[發明專利]一種基于可信度驗證的城市道路交通狀態實時估計方法有效

申請號：	201310008385.1	申請日：	2013-01-09
公開（公告）號：	CN103093625A	公開（公告）日：	2013-05-08
發明（設計）人：	夏瑩杰;單振宇;王燕妮;葉周敏	申請（專利權）人：	杭州師范大學
主分類號：	G08G1/01	分類號：	G08G1/01;G06F19/00
代理公司：	杭州天正專利事務所有限公司 33201	代理人：	王兵;王利強
地址：	310036 浙江***	國省代碼：	浙江;33
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摘要：
搜索關鍵詞：	一種基于可信度驗證城市道路交通狀態實時估計方法
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【說明書】：

技術領域

本發明涉及的是一種基于可信度驗證的城市道路交通狀態實時估計方法，屬于智能交通研究領域。

背景技術

智能交通系統正日益成為提高運輸效率、改善交通擁堵、減少空氣污染的重要途徑，交通狀態實時估計是其中一項重要的技術。該技術通過對交通數據的有效處理和分析，實現對交通狀態的實時估計，主要應用于交通疏導驗證和出行路線規劃。

其中，數據采集是提高交通狀態估計方法準確率的重要保證，但是傳統交通狀態估計系統常使用單一類型的采集技術來采集數據，不僅采集得到的交通信息數據類別較少，而且各采集器存在各自固有的缺陷，例如感應線圈的主要問題是高故障率和不準確的交通狀態計算方法，而GPS探測車的缺陷是低采樣率和地圖匹配誤差大，導致準確度較低。每種采集技術也有其自身優勢，可適用于不同應用要求的場合。將通過多種采集技術得到的數據進行互補融合，可以提高交通狀態估計的準確性和魯棒性。例如：基于GPS定位的采集技術相對于其他采集技術，它的優勢是能夠方便、實時、準確地得到車輛的位置和速度等信息；它的不足在于：對車輛的形狀信息無能為力、車輛必須安裝相應的GPS車載設備、GPS衛星信號受樓群等建筑物的影響導致定位精度降低等，而這些不足之處卻分別是視頻檢測、感應線圈檢測和基于蜂窩網絡的采集技術的優勢。

已有一些研究者在基于多源交通數據融合的交通狀態估計方面進行了研究，以下是現有的用多源交通數據融合來估計交通狀態的方法。公開號為CN101064061的中國專利公開了一種異類交通信息實時融合方法：通過對多個傳感器檢測到的信息進行特征提取，在特征級上進行實時的交通狀態融合估計，步驟包括局部融合和全局融合，最后得出融合結果。公開號為CN101937616的中國專利公開了一種實時交通流數據融合方法：用多個實時交通流數據計算相應的路況狀態和運行速度，并確定每一種實時交通流數據的信任度，根據信任度最高的路況狀態的信任度與信任度次高的路況狀態的信任度的差值和預設閾值的比較，計算得出道路當前運行速度，從而判斷當前路況狀態。

發明內容

為了克服現有的城市道路交通狀態檢測方法的準確性較差、魯棒性較差的不足，本發明利用不同交通數據采集技術的互補作用，充分發揮各種采集方式的優勢，提供一種可信度驗證的融合估計方法，提高城市道路交通狀態實時估計系統的準確性和魯棒性。

為了解決上述技術問題提供的技術方案為：

一種基于可信度驗證的城市道路交通狀態實時估計方法，所述估計方法包括以下步驟：

(1)融合模型參數訓練：

把估計得到的各源歷史交通狀態與相應的真實道路交通狀態統計成各源交通狀態信息表，將各源歷史交通狀態與相應的真實道路交通狀態信息通過基本概率計算公式得到各數據源的狀態概率分布表，基本概率計算公式定義為

m(C_k)_x,y=P(B_x|A_y)

式中：x,y為交通道路狀態；k為數據源的編號；C_k表示不同的數據源；B_x是某數據源歷史的真實交通道路狀態為x的信息；A_y是某數據源歷史交通狀態為y的信息；

(2)多源交通數據融合：

對通過上一步訓練好的各數據源的狀態概率分布表用下述算法融合成驗證表，具體如下：

設Ω={ω₁,ω₂,...,ω_N}是一個識別框架，Ω的冪集為基本概率分配函數定義為2^Ω→[0,1]的映射，并且滿足其中，當A為空集時,多個源的驗證結果用下式進行結合：

式中：m_x(A),m_y(B)為基本概率。