[发明专利]一种基于密度聚类的交通事件融合系统和方法

权利要求书

1.一种基于密度聚类的交通事件融合系统，包括数据存储单元、数据预处理单元、数据融合单元、实时交通事件更新接口、传感器数据接收接口；传感器数据接收接口分别连接数据存储单元、数据预处理单元，数据预处理单元依次连接数据融合单元、数据存储单元，数据存储单元连接实时交通事件更新接口；

所述数据存储单元，用于存储实时交通事件相关数据；

所述数据融合单元，用于融合车辆上传的点、线、面事件；

所述实时交通事件更新接口，用于读取数据存储单元中的交通事件数据，下发给订阅服务的车辆；

所述传感器数据接收接口，用于接收车辆实时上传的传感器数据，同步更新到数据存储单元，其数据包括：上报时间戳、事件类型、事件发生时间戳、传感器数据和事件发生区间内的GPS记录；

所述数据预处理单元，用于预处理传感器数据，包括按影响范围将事件分为点、线、面三种类型，并对事件发生期间的GPS记录经纬度做地图匹配。

2.根据权利要求1所述的基于密度聚类的交通事件融合系统，其特征在于：所述数据融合单元输出的交通事件数据，以TPEG规格编码存储。

3.根据权利要求1所述的基于密度聚类的交通事件融合系统的融合方法，其特征在于包括如下步骤：

步骤一、传感器数据接收接口接收车辆数上传的传感器数据，进行安全认证并过滤无效数据，然后将传感器数据存入数据存储单元；

步骤二、数据预处理单元对传感器数据预处理，分类为点、线、面三种类型的事件；

步骤三、数据融合单元对点、线、面三种类型的事件分别使用基于密度的聚类算法，最后将融合后权重大于阈值的事件编码为TPEG规格，存入数据存储单元；

步骤四、实时交通事件更新接口监听数据存储单元中的交通事件数据，拉取更新的事件数据下发给订阅服务的车辆。

4.根据权利要求3所述的基于密度聚类的交通事件融合系统的融合方法，其特征在于：所述步骤二中的预处理步骤，包括对传感器数据解码，按影响范围将事件分为点、线、面三种类型，并对事件发生期间的GPS记录经纬度做地图匹配；所述点事件，指影响范围为路段上某个位置的事件，例如抛锚、事故等；所述线事件，指影响范围为一条或多条路段的事件，例如湿滑道路；所述面事件，指影响范围为区域的事件，例如大雨、浓雾等。

5.根据权利要求3所述的基于密度聚类的交通事件融合系统的融合方法，其特征在于：所述步骤三中的基于密度的聚类算法，以线事件的融合算法为例说明具体步骤：

5.1 全量事件融合：

当系统启动或地图版本更新时，执行全量事件融合算法；

5.1a过滤过期事件，即事件发生时刻距当前时刻超过阈值的事件；

5.1b计算事件两两间的距离，所述距离定义为，设事件E₁、事件E₂所在路段分别为L₁、L₂；L₁起点s₁，终点e₁，长度l₁；L₂起点s₂，终点e₂，长度l₂。事件E₁发生位置到s₁的距离为d₁，事件E₂发生位置到s₂的距离为d_2；

dist(E₁, E₂) = min(l₁-d₁+dist(e₁,s₂)+d₂, l₂-d₂+dist(e₂, s₁)+d₁)；

dist(e₁, s₂)表示路网有向图上点e₁到点s₂的最短路距离，dist(e₂, s₁)表示点e₂到点s₁的最短路距离；

5.1c选取合适的ε-邻域和MinPts参数值，对事件集合执行DBSCAN算法，所述ε-邻域，是以对象O为中心，ε为半径的距离空间，参数ε0，是对象的邻域半径值，所述MinPts即邻域密度阈值，是对象ε-邻域内的最小包含点数；

5.1d计算聚类结果中每个簇的权重，将簇包含的事件路段合并为一条连通路径；所述簇的权重，综合考虑道路等级和车辆行驶速度等因素确定；

5.2 增量事件融合：

当新增上报事件，或聚类结果簇中有历史事件过期时，执行增量事件融合算法；

5.2a 计算新增事件两两间，以及新增事件与历史事件的距离；

5.2b 选取合适的ε-邻域和MinPts参数值，对新增事件集合执行DBSCAN算法；

5.2c 计算更新的簇权重，将簇包含的事件路段合并为一条连通路径；

当某簇中有历史事件过期时，将该簇中其他事件作为新增事件，执行上述步骤。