[发明专利]公路交调站多源数据融合方法及装置

权利要求书

1.一种公路交调站多源数据融合方法，其特征在于，所述融合方法包括：

将多源初始数据和公路交调站的初始采集数据作为公路交调站数据源；

按照设定的数据处理模型对数据源进行数据处理，得到交通数据；

按照交通数据的时空特征进行数据匹配，得到不同特征的交调统计数据指标包括的交通数据；

按照各交调统计数据指标对应的融合推理方式，对包括各公路交调统计数据指标的交通数据进行融合推理，以得到各公路交调统计数据指标；

其中，所述交调统计数据指标包括日流量，按照日流量对应的融合推理方式，对包括日流量的交通数据进行融合推理，以得到日流量，具体步骤包括：

识别公路的路网结构以及公路具备的二义性路径识别站；

根据识别的结果，采用与该公路相应的收费数据处理模型，获得该公路每一个路段收费车型的流量；

根据每一个路段上交调自动化调查站、交通量人工调查站以及射频识别站的数量和每一个路段收费车型的流量，确定每一个路段的日交通量，以获得该公路的日流量；

其中，获得该公路的日流量，包括：

采用收费数据处理模型获得的收费车型的流量作为日交通量的路段，利用历史数据规律法或临近站点法进行拆分形成交调车型的日交通量；

采用射频识别站数据的路段，按照交调车型和射频识别车型映射关系形成交调车型的日交通量；

采用交通量调查数据的路段，按照交调车型比例形成分车型日交通量。

2.如权利要求1所述的融合方法，其特征在于，按照交通数据的时空特征进行数据匹配，得到不同特征的交调统计数据指标包括的交通数据，包括：

分析交通数据的来源和确定每一类交通数据代表的范围；

对同类交通数据进行空间标定和时间标定；

识别同类交通数据的融合性，并将识别后的同类交通数据进行时间关联和空间关联，以筛选出需要融合的交通数据。

3.如权利要求1所述的融合方法，其特征在于，所述交调统计数据指标包括行程车速，按照各交调统计数据指标对应的融合推理方式，对包括各公路交调统计数据指标的交通数据进行融合推理，以得到各公路交调统计数据指标，包括：按照行程车速对应的融合推理方式，对包括行程车速的交通数据进行融合推理，以得到行程车速，具体步骤包括：

根据公路收费数据计算出公路出入口之间的理论行程车速；

根据同时段该公路的收费数据计算的理论行程车速以及行程车速调查数据和卫星定位数据中获取的行程车速，确定该公路的行程车速。

4.如权利要求1所述的融合方法，其特征在于，所述交调统计数据指标包括轴载，按照各交调统计数据指标对应的融合推理方式，对包括各公路交调统计数据指标的交通数据进行融合推理，以得到各公路交调统计数据指标，包括：按照轴载对应的融合推理方式，对包括轴载的交通数据进行融合推理，以得到轴载，具体步骤包括：

根据公路的计重收费数据推算轴载；

判断该公路的轴载数据获取站种类；

当该公路有轴载调查站时，轴载等于轴载调查站数据中的轴载；

当该公路有高速预检治超站时，若公路的计重收费数据为最短路法获取或该段公路没有计重收费数据，则轴载等于高速预检治超站数据中的轴载；若公路的计重收费数据不是最短路法获取，则轴载等于计重收费数据推算的轴载；

当该公路没有轴载数据获取站时，则轴载等于计重收费数据推算的轴载。

5.如权利要求1所述的融合方法，其特征在于，所述交调统计数据指标包括实时流量、地点车速或时间占有率，按照各交调统计数据指标对应的融合推理方式，对包括各公路交调统计数据指标的交通数据进行融合推理，以得到各公路交调统计数据指标，包括：按照实时流量、地点车速或时间占有率对应的融合推理方式，对包括实时流量、地点车速或时间占有率的交通数据进行融合推理，以得到实时流量、地点车速或时间占有率，具体步骤包括：

判断选定路段的距离；

当选定路段小于等于设定距离，则判断同一路段的数据采集设备的种类，若同一路段数据采集设备包括两种以上，则将数据采集设备采集的数据采用D-S证据融合算法进行数据融合，以获得该路段的实时流量、地点车速或时间占有率。