迹点对应的一个候选点称为第三目候选点。
示例性的,可以基于第二目标轨迹点的地理坐标、第三目标轨迹点的地理坐标、第二目标候选点的地理坐标和第三目标候选点的地理坐标,通过下述公式(2),确定第二目标候选点与第三目标候选点之间的转移概率。
其中,dt=|||pt-pt+1||-||xt,i*-xt+1,j*||route|
其中,在上述公式(2)中,为第二目标候选点与第三目标候选点之间的转移概率。pt为第二目标轨迹点的地理坐标,pt+1为第三目标轨迹点的地理坐标,xt,i*为第二目标候选点的地理坐标,xt+1,j*为第三目标候选点的地理坐标,In(2)为常数。mediant为函数,用于返回给定数值的中值,比如用于返回上述括号中的数值的中值。||*||route表示路网距离,也即是,第二目标候选点与第三目标候选点之间沿着路网地图中的路网路段确定的距离。
由于确定该多条路段中每条路段的隐马尔科夫链概率的实现过程相同,因此,可以从该多条路段中选择一条路段,按照以下操作确定选择的路段的隐马尔科夫链概率,直至确定出每条路段的隐马尔科夫链概率为止:从该多个候选点对应的测量概率中,筛选出选择的路段上的每个候选点对应的测量概率。从该多个轨迹点中每相邻的两个轨迹点对应的每两个候选点之间的转移概率中,筛选出选择的路段上的每相邻的两个候选点之间的转移概率。将筛选出的测量概率和筛选出的转移概率相乘,得到选择的路段的隐马尔科夫链概率。
示例性的,假设选择的路段上有m个候选点,可以通过下述公式(3),确定选择的路段的隐马尔科夫链概率。
其中,在上述公式(3)中,为选择的路段的隐马尔科夫链概率。/>为连乘符号,t取1到m-1。P(pt|rt,i)为选择的路段上第t个候选点的测量概率。/>为选择的路段上第t个候选点与第t+1个候选点之间的转移概率。P(pm|rm,i)为选择的路段上第m个候选点的测量概率,也即是选择的路段上最后一个候选点的测量概率。
(13)基于该多条路段中每条路段的隐马尔科夫链概率,确定该多条路段中隐马尔科夫链概率最大的路段。
由于确定出了该多条路段中每条路段的隐马尔科夫链概率,因此,可以从该多条路段中选择隐马尔科夫链概率最大的路段。
第二种实现方式包括如下步骤(21)-(22):
(21)基于该多个轨迹点的地理坐标和该多个候选点的地理坐标,确定该多个候选点构成的多条路段中n条路段的隐马尔科夫链概率,n小于该多条路段的数量。
在一些实施例中,可以基于该多个轨迹点的地理坐标和该多个候选点的地理坐标,确定该多个轨迹点中每个轨迹点到对应的每个候选点的测量概率,以得到该多个候选点中每个候选点对应的测量概率。基于该多个轨迹点的地理坐标和该多个候选点的地理坐标,确定该多个轨迹点中每相邻的两个轨迹点对应的每两个候选点之间的转移概率,该转移概率对应的两个候选点对应于不同的轨迹点。基于该多个候选点对应的测量概率以及该多个轨迹点中每相邻的两个轨迹点对应的每两个候选点之间的转移概率,确定该多条路段中n条路段的隐马尔科夫链概率。
其中,确定该多个候选点中每个候选点对应的测量概率的实现过程以及确定该多个轨迹点中每相邻的两个轨迹点对应的每两个候选点之间的转移概率的实现过程同上述第一种实现方式,此处不再赘述。
在确定出该多个候选点对应的测量概率以及该多个轨迹点中每相邻的两个轨迹点对应的每两个候选点之间的转移概率之后,可以通过循环迭代方式确定该多条路段中n条路段的隐马尔科夫链概率。该循环迭代方式的第i次循环包括如下步骤(a)-(c),i为正整数:
(a)令i=2,基于该多个轨迹点中第i-1个轨迹点对应的候选点的局部隐马概率、第i-1个轨迹点对应的候选点与第i个轨迹点对应的候选点中每两个候选点之间的转移概率、以及第i个轨迹点对应的候选点的测量概率,确定第i个轨迹点对应的候选点的局部隐马概率,该局部隐马概率为从该多个轨迹点中第一个轨迹点对应的候选点到当前轨迹点对应的相应候选点的一条路段的隐马尔科夫链概率,第一个轨迹点对应的候选点的局部隐马概率为相应候选点对应的测量概率。
由于确定第i个轨迹点对应的每个候选点的局部隐马概率的实现过程相同,因此,可以从第i个轨迹点对应的候选点中选择一个候选点,按照以下操作确定选择的候选点的局部隐马概率,直至确定出第i个轨迹点对应的每个候选点的局部隐马概率为止:将第i-1个轨迹点对应的每个候选点的局部隐马概率、第i-1个轨迹点对应的每个候选点与选择的候选点之间的转移概率、以及选择的候选点的测量概率相乘,得到选择的候选点对应的一个或多个隐马概率,该一个或多个隐马概率与第i-1个轨迹点对应的一个或多个候选点一一对应。将该一个或多个隐马概率中的最大隐马概率确定为选择的候选点的局部隐马概率。
需要说明的是,对于该多个轨迹点中的第一个轨迹点来说,第一个轨迹点对应的每个候选点的局部隐马概率为相应候选点对应的测量概率。也即是,在i=1的情况下,第i个轨迹点对应的每个候选点的局部隐马概率为相应候选点对应的测量概率。
比如,如图8所示,d点为该多个轨迹点中的第一个轨迹点,e点为该多个轨迹点中的第二个轨迹点,f点为该多个轨迹点中的第三个轨迹点。轨迹点d对应的候选点为d1、d2以及d3,轨迹点e对应的候选点为e1和e2,轨迹点f对应的候选点为f1和f2。由于d点为该多个轨迹点中的第一个轨迹点,因此d1的局部隐马概率为d1对应的测量概率,d2的局部隐马概率为d2对应的测量概率,d3的局部隐马概率为d3对应的测量概率。将d1的局部隐马概率、d1与e1之间的转移概率、以及e1的测量概率相乘,得到e1的第一个隐马概率p1。将d2的局部隐马概率、d2与e1之间的转移概率、以及d1的测量概率相乘,得到e1的第二个隐马概率p2。将d3的局部隐马概率、d3与e1之间的转移概率、以及e1的测量概率相乘,得到e1的第三个隐马概率p3。假设p1大于p2,p2大于p3,则将p1确定为e1的局部隐马概率。
(b)在i小于m的情况下,执行该循环迭代方式的第i+1次循环,m为该多个轨迹点的数量。
也即是,依次确定该多个轨迹点中每个轨迹点对应的候选点的局部隐马概率,直到确定完该多个轨迹点中最后一个轨迹点对应的候选点的局部隐马概率。
(c)在i等于m的情况下,将用于确定第i个轨迹点对应的每个候选点的局部隐马概率的路段确定为该多条路段中的n条路段,将第i个轨迹点对应的每个候选点的局部隐马概率确定为相应路段的隐马尔科夫链概率。
也即是,当确定完该多个轨迹点中最后一个轨迹点对应的候选点的局部隐马概率后,将用于确定最后一个轨迹点对应的每个候选点的局部隐马概率的路段确定为该多条路段中的n条路段。将最后一个轨迹点对应的每个候选点的局部隐马概率确定为相应路段的隐马尔科夫链概率。
比如,如图8所示,假设,f1的局部隐马概率为Pf1,f2的局部隐马概率为Pf2,用于确定Pf1的路段为d1-e1-f1,用于确定Pf2的路段为d3-e2-f2,则将路段d1-e1-f1和路段d3-e2-f2确定为该多条路段中的n条路段,并将Pf1确定为路段d1-e1-f1的隐马尔科夫链概率,将Pf2确定为路段d3-e2-f2的隐马尔科夫链概率。
(22)基于该多条路段中n条路段的隐马尔科夫链概率,确定该多条路段中隐马尔科夫链概率最大的路段。
基于上文描述,将用于确定最后一个轨迹点对应的每个候选点的局部隐马概率的路段确定为该多条路段中的n条路段,将最后一个轨迹点对应的每个候选点的局部隐马概率确定为相应路段的隐马尔科夫链概率。由于最后一个轨迹点对应的每个候选点的局部隐马概率为最后一个轨迹点对应的每个候选点的一个或多个隐马概率中的最大隐马概率,因此,由最后一个轨迹点对应的每个候选点的局部隐马概率确定的相应路段的隐马尔科夫链概率也是该多条路段中的最大隐马尔科夫链概率,也即是该n条路段的隐马尔科夫链概率也是该多条路段中的最大隐马尔科夫链概率。因此,在确定出该多条路段中n条路段的隐马尔科夫链概率之后,可以从该n条路段中选择隐马尔科夫链概率最大的路段,从而得到该多条路段中隐马尔科夫链概率最大的路段。
上述第二种实现方式中,通过确定出每个轨迹点对应的候选点的一个或多个隐马概率,进而基于该一个或多个隐马概率确定局部隐马概率,并基于每个轨迹点对应的候选点的局部隐马概率确定n条路段,以及n条路段的隐马尔科夫链概率,而不需要确定多条路段中每条路段的隐马尔科夫链概率。这样能够降低确定路段的隐马尔科夫链概率的运算量,提高车辆行驶路段的确定效率。
S403、将该隐马尔科夫链概率最大的路段确定为目标车辆的行驶路段。
基于上文描述,隐马尔科夫链概率最大的路段即是与目标轨迹段的匹配度最高的路段。因此,将隐马尔科夫链概率最大的路段确定为目标轨迹段的匹配结果,也即是目标车辆的行驶路段。
在本申请实施例中,通过基于多个车辆的行驶路段,确定多个路网路段的热度,然后根据该多个路网路段中每个路网路段的热度确定一个或多个路段集合,进而基于该一个或多个路段集合,确定移动治超点的位置。由于该一个或多个路段集合在路网上不相邻,且同一路段集合包含的路网路段在路网上相邻,因此,由该一个或多个路段集合确定的移动治超点的位置是在充分考虑了多个路网路段的相邻关系后确定的,该移动治超点的位置不存在相邻关系,因此,由此确定出的移动治超点的位置更加准确与合理。而且,在确定多个车辆中目标车辆的行驶路段的过程中,对目标车辆的行驶轨迹进行预处理,并在预处理后得到目标轨迹段,因而避免了将目标车辆的行驶轨迹存在的多种质量问题带入目标轨迹段,提高了目标轨迹段的有效性,节约了因质量问题导致的计算资源的浪费。而且在得到目标轨迹段之后,通过确定目标轨迹段中多个轨迹点对应的候选点,以得到多个候选点,进而确定基于该多个候选点构成的多条路段中隐马尔科夫链概率最大的路段,从而得到目标车辆的行驶路段。也即是,本申请实施例充分考虑了每个轨迹点对应的候选点对整条路段带来的影响,这样,在某个轨迹点的轨迹数据的质量较差时,不会对最终确定的目标车辆的行驶路段带来较大的影响,提高了确定出的目标车辆的行驶路段的准确性,也提高了最终确定出的目标车辆的行驶路段的可靠性。
图9是本申请实施例提供的一种移动治超点的位置确定装置的结构示意图,该移动治超点的位置确定装置可以由软件、硬件或者两者的结合实现成为服务器的部分或者全部,服务器可以为图1所示的服务器。请参考图9,该装置包括:第一确定模块901、第二确定模块902和第三确定模块903。
第一确定模块901,用于基于多个车辆的行驶路段,确定路网地图包括的多个路网路段中每个路网路段的热度,该路网路段为相邻两个路口之间的路段,该行驶路段包括一个或多个路网路段。
第二确定模块902,用于基于该多个路网路段的热度,确定一个或多个路段集合,该一个或多个路段集合在路网上不相邻,且同一路段集合包含的路网路段在路网上相邻。
第三确定模块903,用于用于基于该一个或多个路段集合,确定需要部署的移动治超点的地理位置。
可选地,该第二确定模块902具体用于:
基于该多个路网路段的热度,通过循环迭代方式确定该一个或多个路段集合;其中,该循环迭代方式的第i次循环包括如下步骤,i为正整数:
确定k个路网路段,该k个路网路段为该多个路网路段中除前i-1个路段集合包括的路网路段之外的路网路段,其中,在i等于1的情况下,该k个路网路段为该多个路网路段;
从该k个路网路段中选择热度最高的路网路段作为路网路段i;
基于路网路段i,确定候选路段集合,该候选路段集合包括路网路段i以及路网路段i的邻居路网路段;
如果前i-1个路段集合中存在与该候选路段集合相邻的路段集合,则将该候选路段集合以及该前i-1个路段集合中与该候选路段集合相邻的路段集合进行合并;
如果该前i-1个路段集合中不存在与该候选路段集合相邻的路段集合,则将该候选路段集合确定为第i个路段集合。
可选地,该第二确定模块902具体用于:
按照广度优先搜索的方式,在该路网地图中对该路网路段i的下一阶邻居路网路段进行搜索,以得到多个邻居路网路段;
从该多个邻居路网路段中,选择对应的热度与路网路段i的热度之间的热度差值小于第一热度阈值的邻居路网路段;
将选择的每个邻居路网路段作为路网路段i,返回按照广度优先搜索的方式,在该路网地图中对路网路段i的下一阶邻居路网路段进行搜索的步骤,直至不存在对应的热度差值小于第一热度阈值的邻居路网路段时,将路网路段i以及所有选择的邻居路网路段组成的集合确定为该候选路段集合。
可选地,该装置还包括:
选择模块,用于从该多个路网路段中选择热度大于第二热度阈值的路网路段;
第二统计模块,用于统计选择出的路网路段的过车情况,该过车情况包括总过车车次、总过车车辆数、指定时间周期内的各个时间段内的过车车次以及高发时间段,该高发时间段为该指定时间周期内过车车次最大的时间段;
显示模块,用于在该路网地图中突出显示选择出的路网路段,以及显示选择出的路网路段的过车情况。
可选地,该装置还包括:
第四确定模块,用于根据该路网地图,确定目标轨迹段包括的多个轨迹点中每个轨迹点对应的候选点,以得到多个候选点,目标轨迹段为目标车辆的行驶轨迹中的一段轨迹,该候选点为相应轨迹点在该路网地图中的潜在匹配点,目标车辆为该多个车辆中的一个;
第五确定模块,用于基于该多个轨迹点的地理坐标和该多个候选点的地理坐标,确定该多个候选点构成的多条路段中隐马尔科夫链概率最大的路段,该多条路段中的每条路段包括该多个轨迹点中每个轨迹点对应的一个候选点;
第六确定模块,用于将该隐马尔科夫链概率最大的路段确定为目标车辆的行驶路段。
可选地,该第五确定模块包括:
第一确定子模块,用于基于该多个候选点确定该多条路段;
第二确定子模块,用于基于该多个轨迹点的地理坐标和该多个候选点的地理坐标,确定该多条路段中每条路段的隐马尔科夫链概率;
第三确定子模块,用于基于该多条路段中每条路段的隐马尔科夫链概率,确定该多条路段中隐马尔科夫链概率最大的路段。
可选地,该第二确定子模块包括:
第一确定单元,用于基于该多个轨迹点的地理坐标和该多个候选点的地理坐标,确定该多个轨迹点中每个轨迹点到对应的每个候选点的测量概率,以得到该多个候选点中每个候选点对应的测量概率;
第二确定单元,用于基于该多个轨迹点的地理坐标和该多个候选点的地理坐标,确定该多个轨迹点中每相邻的两个轨迹点对应的每两个候选点之间的转移概率,该转移概率对应的两个候选点对应于不同的轨迹点;
第三确定单元,用于基于该多个候选点对应的测量概率和该多个轨迹点中每相邻的两个轨迹点对应的每两个候选点之间的转移概率,确定该多条路段中每条路段的隐马尔科夫链概率。
可选地,该第三确定单元具体用于:
从该多条路段中选择一条路段,按照以下操作确定选择的路段的隐马尔科夫链概率,直至确定出每条路段的隐马尔科夫链概率为止:
从该多个候选点对应的测量概率中,筛选出该选择的路段上的每个候选点对应的测量概率;
从该多个轨迹点中每相邻的两个轨迹点对应的每两个候选点之间的转移概率中,筛选出该选择的路段上的每相邻的两个候选点之间的转移概率;
将筛选出的测量概率和筛选出的转移概率相乘,得到该选择的路段的隐马尔科夫链概率。
可选地,该第五确定模块包括:
第四确定子模块,用于基于该多个轨迹点的地理坐标和该多个候选点的地理坐标,确定该多条路段中n条路段的隐马尔科夫链概率,该n小于该多条路段的数量;
第五确定子模块,用于基于该多条路段中该n条路段的隐马尔科夫链概率,确定该多条路段中隐马尔科夫链概率最大的路段。
可选地,该第四确定子模块包括:
第四确定单元,用于基于该多个轨迹点的地理坐标和该多个候选点的地理坐标,确定该多个轨迹点中每个轨迹点到对应的每个候选点的测量概率,以得到该多个候选点中每个候选点对应的测量概率;
第五确定单元,用于基于该多个轨迹点的地理坐标和该多个候选点的地理坐标,确定该多个轨迹点中每相邻的两个轨迹点对应的每两个候选点之间的转移概率,该转移概率对应的两个候选点对应于不同的轨迹点;
第六确定单元,用于基于该多个候选点对应的测量概率以及该多个轨迹点中每相邻的两个轨迹点对应的每两个候选点之间的转移概率,确定该多条路段中n条路段的隐马尔科夫链概率。
可选地,该第六确定单元具体用于:
基于该多个候选点对应的测量概率以及该多个轨迹点中每相邻的两个轨迹点对应的每两个候选点之间的转移概率,通过循环迭代方式确定该多条路段中n条路段的隐马尔科夫链概率;
该循环迭代方式的第i次循环包括如下步骤,i为正整数:
基于该多个轨迹点中第i-1个轨迹点对应的候选点的局部隐马概率、该第i-1个轨迹点对应的候选点与第i个轨迹点对应的候选点中每两个候选点之间的转移概率、以及该第i个轨迹点对应的候选点的测量概率,确定该第i个轨迹点对应的候选点的局部隐马概率,该局部隐马概率为从该多个轨迹点中第一个轨迹点对应的候选点到当前轨迹点对应的相应候选点的局部路段的隐马尔科夫链概率,其中,在i等于1的情况下,该第i个轨迹点对应的候选点的局部隐马概率为相应候选点对应的测量概率;
在该i小于m的情况下,执行该循环迭代方式的第i+1次循环,该m为该多个轨迹点的数量;
在该i等于m的情况下,将用于确定该第i个轨迹点对应的候选点的局部隐马概率的路段确定为该多条路段中的n条路段,将该第i个轨迹点对应的每个候选点的局部隐马概率确定为相应路段的隐马尔科夫链概率。
可选地,该第六确定单元具体用于:
从该第i个轨迹点对应的候选点中选择一个候选点,按照以下操作确定选择的候选点的局部隐马概率,直至确定出该第i个轨迹点对应的每个候选点的局部隐马概率为止:
将该第i-1个轨迹点对应的每个候选点的局部隐马概率、该第i-1个轨迹点对应的每个候选点与该选择的候选点之间的转移概率、以及该选择的候选点的测量概率相乘,得到该选择的候选点对应的一个或多个隐马概率,该一个或多个隐马概率与该第i-1个轨迹点对应的一个或多个候选点一一对应;
将该一个或多个隐马概率中的最大隐马概率确定为该选择的候选点的局部隐马概率。
可选地,该装置还包括:
第一删除模块,用于删除该行驶轨迹包括的冗余轨迹点,将删除该冗余轨迹点之后剩余的轨迹点构成的轨迹确定为第一轨迹;
第二删除模块,用于删除第一轨迹包括的噪声轨迹段,将删除该噪声轨迹段之后剩余的轨迹段拼接得到的轨迹确定为第二轨迹;
切割模块,用于对第二轨迹进行轨迹切割处理,以得到一个或多个轨迹段;
第七确定模块,用于将该一个或多个轨迹段中的每个轨迹段确定为目标轨迹段。
可选地,第一删除模块具体用于:
从该行驶轨迹包括的轨迹点中选择一个轨迹点作为第一轨迹点,按照以下操作对第一轨迹点进行处理,直至处理完每个轨迹点为止:
基于第一轨迹点的地理坐标和第二轨迹点的地理坐标,确定第一轨迹点与第二轨迹点之间的距离,第二轨迹点位于第一轨迹点之前且与第一轨迹点相邻;
基于第一轨迹点的采集时间和第二轨迹点的采集时间,确定第一轨迹点与第二轨迹点之间的采集时间间隔;
如果该距离小于第一距离阈值或者该采集时间间隔小于第一时间间隔阈值,则删除第一轨迹点。
可选地,第二删除模块具体用于:
从第一轨迹包括的轨迹点中选择一个轨迹点作为第三轨迹点,按照以下操作对第三轨迹点进行处理,直至处理完每个轨迹点为止:
基于第三轨迹点的地理坐标和采集时间,以及第四轨迹点的地理坐标和采集时间,确定第三轨迹点与第四轨迹点之间的速度,第四轨迹点位于第三轨迹点之前且与第三轨迹点相邻;
如果该速度大于或等于速度阈值,则在第四轨迹点处进行轨迹切割;
在处理完第一轨迹包括的每个轨迹点后得到一个或多个轨迹段,删除该一个或多个轨迹段中轨迹长度小于长度阈值的轨迹段。
可选地,该切割模块具体用于:
从第二轨迹包括的轨迹点中选择一个轨迹点作为第五轨迹点,按照以下操作对第五轨迹点进行处理,直至处理完每个轨迹点为止:
基于第五轨迹点的采集时间和第六轨迹点的采集时间,确定第五轨迹点与第六轨迹点之间的采集时间间隔,第六轨迹点位于第五轨迹点之前且与第五轨迹点相邻;
如果该采集时间间隔大于或等于第二时间间隔阈值,则在第六轨迹点处进行轨迹切割。
可选地,该装置还包括:
触发模块,用于如果目标车辆具有历史超载记录且该行驶轨迹未经过固定治超点,则触发该第一删除模块执行删除该行驶轨迹包括的冗余轨迹点的步骤,该固定治超点为位置固定且用于对超载车辆进行治理的站点。
在本申请实施例中,通过基于多个车辆的行驶路段,确定多个路网路段的热度,然后根据该多个路网路段中每个路网路段的热度确定一个或多个路段集合,进而基于该一个或多个路段集合,确定移动治超点的位置。由于该一个或多个路段集合在路网上不相邻,且同一路段集合包含的路网路段在路网上相邻,因此,由该一个或多个路段集合确定的移动治超点的位置是在充分考虑了多个路网路段的相邻关系后确定的,该移动治超点的位置不存在相邻关系,因此,由此确定出的移动治超点的位置更加准确与合理。而且,在确定多个车辆中目标车辆的行驶路段的过程中,通过对目标车辆的行驶轨迹进行预处理,并在预处理后得到目标轨迹段,因而避免了将目标车辆的行驶轨迹存在的多种质量问题带入目标轨迹段,提高了目标轨迹段的有效性,也提高了基于目标轨迹段确定出的目标车辆的行驶路段的可靠性。
需要说明的是:上述实施例提供的移动治超点的位置确定装置在确定移动治超点的位置时,仅以上述各功能模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成,即将装置的内部结构划分成不同的功能模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。另外,上述实施例提供的移动治超点的位置确定装置与移动治超点的位置确定方法实施例属于同一构思,其具体实现过程详见方法实施例,这里不再赘述。
图10是本申请实施例提供的一种管理员终端1000的结构框图。该管理员终端1000可以是便携式移动终端,比如:智能手机、平板电脑、MP3播放器(Moving Picture ExpertsGroup Audio Layer III,动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4(Moving PictureExperts Group Audio Layer IV,动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、笔记本电脑或台式电脑。管理员终端1000还可能被称为用户设备、便携式终端、膝上型终端、台式终端等其他名称。
通常,管理员终端1000包括有:处理器1001和存储器1002。
处理器1001可以包括一个或多个处理核心,比如4核心处理器、8核心处理器等。处理器1001可以采用DSP(Digital Signal Processing,数字信号处理)、FPGA(Field-Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)、PLA(Programmable Logic Array,可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器1001也可以包括主处理器和协处理器,主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器,也称CPU(Central ProcessingUnit,中央处理器);协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中,处理器1001可以在集成有GPU(Graphics Processing Unit,图像处理器),GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中,处理器1001还可以包括AI(Artificial Intelligence,人工智能)处理器,该AI处理器用于处理有关机器学习的计算操作。
存储器1002可以包括一个或多个计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器1002还可包括高速随机存取存储器,以及非易失性存储器,比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。在一些实施例中,存储器1002中的非暂态的计算机可读存储介质用于存储至少一个指令,该至少一个指令用于被处理器1001所执行以实现本申请中方法实施例提供的移动治超点的位置确定方法。
在一些实施例中,管理员终端1000还可选包括有:外围设备接口1003和至少一个外围设备。处理器1001、存储器1002和外围设备接口1003之间可以通过总线或信号线相连。各个外围设备可以通过总线、信号线或电路板与外围设备接口1003相连。具体地,外围设备包括:射频电路1004、触摸显示屏1005、摄像头1006、音频电路1007、定位组件1008和电源10010中的至少一种。
外围设备接口1003可被用于将I/O(Input/Output,输入/输出)相关的至少一个外围设备连接到处理器1001和存储器1002。在一些实施例中,处理器1001、存储器1002和外围设备接口1003被集成在同一芯片或电路板上;在一些其他实施例中,处理器1001、存储器1002和外围设备接口1003中的任意一个或两个可以在单独的芯片或电路板上实现,本实施例对此不加以限定。
射频电路1004用于接收和发射RF(Radio Frequency,射频)信号,也称电磁信号。射频电路1004通过电磁信号与通信路网以及其他通信设备进行通信。射频电路1004将电信号转换为电磁信号进行发送,或者,将接收到的电磁信号转换为电信号。可选地,射频电路1004包括:天线系统、RF收发器、一个或多个放大器、调谐器、振荡器、数字信号处理器、编解码芯片组、用户身份模块卡等等。射频电路1004可以通过至少一种无线通信协议来与其它管理员终端进行通信。该无线通信协议包括但不限于:万维网、城域网、内联网、各代移动通信路网(2G、3G、4G及5G)、无线局域网和/或WiFi(Wireless Fidelity,无线保真)路网。在一些实施例中,射频电路1004还可以包括NFC(Near Field Communication,近距离无线通信)有关的电路,本申请实施例对此不加以限定。
显示屏1005用于显示UI(User Interface,用户界面)。该UI可以包括图形、文本、图标、视频及其它们的任意组合。当显示屏1005是触摸显示屏时,显示屏1005还具有采集在显示屏1005的表面或表面上方的触摸信号的能力。该触摸信号可以作为控制信号输入至处理器1001进行处理。此时,显示屏1005还可以用于提供虚拟按钮和/或虚拟键盘,也称软按钮和/或软键盘。在一些实施例中,显示屏1005可以为一个,设置管理员终端1000的前面板;在另一些实施例中,显示屏1005可以为至少两个,分别设置在管理员终端1000的不同表面或呈折叠设计;在再一些实施例中,显示屏1005可以是柔性显示屏,设置在管理员终端1000的弯曲表面上或折叠面上。甚至,显示屏1005还可以设置成非矩形的不规则图形,也即异形屏。显示屏1005可以采用LCD(Liquid Crystal Display,液晶显示屏)、OLED(OrganicLight-Emitting Diode,有机发光二极管)等材质制备。
摄像头组件1006用于采集图像或视频。可选地,摄像头组件1006包括前置摄像头和后置摄像头。通常,前置摄像头设置在管理员终端的前面板,后置摄像头设置在管理员终端的背面。在一些实施例中,后置摄像头为至少两个,分别为主摄像头、景深摄像头、广角摄像头、长焦摄像头中的任意一种,以实现主摄像头和景深摄像头融合实现背景虚化功能、主摄像头和广角摄像头融合实现全景拍摄以及VR(Virtual Reality,虚拟现实)拍摄功能或者其它融合拍摄功能。在一些实施例中,摄像头组件1006还可以包括闪光灯。闪光灯可以是单色温闪光灯,也可以是双色温闪光灯。双色温闪光灯是指暖光闪光灯和冷光闪光灯的组合,可以用于不同色温下的光线补偿。
音频电路1007可以包括麦克风和扬声器。麦克风用于采集用户及环境的声波,并将声波转换为电信号输入至处理器1001进行处理,或者输入至射频电路1004以实现语音通信。出于立体声采集或降噪的目的,麦克风可以为多个,分别设置在管理员终端1000的不同部位。麦克风还可以是阵列麦克风或全向采集型麦克风。扬声器则用于将来自处理器1001或射频电路1004的电信号转换为声波。扬声器可以是传统的薄膜扬声器,也可以是压电陶瓷扬声器。当扬声器是压电陶瓷扬声器时,不仅可以将电信号转换为人类可听见的声波,也可以将电信号转换为人类听不见的声波以进行测距等用途。在一些实施例中,音频电路1007还可以包括耳机插孔。
定位组件1008用于定位管理员终端1000的当前地理位置,以实现导航或LBS(Location Based Service,基于位置的服务)。定位组件1008可以是基于美国的GPS(Global Positioning System,全球定位系统)、中国的北斗系统或俄罗斯的伽利略系统的定位组件。
电源1009用于为管理员终端1000中的各个组件进行供电。电源1009可以是交流电、直流电、一次性电池或可充电电池。当电源1009包括可充电电池时,该可充电电池可以是有线充电电池或无线充电电池。有线充电电池是通过有线线路充电的电池,无线充电电池是通过无线线圈充电的电池。该可充电电池还可以用于支持快充技术。
本领域技术人员可以理解,图10中示出的结构并不构成对管理员终端1000的限定,可以包括比图示更多或更少的组件,或者组合某些组件,或者采用不同的组件布置。
图11是本申请实施例提供的一种服务器的结构示意图。服务器1100包括中央处理单元(CPU)1101、包括随机存取存储器(RAM)1102和只读存储器(ROM)1103的系统存储器1104,以及连接系统存储器1104和中央处理单元1101的系统总线1105。服务器1100还包括帮助计算机内的各个器件之间传输信息的基本输入/输出系统(I/O系统)1106,和用于存储操作系统1113、应用程序1114和其他程序模块1115的大容量存储设备1107。
基本输入/输出系统1106包括有用于显示信息的显示器1108和用于用户输入信息的诸如鼠标、键盘之类的输入设备1109。其中显示器1108和输入设备1109都通过连接到系统总线1105的输入输出控制器1110连接到中央处理单元1101。基本输入/输出系统1106还可以包括输入输出控制器1110以用于接收和处理来自键盘、鼠标、或电子触控笔等多个其他设备的输入。类似地,输入输出控制器1110还提供输出到显示屏、打印机或其他类型的输出设备。
大容量存储设备1107通过连接到系统总线1105的大容量存储控制器(未示出)连接到中央处理单元1101。大容量存储设备1107及其相关联的计算机可读介质为服务器1100提供非易失性存储。也就是说,大容量存储设备1107可以包括诸如硬盘或者CD-ROM驱动器之类的计算机可读介质(未示出)。
不失一般性,计算机可读介质可以包括计算机存储介质和通信介质。计算机存储介质包括以用于存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据等信息的任何方法或技术实现的易失性和非易失性、可移动和不可移动介质。计算机存储介质包括RAM、ROM、EPROM、EEPROM、闪存或其他固态存储其技术,CD-ROM、DVD或其他光学存储、磁带盒、磁带、磁盘存储或其他磁性存储设备。当然,本领域技术人员可知计算机存储介质不局限于上述几种。上述的系统存储器1104和大容量存储设备1107可以统称为存储器。
根据本申请的各种实施例,服务器1100还可以通过诸如因特网等路网连接到路网上的远程计算机运行。也即服务器1100可以通过连接在系统总线1105上的路网接口单元1111连接到路网1112,或者说,也可以使用路网接口单元1111来连接到其他类型的路网或远程计算机系统(未示出)。
上述存储器还包括一个或者一个以上的程序,一个或者一个以上程序存储于存储器中,被配置由CPU执行。
在一些实施例中,还提供了一种计算机可读存储介质,该存储介质内存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中移动治超点的位置确定方法的步骤。例如,所述计算机可读存储介质可以是ROM、RAM、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
值得注意的是,本申请实施例提到的计算机可读存储介质可以为非易失性存储介质,换句话说,可以是非瞬时性存储介质。
应当理解的是,实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过软件、硬件、固件或者其任意结合来实现。当使用软件实现时,可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。所述计算机指令可以存储在上述计算机可读存储介质中。
也即是,在一些实施例中,还提供了一种包含指令的计算机程序产品,当其在计算机上运行时,使得计算机执行上述所述的移动治超点的位置确定方法的步骤。
应当理解的是,本文提及的“至少一个”是指一个或多个,“多个”是指两个或两个以上。在本申请实施例的描述中,除非另有说明,“/”表示或的意思,例如,A/B可以表示A或B;本文中的“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。另外,为了便于清楚描述本申请实施例的技术方案,在本申请的实施例中,采用了“第一”、“第二”等字样对功能和作用基本相同的相同项或相似项进行区分。本领域技术人员可以理解“第一”、“第二”等字样并不对数量和执行次序进行限定,并且“第一”、“第二”等字样也并不限定一定不同。
以上所述为本申请提供的实施例,并不用以限制本申请,凡在本申请的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (16)

1.一种移动治超点的位置确定方法,其特征在于,所方法包括:
基于多个车辆的行驶路段,确定路网地图包括的多个路网路段中每个路网路段的热度,所述路网路段为相邻两个路口之间的路段,所述行驶路段包括一个或多个路网路段,所述路网路段的热度指示所述路网路段在指定时间段内的过车车次;
基于所述路网地图包括的多个路网路段的热度,确定一个或多个路段集合,所述一个或多个路段集合在路网上不相邻,且同一路段集合包含的路网路段在路网上相邻;
基于所述一个或多个路段集合,确定需要部署的移动治超点的地理位置;
其中,所述基于所述路网地图包括的多个路网路段的热度,确定一个或多个路段集合,包括:
基于所述多个路网路段的热度,通过循环迭代方式确定所述一个或多个路段集合;其中,所述循环迭代方式的第i次循环包括如下步骤,i为正整数:
确定k个路网路段,在i大于1的情况下,所述k个路网路段为所述路网地图包括的多个路网路段中除前i-1个路段集合包括的路网路段之外的路网路段,其中,在i等于1的情况下,所述k个路网路段为所述路网地图包括的多个路网路段;
从所述k个路网路段中选择热度最高的路网路段作为路网路段i;
基于所述路网路段i,确定候选路段集合,所述候选路段集合包括所述路网路段i以及所述路网路段i的邻居路网路段;
如果所述前i-1个路段集合中存在与所述候选路段集合相邻的路段集合,则将所述候选路段集合以及所述前i-1个路段集合中与所述候选路段集合相邻的路段集合进行合并;
如果所述前i-1个路段集合中不存在与所述候选路段集合相邻的路段集合,则将所述候选路段集合确定为第i个路段集合。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述路网路段i,确定候选路段集合,包括:
按照广度优先搜索算法,在所述路网地图中对所述路网路段i的邻居路网路段进行搜索,以得到多个邻居路网路段;
从所述多个邻居路网路段中,选择对应的热度与所述路网路段i的热度之间的热度差值小于第一热度阈值的邻居路网路段;
将选择的每个邻居路网路段作为所述路网路段i,返回按照广度优先搜索算法,在所述路网地图中对所述路网路段i的邻居路网路段进行搜索的步骤,直至不存在对应的热度差值小于所述第一热度阈值的邻居路网路段时,将所述路网路段i以及所有选择的邻居路网路段组成的集合确定为所述候选路段集合。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于多个车辆的行驶路段,确定路网地图包括的多个路网路段中每个路网路段的热度之后,还包括:
从所述多个路网路段中选择热度大于第二热度阈值的路网路段;
统计选择出的路网路段的过车情况,所述过车情况包括总过车车次、总过车车辆数、指定时间周期内的各个时间段内的过车车次以及高发时间段,所述高发时间段为所述指定时间周期内过车车次最大的时间段;
在所述路网地图中突出显示所述选择出的路网路段,以及显示所述选择出的路网路段的过车情况。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于多个车辆的行驶路段,确定路网地图包括的多个路网路段中每个路网路段的热度之前,还包括:
根据所述路网地图,确定目标轨迹段包括的多个轨迹点中每个轨迹点对应的候选点,以得到多个候选点,所述目标轨迹段为目标车辆的行驶轨迹中的一段轨迹,所述候选点为相应轨迹点在所述路网地图中的潜在匹配点,所述目标车辆为所述多个车辆中的一个;
基于所述多个轨迹点的地理坐标和所述多个候选点的地理坐标,确定所述多个候选点构成的多条路段中隐马尔科夫链概率最大的路段,所述多条路段中的每条路段包括所述多个轨迹点中每个轨迹点对应的一个候选点;
将所述隐马尔科夫链概率最大的路段确定为所述目标车辆的行驶路段。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,所述基于所述多个轨迹点的地理坐标和所述多个候选点的地理坐标,确定所述多个候选点构成的多条路段中隐马尔科夫链概率最大的路段,包括:
基于所述多个候选点确定所述多条路段;
基于所述多个轨迹点的地理坐标和所述多个候选点的地理坐标,确定所述多条路段中每条路段的隐马尔科夫链概率;
基于所述多条路段中每条路段的隐马尔科夫链概率,确定所述多条路段中隐马尔科夫链概率最大的路段。
6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,所述基于所述多个轨迹点的地理坐标和所述多个候选点的地理坐标,确定所述多条路段中每条路段的隐马尔科夫链概率,包括:
基于所述多个轨迹点的地理坐标和所述多个候选点的地理坐标,确定所述多个轨迹点中每个轨迹点到对应的每个候选点的测量概率,以得到所述多个候选点中每个候选点对应的测量概率;
基于所述多个轨迹点的地理坐标和所述多个候选点的地理坐标,确定所述多个轨迹点中每相邻的两个轨迹点对应的每两个候选点之间的转移概率,所述转移概率对应的两个候选点对应于不同的轨迹点;
基于所述多个候选点对应的测量概率和所述多个轨迹点中每相邻的两个轨迹点对应的每两个候选点之间的转移概率,确定所述多条路段中每条路段的隐马尔科夫链概率。
7.如权利要求4所述的方法,其特征在于,所述基于所述多个轨迹点的地理坐标和所述多个候选点的地理坐标,确定所述多个候选点构成的多条路段中隐马尔科夫链概率最大的路段,包括:
基于所述多个轨迹点的地理坐标和所述多个候选点的地理坐标,确定所述多条路段中n条路段的隐马尔科夫链概率,所述n小于所述多条路段的数量;
基于所述多条路段中所述n条路段的隐马尔科夫链概率,确定所述多条路段中隐马尔科夫链概率最大的路段。
8.如权利要求7所述的方法,其特征在于,所述基于所述多个轨迹点的地理坐标和所述多个候选点的地理坐标,确定所述多条路段中n条路段的隐马尔科夫链概率,包括:
基于所述多个轨迹点的地理坐标和所述多个候选点的地理坐标,确定所述多个轨迹点中每个轨迹点到对应的每个候选点的测量概率,以得到所述多个候选点中每个候选点对应的测量概率;
基于所述多个轨迹点的地理坐标和所述多个候选点的地理坐标,确定所述多个轨迹点中每相邻的两个轨迹点对应的每两个候选点之间的转移概率,所述转移概率对应的两个候选点对应于不同的轨迹点;
基于所述多个候选点对应的测量概率以及所述多个轨迹点中每相邻的两个轨迹点对应的每两个候选点之间的转移概率,确定所述多条路段中n条路段的隐马尔科夫链概率。
9.如权利要求8所述的方法,其特征在于,所述基于所述多个候选点对应的测量概率以及所述多个轨迹点中每相邻的两个轨迹点对应的每两个候选点之间的转移概率,确定所述多条路段中n条路段的隐马尔科夫链概率,包括:
基于所述多个候选点对应的测量概率以及所述多个轨迹点中每相邻的两个轨迹点对应的每两个候选点之间的转移概率,通过循环迭代方式确定所述多条路段中n条路段的隐马尔科夫链概率;
所述循环迭代方式的第i次循环包括如下步骤,i为正整数:
基于所述多个轨迹点中第i-1个轨迹点对应的候选点的局部隐马概率、所述第i-1个轨迹点对应的候选点与第i个轨迹点对应的候选点中每两个候选点之间的转移概率、以及所述第i个轨迹点对应的候选点的测量概率,确定所述第i个轨迹点对应的候选点的局部隐马概率,所述局部隐马概率为从所述多个轨迹点中第一个轨迹点对应的候选点到当前轨迹点对应的相应候选点的局部路段的隐马尔科夫链概率,其中,在i等于1的情况下,所述第i个轨迹点对应的候选点的局部隐马概率为相应候选点对应的测量概率;
在所述i小于m的情况下,执行所述循环迭代方式的第i+1次循环,所述m为所述多个轨迹点的数量;
在所述i等于m的情况下,将用于确定所述第i个轨迹点对应的候选点的局部隐马概率的路段确定为所述多条路段中的n条路段,将所述第i个轨迹点对应的每个候选点的局部隐马概率确定为相应路段的隐马尔科夫链概率。
10.如权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述路网地图,确定目标轨迹段包括的多个轨迹点中每个轨迹点对应的候选点之前,还包括:
删除所述行驶轨迹包括的冗余轨迹点,将删除所述冗余轨迹点之后剩余的轨迹点构成的轨迹确定为第一轨迹;
删除所述第一轨迹包括的噪声轨迹段,将删除所述噪声轨迹段之后剩余的轨迹段拼接得到的轨迹确定为第二轨迹;
对所述第二轨迹进行轨迹切割处理,以得到一个或多个轨迹段;
将所述一个或多个轨迹段中的每个轨迹段确定为所述目标轨迹段。
11.如权利要求10所述的方法,其特征在于,所述删除所述行驶轨迹包括的冗余轨迹点,包括:
从所述行驶轨迹包括的轨迹点中选择一个轨迹点作为第一轨迹点,按照以下操作对所述第一轨迹点进行处理,直至处理完每个轨迹点为止:
基于所述第一轨迹点的地理坐标和第二轨迹点的地理坐标,确定所述第一轨迹点与所述第二轨迹点之间的距离,所述第二轨迹点位于所述第一轨迹点之前且与所述第一轨迹点相邻;
基于所述第一轨迹点的采集时间和所述第二轨迹点的采集时间,确定所述第一轨迹点与所述第二轨迹点之间的采集时间间隔;
如果所述距离小于第一距离阈值或者所述采集时间间隔小于第一时间间隔阈值,则删除所述第一轨迹点。
12.如权利要求10所述的方法,其特征在于,所述删除所述第一轨迹包括的噪声轨迹段,包括:
从所述第一轨迹包括的轨迹点中选择一个轨迹点作为第三轨迹点,按照以下操作对所述第三轨迹点进行处理,直至处理完每个轨迹点为止:
基于所述第三轨迹点的地理坐标和采集时间,以及第四轨迹点的地理坐标和采集时间,确定所述第三轨迹点与所述第四轨迹点之间的速度,所述第四轨迹点位于所述第三轨迹点之前且与所述第三轨迹点相邻;
如果所述速度大于或等于速度阈值,则在所述第四轨迹点处进行轨迹切割;
在处理完所述第一轨迹包括的每个轨迹点后得到一个或多个轨迹段,删除所述一个或多个轨迹段中轨迹长度小于长度阈值的轨迹段。
13.如权利要求10所述的方法,其特征在于,所述对所述第二轨迹进行轨迹切割处理,以得到一个或多个轨迹段,包括:
从所述第二轨迹包括的轨迹点中选择一个轨迹点作为第五轨迹点,按照以下操作对所述第五轨迹点进行处理,直至处理完每个轨迹点为止:
基于所述第五轨迹点的采集时间和第六轨迹点的采集时间,确定所述第五轨迹点与所述第六轨迹点之间的采集时间间隔,所述第六轨迹点位于所述第五轨迹点之前且与所述第五轨迹点相邻;
如果所述采集时间间隔大于或等于第二时间间隔阈值,则在所述第六轨迹点处进行轨迹切割。
14.一种移动治超点的位置确定装置,其特征在于,所述装置包括:
第一确定模块,用于基于多个车辆的行驶路段,确定路网地图包括的多个路网路段中每个路网路段的热度,所述路网路段为相邻两个路口之间的路段,所述行驶路段包括一个或多个路网路段,所述路网路段的热度指示所述路网路段在指定时间段内的过车车次;
第二确定模块,用于基于所述多个路网路段的热度,确定一个或多个路段集合,所述一个或多个路段集合在路网上不相邻,且同一路段集合包含的路网路段在路网上相邻;
第三确定模块,用于基于所述一个或多个路段集合,确定需要部署的移动治超点的地理位置;
其中,所述第二确定模块具体用于:
基于所述多个路网路段的热度,通过循环迭代方式确定所述一个或多个路段集合;其中,所述循环迭代方式的第i次循环包括如下步骤,i为正整数:
确定k个路网路段,所述k个路网路段为所述路网地图包括的多个路网路段中除前i-1个路段集合包括的路网路段之外的路网路段,其中,在i等于1的情况下,所述k个路网路段为所述路网地图包括的多个路网路段;
从所述k个路网路段中选择热度最高的路网路段作为路网路段i;
基于所述路网路段i,确定候选路段集合,所述候选路段集合包括所述路网路段i以及所述路网路段i的邻居路网路段;
如果所述前i-1个路段集合中存在与所述候选路段集合相邻的路段集合,则将所述候选路段集合以及所述前i-1个路段集合中与所述候选路段集合相邻的路段集合进行合并;
如果所述前i-1个路段集合中不存在与所述候选路段集合相邻的路段集合,则将所述候选路段集合确定为第i个路段集合。
15.一种计算机设备,其特征在于,所述计算机设备包括存储器和处理器,所述存储器用于存放计算机程序,所述处理器用于执行所述存储器上所存放的计算机程序,以实现上述权利要求1-13任一所述方法的步骤。
16.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述存储介质内存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-13任一所述的方法的步骤。
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Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105761483A (zh) * 2014-12-16 2016-07-13 高德软件有限公司 一种车辆数据处理方法及设备
WO2018090773A1 (zh) * 2016-11-15 2018-05-24 北京京东尚科信息技术有限公司 将定位系统采集到的轨迹点匹配到地图的方法及其装置
CN108492564A (zh) * 2018-04-18 2018-09-04 山东省交通规划设计院 基于路网匹配测量高速公路车辆行驶速度的方法及系统
CN110426050A (zh) * 2019-08-07 2019-11-08 北京百度网讯科技有限公司 地图匹配纠正方法、装置、设备和存储介质
CN110930694A (zh) * 2019-11-06 2020-03-27 浙江大华技术股份有限公司 交通检测器布设方案的生成方法、计算机系统、存储介质
EP3715788A1 (en) * 2019-03-29 2020-09-30 Baidu Online Network Technology (Beijing) Co., Ltd. Method, device, server and medium for determining quality of trajectory-matching data
CN112882073A (zh) * 2021-01-18 2021-06-01 中交智运有限公司 一种基于时间阈内的隐马尔可夫模型人车合一算法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105761483A (zh) * 2014-12-16 2016-07-13 高德软件有限公司 一种车辆数据处理方法及设备
WO2018090773A1 (zh) * 2016-11-15 2018-05-24 北京京东尚科信息技术有限公司 将定位系统采集到的轨迹点匹配到地图的方法及其装置
CN108492564A (zh) * 2018-04-18 2018-09-04 山东省交通规划设计院 基于路网匹配测量高速公路车辆行驶速度的方法及系统
EP3715788A1 (en) * 2019-03-29 2020-09-30 Baidu Online Network Technology (Beijing) Co., Ltd. Method, device, server and medium for determining quality of trajectory-matching data
CN110426050A (zh) * 2019-08-07 2019-11-08 北京百度网讯科技有限公司 地图匹配纠正方法、装置、设备和存储介质
CN110930694A (zh) * 2019-11-06 2020-03-27 浙江大华技术股份有限公司 交通检测器布设方案的生成方法、计算机系统、存储介质
CN112882073A (zh) * 2021-01-18 2021-06-01 中交智运有限公司 一种基于时间阈内的隐马尔可夫模型人车合一算法

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