一种城市特种车辆服务真空区域智能识别方法与流程

本发明属于智慧城市交通技术领域，具体涉及一种城市特种车辆服务真空区域智能识别方法。

背景技术：

现代城市中的出租车、网约车、急救车、消防车等特种车辆，能够提供城市居民生活所需的出行、救护、救灾等服务，大大提高城市生活的便利性、安全性。完美城市的理想状态是，为城市的每一个居民提供对等水平的特种车辆服务，如随叫随到的出租车和网约车服务、救护及时的急救车服务、及时应对灾情的消防服务等，这取决于特种车辆是否能够在城市道路网络中均衡分布，才能够根据居民响应快速提供相应的服务。然而实际上特种车辆在城市道路网络中分布是不均衡的，存在两方面问题：(1)由于城市规划不合理、交通网络覆盖不均衡等因素影响，城市范围存在绝对服务真空区域，即这些区域内的居民在绝大多数时间无法获得及时的特种车辆服务；(2)由于整体调度不合理，特种车辆动态变化会带来相对服务真空区域，即短时间内特种车辆服务得不到及时响应的区域。

技术实现要素：

本发明提供了一种城市特种车辆服务真空区域智能识别方法，解决目前城市特种车辆存在服务真空区无法准确识别的问题。

本发明提供的一种城市特种车辆服务真空区域智能识别方法，所述方法为：将城市评价区域划分为n*m个正方形网格，通过公式(1)统计特定网格(ii,jj)在所有时段内的特种车辆服务水平nos，

其中，ii∈[1,m]，jj∈[1,n]，是指d天内所有不满足居民特种车辆服务水平的时段数量，是指特定网格(ii,jj)在特定自然日d的特定时段t内的特种车辆的服务水平,δ1为判定阈值，取值范围为(0,1]，s为城市特种车辆的平均匹配指数，是指每个自然日d共包含的单位时间个数，t为单位时间，

当nos(ii,jj)≥δ2时，即可判定该特定网格(ii,jj)为特种车辆服务绝对真空网格，δ2为绝对真空网格判定阈值，取值范围为(0,1)；循环计算全部n*m个网格在所有时段的特种车辆服务水平，即可获得全部特种车辆服务绝对真空网格，即为城市特种车辆服务绝对真空区域；

通过公式(2)计算特定网格(ii,jj)在当前时段ti的特种车辆服务水平，

其中，为特定网格(ii,jj)在当前时段ti内的全部车辆的定位点数量；为特定网格(ii,jj)在当前时段ti内的特种车辆的定位点数量；

特定网格(ii,jj)在历史同期，即相近时段ti-1,ti,ti+1的平均服务水平如公式(3)：

其中，即为是指特定网格(ii,jj)在特定自然日dj的特定时段ti内的特种车辆的服务水平，dj＝{d1,d2,...,dd}，

当满足则可判定此特定网格(ii,jj)为特种车辆服务相对真空网格，其中，δ3为相对真空网格判定阈值，取值范围为(0,1)，循环计算全部n*m个网格的特种车辆的服务水平，即可获得全部特种车辆服务相对真空网格，即为城市特种车辆服务相对真空区域。

优选的，所述全市特种车辆的平均匹配指数s的计算如公式(4)所示，

其中，为特定网格(ii,jj)在特定自然日dj的第ti个时段内全部车辆的定位点数量，为特定网格(ii,jj)在特定自然日dj的第ti个时段内特种车辆的定位点数量。

优选的，计算网格(ii,jj)在特定自然日dj的第ti个时段内所有车辆或者特种车辆的定位点数量的方法为：首先要判断特定定位点p(t,lng,lat)是否属于特定网格(ii,jj)，判定条件如不等式(5)、(6)，同时满足判定条件，则该特定定位点p(t,lng,lat)属于特定网格(ii,jj)，

其中，t为时间戳，lng为特定定位点的经度坐标，lat为特定定位点的维度坐标，[lng0,lng1]和[lat0,lat1]为评价区域的经纬度坐标范围；

然后对每个自然日d划分共计个时段，t为单位时间，则可统计获得特定网格(ii,jj)在特定自然日dj的第ti个时段内全部车辆的定位点数量

同时，可统计获得特定网格(ii,jj)在特定自然日dj的第ti个时段内特种车辆的定位点数量其中，dj＝{d1,d2,...,dd}，

通过本发明的方法识别特种车辆服务绝对真空网格，即识别特种车辆服务绝对真空区域，而本发明定义的服务绝对真空区域是指特种车辆定位点数量长期无法与全部车辆定位点数量匹配的区域。

通过本发明的方法识别特种车辆服务相对真空网格，即识别特种车辆服务相对真空区域，而本发明定义的服务相对真空区域是指根据实时(当前时段)统计信息，当前特种车辆定位点数量无法与历史同期特种车辆定位点数量匹配的区域。

本发明的有益效果：本发明提出了一种城市特种车辆服务真空区域智能识别方法。首先，对城市区域进行网格化划分；其次，分析每个网格内的历史特种服务需求；其次，对比历史特种服务需求计算获得绝对服务真空区域；最后，根据实时服务水平，计算获得相对服务真空区域。本发明具备如下两点优势：(1)本发明通过计算历史特种服务需求长期不被满足获得城市内特种车辆服务绝对真空区域，为改善长期性的服务水平提供建议；(2)本发明提出的通过计算实时需求不被满足获得城市内特种车辆的相对服务真空区域，可以为特种车辆管理部门提供建议，及时调度以缓解服务真空。

附图说明

图1为城市特种车辆服务真空区域智能识别方法实施例的流程框图；

图2为城市特种车辆服务真空区域智能识别方法网格处理的示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，不能理解为对本发明具体保护范围的限定。

实施例

参照图1，本实施例的城市特种车辆服务真空区域智能识别方法，依次包括城市区域网格化、历史数据统计、特种车辆服务绝对真空区域识别和特种车辆服务相对真空区域识别四个步骤。

1、城市区域网格化处理

本发明首先对要开展特种车辆服务水平评价的城市区域进行网格化划分，即将城市评价区域划分为n*m个正方形网格，如图2所示。南北方向共计m个正方形网格，东西方向共计n个正方形网格，全部网格的编号为：{(1,1)，(1,2)，(1,3),...,(m,n-1),(m,n)}。n和m的数量以及评价区域的大小范围，决定了每个网格的尺寸，在本发明中每个网格的尺寸为100米、200米、300米、400米、500米、600米、700米、800米、900米、1000米，网格尺寸越小最终识别的服务真空区域越小。

分别获取评价区域的经纬度坐标范围为：[lng0,lng1]和[lat0,lat1]，则可分别计算每个正方形网格的经纬度覆盖范围，对于特定网格(ii,jj)(其中，ii∈[1,m]，jj∈[1,n])，其经纬度([lng^(ii,jj),lat^(ii,jj)])覆盖范围为：

2、历史数据统计

本实施例的历史数据主要包括两类，第一类是全部的交通出行数据，第二类是特种车辆的出行数据，第一类包含第二类。分别说明如下：

第一类是全部的交通出行数据，主要来源于私家车gps、公交车gps、出租车gps、电子警察检测器、现场调查统计等，主要是每1分钟或5分钟获取车辆的经纬度信息，如2019年9月2日15:30:00，车牌号“京a99999”的私家车辆的定位点为[39.8922,116.3854]。这类数据可形成全部交通的数据集，是全部定位点的集合每个定位点的具体信息包括p^all(t,lng,lat)，分别为时间戳、经度坐标、纬度坐标。

第二类是特种车辆的出行数据，主要来源于出租车、网约车、急救车和消防车的定位点数据，与第一类相似，是每1分钟或5分钟获取车辆的经纬度信息，如2019年9月2日15:30:00，车牌号“京a77777”的出租车辆的定位点为[39.889,116.3712]。这类数据可形成特种车辆的数据集，是特种车辆定位点的集合每个定位点的具体信息包括p^spe(t,lng,lat)，分别为时间戳、经度坐标、纬度坐标。

对于特定定位点p(t,lng,lat)，判定其与网格(ii,jj)的从属关系，即当定位点的经纬度坐标满足如下条件：

则可判定该特定定位点p(t,lng,lat)属于网格(ii,jj)。

当获得所评价区域(n*m个网格范围)一定时期(d天，{d1,d2,...,dd})内的全部定位点数据，可进行历史统计信息的计算，包括：

单位时间t，是进行统计计算的最小时间步长，通常为10分钟、15分钟、30分钟、60分钟等时长；

对于每个自然日，共计包含个单位时间，即

则可统计获得网格(ii,jj)在特定自然日dj的第ti个时段内全部车辆的定位点数量

同时，可统计获得网格(ii,jj)在特定自然日dj的第ti个时段内特种车辆的定位点数量

则可获知在评价区域(n*m个网格范围)d天内，共有n*m*d*nt个全部车辆定位点数量以及n*m*d*nt个特种车辆定位点数量

3、特种车辆服务绝对真空区域识别

基于步骤2中获得的统计信息，可对特种车辆服务绝对真空区域识别。首先计算全市特种车辆的平均匹配指数s，用来评价特种车辆在城市内的平均服务水平，计算方式如下式：

然后计算特定网格(ii,jj)在特定自然日d的特定时段t内的特种车辆的服务水平，计算方式如下式：

当可判定此网格在此时段内的特种车辆服务水平无法满足居民要求。δ1判定阈值，取值范围为(0,1]，此阈值取值越大，模型敏感度越大，即有更多的服务水平判定为不满足居民需要。

统计特定网格(ii,jj)在所有时段内的服务水平nos，计算方式如下：

其中，是指d天内所有不满足居民特种车辆服务水平的时段数量。

当nos(ii,jj)≥δ2时，即可判定此网格(ii,jj)为特种车辆服务绝对真空网格，δ2为绝对真空网格判定阈值，取值范围为(0,1)，当δ2越大，模型灵敏度越小，即此网格越难被识别为特种车辆服务绝对真空网格。

循环计算全部n*m个网格的服务水平，即可获得全部特种车辆服务绝对真空网格，即为城市特种车辆服务绝对真空区域。

4、特种车辆服务相对真空区域识别

对于网格(ii,jj)在当前时段ti的特种车辆服务水平如下式：

而此网格，在历史同期(相近时段，即ti-1,ti,ti+1)的平均服务水平如下式：

当满足则可判定此网格为特种车辆服务相对真空网格，δ3为相对真空网格判定阈值，取值范围为(0,1)，当δ3越大，模型灵敏度越小，即此网格越难被识别为特种车辆服务相对真空网格。

循环计算全部n*m个网格的服务水平，即可获得全部特种车辆服务相对真空网格，即为城市特种车辆服务相对真空区域。

本实施例在城市网格化划分基础上，利用历史特种车辆定位点数量与全部车辆定位点数量的匹配程度，计算获得了全部网格的特种车辆服务水平，并据此提出特种车辆服务绝对真空区域识别方法，能够准确量化识别长期的特种车辆服务无法满足居民需要的区域。

利用实时特种车辆定位点数量与历史特种车辆定位点数量的匹配程度，提出了特种车辆服务相对真空区域识别方法，能够准确量化识别短期的实时的特种车辆服务无法满足居民需要的区域。