[发明专利]一种利用移动通信数据识别交通工具类别的方法

说明书

本发明公开了一种利用移动通信数据识别交通工具类别的方法，步骤如下：获取原始的基站定位数据，并划分轨迹片段；基于轨迹片段之间的时空匹配度，计算轨迹片段之间的匹配关系，构建匹配关系的拓扑结构图；利用轨迹的特征、预先定义的规则集以及匹配关系的拓扑结构图识别出轨迹片段所对应的交通工具类别。本发明无需安装额外的传感器和视频监控设备，不依赖车辆的各类参数信息，仅利用基站地址信息，从中提取出用户的移动轨迹，采用一系列预定义的规则，即可较为准确地识别交通工具的类别。本发明具有计算量小，识别效率高以及充分利用现有基站设备的优势。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种利用移动通信数据识别交通工具类别的方法。

背景技术

交通是一座城市乃至一个国家的命脉。得益于国民经济的增长以及科学技术的革新进步，人们的出行方式日渐丰富，“智能交通”的概念也应运而生。交通工具类别的识别，是“智能交通”中的一个重要课题，对于道路交通的部署和优化，有着深远的指导意义。目前主流的交通工具识别技术，主要有传感器技术和数字图像处理技术两大类。传感器技术即在道路上设置传感器以采集和记录交通工具的速度，重量，体积等信息，从而识别交通工具的类别，这类方法需要铺设大量的设备，前期建设与后期维护的成本较高，难以实现全面覆盖；数字图像处理技术，则利用监控摄像装置拍摄到的车辆的图像，提取其中的车辆标志，车辆形状等特征，对交通工具的类别作出判断，然而，这种方法对拍摄到的图像质量有较高的要求，若拍摄的画面分辨率较低，或是在雨雪雾天等恶劣天气条件下，识别的准确率会大幅下降。

专利CN 104835320 A公开了一种基于移动通信数据的交通流估算方法，其通过筛选出指定路段的基站地址序列，计算相邻蜂窝中用户数量差值绝对值的加权平均值，以估算某一时间段内的交通流量。但是，目前尚未有一种基于移动通信数据对用户所乘坐的交通工具类别进行判断的有效方法。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中的上述缺陷，提供一种利用移动通信数据识别交通工具类别的方法，该方法基于移动设备与基站通信时产生的状态信息，通过移动设备在不同时间所处的基站位置的变化，形成一系列轨迹片段，对这些轨迹片段进行特征提取，利用提取出的特征识别出轨迹片段的交通工具类别。

本发明的目的可以通过采取如下技术方案达到：

一种利用移动通信数据识别交通工具类别的方法，包含以下步骤：

步骤S1、获取原始数据。从蜂窝式移动通信网络的通信数据中获取移动设备用户所在基站的状态信息数据，记作时空点四元组集合A＝userID,timestamp,longitude,latitude,其中userID表示能够区分不同用户的信息字段(如移动设备ID、网卡mac地址或手机号码)，timestamp为时间戳，即该位置信息产生的时间点，longitude与latitude分别表示基站的经度和纬度，记用户总数为N_u。

步骤S2、从用户的时空点序列中划分轨迹片段。利用步骤S1中获取的数据，得到各个移动用户所历经的时空点序列，通过计算用户在各个位置的停留时间长度，判断出用户每次移动的起点与终点。用户在某一时间段内，进行一次移动所产生的时空点序列，即为一条轨迹片段。如此可将一个用户的所有时空点序列，划分为一系列轨迹片段。

步骤S2的具体实施方法如下：

步骤S201、在步骤S1所提取到的时空四元组集合中，将相同userID的记录构成该用户的轨迹时空点序列，记作

a_i,j＝userID_i,timestamp_i,j,longitude_i,j,latitude_i,j。

步骤S202、将每一用户的数据点按照timestamp升序排列，得到按时间变化的数据点序列，记为