[发明专利]一种基于智能手机的交通流信息采集方法有效
| 申请号: | 201410058808.5 | 申请日: | 2014-02-20 |
| 公开(公告)号: | CN103761881A | 公开(公告)日: | 2014-04-30 |
| 发明(设计)人: | 吴江帆;雷利军;王振华;聂炜;景泽涛;单雅文;王法岩;荆长林;万蔚;于渊;田启华;张丹 | 申请(专利权)人: | 中国航天系统工程有限公司 |
| 主分类号: | G08G1/065 | 分类号: | G08G1/065 |
| 代理公司: | 北京法思腾知识产权代理有限公司 11318 | 代理人: | 杨小蓉 |
| 地址: | 100070 北京市丰台区*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 基于 智能手机 通流 信息 采集 方法 | ||
1.一种基于智能手机的交通流信息采集方法,包括:
一数据输入步骤,该步骤用于采集不同类型的交通环境下的交通流信息与交通噪声数据,并将所采集的交通流信息与交通噪声数据按类型存储;所述类型包括道路的类型与采集时间的类型;
一模型建立步骤,该步骤包括通过数据输入步骤所得到的交通流信息、交通噪声数据、道路类型信息与采集时间类型信息建立人工神经网络模型,所建立的人工神经网络模型按照道路类型信息与采集时间类型信息分为多个类别;其中,所述人工神经网络将大量同类型的交通流信息与交通噪声数据进行分布式并行信息处理,然后通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而找到交通噪声与交通流之间的相应关系;
一手机端数据处理步骤,该步骤包括由手机端采集地理位置信息、交通噪声数据、时间信息,利用这些信息从所建立的人工神经网络模型中选择一个,进而得到交通流信息。
2.根据权利要求1所述的基于智能手机的交通流信息采集方法,其特征在于,在所述的手机端数据处理步骤中,将手机端采集的地理位置信息与电子地图相匹配,得到手机端所在道路,根据该道路的类型以及时间信息从所建立的人工神经网络模型中选择一个,然后将所述交通噪声数据输入所选择的人工神经网络模型,得到交通流信息。
3.根据权利要求1所述的基于智能手机的交通流信息采集方法,其特征在于,在所述的模型建立步骤中还包括:将电子地图中各条道路的标签与所建立的人工神经网络模型中的特定模型进行关联;所述关联根据道路的类型实现;
在手机端数据处理步骤中,由手机端采集的地理位置信息与电子地图匹配,得到手机端当前所在的道路,由道路的标签得到与其关联的人工神经网络模型,结合时间信息从关联的人工神经网络模型中选择一个。
4.根据权利要求2或3所述的基于智能手机的交通流信息采集方法,其特征在于,所述道路的类型包括7种节点类型与4种路段类型,其中,节点类型包括:单数字化道路的同级交叉、双数字化道路的同级交叉、有环岛的路口、高架桥、地下通道、入口坡道以及出口坡道;路段类型包括:环路主干道、环路辅道、环路连接线以及主干道支路。
5.根据权利要求2或3所述的基于智能手机的交通流信息采集方法,其特征在于,所述采集时间的类型包括早高峰、正午时段、晚高峰。
6.根据权利要求2或3所述的基于智能手机的交通流信息采集方法,其特征在于,在所述数据输入步骤中,将所采集的交通流信息与交通噪声数据按类型存储包括:首先将所采集的交通流信息与交通噪声数据按照道路类型依次予以存储,然后将按道路类型存储的交通流信息与交通噪声数据按照采集时间的类型分别予以存储。
7.根据权利要求2或3所述的基于智能手机的交通流信息采集方法,其特征在于,所述人工神经网络模型为BP神经网络数据模型,该模型以道路类型作为模型建立基础,模型的输入层设定为交通噪声数据和时间信息,通过不断输入交通噪声数据的原始数据,并改变隐含层的层数进行训练,在输出层得到交通流数据。
8.根据权利要求7所述的基于智能手机的交通流信息采集方法,其特征在于,所述BP神经网络数据模型有33个,通过将11种道路类型在3个时间类型分别建模得到。
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