WO2018001122A1 - 一种公交车行驶速度确定方法及装置 - Google Patents

一种公交车行驶速度确定方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
WO2018001122A1
WO2018001122A1 PCT/CN2017/088590 CN2017088590W WO2018001122A1 WO 2018001122 A1 WO2018001122 A1 WO 2018001122A1 CN 2017088590 W CN2017088590 W CN 2017088590W WO 2018001122 A1 WO2018001122 A1 WO 2018001122A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
bus
data
bus line
determining
positioning data
Prior art date
Application number
PCT/CN2017/088590
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
吴跃波
鲁涛
杨浩
Original Assignee
高德软件有限公司
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 高德软件有限公司 filed Critical 高德软件有限公司
Publication of WO2018001122A1 publication Critical patent/WO2018001122A1/zh

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled

Definitions

  • the present invention relates to the field of electronic map technology, and in particular, to a bus speed determination method and apparatus.
  • real-time public transportation mainly includes two applications.
  • the total time consumption of the public exchange route is calculated; on the other hand, the real-time location of the public transportation route inquired by the user and the public transportation are obtained. The arrival time of the bus on the line that is about to reach the bus stop where the user is currently located.
  • the total time consumption of the exchange route, or the calculation of the arrival time of the bus on the bus route that the user queries is about to arrive at the bus station where the user is currently located needs to be obtained based on the travel speed of the bus of the bus line, for example,
  • the real-time location of the bus that is about to reach the current bus stop of the user is located, the distance is determined according to the real-time location and the current bus stop location, and the arrival time of the bus is obtained according to the distance and the travel speed of the bus.
  • the driving speed of the bus is mainly obtained by the following method: according to experience, a speed value is set for all buses in a certain city, and then the set speed value is directly used when calculating the real-time bus time.
  • the method for determining the traveling speed in the prior art has the following technical drawbacks: for a certain city, the roads of the buses in the city are different, and the roads at different locations have different road conditions, and the road conditions of the roads are different.
  • the speed of the bus has a great influence.
  • the roads in the bustling area have more vehicles, and the number of people who take the bus at each bus station is relatively slow, and the roads in the remote suburbs are driving.
  • the number of vehicles is small, and the number of bus passengers at each bus stop is relatively fast.
  • the road conditions are different at different times. For example, there are more vehicles during the peak hours of commuting, and there are more people on the bus station who take the bus. The speed is slower.
  • the embodiment of the invention provides a method and a device for determining the driving speed of a bus, which are used to solve the problem that the existing method for determining the traveling speed of the bus has the advantages of accuracy and implementation.
  • An embodiment of the present invention provides a method for determining a bus travel speed, including:
  • the time information and the position information of the positioning data in the bus travel track data corresponding to the bus line are used to determine the traveling speed of the bus on the bus line under the set parameters, and the parameters include: Time period, road segment or time period of the road segment.
  • an embodiment of the present invention further provides a bus traveling speed determining apparatus, including:
  • An acquiring unit configured to receive positioning data sent by the user terminal, where the positioning data includes router information, time information, and location information;
  • a data generating unit configured to generate bus driving track data corresponding to the bus line according to the positioning data
  • a speed determining unit configured to determine, by using the time information and the location information of the positioning data in the bus driving trajectory data corresponding to the bus line, for each bus line, determining the traveling speed of the bus on the bus line under the set parameter
  • the parameter includes: a time period, a road segment, or each time period of the road segment.
  • the trajectory data of the bus corresponding to the bus line is obtained according to the statistical analysis of the positioning data sent by the user terminal; and the bus on the bus line is determined according to the trajectory data of the bus corresponding to the bus line. Or the travel speed of each time segment on the preset road segment or the preset road segment. Therefore, in the embodiment of the present invention, since the positioning data includes the router information, the bus line corresponding to the positioning data can be accurately matched, and the positioning data includes the location information and the time information, so that the public transportation can be truly reflected at the time.
  • the real location of the line bus by counting a large amount of positioning data reported by the user terminal, the actual bus driving track data of the bus line can be obtained, and since the positioning data in the bus driving track data includes time information and position information, According to the bus travel trajectory data corresponding to the bus line, the actual travel speed of the bus of the bus line in different time periods or road sections can be accurately analyzed. Therefore, the bus speed reflected by the technical solution provided by the embodiment of the present invention is reflected. The actual driving speed of the bus improves the accuracy of the determination of the driving speed.
  • FIG. 1 is a schematic flow chart of a method for determining a traveling speed of a bus provided by an embodiment of the present invention
  • FIG. 2 is a schematic diagram showing the position of data in the table (4) on the bus line C according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 3 is a schematic diagram showing the position of abnormal data to be filtered on the bus line C in the table (4) according to the embodiment of the present invention
  • FIG. 4 is a schematic flow chart showing another method for determining a traveling speed of a bus provided by the implementation of the present invention.
  • FIG. 5 is a schematic structural diagram of a bus travel speed determining apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 it is a schematic flowchart of a bus traveling speed determining method provided by an embodiment of the present application, which includes the following steps:
  • Step 101 Acquire positioning data sent by a user terminal, where the positioning data includes router information, time information, and location information.
  • a router is installed on the bus in advance, and the user terminal can scan on the bus or on the periphery of the bus (such as the bus stop passing by the bus and the road passing by the bus).
  • the foregoing router information may be a MAC (Media Access Control) address of the router, Or MAC address and WIFI SSID (Wireless Fidelity Service Set Identifier).
  • the location information may be latitude and longitude coordinate information.
  • the obtaining of the positioning data sent by the user terminal may be that the data is sent from the user terminal in real time, or the positioning data sent by the user terminal in the historical time period may be obtained from the log record, which is not strictly limited.
  • the positioning data sent by the user terminal can be as shown in the following table (1):
  • routers for example, WIFI devices
  • WIFI Wireless Fidelity Internet access
  • the user terminal can scan the signal transmitted by the router of the bus around it (for example, WIFI signal), and can send the router information to the server.
  • Positioning data for positioning information and time information This provides a basic guarantee for the acquisition of the positioning data in step 101.
  • the amount of data of the positioning data of the router information corresponding to the router of the bus is relatively large, and the bus is determined according to the positioning data.
  • the bus travel trajectory data of the car is more accurate.
  • the embodiment of the present invention preferably further includes, between step 101 and step 102, the following steps: the router included in the positioning data sent by the acquired user terminal
  • the information is not the deletion of the positioning data transmitted by the bus router.
  • the specific implementation can be through the following steps A1 - step A2:
  • Step A1 Obtain a list of WIFI SSID (Wireless Fidelity Service Set Identifier) of the router installed on the bus.
  • WIFI SSID Wireless Fidelity Service Set Identifier
  • the bus 1 WIFI SSID of city 1 is e6wifi and ywifi.
  • Step A2 Extract the positioning data that matches the included router information (such as WIFI SSID) and the obtained WIFI SSID in the WIFI SSID list from the positioning data, and delete other positioning data.
  • included router information such as WIFI SSID
  • Step 102 Generate bus driving trajectory data corresponding to the bus line according to the positioning data.
  • step 102 can be implemented in the following two ways:
  • the first way including the following steps B1 to B3:
  • Step B1 group the positioning data according to router information
  • the positioning data is grouped according to the router information, that is, the positioning data including the same router information is grouped into the same group.
  • the positioning data in Table (2) the positioning data can be divided into two groups. The first positioning data and the second positioning data in the table (2) are grouped into one group, and the third data is grouped into one group.
  • Step B2 For each group of positioning data, sorting according to the time information and the position information of the group of positioning data, and obtaining the driving track data of the bus;
  • Step B3 Determine the bus route corresponding to the router information of each group of positioning data from the correspondence relationship between the pre-stored bus line and the router information, to obtain the bus driving track data corresponding to each bus line.
  • the correspondence relationship between the bus line and the router information is stored in advance, and the router information in each group of bus travel track data is the same. Therefore, the bus travel track data corresponding to the bus line can be obtained by using the above correspondence relationship.
  • the second way including the following steps C1 to C3:
  • Step C1 group the positioning data according to router information
  • Step C2 For each group of positioning data, sorting according to the time information and the position information of the group of positioning data, and obtaining the driving track data of the bus;
  • Step C3 Matching the driving track data of each bus with the preset standard track data corresponding to each bus line, and determining the bus line corresponding to the driving track data of each bus to obtain the bus driving track data corresponding to each bus line.
  • the second mode needs to pre-store the standard trajectory data corresponding to each bus line
  • the standard trajectory data may be a bus that the field collecting personnel hold the positioning device to take the bus line, and the positioning is from the starting station to the terminal station.
  • the device performs positioning to obtain standard trajectory data corresponding to the bus line; or the standard trajectory data corresponding to the bus line is obtained from the bus group through business cooperation.
  • step C3 The specific implementation of this step C3 can be as follows:
  • Step C31 Calculate, for each bus driving trajectory data, a matching degree of the trajectory data of the bus and the standard trajectory data corresponding to each preset bus line;
  • Step C32 Determine a bus line with the highest matching degree as a bus line corresponding to the bus travel track data.
  • the bus line C with the highest matching degree can be determined as the bus line corresponding to the bus travel track data 1.
  • the traditional calculation of the matching degree of two trajectory data is calculated by the GEO HASH algorithm, but the algorithm needs to calculate the distance between two trajectory points between two trajectory data, and the trajectory data generally includes more trajectory points. Therefore, this kind of calculation method is computationally intensive.
  • the embodiment of the present invention first performs mesh division on the electronic map, and compares the distribution of the two trajectory data in the grid to determine the matching degree of the two, without calculating the trajectory point. The distance between them reduces the amount of calculation and improves the calculation efficiency.
  • step C31 can be specifically implemented as follows:
  • Step C31-1 meshing the electronic map
  • Step C31-2 determining a grid into which the standard trajectory data of each bus line falls
  • Step C31-3 determining a grid in which the bus travel track data falls
  • Step C31-4 For each bus line, perform the following steps A1 and A2:
  • Step D1 calculating the same number of grids into which the grid trajectory data falls and the standard trajectory data of the bus line falls into;
  • Step D2 Determine, according to the same quantity and a grid in which the standard trajectory data of the bus line falls, determine the matching degree between the bus driving trajectory data and the bus line.
  • step D2 can be implemented in the following ways:
  • Method 1 determining the matching degree between the bus driving track data and the bus line according to the same quantity, wherein the more the same quantity, the higher the matching degree.
  • the corresponding relationship between the grid number range and the matching degree is set in advance, and the larger the number range is, the corresponding matching degree is higher; at this time, it is judged that the grid of the bus driving trajectory data falls into the standard trajectory data of the bus line.
  • the number of grids to which the same number of grids belong, and the matching degree corresponding to the grid number range is used as the matching degree between the bus travel track data and the bus line.
  • Method 2 determining, according to the ratio of the same quantity to the number of standard trajectory data of the bus line falling into the grid, determining the uniformity of the bus trajectory data on the bus line (assuming the same quantity is n, the bus The standard trajectory data of the line falls into the grid, and the number of grids is m, then n/m is the distribution uniformity.
  • the matching degree of the bus trajectory data and the bus line is determined, wherein the uniformity is more The higher the degree of matching.
  • the correspondence between the ratio range and the matching degree is set in advance, and the matching ratio is higher as the ratio range is larger; at this time, the ratio of the ratio of the same number to the number of the standard trajectory data of the bus line falling into the grid is determined.
  • the range, the matching degree corresponding to the ratio range is used as the matching degree between the bus driving track data and the bus line.
  • Method 3 performing normalization processing according to the distribution uniformity and the same quantity, and then weighting to obtain a score, and determining, according to the score, a matching degree between the bus travel track data and the bus line, wherein the higher the score The higher the match.
  • the distribution uniformity is k
  • the same number of grids into which the standard trajectory data of the bus trajectory data falls and the standard trajectory data of the bus line fall is m
  • the weight of the preset distribution uniformity is q1
  • the preset weight corresponding to the quantity is q2
  • the correspondence between the score range and the matching degree is set in advance.
  • the matching degree corresponding to the score range to which the score belongs is used as the matching degree between the bus travel track data and the bus line.
  • Step 103 For each bus line, using the time information and location information of the positioning data in the bus travel track data corresponding to the bus line, determining the travel speed of the bus on the bus line under the set parameter,
  • the setting parameters include: time period, road segment or time period of the road segment.
  • the positioning error may cause abnormal data in the positioning data uploaded by the user terminal, so as to improve
  • the embodiment of the present invention calculates the accuracy of the traveling speed.
  • the time information and the position information of the positioning data in the bus driving trajectory data corresponding to the bus line are used to determine that the bus on the bus line is under the setting parameter.
  • the following steps may be further included: determining an abnormal point in the bus driving track data, and deleting the abnormal point.
  • the determining the abnormal point can be obtained by: for each positioning data, drawing a line segment according to the position of the previous positioning data of the positioning data and the position of the subsequent positioning data, if the position of the positioning data and the vertical distance of the line segment exceeds the pre-predetermined Setting the distance threshold confirms that the positioning data is an abnormal point; and/or, if a certain positioning data is located before the position of the subsequent positioning data on the bus driving track, determining the positioning data and the latter one One of the positioning data is an abnormal point.
  • the bus travel trajectory data in the following table (4) is described as an example of performing abnormal point filtering.
  • the above time period may include: an early peak time period (for example, 7:00 am to 10:00 am), a late peak time period (for example, 17:00 to 20:00 in the evening), and a peak period (for example, 10:00 am). 17:00 pm);
  • the above road sections may include: a commercial section road section, a suburban road section, a bus lane, and a highway section.
  • time periods and road segments are not limited to the enumerated time periods and road segments, and other time periods or road segments may be set according to actual needs.
  • step 103 for each bus line, using the time information and the location information of the positioning data in the bus travel trajectory data corresponding to the bus line, determining the traveling speed of the bus on the bus line under the set parameters, include:
  • Case 1 if the parameter is a time period, determining, according to the time information of the positioning data in the bus driving trajectory data corresponding to the bus line, the driving trajectory data of more than one time period corresponding to the time period, according to the one or more Position information and time letter of the initial positioning data and the ending positioning data in the driving track data of the time period Calculate the speed of the bus line during that time period;
  • determining the time period in which the positioning data of the bus driving track data corresponding to the bus line is located obtaining the positioning data corresponding to each time segment, and sorting the positioning data corresponding to each time segment in time order to obtain time and time.
  • the travel time data of the time period corresponding to the segment is determining the time period in which the positioning data of the bus driving track data corresponding to the bus line is located, obtaining the positioning data corresponding to each time segment, and sorting the positioning data corresponding to each time segment in time order to obtain time and time.
  • Case 2 if the parameter is a road segment, determining, according to the location information of the positioning data in the bus driving trajectory data corresponding to the bus line, the driving trajectory data of more than one road segment corresponding to each road segment included in the bus line, according to Calculating the driving speed of the bus line in the road section by starting position data and ending position data in the driving track data of one or more road sections;
  • determining the location of each location data in the bus trajectory data corresponding to the bus line For example, determining the location of each location data in the bus trajectory data corresponding to the bus line, obtaining the positioning data corresponding to each road segment, and sorting the positioning data corresponding to each road segment in chronological order to obtain the road segment corresponding to each road segment.
  • Driving track data For example, determining the location of each location data in the bus trajectory data corresponding to the bus line, obtaining the positioning data corresponding to each road segment, and sorting the positioning data corresponding to each road segment in chronological order to obtain the road segment corresponding to each road segment.
  • Case 3 If the parameter is a time period of the road segment, determining, according to the location information and time information of the positioning data in the bus travel trajectory data corresponding to the bus line, each road segment included in the bus line is in each time period
  • the sub-traveling trajectory data is calculated according to the starting positioning data and the position information and time information of the ending positioning data in the sub-travel trajectory data of each section of the sub-travel trajectory, and calculating the sections of the bus line at each time period. Driving speed.
  • FIG. 4 it is a flowchart of a method for determining a bus travel speed performed by a user terminal according to an embodiment of the present application, which includes the following steps:
  • Step 401 The user terminal performs positioning to obtain location information, and scans peripheral router information.
  • Step 402 Match the scanned router information with the preset bus router information, and if the matching is successful, generate positioning data, where the positioning data includes location information and matching successful router information and time information;
  • the router information refers to identifier information for uniquely identifying a router, such as SSID information, MAC information, and the like.
  • Step 403 The user terminal sends the positioning data to the server.
  • the embodiment of the present invention further provides a bus traveling speed determining device, and the specific implementation details of the device are detailed in the discussion method of the above method, and the structural schematic diagram is as shown in FIG. 5, including:
  • the obtaining unit 51 is configured to acquire positioning data sent by the user terminal, where the positioning data includes router information, time information, and location information.
  • the data generating unit 52 is configured to generate bus driving trajectory data corresponding to the bus line according to the positioning data;
  • the speed determining unit 53 is configured to determine, by using the time information and the location information of the positioning data in the bus driving track data corresponding to the bus line, for each bus line, to determine the driving of the bus on the bus line under the set parameter.
  • Speed the parameters include: time period, road segment or time period of the road segment.
  • the data generating unit 52 specifically includes:
  • a first grouping subunit configured to group the positioning data according to router information
  • the first sorting sub-unit is configured to sort the positioning data according to the time information and the position information of the set of positioning data for each set of positioning data, and obtain the driving track data of the bus;
  • the first data generating sub-unit is configured to determine a bus line corresponding to the router information of each group of positioning data from the correspondence between the pre-stored bus line and the router information, to obtain the bus driving track data corresponding to each bus line.
  • the data generating unit 52 specifically includes:
  • a second grouping subunit configured to group the positioning data according to router information
  • a second sorting subunit configured to sort the positioning data according to the time information and the position information of the set of positioning data for each set of positioning data, and obtain the driving track data of the bus;
  • a second data generating sub-unit configured to match each bus driving trajectory data with a preset standard trajectory data corresponding to each bus line, and determine a bus line corresponding to each bus driving trajectory data, to obtain corresponding to each bus line Bus driving track data.
  • the second data generating sub-unit is specifically configured to: calculate, for each bus driving trajectory data, a matching degree of the trajectory data of the bus and the standard trajectory data corresponding to each preset bus line, The bus line with the highest matching degree is determined as the bus line corresponding to the bus travel track data.
  • the second data generating subunit specifically includes:
  • a first determining module configured to determine a grid in which standard trajectory data of each bus line falls, and determine a grid in which the bus trajectory data falls into;
  • a calculation module configured to calculate, for each bus line, the same number of grids into which the grid trajectory data falls and the standard trajectory data of the bus line falls;
  • a matching degree determining module configured to enter a network according to the same quantity and standard trajectory data of the bus line And determining a matching degree between the bus travel track data and the bus line.
  • the matching degree determining module is specifically configured to:
  • the speed determining unit 53 is specifically configured to:
  • the parameter is a time period, determining, according to time information of the positioning data in the bus driving trajectory data corresponding to the bus line, more than one time period driving trajectory data corresponding to the time period, and driving according to the one or more time periods Calculating the traveling speed of the bus line during the time period by using the location information and the time information of the initial positioning data and the ending positioning data in the trajectory data;
  • the parameter is a road segment
  • the setting parameter is each time segment of the road segment, determining, according to the location information and time information of the positioning data in the bus driving trajectory data corresponding to the bus line, each road segment included in the bus line is in each
  • the sub-traveling trajectory data of the time period is calculated according to the starting positioning data and the position information and the time information of the ending positioning data in the sub-travel trajectory data of each section of the sub-travel trajectory, and each section of the bus line is calculated at each time. The speed of the segment.
  • embodiments of the present invention can be provided as a method, apparatus, system, or computer program product. Accordingly, the present invention may take the form of an entirely hardware embodiment, an entirely software embodiment, or a combination of software and hardware. Moreover, the invention can take the form of a computer program product embodied on one or more computer-usable storage media (including but not limited to disk storage, CD-ROM, optical storage, etc.) including computer usable program code.
  • computer-usable storage media including but not limited to disk storage, CD-ROM, optical storage, etc.
  • the computer program instructions can also be stored in a computer readable memory that can direct a computer or other programmable data processing device to operate in a particular manner, such that the instructions stored in the computer readable memory produce an article of manufacture comprising the instruction device.
  • the apparatus implements the functions specified in one or more blocks of a flow or a flow and/or block diagram of the flowchart.
  • These computer program instructions can also be loaded onto a computer or other programmable data processing device such that a series of operational steps are performed on a computer or other programmable device to produce computer-implemented processing for execution on a computer or other programmable device.
  • the instructions provide steps for implementing the functions specified in one or more of the flow or in a block or blocks of a flow diagram.

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Navigation (AREA)

Abstract

一种公交车行驶速度确定方法及装置，用以解决现有技术中行驶速度确定不准确的问题。方法包括：接收用户终端发送的包括路由器信息、时间信息和位置信息的定位数据（101）；根据定位数据生成公交线路对应的公交车行驶轨迹数据（102）；针对每一公交线路，利用该公交线路对应的公交车行驶轨迹数据中的定位数据的时间信息和位置信息，确定该公交线路上的公交车在设定参数下的行驶速度（103）。实施例提供的技术方案确定出的公交车行驶速度反映公交车的真实行驶速度，提高了行驶速度确定的准确性。

Description

一种公交车行驶速度确定方法及装置
本申请要求2016年06月28日递交的申请号为201610495887.5、发明名称为“一种公交车行驶速度确定方法及装置”的中国专利申请的优先权，其全部内容通过引用结合在本申请中。
技术领域
本发明涉及电子地图技术领域，尤其涉及一种公交车行驶速度确定方法及装置。
背景技术
目前，随着电子地图使用的越来越普及，更多的人在出行之前使用电子地图查询公交路线、实时公交等。目前实时公交主要包括两方面的应用，一方面应用在规划得到公交换乘路线时，计算该公交换乘路线的总耗时；另一方面应用，获取用户查询的公交路线的实时位置以及该公交线路上即将到达用户当前所在公交站点的公交车的到达时间。
目前计公交换乘路线的总耗时，或计算用户查询的公交线路上即将到达用户当前所在公交站点的公交车的到达时间，需要基于该公交线路的公交车的行驶速度来得到，例如，可以定位即将到达用户当前所在公交站点的公交车的实时位置，根据该实时位置和当前公交站点位置确定距离，根据该距离与该公交车的行驶速度，来得到该公交车的到达时间。
目前公交车的行驶速度，主要通过以下方式得到：根据经验给某个城市所有公交车设定一个速度值，后续在计算实时公交时间时，直接采用该设定的速度值。
现有技术确定的行驶速度的方法存在以下技术缺陷：针对某个城市而言，该城市内的公交车行驶的道路不相同，而位于不同位置的道路其路况会有所不同，道路的路况对公交车的行驶速度影响较大，例如：位于繁华地段的道路其行驶的车辆较多、各公交站点乘坐公交车的人员较多则相对而言行驶速度较慢，位于偏僻郊区的道路其行驶的车辆较少、各公交站点乘坐公交车人员较少则相对而言行驶速度较快。并且即使是同一个道路，在不同时段其路况也不一样，比如上下班高峰期车辆较多、公交站点乘坐公交车的人多则行驶速度较慢，平峰期车辆较少、公交站点乘坐公交车的人少则行驶速度快。因此现有技术给城市内所有公交车设定一固定行驶速度无法真实反映公交车真正的行驶速度，从而使得根据该行驶速度计算得到的实时公交数据不准确。
发明内容
本发明实施例提供了一种公交车行驶速度确定方法及装置，用以解决现有的确定公交车行驶速度的方式存在准确性和实现性不能兼顾的问题。
本发明实施例提供了一种公交车行驶速度确定方法，包括：
接收用户终端发送的定位数据，所述定位数据包括路由器信息、时间信息和位置信息；
根据所述定位数据生成公交线路对应的公交车行驶轨迹数据；
针对每一公交线路，利用该公交线路对应的公交车行驶轨迹数据中的定位数据的时间信息和位置信息，确定该公交线路上的公交车在设定参数下的行驶速度，所述参数包括：时间段、路段或者路段的各时间段。
进一步地，本发明实施例还提供了一种公交车行驶速度确定装置，包括：
获取单元，用于接收用户终端发送的定位数据，所述定位数据包括路由器信息、时间信息和位置信息；
数据生成单元，用于根据所述定位数据生成公交线路对应的公交车行驶轨迹数据；
速度确定单元，用于针对每一公交线路，利用该公交线路对应的公交车行驶轨迹数据中的定位数据的时间信息和位置信息，确定该公交线路上的公交车在设定参数下的行驶速度，所述参数包括：时间段、路段或者路段的各时间段。
本发明实施例，根据用户终端发送的定位数据进行统计分析得到公交线路对应的公交车行驶轨迹数据；根据公交线路对应的公交车行驶轨迹数据确定出该公交线路上的公交车在预设时间段或预设路段或预设路段上各时间段的行驶速度。因此，本发明实施例，由于定位数据中包含有路由器信息，因此可以准确的匹配出定位数据对应的公交线路，而定位数据中包含位置信息和时间信息，因此可以真实的反映在该时间该公交线路公交车的真实位置，通过统计用户终端上报的大量定位数据，即可得到公交线路的真实的公交车行驶轨迹数据，而由于公交车行驶轨迹数据中的定位数据包括时间信息和位置信息，因此根据该公交线路对应的公交车行驶轨迹数据能够准确分析出公交线路的公交车在不同的时间段或路段的真实行驶速度，因此，本发明实施例提供的技术方案确定出的公交车行驶速度反映公交车的真实行驶速度，提高了行驶速度确定的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，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所示为本发明实施例提供的公交车行驶速度确定方法的流程示意图；
图2所示为本发明实施例的表(4)中的数据在公交线路C上的位置示意图；
图3所示为本发明实施例的表(4)中需要过滤的异常数据在公交线路C上的位置的示意图；
图4所示为本发明实施提供的另一公交车行驶速度确定方法的流程示意图；
图5所示为本发明实施例提供的公交车行驶速度确定装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，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做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，其为本申请实施例提供的公交车行驶速度确定方法的流程示意图，包括以下步骤：
步骤101：获取用户终端发送的定位数据，所述定位数据包括路由器信息、时间信息和位置信息；
本发明实施例中，预先在公交车上安装有路由器，用户终端在乘坐该公交车或者在该公交车所在位置的周边(如公交车途经的公交站、公交车途经的道路上)即可扫描到该公交车的路由器信息；而用户终端可开启其自身的定位模块(如GPS定位、网络定位等)对其当前所在位置进行定位，得到位置信息；在上传定位数据时可携带该用户终端的位置信息、扫描到的路由器信息、时间信息等。因此，用户终端上传的定位数据能够真实的反映在该时间该公交车所在的位置。
上述路由器信息可以为路由器的MAC(Media Access Control，媒体访问控制)地址、 或者MAC地址和WIFI SSID(Wireless Fidelity Service Set Identifier，无线保真服务集标识)。位置信息可以为经纬度坐标信息。
本发明实施例中，获取用户终端发送的定位数据可以是实时从用户终端发送数据，也可以是从日志记录中获取用户终端在历史时间段内发送的定位数据，本申请不做严格限定。
用户终端发送的定位数据可以如下表(1)所示：
Figure PCTCN2017088590-appb-000001
表(1)
目前，公交车上已经安装了路由器(例如，WIFI设备)，开通了WIFI(Wireless Fidelity，无线保真)上网功能(比如，北京的e路WIFI)。用户终端只要开启了WLAN(Wireless Local Area Networks，无线局域网络)功能以及定位功能，即可扫描到了其周围的公交车的路由器发射的信号(例如，WIFI信号)，即可向服务器发送包含路由器信息、定位信息和时间信息的定位数据。这为本步骤101中定位数据的获取提供了基本的保证。
由于公交车周围的用户终端数量远远大于乘坐该公交车的用户终端数量，因此，能够获取到与该公交车的路由器对应的路由器信息的定位数据的数据量较多，根据该定位数据确定公交车的公交车行驶轨迹数据较为准确。
优选地，为避免参与计算的定位数据的杂质太多，本发明实施例优选地，在步骤101与步骤102之间，还可包括以下步骤：将获取的用户终端发送的定位数据中包含的路由器信息不是公交车路由器发射的定位数据删除。具体实现可通过以下步骤A1-步骤A2：
步骤A1：获取公交车上安装的路由器的WIFI SSID(Wireless Fidelity Service Set Identifier，无线保真服务集标识)列表。
比如，城市1的公交WIFI SSID为e6wifi和ywifi。
步骤A2：从定位数据中提取包含的路由器信息(如WIFI SSID)与获取的所述WIFI SSID列表中的WIFI SSID相匹配的定位数据，将其它定位数据删除。
沿用表(1)中的举例，此时，提取出包含的WIFI SSID与e6wifi和ywifi中的一个相匹配的定位数据可以如表(2)所示：
MAC WIFI SSID 数据采集时间 经度 纬度
00-50-BA-CE-07-0C e6wifi 20151026073008 116.49591 40.10058
00-50-BA-CE-07-0C e6wifi 20151026073336 116.49591 40.10045
00-70-BA-CE-07-0C ywifi 20151026080645 116.49593 40.10027
表(2)
步骤102、根据所述定位数据生成公交线路对应的公交车行驶轨迹数据。
具体的，可以通过以下两种方式实现本步骤102：
第一种方式：包括以下步骤B1至步骤B3：
步骤B1：将所述定位数据按照路由器信息进行分组；
这里，对定位数据按照路由器信息进行分组即为将包含路由器信息相同的定位数据分在同一组中。按照表(2)中的定位数据，可将定位数据分为了2组。表(2)中第一个定位数据和第二个定位数据分为一组，第三个数据分为一组。
步骤B2：针对每组定位数据，根据该组定位数据的时间信息和位置信息进行排序，得到公交车行驶轨迹数据；
步骤B3：从预先存储的公交线路和路由器信息的对应关系中确定出各组定位数据的路由器信息对应的公交线路，以得到各公交线路对应的公交车行驶轨迹数据。
这里，预先存储了公交线路和路由器信息的对应关系，每组公交车行驶轨迹数据中的路由器信息是相同的，因此，这里利用上述对应关系，可得到公交车线路对应的公交车行驶轨迹数据。
第二种方式：包括以下步骤C1至步骤C3：
步骤C1：将所述定位数据按照路由器信息进行分组；
步骤C2：针对每组定位数据，根据该组定位数据的时间信息和位置信息进行排序，得到公交车行驶轨迹数据；
上述步骤C1和步骤C2分别与上述步骤B1和步骤B2的具体实现细节相同，这里不再赘述。
步骤C3：将各公交车行驶轨迹数据与预置的各公交线路对应的标准轨迹数据进行匹配，确定与各公交车行驶轨迹数据对应的公交线路，以得到各公交线路对应的公交车行驶轨迹数据。
其中，第二种方式需要预先存储有各公交线路对应的标准轨迹数据，该标准轨迹数据可以是外业采集人员手持定位设备乘坐该公交线路的公交车，从起发站到终点站通过该定位设备进行定位，以得到该公交线路对应的标准轨迹数据；或者，该公交线路对应的标准轨迹数据通过商务合作从公交集团获取得到。
本步骤C3具体实现可如下：
步骤C31、针对每条公交车行驶轨迹数据，计算该公交车行驶轨迹数据分别与预置的各公交线路对应的标准轨迹数据的匹配度；
步骤C32、将匹配度最高的公交线路确定为与所述公交车行驶轨迹数据对应的公交线路。
例如：假设公交车行驶轨迹数据1与所有公交线路(公交线路A、公交线路B和公交线路C)的标准轨迹数据匹配度如下表(3)所示：
序号 公交线路A 公交线路B 公交线路C
公交车行驶轨迹数据1 90 40 99
表(3)
则可以将匹配度最高的公交线路C确定为该公交车行驶轨迹数据1对应的公交线路。
目前，传统的计算两条轨迹数据的匹配度通过GEO HASH算法进行计算，但是该种算法需要计算两条轨迹数据间两两轨迹点之间的距离，而轨迹数据一般包含的轨迹点较多，因此该种计算方式计算量较大。优选地，为降低匹配度的计算量，本发明实施例首先对电子地图进行网格划分，通过比较两条轨迹数据在该网格中的分布情况来确定两者的匹配度，无需计算轨迹点之间的距离，降低了计算量，提高计算效率。
优选地，前述步骤C31具体实现可如下：
步骤C31-1：将电子地图进行网格划分；
步骤C31-2：确定出各公交线路的标准轨迹数据落入的网格；
步骤C31-3：确定出所述公交车行驶轨迹数据落入的网格；
步骤C31-4：针对每条公交线路，执行以下步骤A1和步骤A2：
步骤D1、计算所述公交车行驶轨迹数据落入的网格与公交线路的标准轨迹数据落入的网格的相同数量；
步骤D2、根据所述相同数量和所述公交线路的标准轨迹数据落入的网格，确定所述公交车行驶轨迹数据与所述公交线路的匹配度。
前述步骤D2可通过以下几种方式实现：
方式1、根据该相同数量确定出该公交车行驶轨迹数据与所述公交线路的匹配度，其中相同数量越多匹配度越高。例如预先设置有网格数量范围与匹配度的对应关系，数量范围越大对应的匹配度越高；此时，判断公交车行驶轨迹数据落入的网格与公交线路的标准轨迹数据落入的网格的相同数量所属的网格数量范围，将该网格数量范围对应的匹配度作为公交车行驶轨迹数据与所述公交线路的匹配度。
方式2、根据该相同数量与所述公交线路的标准轨迹数据落入网格的数量的比值确定出所述公交车行驶轨迹数据在该公交线路上的分布均匀度(假设相同数量为n，公交线路的标准轨迹数据落入网格的数量为m，则n/m即为分布均匀度)，根据该分布均匀度确定该公交车行驶轨迹数据与所述公交线路的匹配度，其中均匀度越高匹配度越高。例如预先设置有比值范围与匹配度的对应关系，比值范围越大对应的匹配度越高；此时，判断相同数量与所述公交线路的标准轨迹数据落入网格的数量的比值所属的比值范围，将该比值范围对应的匹配度作为公交车行驶轨迹数据与所述公交线路的匹配度。
方式3、根据所述分布均匀度与所述相同数量进行归一化处理后加权得到分值，根据该分值确定该公交车行驶轨迹数据与所述公交线路的匹配度，其中分值越高匹配度越高。例如：假设分布均匀度为k，公交车行驶轨迹数据落入的网格与公交线路的标准轨迹数据落入的网格的相同数量为m，预置的分布均匀度对应的权重为q1，相同数量对应的预置权重为q2，则计算得到分值f＝(k/K)*q1+(m/M)*q2；其中K为预置的归一化系数，M为预置的归一化系数。
例如，预先设置有分值范围与匹配度的对应关系，此时，将该分值所属的分值范围对应的匹配度作为该公交车行驶轨迹数据与所述公交线路的匹配度。
步骤103：针对每一公交线路，利用该公交线路对应的公交车行驶轨迹数据中的定位数据的时间信息和位置信息，确定该公交线路上的公交车在设定参数下的行驶速度，所述设定参数包括：时间段、路段或者路段的各时间段。
优选地，由于定位误差可能使得用户终端上传的定位数据中存在异常数据，为提高 本发明实施例计算行驶速度的准确性，前述步骤103中利用该公交线路对应的公交车行驶轨迹数据中的定位数据的时间信息和位置信息，确定该公交线路上的公交车在设定参数下的行驶速度之前，还可包括以下步骤：确定出公交车行驶轨迹数据中的异常点，将异常点删除。其中确定异常点可通过以下方式得到：针对每一个定位数据，根据该定位数据的前一定位数据和后一定位数据中的位置绘制线段，若该定位数据的位置与该线段的垂直距离超过预置的距离阈值则确认该定位数据为异常点；和/或，若某一定位数据在位置位于在公交车行驶轨迹上位于其后一定位数据的位置之前，则确定该定位数据和其后一定位数据中的其中一个为异常点。以下表(4)中的公交车行驶轨迹数据对进行异常点过滤为例进行说明。
1 20151202080340 116.4145122 39.9251202
2 20151202081149 116.4551698 39.9709273
3 20151202082020 116.4150363 39.9476247
4 20151202083940 116.4659158 39.9278134
5 20151202085427 116.4178769 39.9982952
表(4)
图2中即示出了表(4)中的数据在公交线路C上的位置，行驶方向为1—>5，但是时间排序的第3个点反而在时间排序的第2个点的位置之前，因此，产生了回跳点，应该过滤掉，将异常点1，3过滤排除之后，2->4->5可认为是一段合理的运行轨迹，此时过滤掉的异常点1、3在公交线路C上的位置如图3所示。
上述时间段可以包括：早高峰时间段(例如早7:00-早10:00)、晚高峰时间段(例如晚17:00-晚20:00)、平峰时间段(例如早10:00-晚17:00)；
上述路段可以包括：商业区路段、郊区路段、公交专用道、高速路段。
当然，本申请并不限于列举出的时间段和路段，也可以依据实际中的需要，进行设置其它时间段或路段。
前述步骤103中，针对每一公交线路，利用该公交线路对应的公交车行驶轨迹数据中的定位数据的时间信息和位置信息，确定该公交线路上的公交车在设定参数下的行驶速度，包括：
情况1、若所述参数为时间段，则根据该公交线路对应的公交车行驶轨迹数据中定位数据的时间信息，确定出所述时间段对应的一条以上时间段行驶轨迹数据，根据该一条以上的时间段行驶轨迹数据中的起始定位数据和结束定位数据的位置信息和时间信 息，计算该公交线路在该时间段的行驶速度；
例如：确定公交线路对应的公交车行驶轨迹数据中各定位数据的时间所在的时间段，得到各时间段对应的定位数据，将各时间段对应的定位数据按照时间先后顺序进行排序得到与各时间段对应的时间段行驶轨迹数据。
情况2、若所述参数为路段，则根据该公交线路对应的公交车行驶轨迹数据中定位数据的位置信息，确定出所述公交线路包含的每个路段对应的一条以上路段行驶轨迹数据，根据一条以上路段行驶轨迹数据中的起始定位数据和结束定位数据的位置信息和时间信息，计算该公交线路在该路段的行驶速度；
例如：确定公交线路对应的公交车行驶轨迹数据中各定位数据的位置所在的路段，得到各路段对应的定位数据，将各路段对应的定位数据按照时间先后顺序进行排序得到与各路段对应的路段行驶轨迹数据。
情况3、若所述参数为路段的各时间段，则根据该公交线路对应的公交车行驶轨迹数据中定位数据的位置信息和时间信息，确定出从该公交线路包含的各路段在各时间段的子行驶轨迹数据，根据该子行驶轨迹数各路段在各时间段的子行驶轨迹数据中的起始定位数据和结束定位数据的位置信息和时间信息，计算公交线路中各路段在各时间段的行驶速度。
例如：确定公交线路对应的公交车行驶轨迹数据中各定位数据的位置所在的路段，得到各路段对应的定位数据；针对每个路段，确定该路段对应的定位数据的时间所在的时间段，得到该路段在各时间段的定位数据，将该路段在各时间段的定位数据按照时间先后顺序进行排序得到各路段在各时间段的子行驶轨迹数据。
如图4所示，其为本申请实施例提供的在用户终端执行的公交车行驶速度确定方法的流程图，包括以下步骤：
步骤401：用户终端进行定位得到位置信息，并扫描周边的路由器信息；
步骤402：将扫描到的路由器信息与预置的公交车路由器信息进行匹配，若匹配成功则生成定位数据，该定位数据包括位置信息和匹配成功的路由器信息以及时间信息；
本发明实施例中路由器信息是指用于唯一标识路由器的标识信息，例如SSID信息、MAC信息等。
步骤403：用户终端将定位数据发送给服务器。
基于相同的发明构思，本发明实施例还提供一种公交车行驶速度确定装置，该装置的具体实现细节详见上述方法论述部分，其结构示意图如图5所示，包括：
获取单元51，用于获取用户终端发送的定位数据，所述定位数据包括路由器信息、时间信息和位置信息；
数据生成单元52，用于根据所述定位数据生成公交线路对应的公交车行驶轨迹数据；
速度确定单元53，用于针对每一公交线路，利用该公交线路对应的公交车行驶轨迹数据中的定位数据的时间信息和位置信息，确定该公交线路上的公交车在设定参数下的行驶速度，所述参数包括：时间段、路段或者路段的各时间段。
较佳的，在一种实施方式下，所述数据生成单元52，具体包括：
第一分组子单元，用于将所述定位数据按照路由器信息进行分组；
第一排序子单元，用于针对每组定位数据，根据该组定位数据的时间信息和位置信息进行排序，得到公交车行驶轨迹数据；
第一数据生成子单元，用于从预先存储的公交线路和路由器信息的对应关系中确定出各组定位数据的路由器信息对应的公交线路，以得到各公交线路对应的公交车行驶轨迹数据。
较佳的，在另一种实施方式下，所述数据生成单元52，具体包括：
第二分组子单元，用于将所述定位数据按照路由器信息进行分组；
第二排序子单元，用于针对每组定位数据，根据该组定位数据的时间信息和位置信息进行排序，得到公交车行驶轨迹数据；
第二数据生成子单元，用于将各公交车行驶轨迹数据与预置的各公交线路对应的标准轨迹数据进行匹配，确定与各公交车行驶轨迹数据对应的公交线路，以得到各公交线路对应的公交车行驶轨迹数据。
较佳的，所述第二数据生成子单元，具体用于：针对每条公交车行驶轨迹数据，计算该公交车行驶轨迹数据分别与预置的各公交线路对应的标准轨迹数据的匹配度，将匹配度最高的公交线路确定为与所述公交车行驶轨迹数据对应的公交线路。
较佳的，所述第二数据生成子单元，具体包括：
划分模块，用于将电子地图进行网格划分；
第一确定模块，用于确定出各公交线路的标准轨迹数据落入的网格以及确定出所述公交车行驶轨迹数据落入的网格；
计算模块，用于针对每条公交线路，计算所述公交车行驶轨迹数据落入的网格与公交线路的标准轨迹数据落入的网格的相同数量；
匹配度确定模块，用于根据所述相同数量和所述公交线路的标准轨迹数据落入的网 格，确定所述公交车行驶轨迹数据与所述公交线路的匹配度。
所述匹配度确定模块，具体用于：
根据该相同数量确定出该公交车行驶轨迹数据与所述公交线路的匹配度，其中相同数量越多匹配度越高；
或者，根据该相同数量与所述公交线路的标准轨迹数据落入网格的数量的比值确定出所述公交车行驶轨迹数据在该公交线路上的分布均匀度，根据该分布均匀度确定该公交车行驶轨迹数据与所述公交线路的匹配度，其中均匀度越高匹配度越高；
或者，根据所述分布均匀度与所述相同数量进行归一化处理后加权得到分值，根据该分值确定该公交车行驶轨迹数据与所述公交线路的匹配度，其中分值越高匹配度越高。
较佳的，所述速度确定单元53，具体用于：
若所述参数为时间段，则根据该公交线路对应的公交车行驶轨迹数据中定位数据的时间信息确定出所述时间段对应的一条以上时间段行驶轨迹数据，根据该一条以上的时间段行驶轨迹数据中的起始定位数据和结束定位数据的位置信息和时间信息计算该公交线路在该时间段的行驶速度；
和/或，若所述参数为路段，则根据该公交线路对应的公交车行驶轨迹数据中定位数据的位置信息确定出所述公交线路包含的每个路段对应的一条以上路段行驶轨迹数据，根据一条以上路段行驶轨迹数据中的起始定位数据和结束定位数据的位置信息和时间信息计算该公交线路在该路段的行驶速度；
和/或，若所述设定参数为路段的各时间段，则根据该公交线路对应的公交车行驶轨迹数据中定位数据的位置信息和时间信息确定出从该公交线路包含的各路段在各时间段的子行驶轨迹数据，根据该子行驶轨迹数各路段在各时间段的子行驶轨迹数据中的起始定位数据和结束定位数据的位置信息和时间信息计算公交线路中各路段在各时间段的行驶速度。
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、装置、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、装置(装置)和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理装置的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理装置的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理装置以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理装置上，使得在计算机或其他可编程装置上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程装置上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (14)

  1. 一种公交车行驶速度确定方法，其特征在于，包括：
    获取用户终端发送的定位数据，所述定位数据包括路由器信息、时间信息和位置信息；
    根据所述定位数据生成公交线路对应的公交车行驶轨迹数据；
    针对每一公交线路，利用该公交线路对应的公交车行驶轨迹数据中的定位数据的时间信息和位置信息，确定该公交线路上的公交车在设定参数下的行驶速度，所述参数包括：时间段、路段或者路段的各时间段。
  2. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述定位数据生成公交线路对应的公交车行驶轨迹数据，包括：
    将所述定位数据按照路由器信息进行分组；
    针对每组定位数据，根据该组定位数据的时间信息和位置信息进行排序，得到公交车行驶轨迹数据；
    从预先存储的公交线路和路由器信息的对应关系中确定出各组定位数据的路由器信息对应的公交线路，以得到各公交线路对应的公交车行驶轨迹数据。
  3. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述定位数据生成公交线路对应的公交车行驶轨迹数据，包括：
    将所述定位数据按照路由器信息进行分组；
    针对每组定位数据，根据该组定位数据的时间信息和位置信息进行排序，得到公交车行驶轨迹数据；
    将各公交车行驶轨迹数据与预置的各公交线路对应的标准轨迹数据进行匹配，确定与各公交车行驶轨迹数据对应的公交线路，以得到各公交线路对应的公交车行驶轨迹数据。
  4. 如权利要求3所述的方法，其特征在于，将各公交车行驶轨迹数据与预置的各公交线路对应的标准轨迹数据进行匹配，包括：
    针对每条公交车行驶轨迹数据，计算该公交车行驶轨迹数据分别与预置的各公交线路对应的标准轨迹数据的匹配度，将匹配度最高的公交线路确定为与所述公交车行驶轨迹数据对应的公交线路。
  5. 如权利要求4所述的方法，其特征在于，计算该公交车行驶轨迹数据与预置的各公交线路的标准轨迹数据的匹配度，包括：
    将电子地图进行网格划分；
    确定出各公交线路的标准轨迹数据落入的网格；
    确定出所述公交车行驶轨迹数据落入的网格；
    针对每条公交线路，执行以下步骤：
    计算所述公交车行驶轨迹数据落入的网格与公交线路的标准轨迹数据落入的网格的相同数量；
    根据所述相同数量和所述公交线路的标准轨迹数据落入的网格，确定所述公交车行驶轨迹数据与所述公交线路的匹配度。
  6. 如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述相同数量和所述公交线路的标准轨迹数据落入的网格，确定所述公交车行驶轨迹数据与所述公交线路的匹配度，包括：
    根据该相同数量确定出该公交车行驶轨迹数据与所述公交线路的匹配度，其中相同数量越多匹配度越高；
    或者，根据该相同数量与所述公交线路的标准轨迹数据落入网格的数量的比值确定出所述公交车行驶轨迹数据在该公交线路上的分布均匀度，根据该分布均匀度确定该公交车行驶轨迹数据与所述公交线路的匹配度，其中均匀度越高匹配度越高；
    或者，根据所述分布均匀度与所述相同数量进行归一化处理后加权得到分值，根据该分值确定该公交车行驶轨迹数据与所述公交线路的匹配度，其中分值越高匹配度越高。
  7. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，针对每一公交线路，利用该公交线路对应的公交车行驶轨迹数据中的定位数据的时间信息和位置信息，确定该公交线路上的公交车在设定参数下的行驶速度，包括：
    若所述参数为时间段，则根据该公交线路对应的公交车行驶轨迹数据中定位数据的时间信息确定出所述时间段对应的一条以上时间段行驶轨迹数据，根据该一条以上的时间段行驶轨迹数据中的起始定位数据和结束定位数据的位置信息和时间信息计算该公交线路在该时间段的行驶速度；和/或，
    若所述参数为路段，则根据该公交线路对应的公交车行驶轨迹数据中定位数据的位置信息确定出所述公交线路包含的每个路段对应的一条以上路段行驶轨迹数据，根据一条以上路段行驶轨迹数据中的起始定位数据和结束定位数据的位置信息和时间信息计算该公交线路在该路段的行驶速度；和/或，
    若所述参数为路段的各时间段，则根据该公交线路对应的公交车行驶轨迹数据中定位数据的位置信息和时间信息确定出从该公交线路包含的各路段在各时间段的子行驶轨迹数据，根据该子行驶轨迹数各路段在各时间段的子行驶轨迹数据中的起始定位数据和结束定位数据的位置信息和时间信息计算公交线路中各路段在各时间段的行驶速度。
  8. 一种公交车行驶速度确定装置，其特征在于，包括：
    获取单元，用于获取用户终端发送的定位数据，所述定位数据包括路由器信息、时间信息和位置信息；
    数据生成单元，用于根据所述定位数据生成公交线路对应的公交车行驶轨迹数据；
    速度确定单元，用于针对每一公交线路，利用该公交线路对应的公交车行驶轨迹数据中的定位数据的时间信息和位置信息，确定该公交线路上的公交车在设定参数下的行驶速度，所述参数包括：时间段、路段或者路段的各时间段。
  9. 如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述数据生成单元，具体包括：
    第一分组子单元，用于将所述定位数据按照路由器信息进行分组；
    第一排序子单元，用于针对每组定位数据，根据该组定位数据的时间信息和位置信息进行排序，得到公交车行驶轨迹数据；
    第一数据生成子单元，用于从预先存储的公交线路和路由器信息的对应关系中确定出各组定位数据的路由器信息对应的公交线路，以得到各公交线路对应的公交车行驶轨迹数据。
  10. 如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述数据生成单元，具体包括：
    第二分组子单元，用于将所述定位数据按照路由器信息进行分组；
    第二排序子单元，用于针对每组定位数据，根据该组定位数据的时间信息和位置信息进行排序，得到公交车行驶轨迹数据；
    第二数据生成子单元，用于将各公交车行驶轨迹数据与预置的各公交线路对应的标准轨迹数据进行匹配，确定与各公交车行驶轨迹数据对应的公交线路，以得到各公交线路对应的公交车行驶轨迹数据。
  11. 如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述第二数据生成子单元，具体用于：
    针对每条公交车行驶轨迹数据，计算该公交车行驶轨迹数据分别与预置的各公交线路对应的标准轨迹数据的匹配度，将匹配度最高的公交线路确定为与所述公交车行驶轨迹数据对应的公交线路。
  12. 如权利要求11所述的装置，其特征在于，所述第二数据生成子单元，具体用于：
    划分模块，用于将电子地图进行网格划分；
    第一确定模块，用于确定出各公交线路的标准轨迹数据落入的网格以及确定出所述公交车行驶轨迹数据落入的网格；
    计算模块，用于针对每条公交线路，计算所述公交车行驶轨迹数据落入的网格与公交线路的标准轨迹数据落入的网格的相同数量；
    匹配度确定模块，用于根据所述相同数量和所述公交线路的标准轨迹数据落入的网格，确定所述公交车行驶轨迹数据与所述公交线路的匹配度。
  13. 如权利要求12所述的装置，其特征在于，所述匹配度确定模块，具体用于：
    根据该相同数量确定出该公交车行驶轨迹数据与所述公交线路的匹配度，其中相同数量越多匹配度越高；
    或者，根据该相同数量与所述公交线路的标准轨迹数据落入网格的数量的比值确定出所述公交车行驶轨迹数据在该公交线路上的分布均匀度，根据该分布均匀度确定该公交车行驶轨迹数据与所述公交线路的匹配度，其中均匀度越高匹配度越高；
    或者，根据所述分布均匀度与所述相同数量进行归一化处理后加权得到分值，根据该分值确定该公交车行驶轨迹数据与所述公交线路的匹配度，其中分值越高匹配度越高。
  14. 如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述速度确定单元，具体用于：
    若所述参数为时间段，则根据该公交线路对应的公交车行驶轨迹数据中定位数据的时间信息确定出所述时间段对应的一条以上时间段行驶轨迹数据，根据该一条以上的时间段行驶轨迹数据中的起始定位数据和结束定位数据的位置信息和时间信息计算该公交线路在该时间段的行驶速度；和/或，
    若所述参数为路段，则根据该公交线路对应的公交车行驶轨迹数据中定位数据的位置信息确定出所述公交线路包含的每个路段对应的一条以上路段行驶轨迹数据，根据一条以上路段行驶轨迹数据中的起始定位数据和结束定位数据的位置信息和时间信息计算该公交线路在该路段的行驶速度；和/或，
    若所述参数为路段的各时间段，则根据该公交线路对应的公交车行驶轨迹数据中定位数据的位置信息和时间信息确定出从该公交线路包含的各路段在各时间段的子行驶轨迹数据，根据该子行驶轨迹数各路段在各时间段的子行驶轨迹数据中的起始定位数据和结束定位数据的位置信息和时间信息计算公交线路中各路段在各时间段的行驶速度。
PCT/CN2017/088590 2016-06-28 2017-06-16 一种公交车行驶速度确定方法及装置 WO2018001122A1 (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610495887.5A CN107545726B (zh) 2016-06-28 2016-06-28 一种公交车行驶速度确定方法及装置
CN201610495887.5 2016-06-28

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2018001122A1 true WO2018001122A1 (zh) 2018-01-04

Family

ID=60786747

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/CN2017/088590 WO2018001122A1 (zh) 2016-06-28 2017-06-16 一种公交车行驶速度确定方法及装置

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN107545726B (zh)
WO (1) WO2018001122A1 (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110232470A (zh) * 2019-04-11 2019-09-13 阿里巴巴集团控股有限公司 一种确定车辆行驶路径的方法及装置
CN112764408A (zh) * 2019-10-21 2021-05-07 上海博泰悦臻电子设备制造有限公司 车载终端开机故障复现方法及系统、存储介质及控制终端
CN112991722A (zh) * 2021-02-03 2021-06-18 浙江浙大中控信息技术有限公司 高频gps点的公交车辆实时路口预测方法和系统
CN113570099A (zh) * 2020-04-28 2021-10-29 百度在线网络技术（北京）有限公司 发车间隔预测方法、预测模型训练方法及其装置和设备
CN114627645A (zh) * 2022-03-04 2022-06-14 北京百度网讯科技有限公司 车辆实时运行线路的确定方法、装置、设备及存储介质

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110969886A (zh) * 2018-09-28 2020-04-07 北京高德云图科技有限公司 公交流确定方法、装置以及电子设备

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102354458A (zh) * 2011-10-10 2012-02-15 苏州卫生职业技术学院 一种手机定位公交车位置系统及方法
US20140180587A1 (en) * 2012-12-21 2014-06-26 Nng Kft. Navigation system application for mobile device
CN104392627A (zh) * 2014-12-17 2015-03-04 天津易华录信息技术有限公司 一种智能交通监控系统
CN104778854A (zh) * 2014-01-10 2015-07-15 宋云波 手机电子公交站牌及无线上网状态指示方法
CN204719984U (zh) * 2015-07-06 2015-10-21 汤华中 一种公共交通工具跟踪定位系统
CN105046944A (zh) * 2015-06-26 2015-11-11 浙江工业大学 扫描手机mac地址的公交车客流数据采集方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103826203B (zh) * 2014-03-10 2017-10-27 北京百度网讯科技有限公司 公交运行预测方法和装置

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102354458A (zh) * 2011-10-10 2012-02-15 苏州卫生职业技术学院 一种手机定位公交车位置系统及方法
US20140180587A1 (en) * 2012-12-21 2014-06-26 Nng Kft. Navigation system application for mobile device
CN104778854A (zh) * 2014-01-10 2015-07-15 宋云波 手机电子公交站牌及无线上网状态指示方法
CN104392627A (zh) * 2014-12-17 2015-03-04 天津易华录信息技术有限公司 一种智能交通监控系统
CN105046944A (zh) * 2015-06-26 2015-11-11 浙江工业大学 扫描手机mac地址的公交车客流数据采集方法
CN204719984U (zh) * 2015-07-06 2015-10-21 汤华中 一种公共交通工具跟踪定位系统

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110232470A (zh) * 2019-04-11 2019-09-13 阿里巴巴集团控股有限公司 一种确定车辆行驶路径的方法及装置
CN110232470B (zh) * 2019-04-11 2023-01-31 创新先进技术有限公司 一种确定车辆行驶路径的方法及装置
CN112764408A (zh) * 2019-10-21 2021-05-07 上海博泰悦臻电子设备制造有限公司 车载终端开机故障复现方法及系统、存储介质及控制终端
CN113570099A (zh) * 2020-04-28 2021-10-29 百度在线网络技术（北京）有限公司 发车间隔预测方法、预测模型训练方法及其装置和设备
CN112991722A (zh) * 2021-02-03 2021-06-18 浙江浙大中控信息技术有限公司 高频gps点的公交车辆实时路口预测方法和系统
CN114627645A (zh) * 2022-03-04 2022-06-14 北京百度网讯科技有限公司 车辆实时运行线路的确定方法、装置、设备及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN107545726A (zh) 2018-01-05
CN107545726B (zh) 2020-10-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2018001122A1 (zh) 一种公交车行驶速度确定方法及装置
CN108959466B (zh) 基于bcs-dbscan的出租车载客热点可视化方法及系统
WO2019047905A1 (zh) 一种交通路况分析系统、方法以及装置
WO2017054333A1 (zh) 用车业务中获取需求与运力不匹配区域的方法、装置、设备及非易失性计算机存储介质
CN107133318B (zh) 一种基于手机信令数据的人口识别方法
AU2016247117B2 (en) Driver profiling system and method
WO2018149308A1 (zh) 一种道路交通优化方法、装置以及电子设备
CN107305590B (zh) 一种基于手机信令数据的城市交通出行特征确定方法
CN108847042B (zh) 一种路况信息发布方法及装置
CN107545318B (zh) 公交线路优先级确定、公交换乘线路排序方法及装置
CN108513676B (zh) 一种路况识别方法、装置及设备
CN106651027B (zh) 一种基于社交网络的互联网班车线路优化方法
CN112288131B (zh) 公交站点优化方法、电子设备及计算机可读存储介质
CN107563566B (zh) 一种基于支持向量机的公交站间运行时间区间预测方法
CN110413905B (zh) 获取道路线形的方法、装置、设备及存储介质
CN110222959B (zh) 一种基于大数据的城市就业可达性测算方法及系统
CN107293113B (zh) 一种区域拥堵延时指数的计算方法及装置
CN104732765A (zh) 基于卡口数据的城市道路饱和度实时监测方法
JP2015514264A5 (zh)
WO2012024976A1 (zh) 一种交通信息处理方法及装置
CN111126799B (zh) 基于二分图的共享网络司乘匹配方法
CN103903474A (zh) 一种基于K-means聚类的车队出行诱导方法
WO2021236006A1 (en) Route deviation quantification and vehicular route learning based thereon
WO2016123867A1 (zh) 一种位置搜索认知的方法及装置
CN110136442A (zh) 基于共享单车gps轨迹数据的行人侵占道路行为识别方法

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 17819119

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 17819119

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 17819119

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1