基于终端信令大数据的交通等时线获取方法和系统与流程

本发明实施例涉及通信技术领域，更具体地，涉及一种基于终端信令大数据的交通等时线获取方法和系统。

背景技术：

交通等时线主要用于区域交通时间成本的研究，能直观反映研究对象与周边区域的交通条件。交通等时线是用出行时耗绘制而成的区域范围线，在这条闭合线上的任意一点到所指定的中心所花的出行时耗相等。由某一交通关键节点出发，在规定的出行时耗内可达到的用地范围，反映了居民到交通关键节点或从关键节点出发所需花费的最大出行时间，以及该交通关键节点在不同出行时间内所能服务的用地范围。

目前，交通等时线的绘制一般是通过随机采样的方式生成交通等时线信息。具体地，基于开放的gis地图平台，查询选取的研究对象到达交通关键节点或从该点出发的交通耗时，基于到达目标地址的交通耗时为同一时长的研究对象的地理位置坐标，生成交通等时线信息。由于研究对象的选取具有随机性和样本量少的缺陷，最终生成的交通等时线信息不能很好地反映实际的地理路况。

目前，交通等时线的绘制利用通用开放地图平台的交通路线优化选择查询的功能，通过查询选取的研究对象到达交通关键节点或从该点出发的交通耗时，基于到达目标地址的交通耗时为同一时长的研究对象的地理位置坐标，虽然该方法可极大的减少交通时间信息获取的工作量，但该方法凸显出耗时、随机性大、精度低的缺陷。针对现阶段城市规划研究，不能完全满足高精度、大样本、客观反应研究对象出行的需求。

技术实现要素：

针对现有技术存在的问题，本发明实施例提供一种基于终端信令大数据的交通等时线获取方法和系统。

本发明实施例提供一种基于终端信令大数据的交通等时线获取方法，包括：对终端在预设时间段内的移动位置数据与基站道路匹配数据进行匹配，获取所述终端在所述预设时间段内的移动轨迹与道路的匹配信息；通过所述终端的od行为数据以及所述移动轨迹与道路的匹配信息，获取所述终端的出行信息，所述出行信息包括出行方式以及出行速度；对所述终端的出行信息进行带路径od提取，并根据所述带路径od获取交通等时线。

本发明实施例提供一种基于终端信令大数据的交通等时线获取系统，包括：匹配信息获取模块，用于对终端在预设时间段内的移动位置数据与基站道路匹配数据进行匹配，获取所述终端在所述预设时间段内的移动轨迹与道路的匹配信息；出行信息获取模块，用于通过所述终端的od行为数据以及所述移动轨迹与道路的匹配信息，获取所述终端的出行信息，所述出行信息包括出行方式以及出行速度；等时线获取模块，用于对所述终端的出行信息进行带路径od提取，并根据所述带路径od获取交通等时线。

本发明实施例提供一种基于终端信令大数据的交通等时线获取设备，包括：处理器、通信接口、存储器和总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过总线完成相互间的通信。处理器可以调用存储器中的逻辑指令，以执行上述获取方法。

本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行上述获取方法。

本发明实施例提供的交通等时线获取方法和系统，通过设置基于接近全样本的终端信令大数据进行od矩阵计算，能够获取全面、精确不同时间节点的交通等时线，通过终端的具体数据，能够具体反映人的行为，客观、全面、并且采样不会有很明显的倾向性，获取交通等时间能客观反应真实地理路况信息。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明基于终端信令大数据的交通等时线获取方法实施例的流程图；

图2为本发明基于终端信令大数据的交通等时线获取系统实施例的模块图；

图3为本发明实施例中的基于终端信令大数据的交通等时线获取设备的结构示意图；

图4为本发明实施例中的定位原理示意图；

图5为本发明实施例中的基于终端信令大数据的交通等时线获取流程步骤图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中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作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。

图1为本发明基于终端信令大数据的交通等时线获取方法实施例的流程图，如图1所示，包括：s1、对终端在预设时间段内的移动位置数据与基站道路匹配数据进行匹配，获取所述终端在所述预设时间段内的移动轨迹与道路的匹配信息；s2、通过所述终端的od行为数据以及所述移动轨迹与道路的匹配信息，获取所述终端的出行信息，所述出行信息包括出行方式以及出行速度；s3、对所述终端的出行信息进行带路径od提取，并根据所述带路径od获取交通等时线。

需要说明的是，本发明实施例中是以一个终端为例，在实际的实施过程中，是针对多个或所有终端实施获取数据，进而获取等时线，获取其它终端的信息数据与本发明实施例的获取方法相同，在此不再赘述。

具体地，下面针对步骤s1到步骤s2中出现的名词做出进一步地解释。在步骤s1中，所述移动位置数据，是指终端在预设时间内的位置信息，即终端在预设时间内分别处于哪些位置。在步骤s1中，所述移动轨迹与道路的匹配信息，是指终端在预设时间内，按照时间顺序的移动轨迹和道路的匹配信息数据。步骤s2中的od行为数据，是指通过od矩阵获取的终端对应的od行为数据，其中，od中的“o”代表origin，指出行的出发地点；“d”代表destination，指出行的目的地点，即od行为数据代表终端在预设时间的出发地目的地对应的出行行为数据。

需要说明的是，预设时间优选设置1个月。

进一步地，步骤s1是并基于已知的道路旁的基站与道路的对应关系，得知上述的终端对应的移动轨迹与道路匹配信息。

进一步地，步骤s2是指，根据通过od矩阵获取的od行为数据和上一步骤获取的终端对应的移动轨迹与道路匹配信息，获取所述终端的出行方式以及出行速度，该终端的出行方式以及出行速度是通过终端的每一出发地和对应的目的地，以及终端在预设时间内，按照时间顺序的移动轨迹和道路的匹配信息数据，共同通过已知的所有交通工具的平均速度获取。

需要说明的是，通过所述终端的od行为数据以及所述移动轨迹与道路的匹配信息，获取所述终端的出行信息，所述出行信息包括出行方式以及出行速度，可进一步通过一个具体的例子解释描述：移动网络运营商提供的手机信令数据，根据监测范围选定的基站清单的lac和cell对手机信令数据进行筛选，筛选出位于所述任一路段中的手机用户的手机信令数据。通过数据清洗、集成以及位置换算进行处理。并借助移动时空路径的刻画与停留点的识别,实现对居民出行方式(步行、非机动车、机动车)进行判别。

根据每个移动用户的出行链的平均速度及最大速度的判断，根据表1来实现居民出行方式的分析。

表1出行方式以及出行速度分析表

进一步地，步骤s3是指，基于所述终端的出行信息，获知终端对应的用户的出行习惯，进而在地理信息平台上绘制该终端的交通等时线。需要说明的是，所述地理信息平台为具有地理信息分析处理的软件平台，例如arcgis等。

进一步地，本发明的基于终端信令大数据的交通等时线获取方法，是基于终端信令大数据的，是基于接近全样本的终端信令大数据。

本发明实施例提供的交通等时线获取方法，通过设置基于接近全样本的终端信令大数据进行od矩阵计算，能够获取全面、精确不同时间节点的交通等时线，通过终端的具体数据，能够具体反映人的行为，客观、全面、并且采样不会有很明显的倾向性，获取交通等时间能客观反应真实地理路况信息。

基于上述实施例，所述对终端在预设时间段内的移动位置数据与基站道路匹配数据进行匹配，获取所述终端在所述预设时间段内的移动轨迹与道路的匹配信息，具体包括：对终端在预设时间段内的移动位置数据按照时间顺序进行排序；将时间顺序排序后的移动位置数据与基站道路匹配数据进行匹配，获取所述终端在所述预设时间段内的移动轨迹与道路的匹配信息。

基于上述实施例，所述对所述终端的出行信息进行带路径od提取，并根据所述带路径od获取交通等时线，具体包括：基于所述终端的出行信息，获取所述终端的带路径od；提取所述带路径od的经纬线，并基于所述带路径od的经纬线，绘制获取所述交通等时线。

具体地，本步骤是在地理信息平台上处理的。基于终端的带路径的出发地和目的地的信息，提取终端到达的基站编号对应的道路经纬度，能够在gis平台上绘制对应于该终端的等时线。

基于上述实施例，所述对终端在预设时间段内的移动位置数据与基站道路匹配数据进行匹配，获取所述终端在所述预设时间段内的移动轨迹与道路的匹配信息，之前还包括：对所述终端在预设时间内的信令数据进行预处理，所述预处理包括提取可用字段，获取所述终端对应的移动位置数据。

具体地，手机信令数据是指手机用户在打电话、发短信、位置变化以及周期性更新时产生的移动位置数据随着网络的发展，手机已经广泛普及且一直伴随用户移动，使得利用手机定位来庞大的手机用户群为交通数据的采集提供了大量的数据源，手机位置信令完整地记录了用户活动轨迹，并且成为分析人活动规律最理想的手段。相对于传统调查方式，无疑可以获取更全面、更准确的数据。

具体地，本步骤为预处理步骤，预处理的优选方式是提取可用字段，获取所述终端对应的移动位置数据。

进一步地，所述移动位置数据，是指终端在预设时间内的位置信息，即终端在预设时间内分别处于哪些位置。

本发明实施例提供的交通等时线获取方法，通过设置预处理，能够对于终端用户的位置信息进行更加具体准确的综合和获取。

基于上述实施例，所述对终端在预设时间段内的移动位置数据与基站道路匹配数据进行匹配，获取所述终端在所述预设时间段内的移动轨迹与道路的匹配信息，之前还包括：基于异常判断法，对所述终端对应的移动位置数据进行无效数据去噪，得到去噪后的移动位置数据；对应的，所述对终端在预设时间段内的移动位置数据与基站道路匹配数据进行匹配，获取所述终端在所述预设时间段内的移动轨迹与道路的匹配信息，具体包括：对终端在预设时间段内的去噪后的移动位置数据与基站道路匹配数据进行匹配，获取所述终端在所述预设时间段内的移动轨迹与道路的匹配信息。

具体地，本步骤是针对预处理的数据做了去噪，本实施例中，无效数据具体包括所述终端对应的无效的od信息。

本发明实施例提供的交通等时线获取方法，通过设置去噪步骤，能够对于无效的od行为进行消除，得到更为精准的信息。

基于上述实施例，所述对终端在预设时间段内的移动位置数据与基站道路匹配数据进行匹配，获取所述终端在所述预设时间段内的移动轨迹与道路的匹配信息，之前还包括：获取道路沿线的基站编号和道路编号，将所述基站编号和所述道路编号匹配，获取基站道路匹配数据。

具体地，本实施例具体包括：通过对道路的测试，得到每条道路上分布不同的基站序列，以此作为道路的基站切换序列，得到道路沿线的基站编号和道路编号，将所述基站编号和所述道路编号匹配，获取基站道路匹配数据，并将基站道路匹配数据载入地理信息平台中。

进一步地，基站道路匹配数据是指，每条道路都有各自对应的一个或者多个基站，即基站是匹配于道路的，基站与道路的匹配信息汇总成基站道路匹配数据。

基于上述实施例，所述基于异常判断法，对所述终端对应的移动位置数据进行无效数据去噪，得到去噪后的移动位置数据，具体包括：基于时间异常判断法、速度异常判断法以及角度异常判断法中的一种或多种，对所述终端对应的移动位置数据进行无效数据去噪，得到去噪后的移动位置数据。

具体地，时间异常判断法、速度异常判断法以及角度异常判断法均为判断无效的常规方法，显而易见地，时间异常判断法可判断出异常时间，速度异常判断法可判断出异常速度，角度异常判断法可判断出异常角度。本发明还保护其它所有判断异常的方法以及组合。

本发明实施例提供的交通等时线获取方法，通过设置去噪步骤，能够对于无效的od行为进行消除，得到更为精准的信息。

基于上述实施例，所述通过所述终端的od行为数据以及所述移动轨迹与道路的匹配信息，获取所述终端的出行信息，所述出行信息包括出行方式以及出行速度，之前还包括：基于所述终端对应的移动轨迹与道路匹配信息，根据od切分法，获取所述终端的od行为数据。

具体地，本实施例具体包括：基于所述终端对应的移动轨迹与道路匹配信息，根据od切分法，基于路径匹配计算方法，获取所述终端的od行为数据。od行为数据，是指通过od矩阵获取的终端对应的od行为数据，其中，od中的“o”代表origin，指出行的出发地点；“d”代表destination，指出行的目的地点，即od行为数据代表终端在预设时间的出发地目的地对应的出行行为数据。

本发明实施例提供的交通等时线获取方法，通过设置获取所有终端的od行为数据，能够获取全面、精确不同时间节点的交通等时线。

基于上述实施例，所述对所述终端在预设时间内的信令数据进行预处理，所述预处理包括提取可用字段，获取所述终端对应的移动位置数据，具体包括：对所述终端在预设时间内的信令数据进行预处理，所述预处理包括提取可用字段，获取所述终端对应的移动位置数据，其中，所述终端对应的移动位置数据以所述终端的id为关键字段的存储格式。

需要说明的是，本发明实施例中的终端的id是用户唯一标识id，作为关键字段的存储格式。

手机信令数据位置定位是基于手机终端用户所在的基站小区id来确定位置信息，单位时间粒度内用户占用1个小区、2个小区、3个小区……n个小区分别采用不同的计算方法进行位置定位。

基于上述实施例，所述终端在预设时间内的信令数据，具体包括：加密后的所述终端的用户标识、所述终端的位置区码(tac/lac)、所述终端所处的小区号(eci/ci)和信令类型中的一种或多种。

基于上述实施例，图2为本发明基于终端信令大数据的交通等时线获取系统实施例的模块图，如图2所示，包括：匹配信息获取模块1，用于对终端在预设时间段内的移动位置数据与基站道路匹配数据进行匹配，获取所述终端在所述预设时间段内的移动轨迹与道路的匹配信息；出行信息获取模块2，用于通过所述终端的od行为数据以及所述移动轨迹与道路的匹配信息，获取所述终端的出行信息，所述出行信息包括出行方式以及出行速度；等时线获取模块3，用于对所述终端的出行信息进行带路径od提取，并根据所述带路径od获取交通等时线。

需要说明的是，匹配信息获取模块1、出行信息获取模块2和等时线获取模块3配合以执行上述实施例中的一种基于终端信令大数据的交通等时线获取方法，该系统的具体功能参见上述的获取方法的实施例，此处不再赘述。

作为一个优选实施例，图3为本发明实施例中的基于终端信令大数据的交通等时线获取设备的结构示意图，如图3所示，该设备包括：处理器(processor)301、通信接口(communicationsinterface)302、存储器(memory)303和总线304，其中，处理器301，通信接口302，存储器303通过总线304完成相互间的通信。处理器301可以调用存储器303中的逻辑指令，以执行如下方法：对终端在预设时间段内的移动位置数据与基站道路匹配数据进行匹配，获取所述终端在所述预设时间段内的移动轨迹与道路的匹配信息；通过所述终端的od行为数据以及所述移动轨迹与道路的匹配信息，获取所述终端的出行信息，所述出行信息包括出行方式以及出行速度；对所述终端的出行信息进行带路径od提取，并根据所述带路径od获取交通等时线。

作为一个优选实施例，本发明实施例公开一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：对终端在预设时间段内的移动位置数据与基站道路匹配数据进行匹配，获取所述终端在所述预设时间段内的移动轨迹与道路的匹配信息；通过所述终端的od行为数据以及所述移动轨迹与道路的匹配信息，获取所述终端的出行信息，所述出行信息包括出行方式以及出行速度；对所述终端的出行信息进行带路径od提取，并根据所述带路径od获取交通等时线。

作为一个优选实施例，本实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：对终端在预设时间段内的移动位置数据与基站道路匹配数据进行匹配，获取所述终端在所述预设时间段内的移动轨迹与道路的匹配信息；通过所述终端的od行为数据以及所述移动轨迹与道路的匹配信息，获取所述终端的出行信息，所述出行信息包括出行方式以及出行速度；对所述终端的出行信息进行带路径od提取，并根据所述带路径od获取交通等时线。

下面以一个具体实施例来进一步说明本发明提供的基于终端信令大数据的交通等时线获取方法。图4为本发明实施例中的定位原理示意图，图5为本发明实施例中的基于终端信令大数据的交通等时线获取流程步骤图，本实施例请参考图4和图5。

本实施例实施采用2g/4g的手机信令数据，基站小区覆盖范围半径在市区大约为100—500m，郊区大约为400—1000m，该精度范围满足交通等时线及服务范围的应用要求。

步骤如下：

获取道路沿线的基站编号和道路编号，将所述基站编号和所述道路编号匹配，获取基站道路匹配数据。所述终端在预设时间内的信令数据，具体包括：加密后的所述终端的用户标识、所述终端的位置区码、所述终端所处的小区号和信令类型中的一种或多种。

对所述终端在预设时间内的信令数据进行预处理，所述预处理包括提取可用字段，获取所述终端对应的移动位置数据，其中，所述终端对应的移动位置数据以所述终端的id为关键字段的存储格式。

以5分钟为粒度，设终端用户记录中的小区分别为小区1、小区2、……小区n，则这些小区的经纬度分别为(x1，y1)、(x2，y2)、……(xn，yn)，各小区流量分别为t1、t2、……tn。

(1)终端用户记录中的小区数为1时，则以该小区经纬度信息为该用户位置；

(2)当终端用户记录中的小区数为2时则用户位置为：

(3)当终端用户记录中的小区数为3时将三个小区按经纬度绘制成三角形，选取三角形三条中线的交点(即重心)结合会话数比例作为用户位置的地点。

当终端用户在运动过程中所经过的三个小区构成的三角形为钝角三角形时，如果以距离三顶点距离相等的位置作为用户点时，其外心则在三角形之外，不符合现网用户的实际情况，因此，本实施例采用重心作为用户的位置点。定位原理如图4所示。

三角形外心计算公式为本实施例用三个小区的会话占比分别替换三角形外心计算公式中的1/3，最终求得终端用户位置计算公式如下：

(4)当用户记录中的小区数为n时，将n个小区按经纬度绘制成n边形，然后将n边形拆分为n-2个三角形，计算得出各三角形的重心坐标oi(xi，yi)及面积si，则这个多边形的重心坐标o(x,y)为：

x＝∑sixi/s；

y＝∑siyi/s,(s为多边形的总面积)；

其中，si的计算方法为：

三角形abc的三顶点a(x1,y1)、b(x2,y2)、c(x3,y3)按逆时针方向排列，三角形abc的面积为：

终端用户位置xi，yi的计算方法采用三小区用户位置计算法获取。

基于时间异常判断法、速度异常判断法以及角度异常判断法中的一种或多种，对所述终端对应的移动位置数据进行无效数据去噪，得到去噪后的移动位置数据。

对所述去噪后的移动位置数据进行时间维度排序，基于所述基站道路匹配数据，获取所述终端对应的移动轨迹与道路匹配信息。

基于所述终端对应的移动轨迹与道路匹配信息，根据od切分法，获取所述终端的od行为数据。

基于所述终端的od行为数据，以及所述终端对应的移动轨迹与道路匹配信息，获取所述终端的出行信息，所述出行信息包括出行方式以及出行速度。

基于所述终端的出行信息，获取所述终端的带路径od；

以10min、20min、30min为时间节点，提取车辆到达的基站编号对应的道路经纬度，在gis上绘制交通等时线。

本发明实施例提供的获取方法和系统，通过设置基于接近全样本的终端信令大数据进行od矩阵计算，能够获取全面、精确不同时间节点的交通等时线，通过终端的具体数据，能够具体反映人的行为，客观、全面、并且采样不会有很明显的倾向性，获取交通等时间能客观反应真实地理路况信息。本发明通过对重复冗余的手机数据进行处理、运用地理信息系统将手机数据映射至所研究的出入口区域、定义出行识别，建立od矩阵，并计算绘制得交通等时线。本发明使得依托以手机信令数据为单位的全样本，绘制出省时、高精度的交通等时线，为交通规划研究提供更为准确的数据支撑。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。