[发明专利]一种基于ETC大数据的高速公路全路段车速测量方法

说明书

本发明公开一种基于ETC大数据的高速公路全路段车速测量方法，利用龙门架地理位置定位模型得到更为准确的龙门架位置，将龙门架位置输入基于高德地图的道路距离模型，并构建龙门架之间的真实道路距离矩阵，最终根据目标龙门架之间的距离和通行时间，计算车辆的行驶距离。本发明统一收集ETC交易数据，利用ETC数据提高高速公路的智能化运营水平和通行效率，实现对每辆车都实行任意区间的行驶速度的监管。

技术领域

本发明涉及高速公路技术领域，尤其涉及一种基于ETC大数据的高速公路全路段车速测量方法。

背景技术

截至2020年底，我国高速公路总里程达16.1万公里，位居世界第一。截至2019年底，我国高速公路不停车电子收费系统(Electronic Toll Collection，ETC)实现了全国29个省份联网，共建成了ETC门架系统24588套，改造了ETC车道48211条，全国ETC用户累积超过了2亿。有效识别车辆在高速公路上的行驶速度，可以有效的识别出车辆的危险驾驶行为，提高高速公路的运行效率和安全水平，还可以为交警的监管提供有力条件。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于ETC大数据的高速公路全路段车速测量方法。

本发明采用的技术方案是：

一种基于ETC大数据的高速公路全路段车速测量方法，其包括以下步骤：

步骤1，提取规定时间内通过目标路段的目标车辆的ETC交易数据，按照车辆的交易时间对龙门架交易数据进行排序得到每个区段的车辆经过的龙门架轨迹Ntraj。

步骤2，构建龙门架邻接矩阵，根据门架连接关系通过图理论的方式来对所有门架之间的连接关系进行建模，具体表达式如下：

其中，G_i,j表示两点之间的连接关系，i,j为高速公路上任意两个门架或者收费站，∞表示两个门架不可以直接相通，1表示i,j两节点相邻且可直接联通，当为同一个节点时则为0；

步骤3，根据龙门架邻接矩阵判断需求解的区段是否连通。若连通，则根据已知的门架经纬度信息，利用高德API接口，从高德地图上爬取连通区段的距离，以此构建龙门架距离矩阵。

步骤4，基于龙门架距离矩阵得到龙门架轨迹Ntraj中相邻龙门架之间的距离，并叠加得到累计行驶里程S_all，计算公式如下：

其中，D_ij为相邻的龙门架i和龙门架j之间的距离，i为车辆经过的龙门架轨迹Ntraj中的时间相对前节点，取值范围为Node₁至Node_n-1；i为车辆经过的龙门架轨迹Ntraj中的时间相对后节点，取值范围为Node₂至Node_n；其中高速公路各门架、收费站进出口(含跨省进出口)统称为节点Node，n为某省某高速公路上门架的顺序编号；

步骤5，从ETC交易数据提取车辆经过的龙门架轨迹Ntraj中的起始节点交易时间t_start和终止节点的交易时间t_end；

步骤6，计算车辆通过目标路段时的行驶速度，计算公式如下：

其中，S_all为目标路段之间的总行驶里程，t_start、t_end分别为起始节点和终止节点的交易时间，V_all为车辆通过目标路段的行驶速度。

进一步地，龙门架轨迹Ntraj表示车辆通过区段QD所形成的龙门架轨迹。

进一步地，步骤3的龙门架距离矩阵计算步骤如下：