一种基于大数据车联网的交通流量计算方法

1.本发明属于城市道路交通流量监控技术领域，具体涉及一种基于大数据车联网的交通流量计算方法。


背景技术：

2.现阶段，随着我国车辆总体保有量的急剧上升，使得交通拥堵在城市道路中发生地更加频繁，对日常出行和城市管理均会造成严重的影响。在部分重点路段实施交通流量监控，对于交管部门进行管理以及指导未来城市路网规划都具有十分重要的意义。现有的交通流量监控手段主要依赖于视频采集设备，通过拍摄一段时间内经过相应路段的车辆并进行识别与计数来实现。受限于这种手段较高的数据处理成本以及视频采集设备铺设成本等需求，还无法对整个城市路网实现全天候的流量统计。即使是对一些重要路段，也大多是基于较短时间段的计量来估计长时间范围的车流量。


技术实现要素：

3.有鉴于此，本发明旨在基于新能源车辆的实车大数据与车联网的优势，通过较小的数据处理及基础设施建设成本来实现对城市路网全局、全天候的交通流量计量。本发明提供了一种基于大数据车联网的交通流量计算方法，具体包括以下步骤：
4.步骤一、利用网络公开信息提取道路中设置的全部公交站点信息，其中包括：站点名称、所属线路名称、站点经纬度坐标、经停车辆等的公交站点数据，对公交站点数据依次执行坐标排序、去重与存储处理；
5.步骤二、获取道路上行驶的新能源公交车实车数据，针对处理后各公交站点所辐射的圆形区域范围，计算进入此区域内的新能源公交车分别至区域内两不同站点名称的公交站点的行驶向量，根据两行驶向量的叉积确定所述两站点是否属于在相同主干道上的相似站点，并将相似站点做合并处理；
6.步骤三；遍历各线路的新能源公交车途径的站点，得到每条线路的交通线路拓扑表，并基于所述拓扑表拟合实际道路得到数字化的交通线路图；
7.步骤四、计算实车行驶向量来判断其所在的实际道路；根据经过某道路区间车辆的速度计算车辆流速；
8.步骤五、根据不同路段的车辆流速确定对应的交通拥堵等级，并在所述数字化的交通路线图提供相应信息显示。
9.进一步地，所述步骤一中利用网络公开信息提取公交站点数据具体包括：
10.使用爬虫技术对地图网站数据进行爬取得到所述的站点名称、线路名称、站点经纬度坐标、经停车辆等数据并保存为字符串，以所属线路名称作为主键存储建立公交车行驶数据信息表；
11.所述排序、去重与存储处理具体包括：
12.针对各公交线路按照经纬度坐标排序得到线路包含的全部站点名称，并以[线路
名称，站点名称]的键值格式、字符串数据类型存储建立表单；排序中如果顺序相邻的站点距离大于预定值则确定为属于不同线路；
[0013]
基于经纬度坐标、经停车辆数据对所述表单进行去重。
[0014]
进一步地，步骤二具体包括：
[0015]
基于先后采集的车辆经纬度坐标做差计算各新能源公交车的行驶向量；如果在所述圆形区域内的前往两不同站点名称的公交站点的车辆行驶车辆叉积为0，则确定两公交站点为同一主干道上的相似站点，将确定的相似站点合并。
[0016]
进一步地，步骤三具体包括：
[0017]
对各线路的新能源公交车途经的站点遍历后，在[线路名称，站点名称]表单中加入相邻站点字段构成每条线路的交通线路拓扑表；基于所述拓扑表以及新能源公交车的实车坐标采集点连线拟合构建所述数字化的交通线路图。
[0018]
进一步地，步骤四具体包括：
[0019]
通过对包括新源公交车以及其他私人和商业运营车辆的经纬度坐标确定所在道路；按照车辆经度变化量大于0或小于0，得出车辆行驶方向；基于不同车辆行驶向量叉积确定同向行驶的车流；计算道路区间上同向行驶车流的平均速度并作为某时刻的车辆流速。
[0020]
进一步地，步骤四还包括基于长期的车辆流速确定某区间对应的道路等级，并用于完善所述数字化的交通线路图以及后续确定对应的交通拥堵等级。
[0021]
进一步地，步骤五具体包括：
[0022]
针对不同路段对应的道路等级：快速路、主干路、次干路和支路分别设定不同拥堵程度所对应的车辆流速阈值范围；
[0023]
基于以下公式计算交通拥堵指数：
[0024][0025]
将拥堵指数划分为5个级别，数值越大表示拥堵越严重；利用拥堵指数将交通道路分段并保存相应的位置、车辆流速信息；在车载终端根据拥堵指数从高到低在数字化的交通路线图上显示深红色、红色、橙色、绿色以及深绿色，以提供分段拥堵程度的显示。
[0026]
上述本发明所提供的方法，基于车联网平台收集的城市新能源汽车运行行驶数据以及道路公交车站信息数据构建特定区域的交通路线图，能够通过较为便捷的手段真实反应包括干路、支路等不同等级的完整路线；结合车联网平台收集的新能源实车行驶数据，计算处理后构建了基于大数据的道路流量反馈体系，对比于现有的车辆流速计算方法，具有更全量的数据，结果将具有更高的准确性。对比现有的一些主干路构建方法，降低了人力以及经济开销，具有更高的性价比。
具体实施方式
[0027]
下面将结合附图对本发明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。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他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0028]
本发明所提供的一种基于大数据车联网的交通流量计算方法，主要提供了包括交通道路交通拟合、车辆行驶数据与交通道路拟合、道路交通流速计算以及交通流速指数化
分级的四大功能模块。第一大模块交通道路拟合模块由以下功能实现：公交车站基础信息抓取功能、误差修复，公交车站信息数据处理、站点间道路构建模块、以及新能源车辆行驶线路填补道路功能；第二大模块为车辆行驶数据与交通道路拟合模块由4部分功能构成：车辆行驶数据实时抓取功能、所在路线判定功能、车辆流速计算功能；第三大模块道路交通流速计算模块由两部分功能构成：区域流速车辆选取功能，以及流速计算功能；最后一部分模块：交通流速指数化分级模块由：交通流速数据指数转化功能、指数分级功能、以及可视化展示功能3功能构成。
[0029]
所述方法具体包括以下步骤：
[0030]
步骤一、利用网络公开信息提取道路中设置的全部公交站点信息，其中包括：站点名称、所属线路名称、站点经纬度坐标、经停车辆等的公交站点数据，对公交站点数据依次执行坐标排序、去重与存储处理；
[0031]
步骤二、获取道路上行驶的新能源公交车实车数据，针对处理后各公交站点所辐射的圆形区域范围，计算进入此区域内的新能源公交车分别至区域内两不同站点名称的公交站点的行驶向量，根据两行驶向量的叉积确定所述两站点是否属于在相同主干道上的相似站点，并将相似站点做合并处理；
[0032]
步骤三；遍历各线路的新能源公交车途径的站点，得到每条线路的交通线路拓扑表，并基于所述拓扑表拟合实际道路得到数字化的交通线路图；
[0033]
步骤四、计算实车行驶向量来判断其所在的实际道路；根据经过某道路区间车辆的速度计算车辆流速；
[0034]
步骤五、根据不同路段的车辆流速确定对应的交通拥堵等级，并在所述数字化的交通路线图提供相应信息显示。
[0035]
由于在众多公共服务网站均提供了详细的城市公交线路与站点信息，通过大数据手段比较容易获取且不需要重新搭建复杂的数据收集处理与数字地图综合的平台，因此在本发明的一个优选实施方式中，在所述步骤一中利用网络公开信息提取公交站点数据具体包括：
[0036]
使用爬虫技术对地图网站数据进行爬取，得到所述的站点名称、线路名称、站点经纬度坐标、经停车辆等数据并保存为字符串，以所属线路名称作为主键存储建立公交车行驶数据信息表；其中，经纬度坐标可基于高德地图抓取经纬度字段保留小数点后6位有效数字，也可对爬取下来字段进行数据处理，选出相同名称的公交站点，通过以下方式求出相同名称的公交站点的经纬度均值，定义为公交站点几何中心点：
[0037][0038]
其中，lng为车站经度坐标，lat为车站纬度坐标，p
same
为相同名称公交站点id的经纬度矩阵，为相同名称公交站点id的几何中心点。
[0039]
数据处理为对不同线路公交车进行编号：以省市信息编号为车辆信息前6位(编码标准按各省市身份证编码规则)，后四位则由公交车实际线路编号以及占位符号0构成，对公交车线路信息进行转换。以字符串类型保存公交站名称，经度，纬度，驶过公交线路名称id，并以公交线路名称id作为表主键，存储为公交车行驶数据信息表。
[0040]
所述排序、去重与存储处理具体包括：
[0041]
针对各公交线路按照经纬度坐标排序得到线路包含的全部站点名称，并以[线路名称，站点名称]的键值格式、字符串数据类型存储建立表单；排序中如果顺序相邻的站点距离大于预定值比如3000米时，则确定这两个站点属于不同线路；
[0042]
基于经纬度坐标、经停车辆数据对所述表单进行去重。
[0043]
在本发明的一个优选实施方式中，在步骤二可先将车辆经纬度坐标数据从wgs
‑
84格式转换到gcj
‑
02格式。对相似公交站点进行合并可以帮助系统降低计算量。公交站点根据gb/t 51328
‑
2018规定，根据公交站链接设施衔接面积不得超过100平方米/车
‑
120平方米/车，以公交站点几何中心点为圆心，基于以下公式确定区域半径：
[0044][0045]
其中，为圆形区域半径。s为公交车站区域面积，根据gb/t 51328
‑
2018设s＝120
㎡
，可得半径r为6.18米圆形区域，计算公交车行驶向量：
[0046]
v＝p1‑
p0[0047]
其中，v为车辆行驶向量，也即[经度变化量，纬度变化量]，p0为计算时车辆上一临近采集点车辆位置经纬度矩阵，即[经度，纬度]，p1则为计算时采集车辆行驶位置经纬度矩阵[经度，纬度]。
[0048]
选取相同车辆的相邻行驶时间数据，用时间值较大的经纬度信息减去时间较小的经纬度信息得出车辆行驶向量；如果在所述圆形区域内的前往两不同站点名称的公交站点的车辆行驶车辆叉积为0，则确定两公交站点为同一主干道上的相似站点，将确定的相似站点合并。
[0049]
在本发明的一个优选实施方式中，步骤三具体包括：
[0050]
对各线路的新能源公交车途经的站点遍历后，在[线路名称，站点名称]表单中加入相邻站点字段构成每条线路的交通线路拓扑表，由此即将各条公交线路上新能源公交车所经过的道路节点收集完整，由于在城市交通规划中公交线路大多与主干道相符，因此也可以利用该拓扑表较为真实地反映城市主干道情况；在此基础上，基于所述拓扑表以及新能源公交车的实车坐标采集点连线拟合构建所述数字化的交通线路图，而且不需要重新开发城市电子地图平台或对现有平台及终端进行改造。
[0051]
利用公交系统数据确定好交通线路拓扑结构及数字化地图后，即可对包括新能源公交车、私家车以及其他众多商业运营车辆的车流进行所在道路的匹配。因此在本发明的一个优选实施方式中，步骤四具体包括：
[0052]
通过对包括新源公交车以及其他私人和商业运营车辆的经纬度坐标确定所在道路；按照车辆经度变化量大于0或小于0，得出车辆行驶方向；基于不同车辆行驶向量叉积确定同向行驶的车流；计算道路区间上同向行驶车流的平均速度并作为某时刻的车辆流速。
[0053]
对于一些规模较大公交网络较发达的区域，仅根据公交系统信息尚不足以区分道路等级，但可通过长期的车辆流速确定某区间对应的道路等级，并用于完善所述数字化的交通线路图以及后续确定对应的交通拥堵等级。根据《cjj37
‑
90城市道路设计规范》，主干路被定义为“应为连接城市分区的干路，以交通功能为主。自行车交通流量大时，宜采用非机动车分隔行驶，如三幅路或者四幅路；主干路两侧不应设置吸引大流量车流、人流的公共
建筑物的进出口。宽度大于15米，红线宽度大于3米。车辆时速60
‑
80km/h。”根据以上内容，并结合大数据车联网平台车辆行驶数据中的字段名构建主干路识别系统。为计算主干道车辆流速，需要对行驶在主干道车辆进行识别。一些现有调研结果显示，可基于车辆行驶速度作为判断识别主干路的重要标准，为了进行主干路判断需要定义车辆行驶速度判断标准和分析影响车辆速度判断的原因。车辆速度大于实际道路要求为超速行驶，在日均行驶数据少数存在，而因为高峰时段车辆速度低于规定速度在机动车保有量大的城市十分常见，所以如果数据表中存在25％的车辆如果存在连续5个时间采集点平均速度大于60千米每小时且小于80千米每小时则可以判定这段时间车辆行驶在主干道中。将车辆所在道路的交通流速结果储存如车辆行驶数据表中的交通道路流速字段，结果保留整数部分，以int类型保存。
[0054]
为了根据实际城市道路进行更加细分的流量监控，在本发明的一个优选实施方式中，步骤五具体包括：
[0055]
针对不同路段对应的道路等级：快速路、主干路、次干路和支路分别设定不同拥堵程度所对应的车辆流速阈值范围：
[0056]
表1
[0057][0058]
国内外交通拥挤指标计算研究方法、主要依据路段速度数据、道路交通密度、交通量、以及道路出行时间等研究对象确定。北上广深目前虽然对交通流量拥堵程度分类定义各不相同，计算方法亦不相同，但都是基于比例进行指数反映拥堵情况，并执行如15分钟为周期的定期更新。因此，在本发明的一个优选实施方式中，基于以下公式计算交通拥堵指数：
[0059][0060]
将拥堵指数划分为(1，2，3，4，5)5个级别，数值越大表示拥堵越严重；利用拥堵指数将交通道路分段并保存相应的位置、车辆流速信息；在车载终端根据拥堵指数从高到低在数字化的交通路线图上显示深红色、红色、橙色、绿色以及深绿色，以提供分段拥堵程度的显示。
[0061]
数字化的交通路线图可基于测绘、悬赏征集、地方政府规划结合卫星航拍数据搭建城市道路图，并基于：聚类、栅格化、增量融合、节点链接、计算机图论等方法来得出车辆行驶所在道路的判断过程。基于这些方法结合公交车辆行驶以及站点数据得到的道路交通图，相比于传统方法，可节省人力物力，并可根据接入车联网中新能源汽车的行驶数据进行快速更新。
[0062]
应理解，本发明实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限
定。
[0063]
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。