机动车流量检测方法、设备工作状态检测方法及相应装置与流程

本发明涉及交通调查技术领域，尤其涉及一种机动车流量检测方法及装置，及一种机动车流量检测设备工作状态检测方法及装置。

背景技术：

道路机动车流量(通行量)对于城市路网建设规划或道路通行能力调优等方面是不可或缺的参考数据。现有技术一般通过埋设在道路上的车流量检测设备，比如交通流量检测线圈等，检测道路机动车流量。但这样的检测方式受限于检测设备的埋设数量及其工作状态，因此，随着道路建设速度的提高及道路管理要求越来越精确化，亟需提供更加合理的技术方案，以保证道路机动车流量的检测效率、准确度。

技术实现要素：

鉴于上述问题，本发明提出了一种机动车流量检测方法及装置，以及一种机动车流量检测设备工作状态检测方法及装置，主要目的在于挖掘导航轨迹信息在道路交通管理方面的应用价值，利用导航轨迹信息计算道路任一断面的机动车流量，或，检测流量检测设备的工作状态，以保证道路机动车流量的检测效率、准确度。

为达到上述目的，本发明主要提供如下技术方案：

一方面，本发明提供一种机动车流量检测方法，具体包括：

获取机动车流量检测设备在道路上的安装位置；

获取所述机动车流量检测设备在至少一个预设的第一时间检测到的机动车流量；

统计在预设的第一时间通过所述安装位置所在道路断面的导航轨迹的数量；

获取同一个第一时间对应的导航轨迹的数量和机动车流量的比值；

基于获取到的所有的比值，获取比值的均值；

基于获取到的所有的比值及比值的均值，获得比值均方差；

判断比值均方差是否低于预设的标准差阈值，如果是，则在机动车流量检测设备所在的道路上获取一个机动车流量待检测位置；

统计在预设的第二时间经过所述机动车流量待检测位置所在道路断面的导航轨迹的数量；

用经过所述机动车流量待检测位置的导航轨迹的数量除以比值的均值，得到在所述第二时间内通过所述机动车流量待检测位置的机动车流量。

另一方面，本发明提供一种机动车流量检测设备工作状态检测方法，具体包括：

获取机动车流量检测设备在道路上的安装位置；

获取所述机动车流量检测设备在至少一个预设的第一时间检测到的机动车流量；

统计在预设的第一时间通过所述安装位置所在道路断面的导航轨迹的数量；

获取同一个第一时间对应的导航轨迹的数量和机动车流量的比值；

基于获取到的所有的比值，获取比值的均值；

基于获取到的所有的比值及比值的均值，获得比值均方差；

基于比值的均值和比值均方差，获得预设的置信度区间对应的比值区间值；

获取机动车流量检测设备在预设的第二时间检测到的机动车流量；

统计在预设的第二时间经过所述机动车流量检测设备的安装位置所在道路断面的导航轨迹的数量；

判断第二时间对应的导航轨迹的数量和机动车流量的差值是否小于等于0；

如果小于等于0，则获取第二时间对应的导航轨迹的数量和机动车流量的比值；

将第二时间对应的导航轨迹的数量和机动车流量的比值与所述预设的置信度区间对应的比值区间进行比较，如果落入任意一个比值区间，则确定所述机动车流量检测设备的工作状态为健康状态。

另一方面，本发明提供一种机动车流量检测装置，具体包括：

安装位置获取单元，用于获取机动车流量检测设备在道路上的安装位置；

机动车流量获取单元，用于获取所述机动车流量检测设备在至少一个预设的第一时间检测到的机动车流量；

第一导航轨迹统计单元，用于统计在预设的第一时间通过所述安装位置所在道路断面的导航轨迹的数量；

比值计算单元，用于获取同一个第一时间对应的导航轨迹的数量和机动车流量的比值；

均值计算单元，用于基于获取到的所有的比值，获取比值的均值；

比值均方差计算单元，用于基于获取到的所有的比值及比值的均值，获得比值均方差；

待检测位置获取单元，用于判断比值均方差是否低于预设的标准差阈值，如果是，则在机动车流量检测设备所在的道路上获取一个机动车流量待检测位置；

第二导航轨迹统计单元，用于统计在预设的第二时间经过所述机动车流量待检测位置所在道路断面的导航轨迹的数量；

机动车流量计算单元，用于用经过所述机动车流量待检测位置的导航轨迹的数量除以比值的均值，得到在所述第二时间内通过所述机动车流量待检测位置的机动车流量。

另一方面，本发明提供一种机动车流量检测设备工作状态的检测装置，具体包括：

安装位置获取单元，用于获取机动车流量检测设备在道路上的安装位置；

第一机动车流量获取单元，用于获取所述机动车流量检测设备在至少一个预设的第一时间检测到的机动车流量；

第一导航轨迹统计单元，用于统计在预设的第一时间通过所述安装位置所在道路断面的导航轨迹的数量；

第一比值计算单元，用于获取同一个第一时间对应的导航轨迹的数量和机动车流量的比值；

均值计算单元，用于基于获取到的所有的比值，获取比值的均值；

比值均方差计算单元，用于基于获取到的所有的比值及比值的均值，获得比值均方差；

比值区间确定单元，用于基于比值的均值和比值均方差，获得预设的置信度区间对应的比值区间值；

第二机动车流量获取单元，用于获取机动车流量检测设备在预设的第二时间检测到的机动车流量；

第二导航轨迹统计单元，用于统计在预设的第二时间经过所述检测设备的安装位置所在道路断面的导航轨迹的数量；

差值判断单元，用于判断第二时间对应的导航轨迹的数量和机动车流量的差值是否小于等于0；

第二比值计算单元，用于如果差值小于等于0，则获取第二时间对应的导航轨迹的数量和机动车流量的比值；

工作状态确定单元，用于将第二时间对应的导航轨迹的数量和机动车流量的比值与所述预设的置信度区间对应的比值区间进行比较，如果落入任意一个比值区间，则确定所述机动车流量检测设备的工作状态为健康状态。

另一方面，本发明提供一种存储介质，所述存储介质用于存储的计算机程序，其中，所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行上述的机动车流量检测方法，或者控制所述存储介质所在设备执行上述的机动车流量检测设备工作状态的检测方法。

借由上述技术方案，本发明提供的一种机动车流量检测方法及装置，通过机动车流量检测设备检测到其所在道路断面的车流量和通过该机动车流量检测设备的安装位置所在道路断面的导航轨迹，挖掘出导航轨迹与实际车流量之间的比值关系，然后通过该比值关系与该道路中任意一个未安装机动车流量检测设备的道路断面的导航轨迹推算该道路断面的机实际车流量，如此，就实现了通过道路中设置的少量机动车流量检测设备对整条道路中任一道路断面的车流量检测的目的，从而大大降低了机动车流量检测设备的使用数量以及布设维护成本。同时，利用该挖掘出的实际车流量与导航轨迹之间的比值关系，本发明还提供了一种机动车流量检测设备工作状态检测方法及装置，应用该比值关系结合通过道路中已安装机动车流量检测设备所对应的道路断面的导航轨迹计算该机动车流量检测设备检测车流量的合理区间值，以此来检测该机动车流量检测设备的工作状态是否处于健康状态，实现对已安装机动车流量检测设备的实时检测，降低设备的使用维护成本。由此可见，上述本发明所提供的技术方案，都是结合导航轨迹信息以及机动车流量检测设备检测的机动车流量信息共同分析，挖掘导航轨迹占实际车流量的比值关系，并将该比值关系应用到道路交通管理方面，提升道路机动车流量的检测效率及准确度，降低了当前道路对机动车流量检测设备的需求，以及设备维护的费用。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1示出了本发明实施例提出的一种机动车流量检测方法的流程图；

图2示出了本发明实施例提出的一种机动车流量检测设备工作状态检测方法的流程图；

图3示出了本发明实施例提出的一种机动车流量检测装置的组成框图；

图4示出了本发明实施例提出的另一种机动车流量检测装置的组成框图；

图5示出了本发明实施例提出的一种机动车流量检测设备工作状态检测装置的组成框图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。

本发明实施例提供了一种机动车流量检测方法，该方法对机动车在道路上行驶时形成的导航轨迹和现有的机动车流量检测设备检测的道路的实际车流量进行结合，以挖掘道路中任意断面(比如没有安装机动车流量检测设备的道路断面)的机动车流量。本方法具体步骤如图1所示，该方法包括：

步骤101、获取机动车流量检测设备在道路上的安装位置。

其中，机动车流量检测设备是指固定安装在道路上并投入检测工作的设备，比如，感应线圈车辆检测器、视频车辆检测器、微波车辆检测器等。这些设备的安装位置一般是指地理坐标位置。

步骤102、获取机动车流量检测设备在至少一个预设的第一时间检测到的机动车流量。

其中，预设的第一时间可以根据具体应用，设置一个第一时间，也可以设置两个以上的第一时间，以及，第一时间可以是具体的时间点，也可以是时间段。当第一时间为一个时间点时，则在获取机动车流量的数据时，就是获取该时间点所对应的车流量值；而当第一时间为时间段时，在获取机动车流量的数据时，则是获取该时间段内的车流量累计值。例如，第一时间为1月1日7点，当定义该第一时间为时间点时，那么获取的车流量值可以是一个瞬时值，也可以是根据采样周期读取的一个当前周期的值，如采样周期为10分钟，那么所获取的机动车流量就是6点50分到7点这个采样周期内的值；而当定义该第一时间为时间段时，则定义该第一时间为采样周期，所获取的车流量值为6点到7点之间机动车流量累计值。

一般的，本步骤所获取的机动车流量是从机动车流量检测设备检测的历史车流量数据中按照预设的第一时间提取相应的数据。

此外，检测到的机动车流量是指机动车流量检测设备在安装位置所检测的道路断面的车流量。由于安装位置一般为地理坐标点，而道路断面的位置则是根据道路的宽度由一组地理坐标点所表示的，因此，本步骤中的机动车流量检测设备所检测的车流量是对应于一个道路断面的车流量数据，其该道路断面的宽度是预先设置的，比如，对于一条上下行4车道的道路，一个机动车流量检测设备所检测的定动车流量可以是双向4车道的车流量，也可以单项2车道的车流量，还可以是单独某一条车道的车流量。

步骤103、统计在预设的第一时间通过机动车流量检测设备的安装位置所在道路断面的导航轨迹的数量。

本步骤中的数量值是基于历史导航轨迹统计的，导航轨迹由一系列的导航轨迹点构成，每个导航轨迹点会至少包括地理坐标位置和时间两个属性，在判断导航轨迹是否通过机动车流量检测设备的安装位置时，如果导航轨迹中包括了机动车流量检测设备的安装位置所在道路断面的任意一个位置点，或者，导航轨迹中有导航轨迹点到道路断面的距离是小于预设的距离阈值的，则可以将这条导航轨迹确定为经过了该机动车流量检测设备的安装位置所在道路断面的导航轨迹。

步骤104、获取同一个第一时间对应的导航轨迹的数量和机动车流量的比值。

本步骤是计算在同一个第一时间内，机动车流量检测设备所在的道路位置上，使用导航应用的车辆占所有机动车流量的比值。

一般的，道路上行驶的车辆不会百分之百的使用导航应用，而检测设备检测到的机动车流量是指通过所检测的道路断面的所有机动车的数量，而这些车辆中会有一定数量的车辆会使用导航应用，从而生成导航轨迹，这些使用导航应用车辆的数量则需要通过统计导航轨迹得到，所以说，导航轨迹的数量在正常情况下是小于或等于实际的机动车流量。

此外，同一个第一时间是指在具有两个以上的第一时间所对应的数据情况下，要计算所有机动车流量检测设备在相同的第一时间内导航轨迹的数量和机动车流量的比值，比如，第一时间为采样周期为1小时的整点时间，通过步骤102和步骤103所获取的导航轨迹的数量和机动车流量包括8点、9点、17点等多个第一时间的数据，那么在计算比值时，就是分别计算8点、9点、17点所对应导航轨迹的数量占机动车流量的比值，即在每一个整点时间都会得到一个对应的比值。

步骤105、基于获取到的所有的比值，获取比值的均值。

其中，如果道路上仅安装了一个检测设备，则比值的均值是指该检测设备在多个第一时间对应的比值的平均值，而如果道路上安装了多个检测设备，则本发明步骤101到步骤105可以获取每一个检测设备在至少一个第一时间所对应的比值，求平均后就得到了该检测设备对应的道路断面的比值平均值，再对所有检测设备的比值平均值计算平均值，得到所有比值的均值，即所有检测设备在多个第一时间对应的所有比值的平均值。可见，本步骤中获取的比值的均值是指该条道路中导航轨迹的数量占机动车流量的占比值。在本发明中，默认道路中使用导航应用车辆的数量占道路中行驶的总车流量的占比是相对稳定的，而通过对历史数据的统计分析，所获取的比值的均值是能够较为准确反映出整条道路的该占比值。

步骤106、基于获取到的所有的比值及比值的均值，获得比值均方差。

步骤107、判断比值均方差是否低于预设的标准差阈值，如果是，则在机动车流量检测设备所在的道路上获取一个机动车流量待检测位置。

以上两个步骤，是基于概率统计学而计算上述步骤102所获取的机动车流量与导航轨迹的数量符合所定义的数据分布概率。例如，假设上述的机动车流量与导航轨迹的数量符合正态分布的数据分布规律，那么，通过计算比值均方差，并判断该比值均方差与预设的标准差阈值的大小，就可以判断出所获取的机动车流量的数据是否满足后续统计分析的要求。也就是说，该步骤是为了验证上述步骤所获取的机动车流量，以及导航轨迹的数量是否符合数据统计的要求。

如果符合，说明导航轨迹的数量以及机动车流量的数据符合概率统计的数据离散性要求，此时，可以在该道路上选择任意一个机动车流量待检测位置，需要说明的是，该机动车流量待检测位置一般为没有安装机动车流量检测设备的位置(道路中的某一处断面)。

如果不符合，说明导航轨迹的数量以及机动车流量的数据过于离散，此时，将放弃上述步骤所获取的数据，在实际应用时，会告知用户所指定的第一时间对应的数据不符合要求，需要用户重新指定第一时间，再重复执行上述的步骤。

步骤108、统计在预设的第二时间经过机动车流量待检测位置所在道路断面的导航轨迹的数量。

其中，预设的第二时间类似于上述的第一时间，可以为一个时间点，也可以为一个时间段，当然，本发明不限定该第二时间所指定的时间范围，该第二时间主要用于区别于上述第一时间。

通过前面步骤可以得到一条道路中使用导航应用的车辆占机动车流量的比值的均值，而该均值是通过该道路中所有已安装的机动车流量检测设备所统计得到的，可以避免由于道路中个别设备的检测误差导致的数据不准确问题。基于该均值，以及待检测位置的导航轨迹的数量，就可以反向推算出经过该待检测位置的机动车流量。

步骤109、用经过机动车流量待检测位置的导航轨迹的数量除以比值的均值，得到在第二时间内通过机动车流量待检测位置的机动车流量。

以下通过一实际应用中的示例，对本发明提供的机动车流量检测方法进行详细介绍。

如表1所示：

如表所示，预设的第一时间是具体的时间点，比如2018年1月1日01:00，具体地，该道路上设置有n个机动车流量检测设备，本发明获取了这些流量检测设备在2018年1月1日至31日每小时的机动车流量，同时，根据统计的历史导航轨迹信息也计算出了对应于第一时间的导航轨迹的数量，即导航流量，根据表中的具体数据可以看出相同位置的导航轨迹的数量要明显少于同一个第一时间的机动车流量。

根据表1中的数据，2018年1月1日1点时检测设备1所在道路断面的导航轨迹的数量和机动车流量的比值为：1200/3600＝0.33，即33％，以此类推，计算出各个流量检测设备在不同的第一时间对应的比值(具体不做逐一计算的演示)，再求算数平均值后得到该条道路中导航轨迹的数量占行驶的机动车流量的比值的均值，即占比均值为35％，也就是说，在该道路上行驶的车辆，平均100辆车中会有35辆使用了导航应用。

根据得到的占比均值35％，进一步计算出表中各断面检测设备的比值均方差(标准差)为2％，其中，均方差的计算过程为：获取每个比值与该比值的均值的差值及差值的平方和，再计算该差值的平方和的算数平方根得到标准差。比如，假设检测设备1的比值为33％，检测设备2的比值为34％，检测设备3的比值为36％，检测设备4的比值为37％，根据这四个检测设备的比值，计算出比值的均值为35％，那么对应的均方差为：计算(33-35)²+(34-35)²+(36-35)²+(37-35)²＝10，再计算(10/4)^1/2＝1.58，经过四舍五入后，得到的值就为2，换算为比值均方差为2％。

进而，将得到的比值均方差与预设的标准差阈值相比较，如果小于该标准差阈值，则说明表中数据的分布离散性符合要求，可用于后续的计算。否则将认为表中的数据过于分散，不能用于数据统计，此时，将要求用户重新设定第一时间，以获取新的数据。

当表1中的比值均方差符合要求时，那么，根据得到的占比均值35％，以及该道路中任一断面位置(机动车流量待检测位置)在某个时间段(预设的第二时间)的导航轨迹的数量计算出该机动车流量待检测位置的机动车流量。假设指定该道路的(n+1)位置为机动车流量待检测位置，获取该(n+1)位置在预设的第二时间的导航轨迹的数量为1420，那么，该(n+1)位置在第二时间的机动车流量为1420/0.35＝4057。

通过上述示例可见，本发明实施例所提供的一种机动车流量检测方法，是基于导航轨迹信息的数据分析结果在道路流量检测方面的一种应用，可以推算出道路中任一断面位置上在指定的时间段内所经过的机动车流量。

进一步的，在上述实施例的基础上，由于上述所计算出的机动车流量是基于导航轨迹的数量，以及道路中已安装的所有机动车流量检测设备的检测数据所推算得到的。而要判断所推算出的机动车流量的数据置信度，则可以基于统计数据的分布情况来确定，比如，假设道路中的机动车流量数据服从正态分布，那么道路上的机动车流量的值有68％的可能性落在计算出的平均值正负一个标准差区间范围内的检测流量区间，有95％的可能性落在计算出的平均值正负两个标准差区间范围内的检测流量区间，有99％的可能性落在计算出的平均值正负三个标准差区间范围内的检测流量区间。根据表1中得到的流量占比均值和标准差，如果统计出在第二时间内的导航轨迹流量为1420辆/小时，那么，反推出该道路断面的检测流量为1420/0.35＝4057。结合对应的标准差2％，占比均值35％，可以确定在置信度分别为68％、95％、99％时，对应的置信度区间分别为[33％，37％]、[31％，39％]、[29％，41％]，计算出的机动车流量区间如表2所示：

表2

表2中，“(n+1)处”为机动车流量待检测位置，通过计算，得到的结果是在第二时间，即2018年4月1日10点时该机动车流量待检测位置所在的道路断面的实际机动车流量，在正常状态下，有68％的概率落在[3837,4303]这个区间内，有95％的概率落在[3641,4580]这个区间内，有99％的概率落在[3463,4896]这个区间内。

据此，当计算出该道路中机动车流量待检测位置的机动车流量的同时，就可以得到该机动车流量所在的置信度区间，以此确定所得到的机动车流量的置信度。

以上实施例的应用经过在高速公路管理部门实际测试应用后，其效果比较传统硬件设备部署成本减低了80％，同时，将新增机动车流量获取效率提升了80％。

除了上述图1所述的实施例，挖掘出的导航轨迹与实际车流量之间的比值关系还可以应用在对道路中已安装的机动车流量检测设备的工作状态进行实时检测，具体如图2所示，本发明实施例还提供一种机动车流量检测设备工作状态的检测方法，其具体步骤包括：

步骤201、获取机动车流量检测设备在道路上的安装位置。

步骤202、获取机动车流量检测设备在至少一个预设的第一时间检测到的机动车流量。

步骤203、统计在预设的第一时间通过机动车流量检测设备的安装位置所在道路断面的导航轨迹的数量。

步骤204、获取同一个第一时间对应的导航轨迹的数量和机动车流量的比值。

步骤205、基于获取到的所有的比值，获取比值的均值。

步骤206、基于获取到的所有的比值及比值的均值，获得比值均方差。

以上步骤与图1中的步骤101至步骤106相同，都是根据道路中的机动车流量检测设备的历史检测数据，即至少一个预设的第一时间对应的机动车流量，以及对应的导航轨迹的数量计算该道路中使用导航应用的车辆占行驶在该道路中的总车流量比值的均值和比值均方差，具体的说明可参考图1中对应的步骤，此处不再赘述。

步骤207、基于比值的均值和比值均方差，获得预设的置信度区间对应的比值区间值。

本步骤在确定比值区间时，首先也需要确定比值均方差符合预设的标准差阈值，以此判断上述所获取的检测到的机动车流量及对应的导航轨迹的数量的数据离散性符合所定义的数据分布规则，比如，以上述正态分布的规则为例，当数据服从正态分布时，道路中任一断面的导航轨迹的数量和机动车流量的比值的取值有68％的概率落在均值的正负1个比值均方差的比值区间内。

而本步骤所获取预设的置信度区间对应的比值区间值，用于确定落在区间中的比值所对应的机动车流量检测设备的工作状态为正常。需要说明的是，该步骤在执行时与后续步骤208至步骤211之间没有必然的逻辑顺序关系。

步骤208、获取机动车流量检测设备在预设的第二时间检测到的机动车流量。

步骤209、统计在预设的第二时间经过该机动车流量检测设备的安装位置所在道路断面的导航轨迹的数量。

由于本实施例要判断机动车流量检测设备在预设的第二时间的工作状态是否正常，据此，本实施例的步骤208与步骤209分别为获取预设的第二时间对应的机动车流量检测设备检测到的机动车流量，以及根据导航轨迹信息统计得到的导航轨迹的数量。

步骤210、判断第二时间对应的导航轨迹的数量和机动车流量的差值是否小于等于0。

本步骤是判断在预设的第二时间中，同一个机动车流量检测设备所在位置的导航轨迹的数量与检测到的机动车流量的差值是否为正数。也就是判断相同位置同一时间的导航轨迹的数量与机动车流量的大小，根据图1实施例中的说明可知，正常情况下，导航轨迹的数量会小于或等于机动车流量，因此，只有在该差值小于等于0时，才说明所得到的数据是正常的，可以基于这些数据对机动车流量检测设备的工作状态进一步判断，即执行步骤211；而当该差值大于0时，由于导航轨迹的数量是通过导航轨迹信息统计分析得到的，其可靠性较高，因此，可以确定此时的机动车流量检测设备所检测的数据存在问题，因而，确定该机动车流量检测设备的工作状态为故障，需要安排维修人员维护。

步骤211、获取第二时间对应的导航轨迹的数量和机动车流量的比值。

当差值符合步骤210的判断时，说明该机动车流量检测设备在第二时间所获取的机动车流量是正常的，而要确定该机动车流量是否精确，或者说是否可信，则需要进一步计算导航轨迹的数量和机动车流量的比值，并执行步骤212进行判断。

步骤212、将第二时间对应的导航轨迹的数量和机动车流量的比值与预设的置信度区间对应的比值区间进行比较，如果落入任意一个比值区间，则确定所述机动车流量检测设备的工作状态为健康状态。

该步骤是将步骤211计算的比值与步骤207获取的比值区间相比较，当比值落入所获取的比值区间中时，就确定该机动车流量检测设备的工作状态为健康状态。

相对应的，如果比值未落入所获取的比值区间中，则确定该机动车流量检测设备所检测出的机动车流量存在偏差，此时，确定该机动车流量检测设备的检测精度未达标，需要校对该检测设备的精度。

针对图2所示的执行步骤，以下将结合上述表1中的数据，进一步说明本发明提供的机动车流量检测设备工作状态的检测方法。

表1中的数据对应于上述步骤201至步骤206，在得到该道路中的导航轨迹的数量占机动车流量的比值的均值和比值均方差后，进一步获取道路中不同的机动车流量检测设备在第二时间的机动车流量和对应的同一位置的导航轨迹的数量，具体参见表3中的数据：

表3

其中，根据表1中的比值均方差2％符合预设的标准差阈值，并且设定数据服从正态分布时，确定预设的置信度区间包括：可信度为99％时，置信区间为[29％，41％]；可信度为95％时，置信区间为[31％，39％]；可信度为68％时，置信区间为[33％，37％]。根据所设定的置信度区间，结合表3中的判断结果可以看出，流量检测设备1由于实际检测流量低于导航轨迹流量，判断其工作状态为故障；流量检测设备4由于存在导航轨迹流量，但其实际检测流量为0，说明其工作状态也处于故障状态；而对于流量检测设备2，由于其计算的流量占比值为98％，已经明显超出了预设的置信区间的范围，因而判断其工作状态未精度未达标；只有流量检测设备3处于正常的工作状态。

通过上述图2所示的机动车流量检测设备工作状态检测方法中各个步骤可见，本发明实施例能够同时对道路上的多个机动车流量检测设备进行实时监控，不仅能够分辨出设备的工作状态是工作或故障，还能够分析出处于工作状态的设备所检测出的机动车流量精度是否达标，从而实现对设备工作状态程度的细分，便于用户针对设备的具体工作状态制定相应的维护管理措施，以此降低大量的人工现场巡查成本。而且根据对集中监控结果的分析，更加有助于设备管理维护人员合理地安排现场维护的时间与路线，从而提高设备运维的工作效率。

进一步的，作为对上述图1所示方法的实现，本发明实施例提供了一种机动车流量检测装置，该装置能够对机动车在道路上行驶时形成的导航轨迹和现有的机动车流量检测设备检测的道路的实际车流量进行结合，以挖掘道路中任意断面的机动车流量。为便于阅读，本装置实施例不再对前述方法实施例中的细节内容进行逐一赘述，但应当明确，本实施例中的装置能够对应实现前述方法实施例中的全部内容。该装置如图3所示，具体包括：

安装位置获取单元301，用于获取机动车流量检测设备在道路上的安装位置；

机动车流量获取单元302，用于获取所述机动车流量检测设备在至少一个预设的第一时间检测到的机动车流量；

第一导航轨迹统计单元303，用于统计在预设的第一时间通过所述安装位置获取单元301获取的机动车流量检测设备的安装位置所在道路断面的导航轨迹的数量；

比值计算单元304，用于获取同一个第一时间对应的所述第一导航轨迹统计单元303统计的导航轨迹的数量和所述机动车流量获取单元302获取的机动车流量的比值；

均值计算单元305，用于基于所述比值计算单元304获取到的所有的比值，获取比值的均值；

比值均方差计算单元306，用于基于所述比值计算单元304获取到的所有的比值及所述均值计算单元305获取的比值的均值，获得比值均方差；

待检测位置获取单元307，用于判断所述比值均方差计算单元306获取的比值均方差是否低于预设的标准差阈值，如果是，则在机动车流量检测设备所在的道路上获取一个机动车流量待检测位置；

第二导航轨迹统计单元308，用于统计在预设的第二时间经过所述待检测位置获取单元307获取的机动车流量待检测位置所在道路断面的导航轨迹的数量；

机动车流量计算单元309，用于用所述第二导航轨迹统计单元308统计的经过所述机动车流量待检测位置的导航轨迹的数量除以所述均值计算单元305获取的比值的均值，得到在所述第二时间内通过所述机动车流量待检测位置的机动车流量。

进一步的，如图4所述，所述装置还包括：

流量区间确定单元310，用于利用所述均值计算单元305获取比值的均值和所述比值均方差计算单元306获取的比值均方差，确定所述机动车流量待检测位置的机动车流量在预设的置信区间对应的机动车流量区间。

进一步的，如图4所述，所述流量区间确定单元310具体包括：

比值区间确定模块3101，用于基于比值的均值和比值均方差，获得预设的置信度区间对应的比值区间；

流量区间确定模块3102，用于用经过所述机动车流量待检测位置的导航轨迹的数量除以所述比值范围确定模块3101确定的比值全进，得到在预设的置信度区间对应的通过所述机动车流量待检测位置的机动车流量区间。

进一步的，作为对上述图2所示方法的实现，本发明实施例还提供了一种机动车流量检测设备工作状态的检测装置，该装置能够对机动车流量检测设备的工况进行实时监测，以降低道路中流量检测设备的管理维护成本。为便于阅读，本装置实施例不再对前述方法实施例中的细节内容进行逐一赘述，但应当明确，本实施例中的装置能够对应实现前述方法实施例中的全部内容。该装置如图5所示，具体包括：

安装位置获取单元401，用于获取机动车流量检测设备在道路上的安装位置；

第一机动车流量获取单元402，用于获取所述机动车流量检测设备在至少一个预设的第一时间检测到的机动车流量；

第一导航轨迹统计单元403，用于统计在预设的第一时间通过所述安装位置获取单元401获取的安装位置所在道路断面的导航轨迹的数量；

第一比值计算单元404，用于获取同一个第一时间对应的所述第一导航轨迹统计单元403统计的导航轨迹的数量和所述第一机动车流量获取单元402获取的机动车流量的比值；

均值计算单元405，用于基于所述第一比值计算单元404获取到的所有的比值，获取比值的均值；

比值均方差计算单元406，用于基于所述第一比值计算单元404获取到的所有的比值及所述均值计算单元405获取的比值的均值，获得比值均方差；

比值区间确定单元407，用于基于所述均值计算单元405获取比值的均值和所述比值均方差计算单元406获取的比值均方差，获得预设的置信度区间对应的比值区间值；

第二机动车流量获取单元408，用于获取机动车流量检测设备在预设的第二时间检测到的机动车流量；

第二导航轨迹统计单元409，用于统计在预设的第二时间经过所述安装位置获取单元401获取的机动车流量检测设备的安装位置所在道路断面的导航轨迹的数量；

差值判断单元410，用于判断第二时间对应的所述第二导航轨迹统计单元409统计的导航轨迹的数量和所述第二机动车流量获取单元408获取的机动车流量的差值是否小于等于0；

第二比值计算单元411，用于如果差值判断单元410判断的差值小于等于0时，获取第二时间对应的所述第二导航轨迹统计单元409统计的导航轨迹的数量和所述第二机动车流量获取单元408获取的机动车流量的比值；

工作状态确定单元412，用于将所述第二比值计算单元411获取的第二时间对应的导航轨迹的数量和机动车流量的比值与所述比值范围确定单元407所确定的预设的置信度区间对应的比值区间进行比较，如果落入任意一个比值区间，则确定所述机动车流量检测设备的工作状态为健康状态。

综上所述，本发明实施例所公开的机动车流量检测方法、设备工作状态检测方法及相应装置，通过机动车流量检测设备检测到其所在道路断面的车流量和通过该机动车流量检测设备的安装位置所在道路断面的导航轨迹，挖掘出导航轨迹与实际车流量之间的比值关系，利用该比值关系与该道路中任一道路断面的导航轨迹的数量推算该道路断面的机动车流量，或者是利用该比值关系与导航轨迹信息推算检测机动车流量检测设备的正常检测数据区间，以此验证该检测设备的工作状态。本发明通过对历史数据的分析、处理，挖掘导航轨迹信息在道路交通检测方面的使用价值，帮助道路交通管理部门提升道路管理的精确化程度，提高道路机动车流量的检测效率与准确度。同时，还实现对机动车流量检测设备的状态检测，确保问题检测设备的及时发现及时处理，提高了道路中机动车流量检测设备的可靠性。

进一步的，本发明实施例还提供了一种存储介质，该存储介质用于存储的计算机程序，其中，所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行图1所述的机动车流量检测方法，或者控制所述存储介质所在设备执行图2所述的机动车流量检测设备工作状态的检测方法。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

可以理解的是，上述方法及装置中的相关特征可以相互参考。另外，上述实施例中的“第一”、“第二”等是用于区分各实施例，而并不代表各实施例的优劣。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。

此外，存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flashram)，存储器包括至少一个存储芯片。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。

存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flashram)。存储器是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitorymedia)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。