[发明专利]一种基于众包轨迹数据的交通数据质量控制方法

说明书

本专利公开了一种众包轨迹数据的质量控制方法，所述方法包括：步骤一、数据清洗步骤；步骤二、异常轨迹数据识别与处理步骤；步骤三、数据集轨迹预生成与调整步骤；步骤四、完整轨迹呈现并更新历史数据库。本发明针对众包轨迹数据的交通数据中存在的故障数据、缺失数据提出了解决方法，确保了轨迹数据的完整性，为交通规划、交通预测提供了准确的数据支撑。

技术领域

本发明涉及智能交通领域，特别是涉及一种基于众包轨迹数据的交通数据质量控制方法。

背景技术

随着无线传感技术、信息处理技术、移动互联网技术及卫星定位技术的高速发展，交通数据的获取方式逐渐多样化，从传统的地磁感应线圈、红外视频检测到基于移动终端的车联网，交通数据趋于海量化与多元化。近年来，众包的提出为交通数据采集提供了一种新的低成本的方式，各种不同车载设备及传感器上的零散数据、以普通用户的移动设备作为基本感知单元通过通讯的方式收集的感知数据、车车通讯以及车路、人车之间的交互数据等都是众包数据的来源，可以用于实时交通信息的数据获取。众包轨迹数据就是在时空情境下，基于行人、出租车等小目标群体，通过对这些移动物体运动过程的数据搜集所获得的数据信息，包括搜集有先后顺序的位置、时间、速度等。但由于个体采取的定位手段不同、通信链路不稳定、外部环境干扰等因素，常常导致获取的轨迹数据在精度和属性上存在欠缺。众包轨迹数据相较于传统的断面检测数据数据量更为庞大、城市覆盖面积更大，同时它要求众包参与者提供其在真实物理世界的时空信息，涉及到庞大的用户隐私数据。但众包的车辆轨迹数据又蕴含了丰富的路网交通信息，包括车辆时空位置、速度、车间距等具体数据，对公路交通流预测结果的准确性和决策的可靠性产生重要影响，因而本发明提出一种基于众包轨迹数据的交通数据质量控制方法，旨在通过一定的数据处理方法对采集的众多原始众包轨迹数据的交通数据进行质量控制，从而确保数据的准确性、一致性以及完整性，提高公路网络的交通数据质量，为公路网络交通规划与管理提供完备、准确的数据支撑。

现有的国内专利中，多是对基于传统传感器检测到的道路交通流数据，包括交通量、平均速度、道路占有率等参数进行质量评价及控制，控制方法大致均为根据交通三要素间的关系进行数据异常识别与修复，但传统断面传感器检测到的交通数据与基于用户个体的众包轨迹数据两者数据属性不同，在处理需求上也有所差异，因此已有的交通数据质量控制方法并不适用于众包轨迹数据的处理。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提出一种基于众包轨迹数据的交通数据质量控制方法。数据质量控制方法主要由数据清洗、数据隐私化、异常轨迹数据识别与处理、数据集轨迹生成与调整四个方面构成。

数据清洗是指在众多数据中提取关键特征，剔除无关信息仅就关键字段进行研究，并对提取后数据的输入格式、数据字段的完整性、数据数量的完整性进行检测。以车辆众包轨迹数据为例，其字段主要包含车辆ID、订单ID、时间点、地理位置、路段编号、车道编号等，按照标准的格式进行数据传输，以时间为例，其输入格式为xxxx-xx-xx xx:xx:xx，地理位置以常规经纬度表示，数据数量的完整性以数据量大小与标准时间间隔下应采集的数据量大小进行比较。

数据隐私化是针对含有个体信息的数据内容进行匿名处理，为了保持数据的准确性，因而对基于时空的众包轨迹数据中包含的众包参与者的精准位置信息不进行模糊处理，仅就车辆ID、用户手机特征码等有明显用户信息的数据进行隐私化处理。

异常轨迹数据识别与处理是指检测数据是否出现数据缺失、是否超过参数阈值等。参数阈值的设定根据道路等级、服务水平、交通控制与管理水平、车辆行驶特性、道路环境特性以及实际经验等一系列因素制定，阈值判断的因子主要包括速度阈值及车辆行驶路径阈值，将众包轨迹数据与设置参数的上下阈值进行比较，剔除故障数据后对数据进行填补修复，形成完整的数据集。