CN113870570B - 一种基于etc的路网运行状态方法、系统和存储介质 - Google Patents

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CN113870570B CN202111457803.6A CN202111457803A CN113870570B CN 113870570 B CN113870570 B CN 113870570B CN 202111457803 A CN202111457803 A CN 202111457803A CN 113870570 B CN113870570 B CN 113870570B
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Abstract

本发明提供的基于ETC的路网运行状态方法，采用现有的ETC侦测节点对待计算路网区间进行实时监测，无需增设路网监测设备，保证了待计算路网区间全路段、全时段的有效监测，节约了高速公路的建设成本及时间；根据车辆ETC通行流水数据和车牌识别数据对路网运行状态进行计算，使数据来源更加可靠，同时结合高速公路ETC系统时间同步、高速运行的封闭特性，使计算的路网运行状态更加精准。在本发明提供的路网运行状态方法中，通过各高速路段的路段运行状态最终得到待计算路网区间的路网运行状态，使得出的路网运行状态更加可靠；同时在高速公路中可根据需要将多个高速路段划分为一个待计算路网区间，使高速公路的监管更加灵活。

Description

一种基于ETC的路网运行状态方法、系统和存储介质
技术领域
本发明涉及智慧交通技术领域，尤其涉及一种基于ETC的路网运行状态方法、系统和存储介质。
背景技术
高速公路是我国主流的交通出行方式之一，近年来，我国对高速公路的建设工作越来越重视，其建设进程也随之加快，至今，各高速公路上的主体路网框架已基本建设完成；在2019年，全国开始推广“取消高速公路省界收费站”、使用ETC进行高速公路计费收费，进一步增强了高速公路上的路网监测工作在交通管控的重要程度。
目前，高速公路上的路网监测一般通过在路侧架设检测设备完成，这种方式既增大了高速公路的建设成本，又使高速公路的建设时间拉长；同时，架设新的监测设备的监测范围有限，无法保证对高速公路路网进行全路段、全时段的有效监测，从而在一定程度上限制了对高速公路路网的监测效果。
鉴于此，有必要提供一种基于ETC的路网运行状态方法、系统和存储介质，以解决或至少缓解上述在高速公路路网架设新的监测设备造成建设成本加大且监测效果无法保证的技术缺陷。
发明内容
本发明的主要目的是提供一种基于ETC的路网运行状态方法、系统和存储介质，旨在解决现有技术中通过在高速公路路网架设新的监测设备造成建设成本加大且监测效果无法保证的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于ETC的路网运行状态方法，包括如下步骤：
S1，获取待计算路网区间内的预设的高速公路分段数据以及所述待计算路网区间 内各个ETC侦测节点获取的车辆数据，确定所述待计算路网区间内的相邻两个所述ETC侦测 节点之间的各个路段区间，并确定每个所述路段区间中的每个高速路段的里程 li，确定通 过每个所述高速路段的小时交通流量qi和所述高速路段的路段运行状态X；其中，X为拥堵 或者畅通，i为所述待计算路网区间中第i段所述高速路段，
Figure 710385DEST_PATH_IMAGE001
；
S2，根据公式
Figure 221000DEST_PATH_IMAGE002
，计算所述待计算路网区间的路网拥堵率P，其 中，
P为路网拥堵率；ai为二值函数，若所述高速路段i的所述路段运行状态X为拥堵，则ai=1，否则ai=0；
S3，根据公式
Figure 469579DEST_PATH_IMAGE003
，计算高速公路的所 述待计算路网区间的路网运行指数TPI，并根据所述路网运行指数TPI判断所述待计算路网 区间的路网运行状态。
优选地，所述车辆数据包括车辆ETC通行流水数据和车牌识别数据。
优选地，所述步骤S1还包括对所述预设的高速公路分段数据以及所述车辆数据进行数据预处理的步骤；所述数据预处理包括数据集成、数据变换、数据清洗和数据规约；其中，
所述数据集成基于车牌与通行时间对待计算路网区间中重复获取的所述车辆ETC通行流水数据和所述车牌识别数据进行融合去重，形成车流记录表；
所述数据变换基于同一车辆途经的各个所述ETC侦测节点，形成待计算路网区间中同一车辆在不同时间里行驶的唯一行程链；
所述数据清洗清除或筛选所获取的所述车流记录表中的异常数据；
所述数据规约限定所述车流记录表的获取范围，以减少对不必要的数据的获取。
优选地，所述数据清洗中的所述异常数据包括缺失数据、错误数据和特殊行为数据；所述缺失数据为因车辆通行的关键数据字段缺失而导致的不完整数据；所述错误数据为逻辑或者规则上出现明显错误的数据；所述特殊行为数据为行程时间过大或者过小的车辆数据。
优选地，还包括步骤：
根据公式
Figure 192684DEST_PATH_IMAGE004
，计算所述ETC侦测节点之间的所述路段区间的路段 区间平均速度，其中，
tk为第k辆车通过相邻两个所述ETC侦测节点之间的时间间隔，
Figure 475898DEST_PATH_IMAGE005
为通过相邻两个 所述ETC侦测节点中的下游ETC侦测节点的时间，
Figure 891836DEST_PATH_IMAGE006
为通过相邻两个所述ETC侦测节点中的 上游ETC侦测节点的时间，
Figure 627711DEST_PATH_IMAGE007
为所述路段区间对应的路段区间平均速度，
Figure 92190DEST_PATH_IMAGE008
为所述路段区 间在一定时间内通过的车辆数量，
Figure 53412DEST_PATH_IMAGE009
为相邻两个所述ETC侦测节点之间的所述路段区间的 长度。
优选地，还包括步骤：
根据公式，
Figure 312355DEST_PATH_IMAGE010
计算每个所述路段区间内的每个所述高速路段i 的平均行程速度，并根据所述平均行程速度判断所述高速路段i的所述路段运行状态X；其 中，
Figure 660160DEST_PATH_IMAGE011
为所述高速路段i对应的平均行程速度，R为计算的所述高速路段i所在的上游 路段区间r的总数，
Figure 866013DEST_PATH_IMAGE012
为所述上游路段区间r的长度，
Figure 982874DEST_PATH_IMAGE013
为所述高速路段i在时间ti内的通行 车辆总量；
优选地，在计算所述路段区间平均速度之前，还包括噪声数据筛选的步骤；所述噪声数据筛选通过分位值法对所述路段区间中所有车辆的所述车辆数据进行噪声数据的筛选和去除，所述噪声数据包括所述路段区间中行驶时间过短或者行驶速度过小的所述车辆数据，以及所述路段区间中行驶时间过长或者行驶速度过快的所述车辆数据。
优选地，还包括步骤：根据公式：
Figure 615981DEST_PATH_IMAGE014
，计算所述高速路段i的路段拥堵 持续时长，其中，
Figure 716661DEST_PATH_IMAGE015
为路段拥堵持续时长；
Figure 195046DEST_PATH_IMAGE016
为基于5分钟划分的时间段数量；j为当前研究 的时间段；tj为5分钟的时间单元。
本发明还提供了一种基于ETC的路网运行状态计算系统，包括存储器、处理器、存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序、以及接收所述处理器指令的控制器，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述任一项所述的基于ETC的路网运行状态方法的步骤。
本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的基于ETC的路网运行状态方法的步骤。
与现有技术相比，本发明具有以下优点:
本发明提供的基于ETC的路网运行状态方法，采用现有ETC系统中的ETC侦测节点对待计算路网区间的交通状况进行实时监测，无需增设路网监测设备，既保证了待计算路网区间全路段、全时段的有效监测，同时节约了高速公路的建设成本和建设时间；并且，根据车辆ETC通行流水数据和车牌识别数据对路网运行状态进行计算，使数据的来源更加可靠，同时结合高速公路ETC系统时间同步、高速运行的封闭特性，使计算的路网运行状态更加精准。在本发明提供的一种基于ETC的路网运行状态方法中，通过计算各个高速路段的路段运行状态得到待计算路网区间的路网拥堵率，然后由路网拥堵率得出待计算路网区间的路网运行状态，既可以实现对某一高速路段的路段运行状态的监测，又可以实现对整体待计算路网区间的监测，并且，采用上述计算方式使计算出的路网运行状态更加直观可靠；同时，在高速公路中可以根据需要将多个高速路段划分为一个待计算路网区间，从而使整个高速公路的管控与监测更加灵活。
附图说明
图1为本发明的一种基于ETC的路网运行状态方法的流程示意图；
图2为本发明的基于ETC侦测节点的路段区间划分示意图；
图3为本发明的相邻ETC侦测节点之间跨枢纽的示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
下面将结合本发明实施方式中的附图，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式仅仅是本发明的一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式，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他实施方式，都属于本发明保护的范围。
需要说明，本发明实施方式中所有方向性指示（诸如上、下……）仅用于解释在某一特定姿态（如附图所示）下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。
另外，在本发明中如涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。
并且，本发明各个实施方式之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
请参阅附图1-3，本发明提供了一种基于ETC的路网运行状态方法，包括如下步骤：
S1，获取待计算路网区间内的预设的高速公路分段数据以及待计算路网区间内各 个ETC侦测节点获取的车辆数据，确定待计算路网区间内的相邻两个ETC侦测节点之间的各 个路段区间，并确定每个所述路段区间中的每个高速路段的里程li，确定通过每个高速路 段的小时交通流量qi和高速路段的路段运行状态X；其中，X为拥堵或者畅通，i为所述待计 算路网区间中第i段所述高速路段，
Figure 933458DEST_PATH_IMAGE017
。具体的，高速公路分段数据中包括各ETC侦测 节点信息和各高速路段信息；其中，如表1所示，ETC侦测节点信息包括节点编码、节点类型、 节点坐标和节点名称等字段；如表2所示，高速路段信息包括路段编码、路段名称、路段方 向、路段类型、路段起始节点、路段终止节点、路段长度、路段车道数、车道通行能力、路段限 速、路段临界密度和临界速度等字段。
Figure 737466DEST_PATH_IMAGE018
Figure 59862DEST_PATH_IMAGE019
作为一个具体的实施例，ETC侦测节点包括高速公路上的各个ETC收费站点、ETC门架点、高速公路分流点和高速公路合流点，如表3所示，高速公路分段数据中所包括的各ETC收费站点的信息有收费站编码、收费站名称、收费站类型和收费站位置等，其中，收费站类型包括匝道收费站、主线收费站和省界主线收费站，收费站位置包括收费站纬度和收费站经度；如表4所示，高速公路分段数据中所包括的各ETC门架点的信息有门架编码、门架名称、门架类型和门架位置等，其中，门架类型包括普通门架、省界门架和收费站门架，门架位置包括门架纬度和门架经度。
Figure 607518DEST_PATH_IMAGE020
Figure 698971DEST_PATH_IMAGE021
本领域技术人员应当知道的是，高速公路分段数据和车辆数据都来自高速公路信息库和GIS数据库，同时高速公路分段数据根据路网航拍、实地考察进行验证。作为一个具体的实施例，路段运行状态X还可以分为畅通、缓行、轻度拥堵、中度拥堵和严重拥堵。
S2，根据公式
Figure 736197DEST_PATH_IMAGE002
，计算待计算路网区间的路网拥堵率P，其中，
P为路网拥堵率；ai为二值函数，若高速路段i的路段运行状态X为拥堵，则ai=1，否则ai=0。
S3，根据公式
Figure 483573DEST_PATH_IMAGE003
，计算高速公路的待 计算路网区间的路网运行指数TPI，并根据路网运行指数TPI判断待计算路网区间的路网运 行状态。具体的，根据表5，当路网运行指数TPI
Figure 631658DEST_PATH_IMAGE022
[0,2]时，待计算路网区间的路网运行状 态为畅通；当路网运行指数TPI
Figure 452984DEST_PATH_IMAGE022
（2,4]时，待计算路网区间的路网运行状态为缓行；当路网 运行指数TPI
Figure 490472DEST_PATH_IMAGE022
（4,6]时，待计算路网区间的路网运行状态为轻度拥堵；当路网运行指数TPI
Figure 397248DEST_PATH_IMAGE022
（6,8]时，待计算路网区间的路网运行状态为中度拥堵；当路网运行指数TPI
Figure 411340DEST_PATH_IMAGE022
（8,10] 时，待计算路网区间的路网运行状态为严重拥堵。
Figure 352752DEST_PATH_IMAGE023
作为一个具体的实施例，将ETC侦测节点信息按照节点编码由小到大的顺序存储为点信息文本数据类型文件，将各高速路段信息存储为边信息文本数据类型文件；并且，基于点信息文本数据类型文件和边信息文本数据类型文件，形成基础交通供给数据；基于交通供给数据和Python建立待计算路网区间模型；其具体步骤包括：
第一，确立ETC侦测节点和边网络属性；其中，以ETC收费站点、ETC门架点、高速公路分流点和高速公路合流点为ETC侦测节点，并将相邻ETC侦测节点之间的距离即路段区间的里程作为边的权重。
第二，根据各ETC侦测节点构建待计算路网区间的路网模型。
第三，在路网模型中划分各路段区间，形成点线结合的路网模型，其中，每一条边都有相对应的两个ETC侦测节点。具体的，此处的边为有向权边，边的父节点指向子节点的方向代表道路中实际的车流行驶方向，边的权重代表该路段区间的里程。
进一步地，车辆数据包括车辆ETC通行流水数据和车牌识别数据。具体的，如表6所示，ETC收费站点处的车辆ETC通行流水数据包括收费站编码、通过类型、车辆类型、车种、车牌号码和通过时间等；如表7所示，ETC收费站点处的车牌识别数据包括收费站编码、通过类型、识别车辆类型、识别车牌号码和抓拍时间等；如表8所示，ETC门架点处的车辆ETC通行流水数据包括门架编码、行驶方向、对向门架Hex值、车辆类型、车种、车牌号码和通过时间等；如表9所示，ETC门架点出的车牌识别数据包括门架编码、行驶方向、识别车辆类型、识别车牌号码和抓拍时间等。
Figure 794097DEST_PATH_IMAGE024
Figure 188170DEST_PATH_IMAGE025
Figure 5953DEST_PATH_IMAGE026
Figure 536291DEST_PATH_IMAGE027
进一步地，步骤S1还包括还包括对预设的高速公路分段数据以及车辆数据进行数据预处理的步骤；数据预处理包括数据集成、数据变换、数据清洗和数据规约；其中，
数据集成基于车牌与通行时间对待计算路网区间中重复获取的车辆ETC通行流水数据和车牌识别数据进行融合去重，形成车流记录表。作为一个具体的实施例，数据集成可以为以5分钟为通行时间单元对车辆ETC通行流水数据和车牌识别数据中记录的车牌号码、通行方向、通过时间等字段进行融合去重，即每5分钟通行时间单元中车辆ETC通行流水数据和车牌识别数据中的相同车辆记录只保留一条，处理后所保留的唯一车辆记录即为车流记录表。
数据变换基于同一车辆途经的各个ETC侦测节点，形成待计算路网区间中同一车辆在不同时间里行驶的唯一行程链。具体的，唯一行程链的内容可以包括：起点、多个途经点、终点、起点时间、途经点时间和终点时间等。
数据清洗清除或筛选所获取的车流记录表中的异常数据。具体的，异常数据可能是由于系统本身故障、人工错误操作或者特殊车流行驶等因素造成的。
数据规约限定车流记录表的获取范围，以减少对不必要的数据的获取。具体的，数据规约在进行待计算路网区间的路网运行状态的计算之前，对路网监测过程中不需要的多余数据进行去精简处理，仅保留如车牌号、通行时间、车型等关键字段。
进一步地，数据清洗中的异常数据包括缺失数据、错误数据和特殊行为数据；缺失数据为因车辆通行的关键数据字段缺失而导致的不完整数据；错误数据为逻辑或者规则上出现明显错误的数据；特殊行为数据为行程时间过大或者过小的车辆数据。具体的，缺失数据中所缺失的关键数据可以为ETC侦测节点编号、通过时间、车辆车牌号、车型等；出现错误数据的情形可能为：车辆入站晚于车辆出站时间、当前ETC门架通过时间早于上一个ETC门架的通过时间、车流记录表中的ETC侦测节点的编号与实际编号不匹配等；特殊行为数据可以为警车、救护车等特殊车辆越过限速范围，或者养护作业车、进入服务区休息的运营车等出现低于最低速度或者停车等情况导致的。
进一步地，还包括步骤：
根据公式
Figure 915582DEST_PATH_IMAGE028
，计算路段区间的路段区间平均速度，其中，
tk为第k辆车通过相邻两个ETC侦测节点之间的时间间隔，
Figure 593688DEST_PATH_IMAGE005
为通过相邻两个ETC 侦测节点中的下游ETC侦测节点的时间，
Figure 90529DEST_PATH_IMAGE006
为通过通过相邻两个ETC侦测节点中的上游ETC 侦测节点的时间，
Figure 865587DEST_PATH_IMAGE029
为路段区间对应的路段区间平均速度，
Figure 524101DEST_PATH_IMAGE030
为路段区间在一定时间内通 过的车辆数量，
Figure 17399DEST_PATH_IMAGE009
为相邻两个所述ETC侦测节点之间的所述路段区间的长度。具体的，上述 公式中，
Figure 52351DEST_PATH_IMAGE031
为该路段区间中每一辆车的平均速度。
进一步地，还包括步骤：
根据公式
Figure 681916DEST_PATH_IMAGE010
，计算每个路段区间内的每个高速路段i的平均行 程速度，并根据平均行程速度判断高速路段i的路段运行状态X；其中，
Figure 511332DEST_PATH_IMAGE011
为高速路段i对应 的平均行程速度，R为计算的高速路段i的上游路段区间r的总数，
Figure 987531DEST_PATH_IMAGE012
为上游路段区间r的长 度，
Figure 826174DEST_PATH_IMAGE013
为高速路段i在时间ti内的通行车辆总量。具体的，根据表10，当该高速路段i的设计 时速为120km/h时，平均行程速度
Figure 982349DEST_PATH_IMAGE032
Figure 372879DEST_PATH_IMAGE033
90km/h则此高速路段i为畅通，平均行程速度
Figure 450557DEST_PATH_IMAGE034
Figure 217525DEST_PATH_IMAGE022
[70，90）的速度区间则此高速路段i为缓行，平均行程速度
Figure 697047DEST_PATH_IMAGE032
Figure 258479DEST_PATH_IMAGE022
[50，70）的速度区间则此高 速路段i为轻度拥堵，平均行程速度
Figure 557873DEST_PATH_IMAGE032
Figure 364417DEST_PATH_IMAGE022
[30，50）的速度区间则此高速路段i为中度拥堵， 平均行程速度
Figure 698447DEST_PATH_IMAGE032
Figure 430779DEST_PATH_IMAGE022
[0，30）的速度区间则此高速路段i为严重拥堵；当该高速路段i的设计 时速为100km/h时，平均行程速度
Figure 483049DEST_PATH_IMAGE032
Figure 998344DEST_PATH_IMAGE035
80km/h则此高速路段i为畅通，平均行程速度
Figure 577093DEST_PATH_IMAGE032
Figure 355693DEST_PATH_IMAGE022
[60,80）的速度区间则此高速路段i为缓行，平均行程速度
Figure 19893DEST_PATH_IMAGE032
Figure 542141DEST_PATH_IMAGE022
[40,60）的速度区间则此高 速路段i为轻度拥堵，平均行程速度
Figure 211282DEST_PATH_IMAGE032
Figure 160783DEST_PATH_IMAGE022
[20,40）的速度区间则此高速路段i为中度拥堵， 平均行程速度
Figure 46700DEST_PATH_IMAGE032
Figure 372639DEST_PATH_IMAGE022
[0,20）的速度区间则此高速路段i为严重拥堵；当该高速路段i的设计 时速为80km/h时，平均行程速度
Figure 332504DEST_PATH_IMAGE032
Figure 577541DEST_PATH_IMAGE033
60km/h则此高速路段i为畅通，平均行程速度
Figure 91699DEST_PATH_IMAGE032
Figure 80384DEST_PATH_IMAGE022
[50,60）的速度区间则此高速路段i为缓行，平均行程速度
Figure 98018DEST_PATH_IMAGE032
Figure 281000DEST_PATH_IMAGE022
[35,50）的速度区间则此高 速路段i为轻度拥堵，平均行程速度
Figure 751296DEST_PATH_IMAGE032
Figure 543671DEST_PATH_IMAGE022
[20,35）的速度区间则此高速路段i为中度拥堵， 平均行程速度
Figure 415812DEST_PATH_IMAGE032
Figure 268231DEST_PATH_IMAGE022
[0，20）的速度区间则此高速路段i为严重拥堵。本领域技术人员应当知 道的是，当待计算的高速路段i所在的路段区间位于交通枢纽处时，多个上游路段区间r中 的车辆驶入一个下游路段，即驶入待计算的高速路段i中的车辆来自多个上游路段r；当待 计算的高速路段i所在的路段区间不位于交通枢纽处时，一个上游路段r中的车辆驶入一个 下游路段区间，即上游路段区间r的总数R=1，此时该高速路段i的平均行程速度
Figure 491401DEST_PATH_IMAGE032
等于该高 速路段区间的路段区间平均速度
Figure 821889DEST_PATH_IMAGE029
。
Figure 814115DEST_PATH_IMAGE036
进一步地，在计算路段区间平均速度之前，还包括噪声数据筛选的步骤；噪声数据筛选通过分位值法对路段区间中所有车辆的车辆数据进行噪声数据的筛选和去除，噪声数据包括路段区间中行驶时间过短或者行驶速度过小的车辆数据，以及路段区间中行驶时间过长或者行驶速度过快的车辆数据。作为一个具体的实施例，可以选取所有车辆数据中位于5%~95%分位内的车辆数据作为有效的车辆数据，将位于5%~95%之外的车辆数据作为噪声数据并进行筛选去除。
进一步地，还包括步骤：根据公式：
Figure 509539DEST_PATH_IMAGE037
，计算高速路段
Figure 801366DEST_PATH_IMAGE038
的路段拥堵持 续时长，其中，
Figure 607648DEST_PATH_IMAGE015
为路段拥堵持续时长；
Figure 844594DEST_PATH_IMAGE016
为基于5分钟划分的时间段数量；j为当前研究的 时间段；
Figure 648602DEST_PATH_IMAGE039
为5分钟的时间单元。具体的，路段拥堵持续时长为待计算的高速路段的路段运 行状态X处于轻度拥堵、中度拥堵和严重拥堵的持续时间，通过路段拥堵持续时长可以直观 的看到待计算的高速路段在不同时间单元内的路网运行状态情况，有利于对高速路段处于 各时段时的交通管控与疏导，从而有效的避免各类交通事故的发生。
作为一个具体的实施例，根据公式：
Figure 970999DEST_PATH_IMAGE040
，计算待计算路网区间的路 网平均交通流量qn。具体的，将路网平均交通流量qn以小时进行划分统计，可以得到待计算 路网区间的路网交通流量时变情况；将路网平均交通流量以天进行划分统计，可以得到待 计算路网区间的路网交通流量日变情况；本领域技术人员应当知道的是，将路网平均交通 流量基于统计时段进行纵向分析，有利于对待计算路网区间在各天不同时段及历史同期交 通流量变化及趋势进行把控和判断研究。
作为一个具体的实施例，根据公式：
Figure 846551DEST_PATH_IMAGE041
，计算待计算路网区间的路 网平均行程速度
Figure 813370DEST_PATH_IMAGE042
。
作为一个具体的实施例，根据公式：
Figure 585017DEST_PATH_IMAGE043
，计算在时间段t中，待计算 路网区间中的路网范围a内的拥堵里程
Figure 896175DEST_PATH_IMAGE044
，其中，ls为拥堵路段s的长度。
本发明还提供了一种基于ETC的路网运行状态计算系统，包括存储器、处理器、存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序、以及接收处理器指令的控制器，处理器执行计算机程序时实现如上述任一项的基于ETC的路网运行状态方法的步骤。在本发明的具体实施例中，计算系统的处理器执行计算机程序时实现上述的路网运行状态方法的步骤，通过现有的ETC侦测节点对待计算路网区间的交通状况进行监测，不需要重新增设路网监测设备，即保证了对待计算路网区间的全路段、全时段的有效监测，又节约了高速公路的建设成本和建设时间，提高了高速公路路网的监测能力。
本发明还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项的基于ETC的路网运行状态方法的步骤。在本发明的实施例中，计算机可读存储介质中存储的计算机程序被处理器执行时可以实现上述的路网运行状态方法的步骤，通过现有的ETC侦测节点对待计算路网区间的交通状况进行监测，不需要重新增设路网监测设备，即保证了对待计算路网区间的全路段、全时段的有效监测，又节约了高速公路的建设成本和建设时间，提高了高速公路路网的监测能力。
本发明的上述技术方案中，以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是在本发明的技术构思下，利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的专利保护范围。

Claims (10)

1.一种基于ETC的路网运行状态方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1，获取待计算路网区间内的预设的高速公路分段数据以及所述待计算路网区间内各个ETC侦测节点获取的车辆数据，确定所述待计算路网区间内的相邻两个所述ETC侦测节点之间的各个路段区间，确定每个所述路段区间中的每个高速路段的里程 li，确定通过每个所述高速路段的小时交通流量qi和所述高速路段的路段运行状态X；其中，X为拥堵或者畅通，i为所述待计算路网区间中第i段所述高速路段，
Figure 691583DEST_PATH_IMAGE001
；
S2，根据公式
Figure 106384DEST_PATH_IMAGE002
，计算所述待计算路网区间的路网拥堵率P，其中，
Figure 48932DEST_PATH_IMAGE003
为路网拥堵率；ai为二值函数，若所述高速路段的所述路段运行状态X为拥堵，则ai=1，否则ai=0；
S3，根据公式
Figure 549184DEST_PATH_IMAGE004
，计算高速公路的所述待计算路网区间的路网运行指数TPI，并根据所述路网运行指数TPI判断所述待计算路网区间的路网运行状态。
2.根据权利要求1所述的一种基于ETC的路网运行状态方法，其特征在于，所述车辆数据包括车辆ETC通行流水数据和车牌识别数据。
3.根据权利要求2所述的一种基于ETC的路网运行状态方法，其特征在于，所述步骤S1还包括对所述预设的高速公路分段数据以及所述车辆数据进行数据预处理的步骤；所述数据预处理包括数据集成、数据变换、数据清洗和数据规约；其中，
所述数据集成基于车牌与通行时间对待计算路网区间中重复获取的所述车辆ETC通行流水数据和所述车牌识别数据进行融合去重，形成车流记录表；
所述数据变换基于同一车辆途经的各个所述ETC侦测节点，形成待计算路网区间中同一车辆在不同时间里行驶的唯一行程链；
所述数据清洗清除或筛选所获取的所述车流记录表中的异常数据；
所述数据规约限定所述车流记录表的获取范围，以减少对不必要的数据的获取。
4.根据权利要求3所述的一种基于ETC的路网运行状态方法，其特征在于，所述数据清洗中的所述异常数据包括缺失数据、错误数据和特殊行为数据；所述缺失数据为因车辆通行的关键数据字段缺失而导致的不完整数据；所述错误数据为逻辑或者规则上出现明显错误的数据；所述特殊行为数据为行程时间过大或者过小的车辆数据。
5.根据权利要求1所述的一种基于ETC的路网运行状态方法，其特征在于，还包括步骤：
根据公式
Figure 969801DEST_PATH_IMAGE005
，计算所述ETC侦测节点之间的所述路段区间的路段区间平均速度，其中，
tk为第k车通过相邻两个所述ETC侦测节点之间的时间间隔，
Figure 442370DEST_PATH_IMAGE006
为通过相邻两个所述ETC侦测节点中的下游ETC侦测节点的时间，
Figure 854022DEST_PATH_IMAGE007
为通过相邻两个所述ETC侦测节点中的上游ETC侦测节点的时间，
Figure 779253DEST_PATH_IMAGE008
为所述路段区间对应的路段区间平均速度，
Figure 65878DEST_PATH_IMAGE009
为所述路段区间在一定时间内通过的车辆数量，
Figure 392954DEST_PATH_IMAGE010
为相邻两个所述ETC侦测节点之间的所述路段区间的长度。
6.根据权利要求5所述的一种基于ETC的路网运行状态方法，其特征在于，还包括步骤：
根据公式
Figure 739622DEST_PATH_IMAGE011
，计算每个所述路段区间内的每个所述高速路段i的平均行程速度，并根据所述平均行程速度判断所述高速路段i的所述路段运行状态X；其中，
Figure 152149DEST_PATH_IMAGE012
为所述高速路段i对应的平均行程速度，R为计算的所述高速路段i所在的上游路段区间r的总数，lr为所述上游路段区间r的长度，
Figure 976885DEST_PATH_IMAGE013
为所述高速路段i在时间ti内的通行车辆总量。
7.根据权利要求5所述的一种基于ETC的路网运行状态方法，其特征在于，在计算所述路段区间平均速度之前，还包括噪声数据筛选的步骤；所述噪声数据筛选通过分位值法对所述路段区间中所有车辆的所述车辆数据进行噪声数据的筛选和去除，所述噪声数据包括所述路段区间中行驶时间过短或者行驶速度过小的所述车辆数据，以及所述路段区间中行驶时间过长或者行驶速度过快的所述车辆数据。
8.根据权利要求1所述的一种基于ETC的路网运行状态方法，其特征在于，还包括步骤：根据公式：
Figure 158468DEST_PATH_IMAGE014
，计算所述高速路段i的路段拥堵持续时长，其中，
Figure 177502DEST_PATH_IMAGE015
为路段拥堵持续时长；
Figure 77324DEST_PATH_IMAGE016
为基于5分钟划分的时间段数量；j为当前研究的时间段；tj为5分钟的时间单元。
9.一种基于ETC的路网运行状态计算系统，其特征在于，包括存储器、处理器、存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序、以及接收所述处理器指令的控制器，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8任一项所述的基于ETC的路网运行状态方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述的基于ETC的路网运行状态方法的步骤。
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