CN114241140B - 一种基于gis的车流实景三维建模方法和系统 - Google Patents

一种基于gis的车流实景三维建模方法和系统 Download PDF

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CN114241140B CN202210168749.1A CN202210168749A CN114241140B CN 114241140 B CN114241140 B CN 114241140B CN 202210168749 A CN202210168749 A CN 202210168749A CN 114241140 B CN114241140 B CN 114241140B
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Abstract

本发明提供了一种基于GIS的车流实景三维建模方法和系统，其中，方法包括：确定预设地点，并获取预设地点的车辆信息位置信息，以及第二预设时间第一车辆的第二位置信息，从而计算第一张弛度和第二张弛度，并得到预设地点的张弛度和张弛流数，以此建立车流张弛度模型。本发明的有益效果：通过获取GIS数据中预设地点的车辆信息，并基于车辆信息获取到各个预设地点的目标张弛度以及张弛流数，从而可以使得到的车流张弛度模型更加便于预测。此外本申请不局限于密度，而是通过张弛度来反应车流的拥挤程度，从而实现了直接反应车流拥挤程度，对于判断高速公路的拥挤程度，相对于传统的密度检测方式而言更加准确。

Description

一种基于GIS的车流实景三维建模方法和系统
技术领域
本发明涉及计算机领域，特别涉及一种基于GIS的车流实景三维建模方法和系统。
背景技术
高速公路系统是区域内重要的人员和货物运输方式，目前对于高速公路上的车流实景建模主要是依赖于GIS数据进行建模，然而对GIS数据具有很多的庞大离散空间流数据，目前主要是通过对车流的数量进行预测，即对高速公路上的密度进行预测，然而这种高速公路上密度大并不能直接反应车流的拥挤情况。
发明内容
本发明的主要目的为提供一种基于GIS的车流实景三维建模方法和系统，旨在解决对密度进行预测并不能直接反应车流拥挤情况的问题。
本发明提供了一种基于GIS的车流实景三维建模方法，包括：
基于GIS在指定公路上设置多个预设地点；
获取在第一预设时间点后经过各个预设地点的第一数量的第一车辆，并对所述第一车辆进行标记；其中，所述预设地点对应的位置信息为第一位置信息；
获取第二预设时间点各个所述第一车辆的第二位置信息，以及在所述第二预设时间点后经过所述预设地点的第二数量的第二车辆；
获取所述第二车辆在所述第一预设时间点的第三位置信息；
通过公式
Figure 337749DEST_PATH_IMAGE002
计算第一张弛度以及通过公式
Figure 543603DEST_PATH_IMAGE004
计算第二张弛度， 其中，
Figure 801409DEST_PATH_IMAGE006
为第一张弛度
Figure 434515DEST_PATH_IMAGE008
Figure 551507DEST_PATH_IMAGE009
表示第二位置信息，
Figure 561051DEST_PATH_IMAGE011
表示第一位置信息，
Figure 404855DEST_PATH_IMAGE013
表示第一预设时间 点，
Figure 474442DEST_PATH_IMAGE015
表示第二预设时间点，
Figure 406626DEST_PATH_IMAGE017
为第二张弛度，
Figure 219861DEST_PATH_IMAGE019
表示第三位置信息；
计算所述第一张弛度和所述第二张弛度的平均值，得到所述预设地点的目标张弛度，以及根据公式
Figure 186680DEST_PATH_IMAGE021
所述预设地点的张弛流数，其中，
Figure 427169DEST_PATH_IMAGE023
表示第i个预设地点的张弛流数；
根据误差最小值计算公式
Figure 846649DEST_PATH_IMAGE025
限定待拟合曲线与各个预设地点之间的误差最小值；其中
Figure 463575DEST_PATH_IMAGE027
，
Figure 284900DEST_PATH_IMAGE029
是
Figure 430711DEST_PATH_IMAGE031
的导函数，
Figure 9591DEST_PATH_IMAGE033
表示第i个预设地点的位置信息，
Figure 164629DEST_PATH_IMAGE035
表示第i个预设地点的目标张弛度，
Figure 106040DEST_PATH_IMAGE037
表示第i个预设地点的张弛流数，m表示预设地点的个数，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE039
表示待拟合曲线在第i个预设地点的张弛度误差，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE041
表示待拟合曲线在第i个预设地点的张弛流数误差；
对所述误差最小值计算公式的两个等式右边取偏导，得到
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE043
，转化为矩阵并化简得到式①的第一矩阵
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE045
，以及式②的第二矩阵
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE047
；
根据所述第一矩阵和所述第二矩阵，求出参数（a1，…ak）并代入所述待拟合曲线中，得到拟合曲线；
获取所述指定公路的初始三维图，并根据所述拟合曲线对所述初始三维图进行标注，得到所述车流张弛度模型；其中，所述初始三维图含有指定公路的相关信息，根据所述拟合曲线对所述指定公路进行标记以实现对所述初始三维图的标注。
进一步地，所述根据所述第一矩阵和所述第二矩阵，求出参数（a1，…ak）并代入所述待拟合曲线中，得到拟合曲线的步骤之后，还包括：
获取各个所述预设地点不同时间的多个张弛度，以及对应的预测张弛度曲线和目标张弛度曲线；
采用预设的卡尔曼滤波技术为各个预设地点建立张弛度预测模型；其中，所述张弛度预测模型根据各个预设地点的多个张弛度，以及对应的预测张弛度曲线作为输入，以目标张弛度曲线作为输出训练而成；
进一步地，所述获取所述指定公路的初始三维图，并根据所述拟合曲线对所述初始三维图进行标注，得到所述车流张弛度模型的步骤之后，还包括：
采集不同目标张弛度下的平均速度；
根据所述目标张弛度和所述平均速度构建速度与所述目标张弛度的函数关系
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE049
;其中，v为所述速度，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE051
是目标张弛度，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE053
表示v与y的函数关系；
按照时间顺序采集每个所述预设地点的多个所述目标张弛度，并通过预设的自回归积分滑动平均模型获取各个所述预设地点随着时间变化的张弛度函数
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE055
；其中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE057
表示经过
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE059
时间后第i个预设地点的张弛度；
接收用户输入的起点与终点，根据公式
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE061
计算用户到达所述终点的时间；其中
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE063
表示起点，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE065
表示终点，公式中的
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE067
为起点至终点中间的预设地点。
进一步地，所述获取所述第二车辆在所述第一预设时间点的第三位置信息的步骤之后，还包括：
检测在所述第一预设时间点至所述第二预设时间点之间，所述第一车辆和第二车辆在服务区停留的时长是否小于预设时长；
根据停留时长小于预设时长的第一车辆和第二车辆计算所述第一张弛度和所述第二张弛度。
进一步地，所述获取所述指定公路的初始三维图，并根据所述拟合曲线对所述初始三维图进行标注，得到所述车流张弛度模型的步骤之后，还包括：
接收用户终端的导航信息，并判断所述导航信息是否具有所述指定公路的路段；
若是，则根据所述路段截取所述车流张弛度模型中对应的路段模型；
将所述路段模型发送至所述用户终端得到目标车流张弛度模型。
本发明还提供了一种基于GIS的车流实景三维建模系统，包括：
设置模块，用于基于GIS在指定公路上设置多个预设地点；
车辆获取模块，用于获取在第一预设时间点后经过各个预设地点的第一数量的第一车辆，并对所述第一车辆进行标记；其中，所述预设地点对应的位置信息为第一位置信息；
第二位置信息获取模块，用于获取第二预设时间点各个所述第一车辆的第二位置信息，以及在所述第二预设时间点后经过所述预设地点的第二数量的第二车辆；
第三位置信息获取模块，用于获取所述第二车辆在所述第一预设时间点的第三位置信息；
第一计算模块，用于通过公式
Figure DEST_PATH_IMAGE069
计算第一张弛度以及通过公式
Figure DEST_PATH_IMAGE071
计算第二张弛度，其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE073
为第一张弛度，
Figure DEST_PATH_IMAGE075
表示第二位置信息，
Figure DEST_PATH_IMAGE077
表示第一位 置信息，
Figure DEST_PATH_IMAGE079
表示第一预设时间点，
Figure DEST_PATH_IMAGE081
表示第二预设时间点，
Figure DEST_PATH_IMAGE083
为第二张弛度，
Figure DEST_PATH_IMAGE085
表示第三位 置信息
Figure DEST_PATH_IMAGE086
第二计算模块，用于计算所述第一张弛度和所述第二张弛度的平均值，得到所述预设地点的目标张弛度，以及根据公式
Figure DEST_PATH_IMAGE088
所述预设地点的张弛流数，其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE090
表示第i个预设地点的张弛流数；
误差计算模块，用于根据误差最小值计算公式
Figure DEST_PATH_IMAGE092
限定待拟合曲线与各个预设地点之间的误差最小值；其中
Figure DEST_PATH_IMAGE094
，
Figure DEST_PATH_IMAGE096
是
Figure DEST_PATH_IMAGE098
的导函数，
Figure DEST_PATH_IMAGE100
表示第i个预设地点的位置信息，
Figure DEST_PATH_IMAGE102
表示第i个预设地点的目标 张弛度，
Figure DEST_PATH_IMAGE104
表示第i个预设地点的张弛流数，m表示预设地点的个数，
Figure DEST_PATH_IMAGE105
表示待拟合曲线在第 i个预设地点的张弛度误差，
Figure DEST_PATH_IMAGE107
表示待拟合曲线在第i个预设地点的张弛流数误差；
转化模块，用于对所述误差最小值计算公式的两个等式右边取偏导，得到
Figure DEST_PATH_IMAGE109
，转化为矩阵并化简得到式①的第一矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE111
，以及式②的第二矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE113
；
参数求取模块，用于根据所述第一矩阵和所述第二矩阵，求出参数（a1，…ak）并代入所述待拟合曲线中，得到拟合曲线；
构建模块，用于根据各个所述预设地点的所述目标张弛度以及所述张弛流数构建所述指定公路的车流张弛度模型。
进一步地，所述基于GIS的车流实景三维建模系统，还包括：
张弛度获取模块，用于获取各个所述预设地点不同时间的多个张弛度，以及对应的预测张弛度曲线和目标张弛度曲线；
模型建立模块，用于采用预设的卡尔曼滤波技术为各个预设地点建立张弛度预测模型；其中，所述张弛度预测模型根据各个预设地点的多个张弛度，以及对应的预测张弛度曲线作为输入，以目标张弛度曲线作为输出训练而成；
输入模块，用于将所述拟合曲线输入至所述张弛度预测模型中，得到目标拟合曲线；
标注模块，用于获取所述指定公路的初始三维图，并根据所述目标拟合曲线对所述初始三维图进行标注，得到所述车流张弛度模型。
进一步地，所述基于GIS的车流实景三维建模系统，还包括：
速度采集模块，用于采集不同目标张弛度下的平均速度；
函数关系构建模块，用于根据所述目标张弛度和所述平均速度构建速度与所述目标张弛度的函数关系
Figure DEST_PATH_IMAGE115
;其中，v为所述速度，
Figure DEST_PATH_IMAGE117
是目标张弛度，
Figure DEST_PATH_IMAGE119
表示v与y的函数关系；
张弛度采集模块，用于按照时间顺序采集每个所述预设地点的多个所述目标张弛度，并通过预设的自回归积分滑动平均模型获取各个所述预设地点随着时间变化的张弛度函数
Figure DEST_PATH_IMAGE121
；其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE123
表示经过
Figure DEST_PATH_IMAGE125
时间后第i个预设地点的张弛度；
接收模块，用于接收用户输入的起点与终点，根据公式
Figure DEST_PATH_IMAGE127
计算用户到达所述终点的时间；其中
Figure DEST_PATH_IMAGE129
表示起点，
Figure DEST_PATH_IMAGE131
表示终点，公式中的
Figure DEST_PATH_IMAGE133
为起点至终点中间的预设地点。
进一步地，所述基于GIS的车流实景三维建模系统，还包括：
时长检测模块，用于检测在所述第一预设时间点至所述第二预设时间点之间，所述第一车辆和第二车辆在服务区停留的时长是否小于预设时长；
张弛度计算模块用于根据停留时长小于预设时长的第一车辆和第二车辆计算所述第一张弛度和所述第二张弛度。
进一步地，所述基于GIS的车流实景三维建模系统，还包括：
导航信息接收模块，用于接收用户终端的导航信息，并判断所述导航信息是否具有所述指定公路的路段；
截取模块，用于若是，则根据所述路段截取所述车流张弛度模型中对应的路段模型；
发送模块，用于将所述路段模型发送至所述用户终端得到目标车流张弛度模型。
本发明的有益效果：通过获取GIS数据中预设地点的车辆信息，并基于车辆信息获取到各个预设地点的目标张弛 度以及张弛流数，从而可以使得到的车流张弛度模型更加便于预测。此外本申请不局限于密度，而是通过张弛度来反应车流的拥挤程度，从而实现了直接反应车流拥挤程度，对于判断高速公路的拥挤程度，相对于传统的密度检测方式而言更加准确。
附图说明
图1 是本发明一实施例的一种基于GIS的车流实景三维建模方法的流程示意图；
图2 是本发明一实施例的一种基于GIS的车流实景三维建模系统的结构示意框图。
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例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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例，都属于本发明保护的范围。
需要说明，本发明实施例中所有方向性指示（诸如上、下、左、右、前、后等）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，所述的连接可以是直接连接，也可以是间接连接。
本文中术语“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，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。另外，各个实施例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。
参照图1，本发明提出一种基于GIS的车流实景三维建模方法，包括：
S1:基于GIS在指定公路上设置多个预设地点；
S2：获取在第一预设时间点后经过各个预设地点的第一数量的第一车辆，并对所述第一车辆进行标记；其中，所述预设地点对应的位置信息为第一位置信息；
S3：获取第二预设时间点各个所述第一车辆的第二位置信息，以及在所述第二预设时间点后经过所述预设地点的第二数量的第二车辆；
S4:获取所述第二车辆在所述第一预设时间点的第三位置信息；
S5: 通过公式
Figure DEST_PATH_IMAGE135
计算第一张弛度以及通过公式
Figure DEST_PATH_IMAGE137
计算第二张弛度，其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE139
为第一张弛度，
Figure DEST_PATH_IMAGE141
表示第二位置信息，
Figure DEST_PATH_IMAGE143
表示第一位置信息，
Figure DEST_PATH_IMAGE145
表示第一预设时间点，
Figure DEST_PATH_IMAGE147
表示第二预设时间点，
Figure DEST_PATH_IMAGE149
为第二张弛度，
Figure DEST_PATH_IMAGE151
表示第三位置信息；
S6:计算所述第一张弛度和所述第二张弛度的平均值，得到所述预设地点的目标张弛度，以及根据公式
Figure DEST_PATH_IMAGE153
所述预设地点的张弛流数，其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE155
表示第i个预设地点的张弛流数；
S7:根据误差最小值计算公式
Figure DEST_PATH_IMAGE157
限定待拟合曲线与各个预设地点之间的误差最小值；其中
Figure DEST_PATH_IMAGE159
，
Figure DEST_PATH_IMAGE161
是
Figure DEST_PATH_IMAGE163
的导函数，
Figure DEST_PATH_IMAGE165
表示第i个预设地点的位置信息，
Figure DEST_PATH_IMAGE167
表示第i个预设地点的目标张弛度，
Figure DEST_PATH_IMAGE169
表示第i个预设地点的张弛流数，m表示预设地点的个数，
Figure DEST_PATH_IMAGE171
表示待拟合曲线在第i个预设地点的张弛度误差，
Figure DEST_PATH_IMAGE173
表示待拟合曲线在第i个预设地点的张弛流数误差；
S8:对所述误差最小值计算公式的两个等式右边取偏导，得到
Figure DEST_PATH_IMAGE175
，转化为矩阵并化简得到式①的第一矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE177
，以及式②的第二矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE179
；
S9:根据所述第一矩阵和所述第二矩阵，求出参数（a1，…ak）并代入所述待拟合曲线中，得到拟合曲线;
S10:获取所述指定公路的初始三维图，并根据所述拟合曲线对所述初始三维图进行标注，得到所述车流张弛度模型；其中，所述初始三维图含有指定公路的相关信息，根据所述拟合曲线对所述指定公路进行标记以实现对所述初始三维图的标注。
如上述步骤S1所述，基于GIS在指定公路上设置多个预设地点，其中，GIS数据是地理信息系统(Geographic Information System或 Geo-Information system，GIS)，即在指定公路上具备有不同位置的采集点，因此，可以根据各个采集点设置多个预设地点，采集经过的车辆信息，该车辆信息可以为车辆的车牌号，从而对车辆信息进行采集。另外，预设地点也可以是额外设计的采集点，预设地点的数量应该足够多，以便于后续可以对张弛度进行预测。
如上述步骤S2所述，获取在第一预设时间点后经过各个预设地点的第一数量的第一车辆，并对所述第一车辆进行标记；其中，所述预设地点对应的位置信息为第一位置信息。在第一预设时间点处采集各个第一车辆，其中，第一预设时间点是相对于后续的第二预设时间点而言的，其不是时间上的具体某个点，一般会设置多个第一预设时间点以获取更为精准的数据，例如为当前时刻的前10分钟、前20分钟等，从而获取到经过各个预设地点的第一数量的第一车辆，第一车辆进行标记的方式即对车牌进行标记，标记的方式为记录第一车辆的车牌，以便于后续对第一车辆进行监控，预设地点的位置信息已经确定，此处不需要再进行采集，第一位置信息即为预设地点的位置，位置信息的表达可以是坐标，也可以是对指定公路的起点进行标记，然后以预设地点至起点的路程记为第一位置信息，本申请优选采用后者进行位置信息的记录。此处在第一预设时间点后经过的车辆的经过时间可以近似视为第一预设时间点经过的车辆，此处若车辆不多，则后续计算的张弛度也会特别大，因此，本申请对于该种情况不做考虑，应该说明的是，本申请适用于密度较大的指定公路。
如上述步骤S3所述，获取第二预设时间点各个所述第一车辆的第二位置信息，以及在所述第二预设时间点后经过所述预设地点的第二数量的第二车辆。第二预设时间点为第一预设时间点后的第二预设时间点，例如与第一预设时间点间隔20分钟后的第二时间点，其第二位置信息的获取，可以通过GIS数据进行获取，由于其车牌号已经进行了标记，此处只需要根据GIS数据中的图片数据，例如拍摄违法信息的摄像头获取到第二位置信息，需要说明的是，当采集的数据密度比较大的时候，可以获取到最新采集到第一车辆的采集点的位置作为第二位置信息。在一些实施例中，若用户在对应的导航APP上注册了车辆信息，也可以直接从APP上传的数据获取到第一车辆的第二位置信息。至于第二车辆为在第二预设时间点后经过的车辆，当车辆足够多的时候，此处在第二预设时间点后经过的车辆的经过时间可以近似视为第二预设时间点经过的车辆。
如上述S4所述，获取所述第二车辆在所述第一预设时间点的第三位置信息。该第三位置信息也可以通过GIS数据进行获取，即此处获取到了第二车辆的车牌信息，然后在第一预设时间点处获取到GIS数据，并通过第二车辆的车牌信息进行查询即可，查询的方式与获取第二位置信息的方式相同，此处不再赘述。
如上述步骤S5所述，根据所述第一位置信息和所述第二位置信息计算第一张弛度，以及根据所述第二位置信息和所述第三位置信息计算第二张弛度。其中，计算第一张弛度的方式可以是通过公式
Figure DEST_PATH_IMAGE181
计算第一张弛度，同理计算第二张弛度的方式可以是公式
Figure DEST_PATH_IMAGE183
，其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE185
为第一张弛度，
Figure DEST_PATH_IMAGE187
表示第二位置信息，
Figure DEST_PATH_IMAGE189
表示第一位置信息，
Figure DEST_PATH_IMAGE191
表示第一预设时间点，
Figure DEST_PATH_IMAGE193
表示第二预设时间点，
Figure DEST_PATH_IMAGE195
为第二张弛度，
Figure DEST_PATH_IMAGE197
表示第三位置信息。在一些实施例中，张弛度的定义也可以是其他的方式，其与通过的距离成正比即可。
如上述步骤S6所述，根据所述第一张弛度和所述第二张弛度计算所述预设地点的目标张弛度，以及所述预设地点的张弛流数。其中，目标张弛度的计算可以是第一张弛度与第二张弛度的平均值，至于张弛流数则是在预设地点的张弛度的导数，获取该导数可以更好的建立车辆张弛度模型，该张弛流数的计算方式为
Figure DEST_PATH_IMAGE199
。
如上述步骤S7-S9所述，获取各个预设地点的目标张弛度以及张弛流数，通过上述步骤获取每个预设地点的目标张弛度以及张弛流数，此处在建立车流根据其可以拟合位置信息和目标张弛度之间的拟合曲线，根据公式
Figure DEST_PATH_IMAGE201
，展开得到
Figure DEST_PATH_IMAGE203
，对等式右边求偏导，得到
Figure DEST_PATH_IMAGE205
，将其转化为矩阵形式并化简，得到第一矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE207
，同理根据公式
Figure DEST_PATH_IMAGE209
，可得第二矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE211
，根据拟合位置信息与所述目标张弛度之间的拟合曲线。
如上述步骤10所述，获取所述指定公路的初始三维图，并根据所述拟合曲线对所述初始三维图进行标注，得到所述车流张弛度模型；其中，所述初始三维图含有指定公路的相关信息，根据所述拟合曲线对所述指定公路进行标记以实现对所述初始三维图的标注。其中，初始三维图为预先构建的三维图，其含有指定公路的相关信息（不含车流信息），此处只需要根据拟合曲线对指定公路上的张弛度进行标记即可，标记的方式可以是通过在公路上显示不同的颜色，也可以是其他的标记方法，本申请对此不做限定，在公路上进行标记车流张弛度的方式均包含在本申请的保护范围内。
本申请通过获取GIS数据中预设地点的车辆信息，并基于车辆信息获取到各个预设地点的目标张弛度以及张弛流数，从而可以使得到的车流张弛度模型更加便于预测。此外本申请不局限于密度，而是通过张弛度来反应车流的拥挤程度，从而实现了直接反应车流拥挤程度，对于判断高速公路的拥挤程度，相对于传统的密度检测方式而言更加准确。
在一个实施例中，所述根据所述第一矩阵和所述第二矩阵，求出参数（a1，…ak）并代入所述待拟合曲线中，得到拟合曲线的步骤S9之后，还包括：
S1001:获取各个所述预设地点不同时间的多个张弛度，以及对应的预测张弛度曲线和目标张弛度曲线；
S1002:采用预设的卡尔曼滤波技术为各个预设地点建立张弛度预测模型；其中，所述张弛度预测模型根据各个预设地点的多个张弛度，以及对应的预测张弛度曲线作为输入，以目标张弛度曲线作为输出训练而成；
S1003:将所述拟合曲线输入至所述张弛度预测模型中，得到目标拟合曲线；
S1004:获取所述指定公路的初始三维图，并根据所述目标拟合曲线对所述初始三维图进行标注，得到所述车流张弛度模型。
如上述步骤S1001-S1004所述，实现了对曲线进行更进一步的优化，进而提高车流张弛度模型的精准度。具体地，获取各个所述预设地点不同时间的多个张弛度，以及对应的预测张弛度曲线和目标张弛度曲线，其中，张弛度和预测张弛度曲线和目标张弛度曲线可以从之前的预测记录和测试记录中获取得到。然后根据卡尔曼滤波技术为各个预设地点建立张弛度预测模型，该张弛度预测模型是根据预测张弛度曲线与各个张弛度的协方差对最终的目标张弛度曲线预测的模型，其原理是给与实际得到的张弛度以及预测张弛度曲线以不同的权重值，并综合得到最终的目标张弛曲线，其计算过程为，根据同一时间的多个张弛度获取到对应的张弛度曲线，然后根据大数据对当前的张弛度曲线进行预测，得到预测张弛度曲线，然后赋予张弛度曲线和预测张弛度曲线以不同的权值，该权值通过对模型训练所得到。因此，将拟合曲线输入至张弛度预测模型中，在基于之前时间点测量的张弛度，即可得到目标拟合曲线，之前时间点指的是距离当前最近的几个时间点所测量得到值，在一个具体的实施例中，该张弛度预测模型是随着时间不断迭代得到的预测模型，即模型中存有之前的张弛度信息。然后再获取所述指定公路的初始三维图，并根据所述目标拟合曲线对所述初始三维图进行标注，得到所述车流张弛度模型。初始三维图为预先构建的三维图，其含有指定公路的相关信息（不含车流信息），此处只需要根据拟合曲线对指定公路上的张弛度进行标记即可，标记的方式可以是通过在公路上显示不同的颜色，也可以是其他的标记方法，本申请对此不做限定，在公路上进行标记车流张弛度的方式均包含在本申请的保护范围内。
在一个实施例中，所述获取所述指定公路的初始三维图，并根据所述拟合曲线对所述初始三维图进行标注，得到所述车流张弛度模型的步骤S10之后，还包括：
S1101：采集不同目标张弛度下的平均速度；
S1102：根据所述目标张弛度和所述平均速度构建速度与所述目标张弛度的函数关系
Figure DEST_PATH_IMAGE213
;其中，v为所述速度，
Figure DEST_PATH_IMAGE215
是目标张弛度，
Figure DEST_PATH_IMAGE217
表示v与y的函数关系；
S1103：按照时间顺序采集每个所述预设地点的多个所述目标张弛度，并通过预设的自回归积分滑动平均模型获取各个所述预设地点随着时间变化的张弛度函数
Figure DEST_PATH_IMAGE219
；其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE221
表示经过
Figure DEST_PATH_IMAGE223
时间后第i个预设地点的张弛度；
S1104：接收用户输入的起点与终点，根据公式
Figure DEST_PATH_IMAGE225
计算用户到达所述终点的时间；其中
Figure DEST_PATH_IMAGE227
表示起点，
Figure DEST_PATH_IMAGE229
表示终点，公式中的
Figure DEST_PATH_IMAGE231
为起点至终点中间的预设地点。
如上述步骤S1101-S1104所述，实现了对达到的时间预测。
步骤S1101中，采集不同目标张弛度下的平均速度，其中，采集的方式是在目标张弛度下对各个车辆进行测速，然后求取平均值，得到不同目标张弛度下的平均速度，以便于建立目标张弛度与平均速度之间的关系，需要说明的是，由于不可能获取完整的目标张弛度与平均速度，因此，只需要获取多个目标张弛度所对应的平均速度即可。
步骤S1102中，根据所述目标张弛度和所述平均速度构建速度与所述目标张弛度的函数关系
Figure DEST_PATH_IMAGE233
;其中，v为所述速度，
Figure DEST_PATH_IMAGE235
是目标张弛度，
Figure DEST_PATH_IMAGE237
表示v与y的函数关系。其中，构建速度与目标张弛度的函数关系具体为根据目标张弛度对平均速度进行拟合，拟合的方式可以是线性拟合，也可以通过最小二乘法进行拟合。
步骤S1103中，按照时间顺序采集每个所述预设地点的多个所述目标张弛度，并通过预设的自回归积分滑动平均模型获取各个所述预设地点随着时间变化的张弛度函数
Figure DEST_PATH_IMAGE239
；其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE241
表示经过
Figure DEST_PATH_IMAGE243
时间后第i个预设地点的张弛度，公式中
Figure DEST_PATH_IMAGE245
，即随着速度的不同，达到每个预设地点的时间也不同，每个预设地点的张弛度函数也会不同，因此，可以采用自回归积分滑动平均模型获取各个所述预设地点随着时间变化的张弛度函数，然后对时间和距离进行积分，即可得到总体的时长，即得到预计到达时间。
在一个实施例中，所述获取所述第二车辆在所述第一预设时间点的第三位置信息的步骤S4之后，还包括：
S501：检测在所述第一预设时间点至所述第二预设时间点之间，所述第一车辆和第二车辆在服务区停留的时长是否小于预设时长；
S502：根据停留时长小于预设时长的第一车辆和第二车辆计算所述第一张弛度和所述第二张弛度。
如上述步骤S501-S502所述，实现了对误差较大的车辆进行剔除，即在实际的过程中，车辆可能会在高速公路上的服务区进行休息，这种车辆会对结果产生极大的误差，因此，可以检测第一车辆和第二车辆在服务区停留的时长是否小于预设时长，根据停留时长小于预设时长的第一车辆和第二车辆计算所述第一张弛度和所述第二张弛度，当然此处停留的时长小于预设时长的第一车辆和第二车辆也包括了只是经过服务区并没有停在服务区的情形，即将该没有停留的时间记为0，需要说明的是，该指定地点采集的是实时的车辆，并没有对某辆车辆进行固定检测，因此，每个指定地点采集到的车辆信息以及位置信息大部分的数据都可以进行检测，这个部分的误差，当采集的第一车辆和第二车辆的数量足够大时，此处产生的误差会比较小，另外，还可以加上基于指定地点与其相邻的指定地点之间的距离，为该指定地点的张弛度计算可以加上一个误差值，该误差值根据实际情况计算得到。
在一个实施例中，所述获取所述指定公路的初始三维图，并根据所述拟合曲线对所述初始三维图进行标注，得到所述车流张弛度模型的步骤S10之后，还包括：
S1111：接收用户终端的导航信息，并判断所述导航信息是否具有所述指定公路的路段；
S1112：若是，则根据所述路段截取所述车流张弛度模型中对应的路段模型；
S1113：将所述路段模型发送至所述用户终端得到目标车流张弛度模型。
如上述步骤S1111-S1113所述，实现了对用户的张弛度的浏览，以便于用户选择更合适的道路。由于，用户终端一般只涉及到指定公路得到一部分，因此，只需要将该部分的路段模型发送给用户，对于不同的道路具有不同的目标车流张弛度模型，在一个具体的实施例中，可以将所有的目标车流张弛度模型进行综合，得到一个整体的目标车流张弛度模型，根据用户导航得到的路线，截取与路线相关的路段模型综合，得到用户导航路线的目标模型，然后将目标模型发送给用户，以便于用户进行选择，从而使用户对路况具有更好的把控，选择更好的路线前进。
本发明的有益效果：通过获取GIS数据中预设地点的车辆信息，并基于车辆信息获取到各个预设地点的目标张弛 度以及张弛流数，从而可以使得到的车流张弛度模型更加便于预测。此外本申请不局限于密度，而是通过张弛度来反应车流的拥挤程度，从而实现了直接反应车流拥挤程度，对于判断高速公路的拥挤程度，相对于传统的密度检测方式而言更加准确。
参照图2，本发明还提供了一种基于GIS的车流实景三维建模系统，包括：
设置模块10，用于基于GIS在指定公路上设置多个预设地点；
车辆获取模块20，用于获取在第一预设时间点后经过各个预设地点的第一数量的第一车辆，并对所述第一车辆进行标记；其中，所述预设地点对应的位置信息为第一位置信息；
第二位置信息获取模块30，用于获取第二预设时间点各个所述第一车辆的第二位置信息，以及在所述第二预设时间点后经过所述预设地点的第二数量的第二车辆；
第三位置信息获取模块40，用于获取所述第二车辆在所述第一预设时间点的第三位置信息；
第一计算模块50，用于通过公式
Figure DEST_PATH_IMAGE247
计算第一张弛度以及通过公式
Figure DEST_PATH_IMAGE249
计算第二张弛度，其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE251
为第一张弛度，
Figure DEST_PATH_IMAGE253
表示第二位置信息，
Figure DEST_PATH_IMAGE255
表示第一位 置信息，
Figure DEST_PATH_IMAGE257
表示第一预设时间点，
Figure DEST_PATH_IMAGE259
表示第二预设时间点，
Figure DEST_PATH_IMAGE261
为第二张弛度，
Figure DEST_PATH_IMAGE263
表示第三位 置信息
Figure 716361DEST_PATH_IMAGE086
第二计算模块60，用于计算所述第一张弛度和所述第二张弛度的平均值，得到所述预设地点的目标张弛度，以及根据公式
Figure DEST_PATH_IMAGE265
所述预设地点的张弛流数，其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE267
表示第i个预设地点的张弛流数；
误差计算模块70，用于根据误差最小值计算公式
Figure DEST_PATH_IMAGE269
限定待拟合曲线与各个预设地点之间的误差最小值；其中
Figure DEST_PATH_IMAGE271
，
Figure DEST_PATH_IMAGE273
是
Figure DEST_PATH_IMAGE275
的导函数，
Figure DEST_PATH_IMAGE277
表示第i个预设地点的位置信息，
Figure DEST_PATH_IMAGE279
表示第i个预设地点的目标张弛度，
Figure DEST_PATH_IMAGE281
表示第i个预设地点的张弛流数，m表示预设地点的个数，
Figure DEST_PATH_IMAGE283
表示待拟合曲线在第i个预设地点的张弛度误差，
Figure DEST_PATH_IMAGE285
表示待拟合曲线在第i个预设地点的张弛流数误差；
转化模块80，用于对所述误差最小值计算公式的两个等式右边取偏导，得到
Figure DEST_PATH_IMAGE287
，转化为矩阵并化简得到式①的第一矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE289
，以及式②的第二矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE291
；
参数求取模块90，用于根据所述第一矩阵和所述第二矩阵，求出参数（a1，…ak）并代入所述待拟合曲线中，得到拟合曲线；
构建模块100，用于根据各个所述预设地点的所述目标张弛度以及所述张弛流数构建所述指定公路的车流张弛度模型。
在一个实施例中，所述基于GIS的车流实景三维建模系统，还包括：
张弛度获取模块，用于获取各个所述预设地点不同时间的多个张弛度，以及对应的预测张弛度曲线和目标张弛度曲线；
模型建立模块，用于采用预设的卡尔曼滤波技术为各个预设地点建立张弛度预测模型；其中，所述张弛度预测模型根据各个预设地点的多个张弛度，以及对应的预测张弛度曲线作为输入，以目标张弛度曲线作为输出训练而成；
输入模块，用于将所述拟合曲线输入至所述张弛度预测模型中，得到目标拟合曲线；
标注模块，用于获取所述指定公路的初始三维图，并根据所述目标拟合曲线对所述初始三维图进行标注，得到所述车流张弛度模型。
在一个实施例中，所述基于GIS的车流实景三维建模系统，还包括：
速度采集模块，用于采集不同目标张弛度下的平均速度；
函数关系构建模块，用于根据所述目标张弛度和所述平均速度构建速度与所述目标张弛度的函数关系
Figure DEST_PATH_IMAGE293
;其中，v为所述速度，
Figure DEST_PATH_IMAGE295
是目标张弛度，
Figure DEST_PATH_IMAGE297
表示v与y的函数关系；
张弛度采集模块，用于按照时间顺序采集每个所述预设地点的多个所述目标张弛度，并通过预设的自回归积分滑动平均模型获取各个所述预设地点随着时间变化的张弛度函数
Figure DEST_PATH_IMAGE299
；其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE301
表示经过
Figure DEST_PATH_IMAGE303
时间后第i个预设地点的张弛度；
接收模块，用于接收用户输入的起点与终点，根据公式
Figure DEST_PATH_IMAGE305
计算用户到达所述终点的时间；其中
Figure DEST_PATH_IMAGE307
表示起点，
Figure DEST_PATH_IMAGE309
表示终点，公式中的
Figure DEST_PATH_IMAGE311
为起点至终点中间的预设地点。
在一个实施例中，所述基于GIS的车流实景三维建模系统，还包括：
时长检测模块，用于检测在所述第一预设时间点至所述第二预设时间点之间，所述第一车辆和第二车辆在服务区停留的时长是否小于预设时长；
张弛度计算模块用于根据停留时长小于预设时长的第一车辆和第二车辆计算所述第一张弛度和所述第二张弛度。
在一个实施例中，所述基于GIS的车流实景三维建模系统，还包括：
导航信息接收模块，用于接收用户终端的导航信息，并判断所述导航信息是否具有所述指定公路的路段；
截取模块，用于若是，则根据所述路段截取所述车流张弛度模型中对应的路段模型；
发送模块，用于将所述路段模型发送至所述用户终端得到目标车流张弛度模型。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、装置、物品或者方法不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种基于GIS的车流实景三维建模方法，其特征在于，包括：
基于GIS在指定公路上设置多个预设地点；
获取在第一预设时间点后经过各个预设地点的第一数量的第一车辆，并对所述第一车辆进行标记；其中，所述预设地点对应的位置信息为第一位置信息；
获取第二预设时间点各个所述第一车辆的第二位置信息，以及在所述第二预设时间点后经过所述预设地点的第二数量的第二车辆；
获取所述第二车辆在所述第一预设时间点的第三位置信息；
通过公式
Figure DEST_PATH_IMAGE001
计算第一张弛度以及通过公式
Figure 476154DEST_PATH_IMAGE002
计算第二张弛度，其 中，
Figure DEST_PATH_IMAGE003
为第一张弛度，
Figure 910677DEST_PATH_IMAGE004
表示第二位置信息，
Figure DEST_PATH_IMAGE005
表示第一位置信息，
Figure 279211DEST_PATH_IMAGE006
表示第一预设时间点，
Figure DEST_PATH_IMAGE007
表示第二预设时间点，
Figure 468883DEST_PATH_IMAGE008
为第二张弛度，
Figure DEST_PATH_IMAGE009
表示第三位置信息；
计算所述第一张弛度和所述第二张弛度的平均值，得到所述预设地点的目标张弛度， 以及根据公式
Figure 57122DEST_PATH_IMAGE010
所述预设地点的张弛流数，其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE011
表示第i个预设地 点的张弛流数；
根据误差最小值计算公式
Figure 295336DEST_PATH_IMAGE012
限定待拟合曲线与各个预 设地点之间的误差最小值；其中
Figure DEST_PATH_IMAGE013
Figure 518376DEST_PATH_IMAGE014
，
Figure DEST_PATH_IMAGE015
是
Figure 878950DEST_PATH_IMAGE016
的导函数，
Figure DEST_PATH_IMAGE017
表示第i个预设地点的位置信息，
Figure 203752DEST_PATH_IMAGE018
表示第i个预设地点的目标张弛度，
Figure DEST_PATH_IMAGE019
表示第i个预设地 点的张弛流数，m表示预设地点的个数，
Figure 987601DEST_PATH_IMAGE020
表示待拟合曲线在第i个预设地点的张弛度误差，
Figure DEST_PATH_IMAGE021
表示待拟合曲线在第i个预设地点的张弛流数误差；
对所述误差最小值计算公式的两个等式右边取偏导，得到
Figure 815880DEST_PATH_IMAGE022
，转化为矩阵并化简得到式①的第一 矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE023
，以及式②的第二矩阵
Figure 799885DEST_PATH_IMAGE024
；
根据所述第一矩阵和所述第二矩阵，求出参数（a1，…ak）并代入所述待拟合曲线中，得到拟合曲线；
获取所述指定公路的初始三维图，并根据所述拟合曲线对所述初始三维图进行标注，得到所述车流张弛度模型；其中，所述初始三维图含有指定公路的相关信息，根据所述拟合曲线对所述指定公路进行标记以实现对所述初始三维图的标注。
2.如权利要求1所述的基于GIS的车流实景三维建模方法，其特征在于，所述根据所述第一矩阵和所述第二矩阵，求出参数（a1，…ak）并代入所述待拟合曲线中，得到拟合曲线的步骤之后，还包括：
获取各个所述预设地点不同时间的多个张弛度，以及对应的预测张弛度曲线和目标张弛度曲线；
采用预设的卡尔曼滤波技术为各个预设地点建立张弛度预测模型；其中，所述张弛度预测模型根据各个预设地点的多个张弛度，以及对应的预测张弛度曲线作为输入，以目标张弛度曲线作为输出训练而成。
3.如权利要求1所述的基于GIS的车流实景三维建模方法，其特征在于，所述获取所述指定公路的初始三维图，并根据所述拟合曲线对所述初始三维图进行标注，得到所述车流张弛度模型的步骤之后，还包括：
采集不同目标张弛度下的平均速度；
根据所述目标张弛度和所述平均速度构建速度与所述目标张弛度的函数关系
Figure DEST_PATH_IMAGE025
;其中，v为所述速度，
Figure 143142DEST_PATH_IMAGE026
是目标张弛度，
Figure DEST_PATH_IMAGE027
表示v与y的函数关系；
按照时间顺序采集每个所述预设地点的多个所述目标张弛度，并通过预设的自回归积 分滑动平均模型获取各个所述预设地点随着时间变化的张弛度函数
Figure 5050DEST_PATH_IMAGE028
；其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE029
表示经过
Figure 953414DEST_PATH_IMAGE030
时间后第i个预设地点的张弛度；
接收用户输入的起点与终点，根据公式
Figure DEST_PATH_IMAGE031
计算用户到达所述终点的 时间；其中
Figure 842742DEST_PATH_IMAGE032
表示起点，
Figure DEST_PATH_IMAGE033
表示终点，公式中的
Figure 876557DEST_PATH_IMAGE034
为起点至终点中间的预设地点。
4.如权利要求1所述的基于GIS的车流实景三维建模方法，其特征在于，所述获取所述第二车辆在所述第一预设时间点的第三位置信息的步骤之后，还包括：
检测在所述第一预设时间点至所述第二预设时间点之间，所述第一车辆和第二车辆在服务区停留的时长是否小于预设时长；
根据停留时长小于预设时长的第一车辆和第二车辆计算所述第一张弛度和所述第二张弛度。
5.如权利要求1所述的基于GIS的车流实景三维建模方法，其特征在于，所述获取所述指定公路的初始三维图，并根据所述拟合曲线对所述初始三维图进行标注，得到所述车流张弛度模型的步骤之后，还包括：
接收用户终端的导航信息，并判断所述导航信息是否具有所述指定公路的路段；
若是，则根据所述路段截取所述车流张弛度模型中对应的路段模型；
将所述路段模型发送至所述用户终端得到目标车流张弛度模型。
6.一种基于GIS的车流实景三维建模系统，其特征在于，包括：
设置模块，用于基于GIS在指定公路上设置多个预设地点；
车辆获取模块，用于获取在第一预设时间点后经过各个预设地点的第一数量的第一车辆，并对所述第一车辆进行标记；其中，所述预设地点对应的位置信息为第一位置信息；
第二位置信息获取模块，用于获取第二预设时间点各个所述第一车辆的第二位置信息，以及在所述第二预设时间点后经过所述预设地点的第二数量的第二车辆；
第三位置信息获取模块，用于获取所述第二车辆在所述第一预设时间点的第三位置信息；
第一计算模块，用于通过公式
Figure DEST_PATH_IMAGE035
计算第一张弛度以及通过公式
Figure 57002DEST_PATH_IMAGE036
计 算第二张弛度，其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE037
为第一张弛度，
Figure 873255DEST_PATH_IMAGE038
表示第二位置信息，
Figure DEST_PATH_IMAGE039
表示第一位置信息，
Figure 684216DEST_PATH_IMAGE040
表示 第一预设时间点，
Figure DEST_PATH_IMAGE041
表示第二预设时间点，
Figure 454595DEST_PATH_IMAGE042
为第二张弛度，
Figure DEST_PATH_IMAGE043
表示第三位置信息；
第二计算模块，用于计算所述第一张弛度和所述第二张弛度的平均值，得到所述预设 地点的目标张弛度，以及根据公式
Figure 438732DEST_PATH_IMAGE044
所述预设地点的张弛流数，其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE045
表示第i个预设地点的张弛流数；
误差计算模块，用于根据误差最小值计算公式
Figure 112421DEST_PATH_IMAGE046
限定 待拟合曲线与各个预设地点之间的误差最小值；其中
Figure DEST_PATH_IMAGE047
，
Figure 94283DEST_PATH_IMAGE048
是
Figure DEST_PATH_IMAGE049
的导函数，
Figure 351958DEST_PATH_IMAGE050
表示第i个预设地点的位置信息，
Figure DEST_PATH_IMAGE051
表示第i个预设地点的目标张弛度，
Figure 139786DEST_PATH_IMAGE052
表示第i个预设地点的张弛流数，m表示预设地点的个数，
Figure DEST_PATH_IMAGE053
表示待拟合曲线在第i个预设 地点的张弛度误差，
Figure 651669DEST_PATH_IMAGE054
表示待拟合曲线在第i个预设地点的张弛流数误差；
转化模块，用于对所述误差最小值计算公式的两个等式右边取偏导，得到
Figure DEST_PATH_IMAGE055
，转化为矩阵并化简得到式①的第一矩 阵
Figure 823675DEST_PATH_IMAGE056
，以及式②的第二矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE057
；
参数求取模块，用于根据所述第一矩阵和所述第二矩阵，求出参数（a1，…ak）并代入所述待拟合曲线中，得到拟合曲线；
构建模块，用于根据各个所述预设地点的所述目标张弛度以及所述张弛流数构建所述指定公路的车流张弛度模型。
7.如权利要求6所述的基于GIS的车流实景三维建模系统，其特征在于，所述基于GIS的车流实景三维建模系统，还包括：
张弛度获取模块，用于获取各个所述预设地点不同时间的多个张弛度，以及对应的预测张弛度曲线和目标张弛度曲线；
模型建立模块，用于采用预设的卡尔曼滤波技术为各个预设地点建立张弛度预测模型；其中，所述张弛度预测模型根据各个预设地点的多个张弛度，以及对应的预测张弛度曲线作为输入，以目标张弛度曲线作为输出训练而成；
输入模块，用于将所述拟合曲线输入至所述张弛度预测模型中，得到目标拟合曲线；
标注模块，用于获取所述指定公路的初始三维图，并根据所述目标拟合曲线对所述初始三维图进行标注，得到所述车流张弛度模型。
8.如权利要求6所述的基于GIS的车流实景三维建模系统，其特征在于，所述基于GIS的车流实景三维建模系统，还包括：
速度采集模块，用于采集不同目标张弛度下的平均速度；
函数关系构建模块，用于根据所述目标张弛度和所述平均速度构建速度与所述目标张 弛度的函数关系
Figure 53799DEST_PATH_IMAGE058
;其中，v为所述速度，
Figure DEST_PATH_IMAGE059
是目标张弛度，
Figure 894585DEST_PATH_IMAGE060
表示v与y的函数关系；
张弛度采集模块，用于按照时间顺序采集每个所述预设地点的多个所述目标张弛度， 并通过预设的自回归积分滑动平均模型获取各个所述预设地点随着时间变化的张弛度函 数
Figure DEST_PATH_IMAGE061
；其中，
Figure 526554DEST_PATH_IMAGE062
表示经过
Figure DEST_PATH_IMAGE063
时间后第i个预设地点的张弛度；
接收模块，用于接收用户输入的起点与终点，根据公式
Figure 600952DEST_PATH_IMAGE064
计算用户到 达所述终点的时间；其中
Figure DEST_PATH_IMAGE065
表示起点，
Figure 583951DEST_PATH_IMAGE066
表示终点，公式中的
Figure DEST_PATH_IMAGE067
为起点至终点中间的预设地 点。
9.如权利要求6所述的基于GIS的车流实景三维建模系统，其特征在于，所述基于GIS的车流实景三维建模系统，还包括：
时长检测模块，用于检测在所述第一预设时间点至所述第二预设时间点之间，所述第一车辆和第二车辆在服务区停留的时长是否小于预设时长；
张弛度计算模块用于根据停留时长小于预设时长的第一车辆和第二车辆计算所述第一张弛度和所述第二张弛度。
10.如权利要求6所述的基于GIS的车流实景三维建模系统，其特征在于，所述基于GIS的车流实景三维建模系统，还包括：
导航信息接收模块，用于接收用户终端的导航信息，并判断所述导航信息是否具有所述指定公路的路段；
截取模块，用于若是，则根据所述路段截取所述车流张弛度模型中对应的路段模型；
发送模块，用于将所述路段模型发送至所述用户终端得到目标车流张弛度模型。
CN202210168749.1A 2022-02-24 2022-02-24 一种基于gis的车流实景三维建模方法和系统 Active CN114241140B (zh)

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