CN113990075A - 一种交通调查数据和轨迹数据融合的流量分配方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种交通调查数据和轨迹数据融合的流量分配方法及系统，先对城市路网预处理，构建路网拓扑关系并对每一路段编码；将预处理后的轨迹点匹配至路网形成出行轨迹构建轨迹集合；将调查位置与路网匹配后进行排序构建调查位置集合；通过路段确定调查位置和轨迹的相互关联关系；计算轨迹扩样系数并将其赋值给对应的轨迹；汇总相关调查位置的扩样系数值并更新剩余流量；迭代计算直到所有调查位置流量或轨迹分配完；将轨迹系数汇总到路段上获取配后的交通流量。本发明实现了交通流量的统计范围从独立调查位置向全路网延伸，提高了交通流量覆盖的线路。

Description

一种交通调查数据和轨迹数据融合的流量分配方法及系统
技术领域
本发明涉及城市智慧交通领域，该领域是新一代信息技术在城市交通规划、建设和治理中的具体应用，具体涉及一种交通调查数据和轨迹数据融合的流量分配方法及系统。
背景技术
在城市道路交通评估中，交通流量是描述运作状况的重要参数之一，其规模和变化情况反映了城市交通流的基本特性，能够对城市交通规划研究、道路设计和交通管理政策制定提供数据支撑，在交通运行分析研究中具有重要作用。
城市道路流量数据一般是通过交通流量调查或线圈卡口等检测设备获取，其中交通流量调查具有精度高的优点，但由于每一个调查位置均需安排人和设备进行长时间记录，各项成本投入较大，只能调查城市道路的主要干道，无法实现全路网覆盖。运营车数据是一种覆盖范围较广的城市居民出行数据，能够较好的反映城市居民的出行特征，具有覆盖全面的优点，但由于运营车是机动车的一部分，其流量只是道路交通流量中的一部分。
现有相关研究中，大部分是基于卡口数据通过时间窗预测各时段的交通流量，本发明通过调查位置与运营车轨迹空间匹配，将调查流量分配至途径的轨迹中，再将轨迹叠加至路网上，从而推测出各道路上的交通流量，实现方式简单易用，更加容易投入实际使用。
发明内容
本发明的目的在于针对现有交通流量调查无法实现全路网覆盖的不足，提供一种交通调查数据和轨迹数据融合的流量分配方法及系统，通过匹配调查位置数据和运营车轨迹数据，来推测计算没有开展交通调查的路段的交通流量，从独立的调查点位扩展至全路网，提高流量调查数据的覆盖广度和应用价值，为城市交通规划研究、道路设计和交通管理政策制定提供数据支撑。
为实现上述目的，本发明提供了一种交通调查数据和轨迹数据融合的流量分配方法，包括以下步骤：
S1、对城市路网进行预处理，构建路网的拓扑关系并对每一个路段编码：
在ARCGIS软件中导入城市路网数据，通过拓扑工具处理数据中重叠、悬挂的拓扑错误，按照空间连接关系对路段进行编码，获取一张基础空间路网，路网集合如下：
Figure 601049DEST_PATH_IMAGE001
其中，Road表示城市路网集合，
Figure 808040DEST_PATH_IMAGE002
表示第i个路段，n表示全网路段的数量；
S2、将预处理后的轨迹点匹配至路网形成出行轨迹，并构建轨迹集合：
（1）对运营车辆每个行程的轨迹点数据进行预处理，删除异常轨迹点，并通过地图匹配到城市路网中，再通过路网的路段信息拼接还原每个行程的行车轨迹，轨迹与路段对应关系如下：
Figure 796855DEST_PATH_IMAGE003
其中，
Figure 722086DEST_PATH_IMAGE004
表示第k条轨迹，
Figure 821760DEST_PATH_IMAGE005
表示运营车轨迹的起点路段，
Figure 148836DEST_PATH_IMAGE006
表示运营车轨迹的终点路段；
（2）将所有轨迹汇总成轨迹集合，轨迹集合如下：
Figure 42974DEST_PATH_IMAGE007
其中，Way表示所有轨迹的集合，W1表示第1条轨迹，W z 表示第z条轨迹；
S3、将调查位置与路网匹配后进行排序，构建依序排列的调查位置集合：
根据每个调查位置的车辆调查表格计算初始统计流量值，并通过地图匹配到城市路网中，实现调查位置与路网路段形成空间关联，再基于调查位置所在的道路等级和流量值对调查位置计算优先级进行排序，构建依序排列的调查位置集合，调查位置集合如下：
Figure 455501DEST_PATH_IMAGE008
其中，Point表示所有调查位置的集合，
Figure 358866DEST_PATH_IMAGE009
表示排序第1位的调查位置剩余流量为x，
Figure 540449DEST_PATH_IMAGE010
表示排序第z位的调查位置剩余调查流量为
Figure 871067DEST_PATH_IMAGE011
，集合未更新时剩余调查流量为初始统计流量值；
S4、确定调查位置和轨迹的相互关联关系：
（1）通过路网路段与调查位置和轨迹的空间关系，确定第i次循环时调查位置集合中第i个调查位置的所有轨迹，关系如下：
Figure 505311DEST_PATH_IMAGE012
其中,
Figure 946787DEST_PATH_IMAGE013
表示第i次循环时第i个调查位置对应的轨迹集合，
Figure 248456DEST_PATH_IMAGE014
表示轨迹集合中经过第i个调查位置的轨迹c，
Figure 874609DEST_PATH_IMAGE015
表示轨迹集合中经过第i个调查位置的轨迹d；
（2）再判定上述轨迹经过的其他调查位置，关系如下：
Figure 871515DEST_PATH_IMAGE016
其中,
Figure 241317DEST_PATH_IMAGE017
表示轨迹c对应的调查位置集合，
Figure 272858DEST_PATH_IMAGE018
表示第i次循环时轨迹c对应的第n个调查位置，
Figure 69912DEST_PATH_IMAGE019
表示第i次循环时轨迹c对应的第m个调查位置；
（3）汇总该次循环所有调查位置途径轨迹，关系如下：
Figure 554114DEST_PATH_IMAGE020
其中,
Figure 462028DEST_PATH_IMAGE021
表示第i次循环时调查位置
Figure 348075DEST_PATH_IMAGE022
经过的轨迹集合，
Figure 316031DEST_PATH_IMAGE023
表示轨迹c，
Figure 287529DEST_PATH_IMAGE024
表示轨迹f；
S5、计算轨迹的扩样系数并将扩样系数值赋予对应轨迹，获得带扩样系数的轨迹集合：
按照均等分配原则，将调查位置的剩余流量分配至对应的轨迹，即计算轨迹的扩样系数，并将参与计算的轨迹移出轨迹集合；
Figure 999133DEST_PATH_IMAGE025
其中，
Figure 739687DEST_PATH_IMAGE026
表示第i次循环时第i位调查位置计算得到的扩样系数，
Figure 878545DEST_PATH_IMAGE027
表示第i次循环时第i位的调查位置剩余流量为v，
Figure 313901DEST_PATH_IMAGE028
表示统计第i次循环时第i位的调查位置对应轨迹集合中的元素个数；
再将扩样系数值赋予对应轨迹，获得带扩样系数的轨迹集合；
Figure 829196DEST_PATH_IMAGE029
其中，
Figure 424257DEST_PATH_IMAGE030
表示带扩样系数的轨迹集合，
Figure 734016DEST_PATH_IMAGE031
表示轨迹c的扩样系数为x，
Figure 680106DEST_PATH_IMAGE032
表示轨迹d的扩样系数为y；
S6、计算调查位置的剩余流量：
基于轨迹与对应调查位置的关系，累计汇总相关调查位置的扩样系数值并更新调查位置的剩余流量；
Figure 733513DEST_PATH_IMAGE033
S7、迭代分配调查位置的剩余流量，直至全部分配完毕；
S8、汇总统计路网交通流量。
优选地，所述步骤S8具体为：基于轨迹与路网路段的对应关系，结合所有轨迹扩样系数，汇总计算每一段路段的交通流量，即可获取城市路网分配后的交通流量。
一种交通调查数据和轨迹数据融合的流量分配系统，用于实施所述的一种交通调查数据和轨迹数据融合的流量分配方法，包括如下模块：
1）路网预处理模块：负责执行上述步骤S1；
2）轨迹集合构建模块：负责执行上述步骤S2；
3）调查位置集合构建模块：负责执行上述步骤S3；
4）调查位置和轨迹的关联关系确定模块：负责执行上述步骤S4；
5）轨迹扩样系数计算模块，负责执行上述步骤S5；
6）调查位置的剩余流量计算模块，负责执行上述步骤S6；
7）迭代分配模块：负责执行上述步骤S7；
8）汇总统计模块：负责执行上述步骤S8。
本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下有益效果：
（1）从独立的调查点位扩展至全路网，提高流量调查数据的覆盖广度和应用价值，获取稳态状况下的全路网交通流量分布情况。
（2）数据获取方式简单，数据精度高。现有交通流量推测是基于卡口数据，仍然存在因为监测设备识别率或故障等问题导致数据缺失问题，同时卡口数据获取难度大，交通调查数据则相对简单。
（3）通过直接分配的方法，计算流程简单，更易于推广。利用路网、调查位置、轨迹的空间关系，直接分配交通流量，涉及的逻辑和限制条件少，简单易用。
（4）计算结果反应现状交通流量情况，保留实际状况下交通运行的特征。
附图说明
图1为本发明实施例的调查位置和轨迹分布网示意图
图2为本发明系统结构图
图3为本发明技术路线示意图
图4为本发明实施例的轨迹W1示意图
图5为本发明实施例的轨迹W2示意图
图6为本发明实施例的轨迹W3示意图
图7为本发明实施例的轨迹W4示意图
图8为本发明实施例的轨迹W5示意图
图9为本发明实施例的轨迹W6示意图
图10为本发明实施例的轨迹W7示意图
图11为本发明实施例的轨迹W8示意图
具体实施方式
本发明提供了一种交通调查数据和轨迹数据融合的流量分配方法，如附图2-图3所示，具体步骤如下：
S1、对城市路网进行预处理，构建路网的拓扑关系并对每一个路段编码
在ARCGIS软件中导入城市路网数据，通过拓扑工具处理数据中重叠、悬挂的拓扑错误，按照空间连接关系对路段进行编码，获取一张基础空间路网，路网集合如下：
Figure 448659DEST_PATH_IMAGE034
其中，Road表示城市路网集合，
Figure 929319DEST_PATH_IMAGE002
表示第i个路段，n表示全网路段的数量；
S2、将预处理后的轨迹点匹配至路网形成出行轨迹，并构建轨迹集合
（1）对运营车辆每个行程的轨迹点数据进行预处理，删除重复点、偏移点等异常轨迹点，并通过地图匹配到城市路网中，再通过路网的路段（以Link表示）信息拼接还原每个行程的行车轨迹，轨迹与Link对应关系如下：
Figure 362705DEST_PATH_IMAGE003
其中，
Figure 954224DEST_PATH_IMAGE004
表示第k条轨迹，
Figure 523876DEST_PATH_IMAGE005
表示运营车轨迹的起点路段，
Figure 441017DEST_PATH_IMAGE035
表示运营车轨迹的终点路段；
（2）并将所有轨迹汇总成轨迹集合，轨迹集合如下：
Figure 96120DEST_PATH_IMAGE007
其中，Way表示所有轨迹的集合，W1表示第1条轨迹，W z 表示第z条轨迹；
S3、将调查位置与路网匹配后进行排序，构建依序排列的调查位置集合
根据每个调查位置的车辆调查表格计算初始统计流量值，并通过地图匹配到城市路网中，实现调查位置与路网Link形成空间关联，并基于调查位置所在的道路等级和流量值对调查位置计算优先级进行排序，构建依序排列的调查位置集合，调查位置集合如下：
Figure 491329DEST_PATH_IMAGE008
其中，Point表示所有调查位置的集合，
Figure 181068DEST_PATH_IMAGE009
表示排序第1位的调查位置剩余流量为x，
Figure 3530DEST_PATH_IMAGE010
表示排序第z位的调查位置剩余调查流量为
Figure 145930DEST_PATH_IMAGE011
，集合未更新时剩余调查流量为初始统计流量值；
S4、确定调查位置和轨迹的相互关联关系
（1）通过路网Link与调查位置和轨迹的空间关系，确定第i次循环时调查位置集合中第i个调查位置的所有轨迹，关系如下：
Figure 344830DEST_PATH_IMAGE012
其中,
Figure 13709DEST_PATH_IMAGE013
表示第i次循环时第i个调查位置对应的轨迹集合，
Figure 882439DEST_PATH_IMAGE036
表示轨迹集合中经过第i个调查位置的轨迹c，
Figure 636768DEST_PATH_IMAGE015
表示轨迹集合中经过第i个调查位置的轨迹d；
（2）再判定该部分轨迹经过的其他调查位置，关系如下：
Figure 249146DEST_PATH_IMAGE016
其中,
Figure 772531DEST_PATH_IMAGE017
表示轨迹c对应的调查位置集合，
Figure 77742DEST_PATH_IMAGE018
表示第i次循环时轨迹c对应的第n个调查位置，
Figure 319367DEST_PATH_IMAGE019
表示第i次循环时轨迹c对应的第m个调查位置；
（3）汇总该次循环所有调查位置途径轨迹，关系如下：
Figure 469857DEST_PATH_IMAGE037
其中,
Figure 113328DEST_PATH_IMAGE021
表示第i次循环时调查位置
Figure 323861DEST_PATH_IMAGE022
经过的轨迹集合，
Figure 52782DEST_PATH_IMAGE023
表示轨迹c，
Figure 6963DEST_PATH_IMAGE024
表示轨迹f；
S5、计算轨迹扩样系数
按照均等分配原则，将调查位置的剩余流量分配至对应的轨迹，即计算轨迹的扩样系数，并将参与计算的轨迹移出轨迹集合；
Figure 504940DEST_PATH_IMAGE025
其中，
Figure 151954DEST_PATH_IMAGE026
表示第i次循环时第i位调查位置计算得到的扩样系数，
Figure 102592DEST_PATH_IMAGE038
表示第i次循环时第i位的调查位置剩余流量为v，
Figure 860464DEST_PATH_IMAGE028
表示统计第i次循环时第i位的调查位置对应轨迹集合中的元素个数；
再将扩样系数值赋予对应轨迹，获得带扩样系数的轨迹集合；
Figure 212948DEST_PATH_IMAGE039
其中，
Figure 155496DEST_PATH_IMAGE040
表示带扩样系数的轨迹集合，
Figure 468797DEST_PATH_IMAGE041
表示轨迹c的扩样系数为x，
Figure 889414DEST_PATH_IMAGE042
表示轨迹d的扩样系数为y；
S6、计算调查位置的剩余流量
基于轨迹与对应调查位置的关系，累计汇总相关调查位置的扩样系数值并更新调查位置的剩余流量；
Figure 237349DEST_PATH_IMAGE033
S7、迭代分配调查位置的剩余流量，直至全部分配完毕
更新轨迹集合，循环执行步骤S4至S7，直到所有的调查位置剩余流量均小于等于0或轨迹集合为空，结束循环；
S8、汇总统计路网交通流量
基于轨迹与路网Link的对应关系，结合所有轨迹扩样系数，汇总计算每一段Link的交通流量，即可获取城市路网分配后的交通流量。
一种交通调查数据和轨迹数据融合的流量分配系统，用于实施上述交通调查数据和轨迹数据融合的流量分配方法，包括如下模块：
1）路网预处理模块：负责执行上述步骤S1；
2）轨迹集合构建模块：负责执行上述步骤S2；
3）调查位置集合构建模块：负责执行上述步骤S3；
4）调查位置和轨迹的关联关系确定模块：负责执行上述步骤S4；
5）轨迹扩样系数计算模块，负责执行上述步骤S5；
6）调查位置的剩余流量计算模块，负责执行上述步骤S6；
7）迭代分配模块：负责执行上述步骤S7；
8）汇总统计模块：负责执行上述步骤S8。
以下通过一个具体实施例对本发明进行详细阐述：
本实施例选取3个调查位置和8条轨迹，如图1、图4-图11所示：
S1、对城市路网进行预处理，构建路网的拓扑关系并对每一个路段编码
在ARCGIS软件中导入城市路网数据，通过拓扑工具处理数据中重叠、悬挂的拓扑错误，按照空间连接关系对路段进行编码，获取一张基础空间路网，路网集合如下：
Figure 226165DEST_PATH_IMAGE001
其中，Road表示城市路网集合，
Figure 902128DEST_PATH_IMAGE002
表示第i个路段，n表示全网路段的数量；
S2、将预处理后的轨迹点匹配至路网形成出行轨迹，并构建轨迹集合
（1）对运营车辆每个行程的轨迹点数据进行预处理，删除重复点、偏移点等异常轨迹点，并通过地图匹配到城市路网中，再通过路网的路段信息拼接还原每个行程的行车轨迹，8条轨迹与Link对应关系如下：
Figure 126436DEST_PATH_IMAGE043
Figure 63299DEST_PATH_IMAGE044
Figure 347650DEST_PATH_IMAGE045
Figure 635543DEST_PATH_IMAGE046
Figure 663542DEST_PATH_IMAGE047
Figure 720491DEST_PATH_IMAGE048
Figure 910164DEST_PATH_IMAGE049
Figure 685353DEST_PATH_IMAGE050
（2）并将所有轨迹汇总成轨迹集合，轨迹集合如下：
Figure 251463DEST_PATH_IMAGE051
S3、将调查位置与路网匹配后进行排序，构建依序排列的调查位置集合
根据每个调查位置的车辆调查表格计算初始统计流量值，P 1 点流量100，P 2 点流量60，P 3 点流量45。并通过地图匹配到城市路网中，实现调查位置与路网Link形成空间关联，由图1可知，P 1 点位置在Link16上，P 2 点位置在Link7上，P 3 点位置在Link28上。并基于调查位置所在的道路等级和流量值对调查位置计算优先级进行排序，构建依序排列的调查位置集合，调查位置集合如下：
Figure 428498DEST_PATH_IMAGE052
S4、确定调查位置和轨迹的相互关联关系
（1）通过路网Link与调查位置和轨迹的空间关系，确定第1次循环时经过第1个调查位置的所有轨迹，P 1 点经过轨迹W1、W2、W3、W4、W5，关系如下：
Figure 789072DEST_PATH_IMAGE053
（2）再判定该部分轨迹经过的其他调查位置，关系如下：
轨迹W1经过P1和P2，即：
Figure 51557DEST_PATH_IMAGE054
轨迹W2经过P1、P2和P3，即：
Figure 421359DEST_PATH_IMAGE055
轨迹W3经过P1，即：
Figure 187321DEST_PATH_IMAGE056
轨迹W4经过P1，即：
Figure 984375DEST_PATH_IMAGE057
轨迹W5经过P1和P3，即：
Figure 468577DEST_PATH_IMAGE058
（3）汇总该次循环所有调查位置途径轨迹，关系如下：
第1次循环调查位置P 11 经过W1、W2、W3、W4、W5，即
Figure 642070DEST_PATH_IMAGE059
第1次循环调查位置P 21 经过W1、W2，即
Figure 528117DEST_PATH_IMAGE060
第1次循环调查位置P 41 经过W2、W5，即
Figure 496073DEST_PATH_IMAGE061
S5、计算轨迹扩样系数
按照均等分配原则，将调查位置的剩余流量分配至对应的轨迹，得计算轨迹的扩样系数，并将参与计算的轨迹移出轨迹集合；
Figure 467572DEST_PATH_IMAGE062
将扩样系数值赋予对应轨迹，得：
Figure 179176DEST_PATH_IMAGE063
S6、计算调查位置的剩余流量
基于轨迹与对应调查位置的关系，累计汇总相关调查位置的扩样系数值并更新调查位置的剩余流量；
Figure 755667DEST_PATH_IMAGE064
S7、迭代分配调查位置的剩余流量，直至全部分配完毕
更新轨迹集合，轨迹集合为
Figure 894524DEST_PATH_IMAGE065
。循环执行步骤S4至S7，直到所有的调查位置剩余流量均小于等于0或轨迹集合为空，结束循环。
（1）第2次循环执行步骤S4至S7如下：
步骤S4，第2次循环时经过第2个调查位置的所有轨迹，P 2 点经过轨迹W6、W7，关系如下：
Figure 353319DEST_PATH_IMAGE066
。
可得，轨迹W6经过P1、P2和P3，即：
Figure 603034DEST_PATH_IMAGE067
；
轨迹W7经过P2，即：
Figure 463674DEST_PATH_IMAGE068
；
可得，第2次循环调查位置P12经过W6，即
Figure 773433DEST_PATH_IMAGE069
；
第2次循环调查位置P 22 经过W6、W7，即
Figure 844157DEST_PATH_IMAGE070
；
第2次循环调查位置P 32 经过W6，即
Figure 772930DEST_PATH_IMAGE071
；
步骤S5，计算轨迹扩样系数：
Figure 612710DEST_PATH_IMAGE072
步骤S6，计算调查位置的剩余流量：
Figure 968736DEST_PATH_IMAGE073
将扩样系数值赋予对应轨迹，得：
Figure 261177DEST_PATH_IMAGE074
步骤S7，更新移出后的轨迹集合，轨迹集合为
Figure 993641DEST_PATH_IMAGE075
。
（2）第3次循环执行步骤S4至S7如下：
步骤S4，第3次循环时经过第3个调查位置的所有轨迹，P 3 点经过轨迹
Figure 687927DEST_PATH_IMAGE076
，关系如下：
Figure 214855DEST_PATH_IMAGE077
Figure 260171DEST_PATH_IMAGE078
。
可得，轨迹W8经过P3，即：
Figure 530747DEST_PATH_IMAGE079
。
可得，第3次循环调查位置P33经过W8，即
Figure 79540DEST_PATH_IMAGE080
步骤S5，计算轨迹扩样系数：
Figure 42948DEST_PATH_IMAGE081
步骤S6，计算调查位置的剩余流量：
Figure 309981DEST_PATH_IMAGE082
将扩样系数值赋予对应轨迹，得：
Figure 384247DEST_PATH_IMAGE083
步骤S7，更新移出后的轨迹集合，轨迹集合为空，结束循环。
S8、汇总统计路网交通流量
由步骤S2轨迹与路网Link的对应关系可知每个Link途径的轨迹，结合所有轨迹扩样系数，汇总计算每一段Link的交通流量，即可获取城市路网分配后的交通流量，结果如下：
Link1途径轨迹为W1，则Link1流量20；
Link2途径轨迹为W1、W7，则Link2流量20+10=30；
Link3途径轨迹为W7，则Link3流量10；
Link4途径轨迹为W1、W7，则Link4流量20+10=30；
Link5途径轨迹为W1、W2、W7，则Link5流量20+20+10=50；
Link6途径轨迹为W2，则Link6流量20；
Link7途径轨迹为W1、W2、W6、W7，则Link7流量20+20+10+10=60；
Link8途径轨迹为W1、W2、W6，则Link8流量20+20+10=50；
Link9途径轨迹为W7，则Link9流量10；
Link10途径轨迹为W6，则Link10流量10；
Link11途径轨迹为W1、W2，则Link11流量20+20=40；
Link12途径轨迹为W5，则Link12流量20；
Link13途径轨迹为W5，则Link13流量20；
Link14途径轨迹为W3、W5，则Link14流量20+20=40；
Link15途径轨迹为W4，则Link15流量20；
Link16途径轨迹为W1、W2、W3、W4、W5，则Link16流量20+20+20+20+20=100；
Link17途径轨迹为W6，则Link17流量10；
Link18途径轨迹为W1、W2、W3、W4、W5，则Link18流量20+20+20+20+20=100；
Link19途径轨迹为W4，则Link19流量20；
Link20途径轨迹为W8，则Link20流量5；
Link21途径轨迹为W2、W5、W8，则Link21流量20+20+5=45；
Link22途径轨迹为W1、W3，则Link22流量20+20=40；
Link23途径轨迹为W6，则Link23流量10；
Link24途径轨迹为W3、W6，则Link24流量20+10=30；
Link25途径轨迹为W3，则Link25流量20；
Link26途径轨迹为W6，则Link26流量10；
Link27途径轨迹为W1，则Link27流量20；
Link28途径轨迹为W2、W5 、W6、W8，则Link28流量20+20+10+5=55；
Link29途径轨迹为W6，则Link29流量10；
Link30途径轨迹为W2、W5，则Link30流量20+20=40；
Link31途径轨迹为W2，则Link31流量20；
Link32途径轨迹为W5，则Link32流量20；
Link33途径轨迹为W8，则Link33流量5。
与现有技术相比，本发明的优势在于：
（1）从独立的调查点位扩展至全路网，提高流量调查数据的覆盖广度和应用价值，获取稳态状况下的全路网交通流量分布情况。
（2）数据获取方式简单，数据精度高。现有交通流量推测是基于卡口数据，仍然存在因为监测设备识别率或故障等问题导致数据缺失问题，同时卡口数据获取难度大，交通调查数据则相对简单。
（3）通过直接分配的方法，计算流程简单，更易于推广。利用路网、调查位置、轨迹的空间关系，直接分配交通流量，涉及的逻辑和限制条件少，简单易用。
（4）计算结果反应现状交通流量情况，保留实际状况下交通运行的特征。
对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请创造构思的前提下，还可以对本发明的实施例做出若干变型和改进，这些都属于本申请的保护范围。

Claims (4)

1.一种交通调查数据和轨迹数据融合的流量分配方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、对城市路网进行预处理，构建路网的拓扑关系并对每一个路段编码：
在ARCGIS软件中导入城市路网数据，通过拓扑工具处理数据中重叠、悬挂的拓扑错误，按照空间连接关系对路段进行编码，获取一张基础空间路网，路网集合如下：
Figure 106930DEST_PATH_IMAGE001
其中，Road表示城市路网集合，
Figure 961753DEST_PATH_IMAGE002
表示第i个路段，n表示全网路段的数量；
S2、将预处理后的轨迹点匹配至路网形成出行轨迹，并构建轨迹集合：
（1）对运营车辆每个行程的轨迹点数据进行预处理，删除异常轨迹点，并通过地图匹配到城市路网中，再通过路网的路段信息拼接还原每个行程的行车轨迹，轨迹与路段对应关系如下：
Figure 679174DEST_PATH_IMAGE003
其中，
Figure 12066DEST_PATH_IMAGE004
表示第k条轨迹，
Figure 764121DEST_PATH_IMAGE005
表示运营车轨迹的起点路段，
Figure 524267DEST_PATH_IMAGE006
表示运营车轨迹的终点路段；
（2）将所有轨迹汇总成轨迹集合，轨迹集合如下：
Figure 791300DEST_PATH_IMAGE007
其中，Way表示所有轨迹的集合，W1表示第1条轨迹，W z 表示第z条轨迹；
S3、将调查位置与路网匹配后进行排序，构建依序排列的调查位置集合：
根据每个调查位置的车辆调查表格计算初始统计流量值，并通过地图匹配到城市路网中，实现调查位置与路网路段形成空间关联，再基于调查位置所在的道路等级和流量值对调查位置计算优先级进行排序，构建依序排列的调查位置集合，调查位置集合如下：
Figure 924954DEST_PATH_IMAGE008
其中，Point表示所有调查位置的集合，
Figure 531516DEST_PATH_IMAGE009
表示排序第1位的调查位置剩余流量为x，
Figure 462563DEST_PATH_IMAGE010
表示排序第z位的调查位置剩余调查流量为
Figure 154575DEST_PATH_IMAGE011
，集合未更新时剩余调查流量为初始统计流量值；
S4、确定调查位置和轨迹的相互关联关系：
（1）通过路网路段与调查位置和轨迹的空间关系，确定第i次循环时调查位置集合中第i个调查位置的所有轨迹，关系如下：
Figure 829270DEST_PATH_IMAGE012
其中,
Figure 290338DEST_PATH_IMAGE013
表示第i次循环时第i个调查位置对应的轨迹集合，
Figure 657866DEST_PATH_IMAGE014
表示轨迹集合中经过第i个调查位置的轨迹c，
Figure 837174DEST_PATH_IMAGE015
表示轨迹集合中经过第i个调查位置的轨迹d；
（2）再判定上述轨迹经过的其他调查位置，关系如下：
Figure 984735DEST_PATH_IMAGE016
其中,
Figure 565889DEST_PATH_IMAGE017
表示轨迹c对应的调查位置集合，
Figure 901055DEST_PATH_IMAGE018
表示第i次循环时轨迹c对应的第n个调查位置，
Figure 567660DEST_PATH_IMAGE019
表示第i次循环时轨迹c对应的第m个调查位置；
（3）汇总该次循环所有调查位置途径轨迹，关系如下：
Figure 646474DEST_PATH_IMAGE020
其中,
Figure 82135DEST_PATH_IMAGE021
表示第i次循环时调查位置
Figure 853782DEST_PATH_IMAGE022
经过的轨迹集合，
Figure 742103DEST_PATH_IMAGE023
表示轨迹c，
Figure 562292DEST_PATH_IMAGE024
表示轨迹f；
S5、计算轨迹的扩样系数并将扩样系数值赋予对应轨迹，获得带扩样系数的轨迹集合：
按照均等分配原则，将调查位置的剩余流量分配至对应的轨迹，即计算轨迹的扩样系数，并将参与计算的轨迹移出轨迹集合；
Figure 914776DEST_PATH_IMAGE025
其中，
Figure 795007DEST_PATH_IMAGE026
表示第i次循环时第i位调查位置计算得到的扩样系数，
Figure 232941DEST_PATH_IMAGE027
表示第i次循环时第i位的调查位置剩余流量为v，
Figure 588312DEST_PATH_IMAGE028
表示统计第i次循环时第i位的调查位置对应轨迹集合中的元素个数；
再将扩样系数值赋予对应轨迹，获得带扩样系数的轨迹集合；
Figure 998565DEST_PATH_IMAGE029
其中，
Figure 112014DEST_PATH_IMAGE030
表示带扩样系数的轨迹集合，
Figure 974928DEST_PATH_IMAGE031
表示轨迹c的扩样系数为x，
Figure 199236DEST_PATH_IMAGE032
表示轨迹d的扩样系数为y；
S6、计算调查位置的剩余流量：
基于轨迹与对应调查位置的关系，累计汇总相关调查位置的扩样系数值并更新调查位置的剩余流量；
Figure 198416DEST_PATH_IMAGE033
S7、迭代分配调查位置的剩余流量，直至全部分配完毕；
S8、汇总统计路网交通流量。
2.根据权利要求1所述一种交通调查数据和轨迹数据融合的流量分配方法，其特征在于：所述步骤S7具体为：更新轨迹集合，循环执行步骤S4至S7，直到所有的调查位置剩余流量均小于等于0或轨迹集合为空，结束循环。
3.根据权利要求1-2任一项所述一种交通调查数据和轨迹数据融合的流量分配方法，其特征在于：所述步骤S8具体为：基于轨迹与路网路段的对应关系，结合所有轨迹扩样系数，汇总计算每一段路段的交通流量，即可获取城市路网分配后的交通流量。
4.一种交通调查数据和轨迹数据融合的流量分配系统，用于实施上述权利要求1-3任一项的所述一种交通调查数据和轨迹数据融合的流量分配方法，其特征在于，包括如下模块：
1）路网预处理模块：负责执行上述步骤S1；
2）轨迹集合构建模块：负责执行上述步骤S2；
3）调查位置集合构建模块：负责执行上述步骤S3；
4）调查位置和轨迹的关联关系确定模块：负责执行上述步骤S4；
5）轨迹扩样系数计算模块，负责执行上述步骤S5；
6）调查位置的剩余流量计算模块，负责执行上述步骤S6；
7）迭代分配模块：负责执行上述步骤S7；
8）汇总统计模块：负责执行上述步骤S8。
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Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004086341A (ja) * 2002-08-23 2004-03-18 Mitsubishi Electric Corp 道路交通流計測装置
US20050220023A1 (en) * 2004-03-31 2005-10-06 Kodialam Muralidharan S High-speed traffic measurement and analysis methodologies and protocols
CN107644533A (zh) * 2017-10-27 2018-01-30 上海云砥信息科技有限公司 基于移动网络数据的高速公路虚拟断面车流量监测方法
CN109686090A (zh) * 2019-01-17 2019-04-26 中南大学 一种基于多源数据融合的虚拟交通流量计算方法
CN110599768A (zh) * 2019-09-07 2019-12-20 北京智数时空科技有限公司 一种基于电信大数据的高速公路车流估计方法
CN112652172A (zh) * 2021-01-19 2021-04-13 东南大学 一种基于车辆gps轨迹的路段交通量分析方法
CN112767688A (zh) * 2020-12-27 2021-05-07 交通运输部规划研究院 一种基于交通量观测数据的区域路网货车流量分配方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004086341A (ja) * 2002-08-23 2004-03-18 Mitsubishi Electric Corp 道路交通流計測装置
US20050220023A1 (en) * 2004-03-31 2005-10-06 Kodialam Muralidharan S High-speed traffic measurement and analysis methodologies and protocols
CN107644533A (zh) * 2017-10-27 2018-01-30 上海云砥信息科技有限公司 基于移动网络数据的高速公路虚拟断面车流量监测方法
CN109686090A (zh) * 2019-01-17 2019-04-26 中南大学 一种基于多源数据融合的虚拟交通流量计算方法
CN110599768A (zh) * 2019-09-07 2019-12-20 北京智数时空科技有限公司 一种基于电信大数据的高速公路车流估计方法
CN112767688A (zh) * 2020-12-27 2021-05-07 交通运输部规划研究院 一种基于交通量观测数据的区域路网货车流量分配方法
CN112652172A (zh) * 2021-01-19 2021-04-13 东南大学 一种基于车辆gps轨迹的路段交通量分析方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
李贺 等: "基于交通影像大数据的车辆OD调查与分析", 《地理空间信息》 *
胡三根 等: "面向交通调查实验的数据采集软件", 《实验科学与技术》 *

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