基于大數據分析的路口平均等待時間計算方法技術

本發明專利技術公開了一種基于大數據分析的路口平均等待時間計算方法。本發明專利技術通過地圖數據統計出路口以及路口路段，然后根據海量浮動車數據找出跨路口的軌跡鏈，通過統計所有跨路口的軌跡鏈的行車時間和行車距離，估算出每個路口的平均等待時間，這里的平均等待時間包括路口的所有行車方向，在進行路口平均等待時間的可視化時對所有方向進行統計平均，便于展示。本發明專利技術本發明專利技術利用真實的浮動車數據以及地圖數據，數據具有數據量大、數據準確性高的特點，由此估算出的路口通行時間較為準確。

Calculation method of average waiting time of intersection based on large data analysis

The invention discloses a method for calculating the average waiting time of an intersection based on large data analysis. The map data statistics and road intersection, and then according to the mass of floating car data to find the track chain across the junction, the traveling time and traveling distance across the intersection of all statistical track chain, estimate the average waiting time of each intersection, the average waiting time includes all directions of traffic intersection, statistics the average of all directions in the visualization intersection average waiting time, easy to display. The invention utilizes real floating vehicle data and map data, the data has the characteristics of large amount of data and high accuracy of data, so that the estimated intersection time is accurate.

【技術實現步驟摘要】
基于大數據分析的路口平均等待時間計算方法
本專利技術屬于數據挖據
，具體涉及到一種基于大數據分析的路口平均等待時間估算方法。
技術介紹
隨著我國經濟的飛速跨越式發展，人民生活水平不斷提高，對城市交通供給、服務提出了更高的要求，比如通暢的交通，高效的交通運行等等。傳統的交通調查、研究方式在城市規模、城市交通系統、城市機動車保有量爆炸式增長的今天已經越來越顯得力不從心，比如路口平均等待時間，即某時間段內，大量機動車在路口的等待時間的平均值。該參數是通過大數據分析手段，根據真實數據分析得到，經過針對真實數據的分析驗證發現，路口平均等待時間不同于紅綠燈時間，也不適合被路口間的路段速度所替代。目前，傳統的交通調查、研究手段尚無法獲得這一參數，在道路速度計算、交通擁堵指數計算、路徑規劃計算等方面，主要采用路口之間的路段速度作為依據，路口的通行狀態描述被路口間的路段速度所代替。比如，某通暢的路段，其表征速度為40km/h，但是在路段兩端的路口同樣是40km/h，通過一個路口的距離大約在100m左右，如果以40km/h的速度計算，將會是非常短暫的，然而事實上，在一段相對長的路段上，路段有可能是通暢的，但是路口有可能需要2個紅綠燈才能通過，而且，從停止、等待到重新啟動，通過路口，將遠遠高于以40km/h的速度駛過100米距離所需要的時間。這個時間誤差對于道路速度計算、表征，基于道路速度的交通擁堵指數計算暫時可以忽略，但是在路徑規劃方面將會產生較大的誤差，經過與沒有考慮路口等待時間的傳統最短路徑規劃算法對比發現，考慮了路口等待時間的路徑規劃算法，在時間最短這個指標上要大幅優于沒有考慮路口等待時間的算法。路口等待時間，除了可以大幅改善路徑規劃服務質量以外，在道路速度、交通擁堵指數表征方面也可以起到提升作用，比如，現有的道路速度、交通擁堵指數只表征路段，如圖4所示，路段的顏色和通行速度就是路口的顏色和通行速度。事實上，路口的通行狀態被掩蓋了，這樣既不利于交通規劃，交通調度，交通誘導，也不利于道路通暢。
技術實現思路
本專利技術針對已有技術的不足，提供了一種基于大數據分析的路口平均等待時間的計算方法。本專利技術技術方案的主要構思：通過地圖數據統計出路口以及路口路段，然后根據海量浮動車數據找出跨路口的軌跡鏈，通過統計所有跨路口的軌跡鏈的行車時間和行車距離，估算出每個路口的平均等待時間，這里的平均等待時間包括路口的所有行車方向，在進行路口平均等待時間的可視化時對所有方向進行統計平均，便于展示。本專利技術方法包括以下步驟：步驟1.讀入真實的浮動車數據和GIS地圖數據；步驟2.根據地圖數據中的路段信息，計算得到路口，并對路口路段進行標記；步驟3.統計跨路口的浮動車軌跡；步驟4.計算平均路口等待時間，得出結果。本專利技術具有的有益效果：本專利技術利用真實的浮動車數據以及地圖數據，數據具有數據量大、數據準確性高的特點，由此估算出的路口通行時間較為準確。附圖說明圖1是估算路口平均等待時間的流程圖。圖2路口及與其相連的路段示意圖。圖3-1跨路口軌跡鏈示意圖。圖3-2暢通行駛時間示意圖。圖4百度地圖杭州局部實時路況。圖5中國某市某時間段路口平均等待時間圖。具體實施方式以下結合附圖對本專利技術作進一步說明。如圖1所示，本專利技術包括如下步驟：步驟1.數據準備向數據庫中導入浮動車數據、地圖數據，浮動車數據包括車牌號碼、軌跡點坐標、記錄時間；地圖數據包含字段有路段ID、起點經緯度、中點經緯度、終點經緯度、道路長度、道路限速；步驟2.統計路口以及跨路口所經過的路段2-1.統計出路口及路口路段路口是指三岔路口或者十字路口，如圖2所示，圖中是一個十字路口。讀入地圖數據。創建路段信息表(如表2-1所示)，包括路段ID、起點坐標、終點坐標、道路長度、道路限速，GIS地理信息系統中的路段中點坐標在本專利技術中沒有用到，因此本專利技術在表述中忽略此信息。表2-1路段信息表路段ID起點坐標終點坐標道路長度道路限速R1(JD1,WD1)(JD2,WD2)length1freespeed1R2(JD2,WD2)(JD3,WD3)length2freespeed2R3(JD2,WD2)(JD4,WD4)length3freespeed3R4(JD2,WD2)(JD5,WD5)length4freespeed4R5(JD6,WD6)(JD1,WD1)length5freespeed5…………………………端點指的是路段的起點和終點。所有路段的端點相互連接組成了GIS地圖數據中的路網。因此，可以通過遍歷路段信息表2-1，統計出所有端點所連接的路段，從而得出表2-2端點信息表。若端點所連接的路段數量>＝3時，則將端點標記為路口(路口指的是三岔路口或者十字路口)，即表2-2中路口標記字段置為1，否則置0。表2-2端點信息表路口路段是指路口所連接的路段，那么表2-2中路口端點所連接的路段ID列表中的每條路段都是路口路段。如路口標記為1的路口(JD2,WD2)，與其相連的路段R1,R2,R3,R4即為路口(JD2,WD2)的路口路段。2-2.建立跨路口路段信息表當車輛在跨越某個路口行駛時，將會有不同的行駛方向，需要計算路口中不同的行駛方向的路口等待時間。如圖2所示，當車輛從R5經R1駛向路口時，它的跨路口前路段是R1，它的跨路口后路段可能是R2,R3,R4，因此需要創建跨路口信息表，如表2-3所示，將跨越路口的所有可能方向記錄下來，包括跨路口前路段，跨路口后路段，經過的路口坐標，且給該路口編號為IPi。表2-3跨路口信息表跨路口前路段跨路口后路段經過的路口坐標路口點編號12(JD3,WD3)IP113(JD3,WD3)IP114(JD3,WD3)IP121(JD3,WD3)IP123(JD3,WD3)IP124(JD3,WD3)IP1……………………步驟3.統計跨路口的軌跡鏈跨路口的軌跡鏈指的是浮動車跨越路口行駛的連續兩個軌跡點，也就是兩個軌跡點的匹配路段都是路口路段且由路口點相連。如圖3-1所示，同一輛車的軌跡Tp2駛過路段R1，跨越路口IP1后，轉向路段R4,留下軌跡Tp3。不僅要挖掘Tp2→Tp3的軌跡鏈，還需要記錄跨越的路口IP1，以及跨越前后經過的路段R1和R4。3-1.收集跨路口軌跡鏈讀取浮動車數據，創建浮動車軌跡表(如表3-1所示)，表中包括軌跡點坐標，車輛編號，記錄時間，匹配路段。其中匹配路段需要通過后面計算得出。表3-1浮動車軌跡數據表軌跡點坐標車牌號碼記錄時間匹配路段將軌跡點表示為Tpi，軌跡點的記錄時間表示為Tpi.t，匹配路段表示為Ri。1).利用地圖柵格化算法，計算每個軌跡點Tpi的匹配路段Ri，將匹配路段填入表3-1中。2).由于同一個路口包含多種跨越關系，不同的跨越關系也有不同的路口等待時間，舉例如圖2所示，從R1到R2和從R2到R1以及從R1到R3都是不同的跨越關系，圖2中的十字路口共有12種跨越關系，將從路段Ri跨越到路段Rj記為跨越關系<Ri,Rj>。創建跨路口軌跡鏈集合矩陣(3.1)TrajSet,其中表示跨越關系<Ri,Rj>所包含的所有軌跡鏈；3).按照車輛編號和記錄時間升序讀取表3-1浮動車軌跡數據表。同一輛車的連續兩個軌跡點Tpi和T本文檔來自技高網...

【技術保護點】
基于大數據分析的路口平均等待時間計算方法，其特征在于：步驟1.通過地圖數據統計出路口以及路口路段，建立跨路口路段信息表，所述的路口是指三岔路口或者十字路口，所述的路口路段是指路口所連接的路段；步驟2.根據海量浮動車數據找出跨路口的軌跡鏈；所述的跨路口的軌跡鏈是指浮動車跨越路口行駛的連續兩個軌跡點；步驟3.通過統計所有跨路口的軌跡鏈的行車時間和行車距離，估算出每個路口的平均等待時間；所述的平均等待時間包括路口的所有行車方向。

【技術特征摘要】
1.基于大數據分析的路口平均等待時間計算方法，其特征在于：步驟1.通過地圖數據統計出路口以及路口路段，建立跨路口路段信息表，所述的路口是指三岔路口或者十字路口，所述的路口路段是指路口所連接的路段；步驟2.根據海量浮動車數據找出跨路口的軌跡鏈；所述的跨路口的軌跡鏈是指浮動車跨越路口行駛的連續兩個軌跡點；步驟3.通過統計所有跨路口的軌跡鏈的行車時間和行車距離，估算出每個路口的平均等待時間；所述的平均等待時間包括路口的所有行車方向。2.根據權利要求1所述的基于大數據分析的路口平均等待時間計算方法，其特征在于步驟2具體是：步驟2-1.收集跨路口軌跡鏈；步驟2-2.計算跨路口軌跡鏈的行車時間和行車距離；步驟2-3.計算跨路口軌跡鏈的路口等待時間。3.根據權利要求2所述的基于大數據分析的路口平均等待時間計算方法，其特征在于：步驟2-1具體是：1).讀取浮動車數據，創建浮動車軌跡表，該表包括軌跡點坐標、車輛編號、記錄時間和匹配路段；2).利用地圖柵格化算法，計算每個軌跡點的匹...

【專利技術屬性】
技術研發人員：李萬清，張迪，方飛，劉輝，俞東進，袁友偉，
申請(專利權)人：杭州電子科技大學，
類型：發明
國別省市：浙江,33