CN117725356A - 高速中大客车人员出行量计算方法、装置、设备及介质 - Google Patents

Abstract

本发明的实施例提供了一种高速中大客车人员出行量计算方法、装置、设备及介质，涉及数据处理技术领域。该方法包括：获取目标车辆的通行数据集合，目标车辆为非营业性中大客车，通行数据集合包括各目标车辆的通行数据；获取收费站空间属性；基于收费站空间属性和通行数据对各目标车辆的出行行为进行分类；获取各出行行为类别对应的人员出行量；对各出行行为类别对应的人员出行量求和，得到高速中大客车人员跨区域出行量。本申请提出的高速公路非营业性中大客车人员跨区域出行量定义和计算方法，为合理推算非营业性中大客车途经高速公路的跨区域出行规模和分析其出行特征提供了有力支撑。

Description

高速中大客车人员出行量计算方法、装置、设备及介质

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种高速中大客车人员出行量计算方法、装置、设备及介质。

背景技术

高速公路中大客车人员跨区域出行量是公路跨区域人员流动量的组成部分，合理测算高速公路中大客车人员跨区域出行量有利于准确描述高速公路上利用中大客车跨区域出行的人员规模。

目前，针对中大客车人员出行量主要面向营运性车辆，如班车、包车、公交，通过《公路水路交通运输企业一套表统计调查制度》，由营运企业定期报送给交通运输管理部门。针对非营业性中大客车途经高速公路的人员跨区域出行行为还缺乏准确、实用的测算方法。

发明内容

为了解决上述技术问题，本申请实施例提供了一种高速中大客车人员出行量计算方法、装置、设备及介质。

第一方面，本申请实施例提供了一种高速中大客车人员出行量计算方法，所述方法包括：

获取目标车辆的通行数据集合，其中，所述目标车辆为非营业性中大客车，所述通行数据集合包括各所述目标车辆的通行数据；

获取收费站空间属性；

基于所述收费站空间属性和所述通行数据对各所述目标车辆的出行行为进行分类；

对以各所述收费站为入口收费站的各目标车辆的出行行为类别进行统计，得到统计结果，基于所述统计结果获取各所述出行行为类别对应的人员出行量；

对各所述出行行为类别对应的人员出行量求和，得到高速中大客车人员跨区域出行量。

在一实施方式中，所述收费站空间属性包括收费站对应的空间区域信息，所述获取收费站空间属性，包括：

建立各级别空间区域的最小外接矩阵，其中，所述空间区域至少包括省级行政区、地市级行政区、区县级行政区和乡镇级行政区；

基于R-Tree索引方法建立各所述空间区域的R树；

基于所述R树，逐级获取所述收费站所在的最小外接矩阵；

基于所述最小外接矩阵判断所述收费站所在的空间区域。

在一实施方式中，所述基于所述最小外接矩阵判断所述收费站所在的空间区域，包括：

基于射线法，判断所述收费站与所述最小外接矩阵内的空间区域的边界位置关系；

若所述收费站位于所述空间区域的边界内，则返回当前空间区域。

在一实施方式中，所述基于所述收费站空间属性和所述通行数据对各所述目标车辆的出行行为进行分类，包括：

对所述目标车辆按车型进行分类，分别识别不同类型目标车辆的出行行为；

对于第i类目标车辆中第j辆车通行记录，若出入口收费站所在的省级行政区不相同，则确定当前出行为省际间出行；

若出入口收费站所在的省级行政区相同，但地市级行政区不同，则确定当前出行为市际出行；

若出入口收费站所在的地市级行政区相同，但所在的区县级行政区不同且至少有一个收费站位于区县级行政区内，则确定当前出行为县际出行；

若出入口收费站所在的区县级行政区相同，但所在的乡镇级行政区不同且至少有一个收费站位于乡镇级行政区内，则确定当前出行为乡镇间出行。

在一实施方式中，所述对以各所述收费站为入口收费站的各目标车辆的出行行为类别进行统计，得到统计结果，包括：

抽取入口收费站为的目标车辆的高速公路通行记录集合/>；

按所述目标车辆的类型划分，得到以下公式，

；

其中表示入口收费站为/>的第i类车辆类型的高速公路通行记录集合；

对中每条记录识别目标车辆高速公路出行行为，并按所述出行行为类别进行统计，分别得到入口收费站为/>第i类客车省际间高速公路出行趟次数/>，入口收费站为第i类客车市际间高速公路出行趟次数/>，入口收费站为/>第i类客车同一城市内县际高速公路出行趟次数/>，入口收费站为/>第i类客车同一县内乡镇间高速公路出行趟次数。

在一实施方式中，所述方法还包括：

遍历全部收费站，基于以下公式，

；

；

；

；

得到全国范围中大客车分车型分出行行为统计值，其中，为第i类客车省际间高速公路出行趟次；/>为第i类客车市际高速公路出行趟次；/>为第i类客车同一城市内县际高速公路出行趟次；/>为第i类客车同一县内乡镇间高速公路出行趟次。

在一实施方式中，所述对各所述出行行为类别对应的人员出行量求和，得到高速中大客车人员跨区域出行量，包括：

根据以下公式计算高速公路中大客车人员跨区域出行量，

；

；

其中，为第i类客车的高速公路跨区域出行量，其中，i=1,2,3，分别代表中型客车、大客车一类、大客车二类；/>为省际高速公路第i类客车人员出行量；/>为市际高速公路第i类客车人员出行量；/>为同一城市内县际高速公路第i类客车人员出行量；/>为同一县内乡镇间高速公路第i类客车人员出行量，/>为高速公路上第i类客车平均载客人数，为第i类客车省际间高速公路出行趟次；/>为第i类客车市际高速公路出行趟次；/>为第i类客车同一城市内县际高速公路出行趟次；/>为第i类客车同一县内乡镇间高速公路出行趟次。

第二方面，本申请实施例提供了一种中大客车人员出行量计算装置，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取目标车辆的通行数据集合，其中，所述目标车辆为非营业性中大客车，所述通行数据集合包括各所述目标车辆的通行数据；

第二获取模块，用于获取收费站空间属性；

分类模块，用于基于所述收费站空间属性和所述通行数据对各所述目标车辆的出行行为进行分类；

统计模块，用于对以各所述收费站为入口收费站的各目标车辆的出行行为类别进行统计，得到统计结果，基于所述统计结果获取各所述出行行为类别对应的人员出行量；

计算模块，用于对各所述出行行为类别对应的人员出行量求和，得到高速中大客车人员跨区域出行量。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器以及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序在所述处理器运行时执行第一方面提供的高速中大客车人员出行量计算方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序在处理器上运行时执行第一方面提供的高速中大客车人员出行量计算方法。

上述本申请提供的高速中大客车人员出行量计算方法，首先，筛选高速公路上非营业性中大客车的通行数据；其次，判断收费站空间属性，并对中大客车高速出行行为进行分类；最后，计算高速公路中大客车人员跨区域出行量。能够准确、全面的对非营业性中大客车途经高速公路的跨区域出行行为进行测算，实用性好，有利于准确描述高速公路上利用中大客车跨区域出行的人员规模。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。

图1为本申请实施例提供的高速中大客车人员出行量计算方法的一方法流程图；

图2为本申请实施例提供的行政区划最小外接矩阵示意图；

图3为本申请实施例提供的行政区划R树构建示意图；

图4为本申请实施例提供的高速中大客车人员出行量计算方法的一子步骤流程图；

图5为本申请实施例提供的收费站与外接矩阵位置关系判断示意图；

图6为本申请实施例提供的高速中大客车人员出行量计算方法的另一子步骤流程图；

图7为本申请实施例提供的收费站空间属性判别示意图；

图8为本申请实施例提供的中大客高速公路出行行为划分示意图；

图9为本申请实施例提供的高速中大客车人员出行量计算装置的一结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。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。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

在本发明的描述中，需要说明的是，若出现术语“上”、“下”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，或者是该发明产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

此外，若出现术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明的实施例中的特征可以相互结合。

实施例1

高速公路中大客车跨区域人员出行量是公路跨区域人员流动量的组成部分，合理测算高速公路中大客车跨区域出行量有利于准确描述高速公路上利用中大客车跨区域出行的人员规模。

目前，针对中大客车人员出行量主要面向营运性车辆，如班车、包车、公交，通过《公路水路交通运输企业一套表统计调查制度》，由营运企业定期报送给交通运输管理部门。针对非营业性中大客车途经高速公路的跨区域出行行为还缺乏准确、实用的测算方法。基于此，本申请实施例提供了一种高速中大客车人员出行量计算方法。

具体的，参见图1，高速中大客车人员出行量计算方法包括：

首先，需要对高速公路中大客车人员跨区域出行量进行定义。高速公路中大客车人员跨区域出行量指10座及以上非营业性客车经由高速公路完成的跨区域驾乘人员出行规模，应剔除城市内（含县城内）通勤的人员出行量。

参照据交通运输行业标准JTT489-2019 《收费公路车型通行费车型分类》，高速公路中大客车包含三类，分别是中型客车（核定载人数10~19）、大客车一类（核定载人数20~39人）、大客车二类（核定载人数40人）。

设高速公路中大客车人员跨区域出行量为，可由下列公式计算得出：

公式1：

；

公式2：

；

其中，为第i类客车的高速公路跨区域出行量，其中，i=1,2,3，分别代表中型客车、大客车一类、大客车二类；/>为省际高速公路第i类客车人员出行量；/>为市际高速公路第i类客车人员出行量；/>为同一城市内县际（含区县间）高速公路第i类客车人员出行量；/>为同一县内乡镇间（含乡镇内）高速公路第i类客车人员出行量；/>为第i类客车省际间高速公路出行趟次；/>第i类客车市际高速公路出行趟次；/>为第i类客车同一城市内县际（含区县间）高速公路出行趟次；/>为第i类客车同一县内乡镇间（含乡镇内）高速公路出行趟次；/>为高速公路上第i类客车平均载客人数，通过开展高速公路统计调查得到。

步骤S110，获取目标车辆的通行数据集合，其中，所述目标车辆为非营业性中大客车，所述通行数据集合包括各所述目标车辆的通行数据；

从利高速公路收费站车流明细数据中获取中大客车车牌号和车牌颜色信息，与道路运政管理信息系统中营运车辆基本信息（车牌号和车牌颜色）进行比对，得出营业性中大客车高速公路通行记录，将其剔除，从而得到高速公路上非营运中大客车通行数据集合。

步骤S120，获取收费站空间属性；

在一实施方式中，所述收费站空间属性包括收费站对应的空间区域信息，所述获取收费站空间属性，包括：建立各级别空间区域的最小外接矩阵，其中，所述空间区域至少包括省级行政区、地市级行政区、区县级行政区和乡镇级行政区；基于R-Tree索引方法建立各所述空间区域的R树；基于所述R树，逐级获取所述收费站所在的最小外接矩阵；基于所述最小外接矩阵判断所述收费站所在的空间区域。

具体的，基于R-Tree索引方法和高速公路收费站经纬度，获取高速公路收费站所属行政区划信息。示例性的，请参见图2、图3、图4，构造中国、六大行政区、省、市、市辖区（县）、县城（乡）最小外接矩阵，以中国为根节点，建立中国行政区划R树。

其次，逐级判断收费站经纬度位于的最小外接矩阵。

请参见图5和图6，设行政区划边界边的集合为PG，PG的外接矩阵为，若收费站/>同时满足/>且/>，则认为外接矩阵覆盖了收费站/>。

收费站经纬度位于的最小外接矩阵判断流程如下：

步骤S121，判断收费站是否在根节点外接矩阵内；

步骤S122，判断收费站所属的区域节点；

步骤S123，在区域节点下，判断收费站所属的省级节点；

步骤S124，在省级节点下，判断收费站所属的市级节点；

步骤S125，在市级节点下，判断收费站所属区县级节点；

步骤S126，若收费站隶属于市辖区，则判断结束；否则，判断收费站所属的县城或乡镇。

在一实施方式中，所述基于所述最小外接矩阵判断所述收费站所在的空间区域，包括：基于射线法，判断所述收费站与所述最小外接矩阵内的空间区域的边界位置关系；若所述收费站位于所述空间区域的边界内，则返回当前空间区域。

基于上述方法找到的市辖区（或乡镇）最小外接矩阵，利用射线法，判断收费站与最小外接矩阵内市辖区（或乡镇）边界位置关系，即判断收费站/>位于市辖区（或乡镇）边界内或外。若收费站/>位于市辖区（或乡镇）边界内，则返回收费站所处的市辖区（或乡镇及县）、市、省。

步骤S130，基于所述收费站空间属性和所述通行数据对各所述目标车辆的出行行为进行分类；

基于非营运中大客车通行数据集合，对高速公路上中大客车出行行为进行分类。

在一实施方式中，对所述目标车辆按车型进行分类，分别识别不同类型目标车辆的出行行为；对于第i类目标车辆中第j辆车通行记录，若出入口收费站所在的省级行政区不相同，则确定当前出行为省际间出行； 若出入口收费站所在的省级行政区相同，但地市级行政区不同，则确定当前出行为市际出行；若出入口收费站所在的地市级行政区相同，但所在的区县级行政区不同且至少有一个收费站位于区县级行政区内，则确定当前出行为县际出行；若出入口收费站所在的区县级行政区相同，但所在的乡镇级行政区不同且至少有一个收费站位于乡镇级行政区内，则确定当前出行为乡镇间出行。

具体的，中大客车的高速公路通行信息包括车牌号、车牌颜色、车辆类型、入口收费站、通过入口收费站时间、出口收费站、通过出口收费站时间等。基于上述信息，结合收费站空间属性，对中大客车高速公路出行行为进行分类，具体的，请参见图7和图8：

步骤S131，对中大客车按车型进行分类，分别识别不同类型客车高速公路出行行为。

步骤S132，对于第i类客车中第j辆车通行记录，若出、入口收费站所属省份不相同，则将本次出行为省际间出行，本次识别结束；否则，转到步骤S133。

步骤S133，若出、入口收费站所属省份相同，但所属城市不同，则将本次出行为市际出行，本次识别结束；否则，转到步骤S134。

步骤S134，若出、入口收费站所属区县不同且至少有一个收费位于县城内，则将本次出行为县际（含区县间）出行，本次识别结束；否则，转到步骤S135。

步骤S135，若出、入口收费站均位于市辖区内，则认为本次出行为城市内出行，本次识别结束；否则，转到步骤S136。

步骤S136，若出、入口收费站至少有一个收费站位于乡镇，则将本次出行为识别乡镇出行，本次识别结束；否则，将其划分为城市出行，本次识别结束。

步骤S140，对以各所述收费站为入口收费站的各目标车辆的出行行为类别进行统计，得到统计结果，基于所述统计结果获取各所述出行行为类别对应的人员出行量；

具体的，抽取入口收费站为的目标车辆的高速公路通行记录集合/>；

按所述目标车辆的类型划分，得到以下公式，

公式3：

；

其中表示入口收费站为/>的第i类车辆类型的高速公路通行记录集合；

对中每条记录识别目标车辆高速公路出行行为，并按所述出行行为类别进行统计，分别得到入口收费站为/>第i类客车省际间高速公路出行趟次数/>，入口收费站为第i类客车市际间高速公路出行趟次数/>，入口收费站为/>第i类客车同一城市内县际高速公路出行趟次数/>，入口收费站为/>第i类客车同一县内乡镇间高速公路出行趟次数。

为避免出现通行数据重复计算，以收费站入口通行数据为准分类型计算中大客车高速跨区域出行量，步骤如下：

对于收费站（/>），抽取入口收费站为/>的非营业性中大客车高速通路通行记录集合/>。

按车类型划分，得到上述公式3，其中/>为入口收费站为/>第i类车型的高速公路通行记录集合，对/>中每一条记录识别中大客车高速公路出行行为，并按出行行为类别统计，分别得到入口收费站为/>第i类客车省际间高速公路出行趟次数/>，入口收费站为/>第i类客车市际间高速公路出行趟次数/>，入口收费站为/>第i类客车同一城市内县际（含区县间）高速公路出行趟次数/>，入口收费站为/>第i类客车同一县内乡镇间（含乡镇内）高速公路出行趟次数/>。

在一实施方式中，遍历所有收费站，基于以下公式，

公式4：

；

公式5：

；

公式6：

；

公式7：

；

得到全国范围中大客车分车型分出行行为统计值，其中，为第i类客车省际间高速公路出行趟次；/>为第i类客车市际高速公路出行趟次；/>为第i类客车同一城市内县际高速公路出行趟次；/>为第i类客车同一县内乡镇间高速公路出行趟次。

步骤S150，对各所述出行行为类别对应的人员出行量求和，得到高速中大客车人员跨区域出行量。

所述对各所述出行行为类别对应的人员出行量求和，得到高速中大客车人员跨区域出行量，包括：

根据前文所述的公式1、公式2就可以计算出高速公路中大客车人员跨区域出行量。

本实施例提供的高速中大客车人员出行量计算方法，能够准确、全面的对非营业性中大客车途经高速公路的跨区域出行行为进行测算，实用性好，有利于准确描述高速公路上利用中大客车跨区域出行的人员规模。

实施例2

此外，本申请实施例提供了一种高速中大客车人员出行量计算装置200。

具体的，请参照图9，所述装置包括：

第一获取模块210，用于获取目标车辆的通行数据集合，其中，所述目标车辆为非营业性中大客车，所述通行数据集合包括各所述目标车辆的通行数据；

第二获取模块220，用于获取收费站空间属性；

分类模块230，用于基于所述收费站空间属性和所述通行数据对各所述目标车辆的出行行为进行分类；

统计模块240，用于对以各所述收费站为入口收费站的各目标车辆的出行行为类别进行统计，得到统计结果，基于所述统计结果获取各所述出行行为类别对应的人员出行量；

计算模块250，用于对各所述出行行为类别对应的人员出行量求和，得到高速中大客车人员跨区域出行量。

本实施例提供的中大客车人员出行量计算装置可以实现实施例1所提供的高速中大客车人员出行量计算方法，为避免重复，在此不再赘述。

实施例3

此外，本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器以及处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序在所述处理器上运行时执行实施例1所提供的高速中大客车人员出行量计算方法。

本发明实施例提供的电子设备，可以实现实施例1所提供的高速中大客车人员出行量计算方法，为避免重复，在此不再赘述。

实施例4

本申请还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现实施例1所提供的高速中大客车人员出行量计算方法。

在本实施例中，计算机可读存储介质可以为只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)、磁碟或者光盘等。

本实施例提供的计算机可读存储介质可以实现实施例1所提供的高速中大客车人员出行量计算方法，为避免重复，在此不再赘述。

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、方法、物品或者终端不仅包括那些要素，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、方法、物品或者终端所固有的要素。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、方法、物品或者终端中还存在另外的相同要素。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。

上面结合附图对本申请的实施例进行了描述，但是本申请并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本申请的启示下，在不脱离本申请宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本申请的保护之内。

Claims (10)

1.一种高速中大客车人员出行量计算方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标车辆的通行数据集合，其中，所述目标车辆为非营业性中大客车，所述通行数据集合包括各所述目标车辆的通行数据；

获取收费站空间属性；

基于所述收费站空间属性和所述通行数据对各所述目标车辆的出行行为进行分类；

对以各所述收费站为入口收费站的各目标车辆的出行行为类别进行统计，得到统计结果，基于所述统计结果获取各所述出行行为类别对应的人员出行量；

对各所述出行行为类别对应的人员出行量求和，得到高速中大客车人员跨区域出行量。

2.根据权利要求1所述的高速中大客车人员出行量计算方法，其特征在于，所述收费站空间属性包括收费站对应的空间区域信息，所述获取收费站空间属性，包括：

建立各级别空间区域的最小外接矩阵，其中，所述空间区域至少包括省级行政区、地市级行政区、区县级行政区和乡镇级行政区；

基于R-Tree索引方法建立各所述空间区域的R树；

基于所述R树，逐级获取所述收费站所在的最小外接矩阵；

基于所述最小外接矩阵判断所述收费站所在的空间区域。

3.根据权利要求2所述的高速中大客车人员出行量计算方法，其特征在于，所述基于所述最小外接矩阵判断所述收费站所在的空间区域，包括：

基于射线法，判断所述收费站与所述最小外接矩阵内的空间区域的边界位置关系；

若所述收费站位于所述空间区域的边界内，则返回当前空间区域。

4.根据权利要求1所述的高速中大客车人员出行量计算方法，其特征在于，所述基于所述收费站空间属性和所述通行数据对各所述目标车辆的出行行为进行分类，包括：

对所述目标车辆按车型进行分类，分别识别不同类型目标车辆的出行行为；

对于第i类目标车辆中第j辆车通行记录，若出入口收费站所在的省级行政区不相同，则确定当前出行为省际间出行；

若出入口收费站所在的省级行政区相同，但地市级行政区不同，则确定当前出行为市际出行；

若出入口收费站所在的地市级行政区相同，但所在的区县级行政区不同且至少有一个收费站位于区县级行政区内，则确定当前出行为县际出行；

若出入口收费站所在的区县级行政区相同，但所在的乡镇级行政区不同且至少有一个收费站位于乡镇级行政区内，则确定当前出行为乡镇间出行。

5.根据权利要求1所述的高速中大客车人员出行量计算方法，其特征在于，所述对以各所述收费站为入口收费站的各目标车辆的出行行为类别进行统计，得到统计结果，基于所述统计结果获取各所述出行行为类别对应的人员出行量，包括：

抽取入口收费站为的目标车辆的高速公路通行记录集合/>；

按所述目标车辆的类型划分，得到以下公式，

；

其中表示入口收费站为/>的第i类车辆类型的高速公路通行记录集合；

对中每条记录识别目标车辆高速公路出行行为，并按所述出行行为类别进行统计，分别得到入口收费站为/>第i类客车省际间高速公路出行趟次数/>，入口收费站为/>第i类客车市际间高速公路出行趟次数/>，入口收费站为/>第i类客车同一城市内县际高速公路出行趟次数/>，入口收费站为/>第i类客车同一县内乡镇间高速公路出行趟次数/>。

6.根据权利要求5所述的高速中大客车人员出行量计算方法，其特征在于，所述方法还包括：

遍历全部收费站，基于以下公式，

；

；

；

；

得到全国范围中大客车分车型分出行行为统计值，其中，为第i类客车省际间高速公路出行趟次；/>为第i类客车市际高速公路出行趟次；/>为第i类客车同一城市内县际高速公路出行趟次；/>为第i类客车同一县内乡镇间高速公路出行趟次。

7.根据权利要求1所述的高速中大客车人员出行量计算方法，其特征在于，所述对各所述出行行为类别对应的人员出行量求和，得到高速中大客车人员跨区域出行量，包括：

根据以下公式计算高速公路中大客车人员跨区域出行量，

；

；

其中，为第i类客车的高速公路跨区域出行量，其中，i=1,2,3，分别代表中型客车、大客车一类、大客车二类；/>为省际高速公路第i类客车人员出行量；/>为市际高速公路第i类客车人员出行量；/>为同一城市内县际高速公路第i类客车人员出行量；/>为同一县内乡镇间高速公路第i类客车人员出行量，/>为高速公路上第i类客车平均载客人数，/>为第i类客车省际间高速公路出行趟次；/>为第i类客车市际高速公路出行趟次；/>为第i类客车同一城市内县际高速公路出行趟次；/>为第i类客车同一县内乡镇间高速公路出行趟次。

8.一种高速中大客车人员出行量计算装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取目标车辆的通行数据集合，其中，所述目标车辆为非营业性中大客车，所述通行数据集合包括各所述目标车辆的通行数据；

第二获取模块，用于获取收费站空间属性；

分类模块，用于基于所述收费站空间属性和所述通行数据对各所述目标车辆的出行行为进行分类；

统计模块，用于对以各所述收费站为入口收费站的各目标车辆的出行行为类别进行统计，得到统计结果，基于所述统计结果获取各所述出行行为类别对应的人员出行量；

计算模块，用于对各所述出行行为类别对应的人员出行量求和，得到高速中大客车人员跨区域出行量。

9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器以及处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序在所述处理器运行时执行权利要求1至7中任一项所述的高速中大客车人员出行量计算方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储有计算机程序，所述计算机程序在处理器上运行时执行权利要求1至7中任一项所述的高速中大客车人员出行量计算方法。