[发明专利]一种基于路网模型的道路交通多源数据融合处理方法

说明书

本发明一种基于路网模型的道路交通多源数据融合处理方法，其特征在于，包括以下步骤：读取道路导航图层，对节点道路对象进行分类，并依据分类将基本路段合并；将统计类交通检测设备和单车类交通检测设备关联到基本路段和节点道路对象；将同类的采集数据按相同的格式及时间粒度进行合并；对统计类交通检测设备的数据质量进行处理，并对单车类交通检测设备的数据进行OD分配；得到路段交通参数本发明的益处在于通过建立统一的道路对象划分、数据采集对象统一关联、数据质量控制处理规范，实现不同交通信息系统多源数据的融合处理。

技术领域

本发明涉及一种基于路网模型的道路交通多源数据融合处理方法，属于智能交通应用技术领域。

背景技术

城市交通网承担着国家及城市建设与运转的任务，也是居民日常工作生活的基本设施。大城市中普遍存在的交通拥堵、交通安全、交通环境污染和交通能耗等问题越来越引起社会的重视。为此加强交通管理，疏导交通就十分重要，而关键就在于对道路交通参数的全面获取，判别道路交通运行状态及发现道路交通拥堵及成因。

传统的交通参数获取方法依赖人工调查，不仅费时费力投入巨大，而且获取的数据种类、时空范围非常有限，数据准确性也难以保障。随着智能交通的发展，实现了交通数据大规模、自动化采集，为全面获取路网交通参数，掌握路网交通运行态势提供了有利条件。但是一个城市地区的各个智能交通数据模型往往独立建设，缺少统一的信息系统数据规范及处理方法，导致各个交通诱导与管理信息、系统采集交通流信息很难融合，进而形成了数据很多却无法有效利用的尴尬局面。

目前多源数据融合存在的问题主要集中在以下几个方面：

1)缺少统一的道路交通对象划分标准，不同的智能交通系统往往自定义自己的交通对象划分标准，且交通对象之间缺少拓扑联通关系；

2)各个交通采集设备与自定义的道路交通对象关联，导致不同交通采集设备不能直接互通互联；

3)数据格式不统一，同类的交通采集设备数据种类、时间粒度不统一；

4)数据存在大量的故障数据，直接应用可能导致错误的结论；

5)缺少交通流模型，各类数据不能充分利用，融合统一。

发明内容

本发明目的是提供一种适用于交通管理的多源数据融合方法。

为了达到上述目的，本发明的技术方案是提供了一种基于路网模型的道路交通多源数据融合处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

第一步、读取道路导航图层，对节点道路对象进行分类，并依据分类将基本路段合并；

第二步、交通采集设备包括统计类交通检测设备和单车类交通检测设备，将统计类交通检测设备和单车类交通检测设备关联到基本路段和节点道路对象；

第三步、按照交通采集设备的数据特征，将同类的采集数据按相同的格式及时间粒度进行合并；

第四步、对统计类交通检测设备的数据质量进行处理，并对单车类交通检测设备的数据进行OD分配，其中：

对统计类交通检测设备的数据质量进行处理包括以下步骤：

步骤a1、按照统计类交通检测设备的采集数据特征，设置用于对异常数据进行识别的判别规则；

步骤a2、对海量历史数据按照步骤a1设定的判别规则进行逐天判别，筛选出正常数据，基于正常的数据以及空间相邻关系，对相邻车道交通参数相关性进行标定；

步骤a3、基于步骤a1设定的判别规则对实时数据进行质量判别，对于判别为异常的数据，基于实时获取的相邻车道的有效数据以及步骤a2标定的相关性进行修补；

对单车类交通检测设备的数据进行OD分配包括以下步骤：