[发明专利]乘客的识别方法和识别装置、电子设备和可读存储介质

说明书

提供了一种公共交通乘客的识别方法，包括：基于第一乘客出行数据源和第二乘客出行数据源分别获取包括多个第一逻辑出行的第一出行轨迹和包括多个第二逻辑出行的第二出行轨迹；将与第二逻辑出行匹配的第一逻辑出行归类于匹配逻辑出行集；获取匹配逻辑出行集中的第一逻辑出行的出行时间段和第二逻辑出行的出行时间段重叠的出行时间段及其所对应的重叠时长；对重叠时长进行衰减处理，以得到衰减处理后的重叠时长；根据衰减处理后的重叠时长计算出第一出行轨迹和第二出行轨迹的轨迹相似度；根据轨迹相似度对第一乘客和第二乘客进行识别。还提供了一种公共交通乘客的识别装置。本发明提高了不同数据源下同一乘客的识别准确率。

技术领域

本发明属于时空数据处理和公共交通技术领域，具体地讲，涉及一种公共交通乘客的识别方法、公共交通乘客的识别装置、电子设备以及机器可读存储介质。

背景技术

随着感知技术和网络传输技术的发展，我们可以获取到越来越多的公共交通(诸如地铁、公交车等)乘客出行的数据，例如通过自动收费系统(Auto Fare Collection，AFC)收集到的AFC数据(诸如票务数据等)，通过公共交通站安装的移动终端检测(AccessPoint，AP)设备收集到的携带移动终端的乘客的AP数据(诸如位置数据等)。这些数据的获取为我们分析乘客，特别是个体乘客的出行提供了新的分析思路，例如AFC数据记录了乘客的进出站数据，而AP数据记录了乘客在行程中的部分位置数据，如果将这两种数据相关联，可以获取到乘客完整的出行信息。然而，在实际中，获取不同数据的数据源是彼此相互隔离的，并且同一乘客在不同数据源中所拥有的身份识别信息也是不同的，因此如何将不同数据源中相同乘客相关联是构建乘客详细出行信息的前提。

不同数据源之间的时空轨迹(即乘客的出行轨迹)的关联匹配可以归结为两个时空轨迹的相似性问题，现有的方法主要是对路径不确定的道路交通的时空轨迹的相似性进行比较，即站点之间的比较，然而这样是无法在不同乘客之间存在大量时空轨迹重叠的情况下，实现不同数据源下同一乘客的识别匹配的。图1是现有技术的时空轨迹相似性的比较方法的示意图。

参照图1，可以采集到乘客A和乘客B的以下信息：

基于AFC系统，获取到乘客A经常在一天的固定出行时间段从站点s₁前往站点s₅，并且乘客A在出行途中会经过站点s₂～s₄，我们将这类出行称作规律出行，如图1中的(a)图所示。然而，在乘客A的一次偶尔出行中，乘客A从站点s₅前往站点s₈，我们将这类出行称作随机出行。在图1中的(b)图中，在一天的相同的固定出行时间段，另一位乘客B也经常从站点s₁前往站点s₅。

基于AP系统，获取到乘客A和乘客B的出行轨迹如图1中的(c)图和(d)图所示，乘客A的出行包括：规律出行(站点s₂～s₅、站点s₁～s₃)和随机出行(站点s₅～s₆)；乘客B的出行包括：规律出行(站点s₂～s₅、站点s₁～s₃、站点s₂～s₄)。

如果基于现有的时空轨迹的匹配方法，即进行站点与站点之间的匹配，会获取到错误的匹配，即得到的匹配结果是(a)图中的时空轨迹和(d)图中的时空轨迹相匹配，从而得到乘客A和乘客B相匹配，这是由于不同乘客之间的重叠的时空轨迹(意味着站点也重叠)所导致的。

发明内容

为了解决上述现有技术存在的问题，本发明提供了一种能够提高不同数据源下同一乘客的识别匹配准确率的公共交通乘客的识别方法和公共交通乘客的识别装置。