一种应用gps出行调查数据识别出行和活动的方法
【专利摘要】本发明公开了一种应用GPS出行调查数据识别出行和活动的方法。具体的识别方法分为四个阶段，即第一阶段、划分状态段，第二阶段、识别活动，第三阶段、识别出行，第四阶段、识别短时活动。其中第一阶段又分为四个步骤，即步骤一、将数据点转化为数据段，步骤二、判断数据段的状态，步骤三、合并相邻同状态的数据段，步骤四、调整状态段的状态。应用本发明所述的识别方法可以基于GPS出行调查数据进行出行和活动信息识别，从而实现对所有出行、活动以及活动时间在7分钟以内的短时活动的识别，且识别精度高。
【专利说明】-种应用GPS出行调查数据识别出行和活动的方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及居民出行调查和数据处理分析领域，设及一种基于GPS(全球卫星定 位）技术的出行调查数据进行出行和活动识别的方法。
【背景技术】
[0002] 居民出行调查是城市交通规划和管理工作的基础，其获取的出行数据可应用于交 通问题诊断、公交系统规划W及交通管理政策制定等方方面面。随着Gl^s技术的日益广泛 应用，基于GI^S技术的出行调查成为获取出行数据的新途径。与传统的问卷调查方法相比， 基于GI^S设备的出行调查具有调查效率高、数据精度高、信息量大等优点，将逐步取代传统 的问卷调查方法成为今后出行调查的主流方法。然而，GI^S设备记录的是被调查者在不同 时间点的经绅度点、瞬时速度等数据，而不是可直接应用于交通规划和管理实际的出行起 终点、活动开始时间、出行目的、出行方式等信息，因此需要将GI^S调查数据转化为出行和 活动信息。而出行和活动的识别是将GI^S调查数据转化为出行和活动信息的首要和关键环 节，其主要任务是将GI^S调查得到的一天的出行轨迹数据点划分成一天中的所有出行和活 动。
[0003] 在W往研究中，一些学者提出了应用浮动车或出租车进行GPS出行调查和出行 信息识别的方法，例如发明专利 201210169897. U200810038365. 8 和 201210269040. 7， 但该些方法所调查的出行信息局限于车辆出行信息，不能涵盖采取步行、公交等交通方 式出行的居民出行信息，无法应用于全方式的居民出行调查和出行信息识别。发明专利 201210223939. 5和201410033560. 7提出基于GI^S调查数据的交通方式识别方法，没有进 行出行和活动的识别。而目前应用GI^S设备或者手机定位软件进行的出行调查和出行信息 识别研究中，例如发明专利201210074506. 8和201220505300. 1、论文〔1)用于交通出行调 查的GI^S时空轨迹数据简化与语义增强研究.上海；华东师范大学硕±学位论文，2011 ;〔 2)交通运输系统工程与信息，2010,10(2) ;178-183;〔3) Transportation Research Part A, 2007, 41 (3) : 220-232等学术期刊，均存在忽略短时活动识别的问题，而导致活动和出行 的识别结果不全，同时多数研究出行调查样本量小，模型的有效性和精度无法得到很好的 验证。
[0004] 基于上述背景可见，亟需设计一种新型的基于GI^S数据的出行和活动识别方法， W实现短时活动的识别，同时应用较大样本量的调查数据进行数据的统计分析、参数设计 和模型验证，W提高识别精度和识别方法的广泛适用性。经查找，设计短时活动识别步骤， 并且在大样本量数据验证下开发出的高精度识别方法在国内外未见有相关报道。
【发明内容】
[0005] 为了克服现有研究存在的无法识别短时活动、调查样本量小等缺点，本发明提供 一种应用GI^S出行调查数据识别出行和活动的方法，该方法应用GI^S出行调查数据，设计了 包括四个阶段的识别方法，W实现对包括短时活动的一天中所有出行和活动的整体识别， 并应用大样本GPS出行数据进行识别方法的精度计算。
[0006] 本发明是采用如下技术方案实现的，结合【专利附图】
【附图说明】如下：
[0007] 1、一种应用GPS出行调查数据识别出行和活动的方法，主要包括如下步骤：
[000引第一阶段、划分状态段
[0009] 步骤一、将数据点转化为数据段
[0010] 将数据中任一个数据点记为Di，其相邻的数据点记为Dw，将Di、Dw作为一个数 据段，记为Du+i;应用公式1计算数据段D 的持续时长t 秒，应用公式2计算数据段 \14的平均速度^^,14米/秒；
[0011] ti，w=Tw-Ti 公式 1
[00"] Vy+i -d L i+i/tf, i+1 公式 2
[001引其中，di，w为相邻两点D i和D w间的首尾距离，T i和T w分别为D i和D w的数据 记录时刻；
[0014] 步骤二、判断数据段的状态
[0015] 根据每一数据段的平均速度V 判断D U+1的状态，记为化ype U+1，设定速 度阔值Vthresh为步行速度的下限0. 6米/秒，若V W大于V thresh，则判断Di, W为运动状态， 记Dtypei，w= 1 ;若V 小于V thre日h，则判断Di，i+1为静止状态，记Dtype i，w= 0 ;
[0016] 步骤=、合并相邻同状态的数据段
[0017] 判断任意相邻数据段与D 的状态化ype 与Dtype 是否相等，若相 等则将与D 合并为一个数据段D 记合并后的新状态为化ype 且化ype i_i，w=化ype Dtype 应用此方法将所有相邻同状态的数据段合并，直至所有相 邻数据段的状态均不相同，即为静止状态和运动状态交替出现，将此时每一个合并后得到 的最终的数据段Dm,。叫做状态段K m,。，其中m、n为任意数据段的两数据端点的标号，应用公 式3和公式4分别计算状态段Km,。的持续时长t m,。秒和首尾距离d m,。米：
[00化]tm,n=Tn-Tm公式 3
[0019] 其中，T。和Tm分别为数据点D。和Dm的记录时刻；
[0020]
【权利要求】
1. 一种应用GPS出行调查数据识别出行和活动的方法，其特征在于，主要包括如下步 骤： 第一阶段、划分状态段 步骤一、将数据点转化为数据段 将数据中任一个数据点记为Di,其相邻的数据点记为Di+1，将DpDi+1作为一个数据段， 记为〇^+1;应用公式1计算数据段Di，i+1的持续时长t^+1秒，应用公式2计算数据段Di，i+1 的平均速度'i+1米/秒； ^i,i+i-T!+I-Ti 公式 1Vi，i+1 -di+i/ti； i+1 公式 2 其中，(^+1为相邻两点DJPDi+1间的首尾距离，TJPTi+1分别为DJPDi+1的数据记录 时刻； 步骤二、判断数据段的状态 根据每一数据段Di，i+1的平均速度Vi，i+1判断Di，i+1的状态，记为DtypeM+1，设定速度阈 值Vthresh为步行速度的下限0. 6米/秒，若Vi，i+1大于VthMsh，则判断Di，i+1为运动状态，记 DtypeiJ1= 1 ;若Vi, i+1 小于Vttoesh，则判断Di, i+1 为静止状态，记DtypeiJ1= 0 ; 步骤三、合并相邻同状态的数据段 判断任意相邻数据段DiIi与Di，i+1的状态Dtype卜卩与Dtypei，i+1是否相等，若相等则 将Di-U与Dii+1合并为一个数据段Di_li+1，记合并后的新状态为Dtypei_li+1，且Dtypei_li+1 =Dtypeui=Dtypei，i+1，应用此方法将所有相邻同状态的数据段合并，直至所有相邻数据 段的状态均不相同，即为静止状态和运动状态交替出现，将此时每一个合并后得到的最终 的数据段Dm，n叫做状态段K_，其中m、n为任意数据段的两数据端点的标号，应用公式3和 公式4分别计算状态段Km，n的持续时长t^秒和首尾距离d^米： tm,n=Tn-Tm 公式 3 其中，1；和Tm分别为数据点D"和Dm的记录时刻；
其中，Cli^1为相邻两点DJPDi+1间的首尾距离； 步骤四、调整状态段n的状态 分别设定持续时长阈值Ttteesh为27秒一30秒和距离阈值Dth,esh为250米一300米，将Dtypem，n= 0即静止状态段Km，n的持续时长tm，n与Tttoesh相比较；将Dtypem，n= 1即运动状 态段K1^n的首尾距离d心与DthMsh相比较； 若静止状态段Km，n的持续时长t小于Tthresh，或运动状态段Km，n的首尾距离d小于Dttoesh，则将此状态段Km，n的状态Dtypem，n转化为相反状态，即若原来是Dtypem，n= 0则改为 Dtypem，n= 1，若原来是Dtypem，n= 1 则改为Dtypem，n= 0 ; 若静止状态段K1^n的持续时长大于或等于Tthresh，或运动状态段K1^n的首尾距离Cl1^n 大于或等于Dthresh,则状态段Km，n的状态值保持不变； 经过步骤四的调整后，相邻状态段Km，n的状态Dtype有可能出现相同的情况，因此需 重复步骤三，对步骤四所得结果中具有相同状态的相邻状态段Km，n进行合并，最终得到静止 状态和运动状态相互交替的状态段； 第二阶段、识别活动 设定停留时长阈值Stteesh为420秒一 540秒，将时长tm，n大于Stteesh的静止状态段Km，n 识别为活动，记为Am，n，Am，n等同于数据点DdPDn之间所有数据点构成的点集[Dm，Dn]，并应 用公式4计算活动Am，n的持续时长tm，n; 第三阶段、识别出行 识别活动后，连接两相邻活动间的点即组成了出行，记为Cy，Ci^等同于数据点DjPD」 之间所有数据点构成的点集[Dn，Dj]; 第四阶段、识别短时活动 对于以上识别结果中持续时长大于或等于20分钟的所有活动，若其中任意相邻两个 活动间不包含持续时长小于20分钟的活动，则上述识别结果不变；若其中任意相邻两个活 动间包含持续时长小于20分钟的活动，则对这两个相邻活动间的所有出行和活动进行重 新识别：应用第二阶段的方法识别活动，但将停留时长阈值Stteesh改为180秒一240秒，所识 别出的活动叫做短时活动，记为ADluJDlu等同于数据点D,和Di之间所有数据点构成的点 集[D1^Di];之后再应用第三阶段的方法识别出行，至此完成所有出行、活动和短时活动的 识别； 所识别出的任一出行Cn，」、活动n、短时活动ADlu，其两端数据点的经炜度坐标即分别 为出行、活动和短时活动的开始点和终止点的经炜度坐标，其两端数据点的数据采集时间 即分别为出行、活动和短时活动的开始和终止的时间。
【文档编号】G08G1/01GK104504245SQ201410736368
【公开日】2015年4月8日 申请日期:2014年12月4日 优先权日:2014年12月4日
【发明者】宗芳, 张慧永, 王潇, 郑雨婷, 白玉, 袁义欣, 何亚楠 申请人:吉林大学