[发明专利]一种道路交通感知轨迹数据的质量评估方法

说明书

本发明涉及一种道路交通感知轨迹数据的质量评估方法，包括：获取道路交通感知轨迹数据，并从中提取出待评估道路交通感知轨迹数据；计算待评估道路交通感知轨迹数据的质量评估指标；建立自适应融合回归的道路交通感知轨迹数据智能评估模型；基于道路交通公开的历史轨迹数据集，构建仿真轨迹数据集，并基于仿真轨迹数据集对道路交通感知轨迹数据智能评估模型进行训练；将待评估道路交通感知轨迹数据的质量评估指标输入训练好的道路交通感知估计数据智能评估模型，得到对应的道路交通感知轨迹数据质量评估结果。与现有技术相比，本发明融合多元维度的质量评估指标，能够准确、快速地对道路交通感知轨迹数据质量进行评估。

技术领域

本发明涉及交通数据质量评估技术领域，尤其是涉及一种道路交通感知轨迹数据的质量评估方法。

背景技术

随着智慧高速公路的快速发展，高速公路的路侧会部署大量智能传感器(如高清摄像头、毫米波雷达、激光雷达等)和边缘计算设备，通过多源数据融合与目标识别跟踪，就能够获取全时空道路交通感知轨迹数据，从而为微观驾驶行为感知、交通状态精准辨识、在线平行仿真推演等提供了可能。然而，道路交通感知轨迹数据的质量直接决定着交通系统分析评估和管控措施的效果，如何对道路交通感知轨迹数据质量进行评估也成为智慧公路、车路协同快速发展下亟需破解的难题。

目前，在道路交通感知轨迹数据质量评价方面，主要采用现场试验和数据挖掘两种方式。其中，基于现场试验手段评估道路交通感知轨迹数据质量，一般通过将待评估的道路交通感知轨迹数据与不同数据源进行数据对比与质量评价，实现对路侧感知数据的质量评价。然而，待评估的道路交通感知轨迹数据与对比数据源通常难以时空同步，评估过程费时费力，并且无法对道路交通感知轨迹数据进行系统的、全面的评估。

为克服这一问题，基于数据挖掘方法从数据所包含的多元信息出发，通过数据挖掘的手段对道路交通感知轨迹数据的质量进行评估。基于数据挖掘方法对道路交通感知轨迹数据进行评估，通常从轨迹的元素特征、时序特征两个维度分别提出了质量评估指标进行评估，相关方法应用广泛且实用性强。然而，现有的评估指标仅从数据的元素、时序维度出发表征数据质量，存在量化指标维度单一的问题，忽略了空间维度的异常程度也是反映道路交通感知轨迹数据质量水平的重要维度；此外，评估方法的指标权重大多由人为确定，存在主观性较强和鲁棒性较差的问题。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种道路交通感知轨迹数据的质量评估方法，通过融合多元维度的质量评估指标，以实现对道路交通感知轨迹数据质量的准确、快速评价。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：一种道路交通感知轨迹数据的质量评估方法，包括以下步骤：

S1、获取道路交通感知轨迹数据，并从中提取出待评估道路交通感知轨迹数据；

S2、计算待评估道路交通感知轨迹数据的质量评估指标；

S3、建立自适应融合回归的道路交通感知轨迹数据智能评估模型；

S4、基于道路交通公开的历史轨迹数据集，构建仿真轨迹数据集，并基于仿真轨迹数据集对道路交通感知轨迹数据智能评估模型进行训练；

S5、将待评估道路交通感知轨迹数据的质量评估指标输入训练好的道路交通感知估计数据智能评估模型，得到对应的道路交通感知轨迹数据质量评估结果。

进一步地，所述步骤S1具体包括以下步骤：

S11、基于道路路侧布设的传感器，获取道路交通感知轨迹数据，并从中检索出属于同一目标ID的车辆运动信息，按时间排序构成轨迹，提取出道路交通感知轨迹数据中的车辆运动信息，作为待评估的道路交通感知轨迹数据Tr：

Tr_n(t)＝[t,x_n(t),y_n(t),v_n(t)]