一种乘客便携移动终端与所乘公交车辆定位信息动态匹配方法
【专利摘要】一种乘客便携移动终端与所乘公交车辆定位信息动态匹配方法，包括以下步骤：1)乘客通过移动终端向公交信息服务系统后台数据库发送身份信息和移动终端GPS轨迹数据，提出匹配请求；2)公交信息服务系统后台数据库在收到匹配请求后，识别乘客位置信息，将乘客GPS轨迹信息与后台数据库的公交车辆实时轨迹信息数据进行匹配，基于采样点的匹配过程完成后，如果能够识别匹配车辆，则进入步骤3)；3)匹配成功后，公交信息后台数据库向乘客移动终端反馈唯一的公交后台数据库访问密钥以向乘客客户端授权开放数据库，获取公交车辆信息数据。本发明提供了一种快速性良好、准确性较高的乘客便携移动终端与所乘公交车辆定位信息动态匹配方法。
【专利说明】一种乘客便携移动终端与所乘公交车辆定位信息动态匹配 方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于智能交通【技术领域】，涉及一种公交车辆定位信息动态匹配方法。
【背景技术】
[0002] 我国交通运输部积极落实国家优先发展公共交通战略，推进"公交都市"建设，明 确要求为公共交通出行者提供便捷的动态出行信息服务。而为途中的乘客提供在线信息服 务是其中的技术难点。
[0003] 现状我国大中城市公共交通企业基本普及了为公交车辆装配GPS车载设备，并建 设开发与之配套的庞大后台数据库。逐步实现公交运营与调度、公交出行的智能化、数字 化、网络化以及集成化。与此同时，带有GPS功能的智能手机等移动终端快速普及，为广大 公交乘客途中动态查询公交服务信息提供了可能。于是如何快速、准确的匹配乘客便携移 动终端和所乘公交车辆工具，为乘客便携移动终端的公交信息服务软件API提供所乘车辆 ID成为支撑各类公交信息服务的关键。
【发明内容】
[0004] 为了克服公交车乘客与所乘公交车辆空间定位匹配方式的快速性较差、准确率较 低的不足，本发明提供了一种快速性良好、准确性较高的乘客便携移动终端与所乘公交车 辆定位信息动态匹配方法。
[0005] 本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
[0006] -种乘客便携移动终端与所乘公交车辆定位信息动态匹配方法，所述匹配方法包 括以下步骤：
[0007] 1)乘客通过移动终端向公交信息服务系统后台数据库发送身份信息和移动终端 GPS轨迹数据，提出匹配请求；
[0008] 2)公交信息服务系统后台数据库在收到匹配请求后，识别乘客位置信息，将乘客 GPS轨迹信息与后台数据库的公交车辆实时轨迹信息数据进行匹配，采样点属性匹配过程 如下：
[0009] 定义采样时间区间[tb，tf)，tb和tf分别为采样时间段的起始时刻和终止时刻，在 此期间移动对象i和j的轨迹点采样数的较小值为n，移动速度分别为矢量f和^，采样时 间的确定是为了形成一段有效的轨迹片段，设：
[0010] Dx(i，j) (k) = Xu-Xy为对象i和j在X方向的坐标差 [0011] DYaj) (k) = Yu-Yy为对象i和j在Y方向的坐标差
[0012] 式中，k = 1，2, 3. . . n，Xi，k和Yi，k分别表示对象i在第k个采样的点X和Y坐标， 则两采样点的距离可以表示为：
【权利要求】
1. 一种乘客便携移动终端与所乘公交车辆定位信息动态匹配方法，其特征在于：所述 匹配方法包括以下步骤： 1) 乘客通过移动终端向公交信息服务系统后台数据库发送身份信息和移动终端GPS 轨迹数据，提出匹配请求； 2) 公交信息服务系统后台数据库在收到匹配请求后，识别乘客位置信息，将乘客GPS 轨迹信息与后台数据库的公交车辆实时轨迹信息数据进行匹配，采样点属性匹配过程如 下： 定义采样时间区间[tb，tf)，tb和tf分别为采样时间段的起始时刻和终止时刻，在此期 间移动对象i和j的轨迹点采样数的较小值为n，移动速度分别为矢量f和^，采样时间的 确定是为了形成一段有效的轨迹片段；设： Dx(u (k) = Xu-Xu为对象i和j在X方向的坐标差 DY(i，(k) = Yi;k-Yj，k为对象i和j在Y方向的坐标差 式中，k = 1，2, 3. . . n，Xi，k和Yi，k分别表示对象i在第k个采样的点X和Y坐标，则两 采样点的距离表示为LUn{k) = ^DXui;{k) + DuJ{k), 匹配包括以下四重逻辑： (a) 速度方向判断，通过轨迹运动方向剔除不一致的轨迹线路； 即 · v,- < 〇 (b) 速度大小判断，通过采样点运动速度大小比较剔除速度不一致的轨迹线路： lil-lfl Ξ^|νΛ|，νΔ为设定速度差阈值； (c) 采样点空间距离判断，通过对应时刻采样点的空间距离大小来剔除距离过大的采 样点的轨迹；即： max {L(i;（k)，k = 1，2, · · ·，n} < LA，LA 为设定距尚差阐值 (d) 采样点距离变化趋势判断，通过比对轨迹中各对应采样点的距离标准差来剔除距 离波动过大的点，距离的标准差S ^ s Λ为设定距离标准差阈值，δ ^的值由实测数据得到； 上述的基于采样点的匹配过程完成后，如果能够识别匹配车辆，则进入步骤3); 3) 匹配成功后，公交信息后台数据库向乘客移动终端反馈唯一的公交后台数据库访问 密钥以向乘客客户端授权开放数据库，获取公交车辆信息数据。
2. 如权利要求1所述的一种乘客便携移动终端与所乘公交车辆定位信息动态匹配方 法，其特征在于：所述步骤（2)中，如果不能够识别匹配车辆，基于筛选出的轨迹片段，进行 基于轨迹段相似度的匹配，过程如下： 2. 1)在进行轨迹匹配之前，对轨迹及其相关属性进行形式化描述； TD表示轨迹集合，TD= {TRdTI^，…，TL…，TRJ，轨迹TRJ1彡i彡η)是由若干个多维 度的位置点按照时间顺序组成的一个序列：TRi =也，P2，…，Ρ」，···，Pm}，其中，Ρ」（1彡j彡m) 表示为〈Locatiorij, Tj>，是轨迹中的一个采样点，表示在Tj时刻运动物体位置为Location」， 其中，Locatiorij是一个多维度的位置点； 轨迹信息包括：速度、形状、位置、转角和加速度，轨迹结构是轨迹内部特征属性的集 合，在第一阶段采样点属性匹配中已经完成位置、方向、速度的匹配，将转角纳入与方向、 速度组合成属性集合；定义轨迹结构包括3个特征，分别为方向、速度、转角；定义W = {WD，WS，WA}为特征权重向量，分别对应轨迹的结构特征向量；各权重满足：①所有权重取值 均大于或等于零；②W D+WS+WA = 1，轨迹结构的特征属性的敏感程度通过特征权重进行调 节； 2. 2)轨迹结构相似度计算 轨迹段的结构相似度计算包括3个部分的比较：方向的比较DirDistO^Lj);速度的比 较SpeedDistdi, Lj);转角的比较AngleDistdi, Lj),其中 LpLj为轨迹段（1 彡 i 关 j ?^η), 这3部分的比较构成了轨迹段结构相似度的计算，式（1)，式（2)所示Normalized(…）为 距离的归一化函数，结构相似度表示为1减去归一化函数值SSMO^Lj); SDIST(L" Lj) = DirDistXWD+SpeedDistXWs+AngleDistXWA (1) SSM(Li，LJ = 1-Normalized(SDIST (L" LJ) (2) SSM体现了轨迹段在结构上的相似程度，SSM比设定阈值大，表示轨迹段相似，匹配 成功，反之则轨迹段不相似； ① 方向信息的比较：DirDistO^Lj)表示相对于轨迹段Lp Lj在运动趋势上的偏转程 度，P是轨迹段的方向夹角： f min (IIU \\,\\Lj ||) =?= sin(^), 0l> DirDist(L/,L/)= ^ min( Li, Lj ). 90° < 180° 方向距离的最好情况是两个轨迹段的方向相同且夹角(ο较小（近似于同向平行），这 时 DirDist & 0 ; ② 速度的比较ApeedDistO^Lj)体现了对象移动速度的差异化比较 SpeedDist^i, Lj )= ]- (Li, 1?)+Savg (z. ,L})+(l, ,Lj )) 其中，s^o^Lj)表示υι^-ν^α」）I，体现轨迹段间最大速度的差异绝对值，Savg， Smin分别是平均速度、最小速度的差异程度的绝对值，SpeedDist从最大、最小和平均速度3 个方面来表示综合速度的差异； ③ 转角的比较zAngleDistdi, Lj)反应了轨迹段内部的方向变化特征，反应了轨迹内 部的波动程度，内向变化的角为正角，外向变化的角为负角，轨迹的转角是一个累加量，每 一个转角的数值是由轨迹的方向来决定； An,lcDist(L,L ) = ^^~其中P，P分别表示两条轨迹 ^ 、丨1} 广W+广(A) 的采样点数量； 转角距离最好的情况下就是Li和Lj的每一个转角都匹配，AngleDist为0,通过转角的 比较能够体现轨迹的内部变化情况。
3.如权利要求1或2所述的一种乘客便携移动终端与所乘公交车辆定位信息动态匹配 方法，其特征在于：所述步骤2)中，在车辆轨迹数据匹配过程有困难时，再支持与乘客交互 选取车辆，实现手动匹配。
【文档编号】G08G1/123GK104064051SQ201410283018
【公开日】2014年9月24日 申请日期:2014年6月23日 优先权日:2014年6月23日
【发明者】温晓岳, 滕靖, 徐建军, 陈思锦, 张书浆, 金威敏 申请人:银江股份有限公司, 同济大学