[發(fā)明專利]一種基于智能手機(jī)的交通流信息采集方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410058808.5
• 申請(qǐng)日: 2014-02-20
• 公開（公告）號(hào): CN103761881A
• 公開（公告）日: 2014-04-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 吳江帆;雷利軍;王振華;聶煒;景澤濤;單雅文;王法巖;荊長(zhǎng)林;萬蔚;于淵;田啟華;張丹
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)航天系統(tǒng)工程有限公司
• 主分類號(hào): G08G1/065
• 分類號(hào): G08G1/065
• 代理公司: 北京法思騰知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11318
• 代理人: 楊小蓉

1.一種基于智能手機(jī)的交通流信息采集方法，包括：

一數(shù)據(jù)輸入步驟，該步驟用于采集不同類型的交通環(huán)境下的交通流信息與交通噪聲數(shù)據(jù)，并將所采集的交通流信息與交通噪聲數(shù)據(jù)按類型存儲(chǔ)；所述類型包括道路的類型與采集時(shí)間的類型；

一模型建立步驟，該步驟包括通過數(shù)據(jù)輸入步驟所得到的交通流信息、交通噪聲數(shù)據(jù)、道路類型信息與采集時(shí)間類型信息建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，所建立的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型按照道路類型信息與采集時(shí)間類型信息分為多個(gè)類別；其中，所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將大量同類型的交通流信息與交通噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式并行信息處理，然后通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點(diǎn)之間相互連接的關(guān)系，從而找到交通噪聲與交通流之間的相應(yīng)關(guān)系；

一手機(jī)端數(shù)據(jù)處理步驟，該步驟包括由手機(jī)端采集地理位置信息、交通噪聲數(shù)據(jù)、時(shí)間信息，利用這些信息從所建立的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中選擇一個(gè)，進(jìn)而得到交通流信息。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于智能手機(jī)的交通流信息采集方法，其特征在于，在所述的手機(jī)端數(shù)據(jù)處理步驟中，將手機(jī)端采集的地理位置信息與電子地圖相匹配，得到手機(jī)端所在道路，根據(jù)該道路的類型以及時(shí)間信息從所建立的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中選擇一個(gè)，然后將所述交通噪聲數(shù)據(jù)輸入所選擇的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到交通流信息。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于智能手機(jī)的交通流信息采集方法，其特征在于，在所述的模型建立步驟中還包括：將電子地圖中各條道路的標(biāo)簽與所建立的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的特定模型進(jìn)行關(guān)聯(lián)；所述關(guān)聯(lián)根據(jù)道路的類型實(shí)現(xiàn)；

在手機(jī)端數(shù)據(jù)處理步驟中，由手機(jī)端采集的地理位置信息與電子地圖匹配，得到手機(jī)端當(dāng)前所在的道路，由道路的標(biāo)簽得到與其關(guān)聯(lián)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，結(jié)合時(shí)間信息從關(guān)聯(lián)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中選擇一個(gè)。

4.根據(jù)權(quán)利要求2或3所述的基于智能手機(jī)的交通流信息采集方法，其特征在于，所述道路的類型包括7種節(jié)點(diǎn)類型與4種路段類型，其中，節(jié)點(diǎn)類型包括：?jiǎn)螖?shù)字化道路的同級(jí)交叉、雙數(shù)字化道路的同級(jí)交叉、有環(huán)島的路口、高架橋、地下通道、入口坡道以及出口坡道；路段類型包括：環(huán)路主干道、環(huán)路輔道、環(huán)路連接線以及主干道支路。

5.根據(jù)權(quán)利要求2或3所述的基于智能手機(jī)的交通流信息采集方法，其特征在于，所述采集時(shí)間的類型包括早高峰、正午時(shí)段、晚高峰。

6.根據(jù)權(quán)利要求2或3所述的基于智能手機(jī)的交通流信息采集方法，其特征在于，在所述數(shù)據(jù)輸入步驟中，將所采集的交通流信息與交通噪聲數(shù)據(jù)按類型存儲(chǔ)包括：首先將所采集的交通流信息與交通噪聲數(shù)據(jù)按照道路類型依次予以存儲(chǔ)，然后將按道路類型存儲(chǔ)的交通流信息與交通噪聲數(shù)據(jù)按照采集時(shí)間的類型分別予以存儲(chǔ)。

7.根據(jù)權(quán)利要求2或3所述的基于智能手機(jī)的交通流信息采集方法，其特征在于，所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)模型，該模型以道路類型作為模型建立基礎(chǔ)，模型的輸入層設(shè)定為交通噪聲數(shù)據(jù)和時(shí)間信息，通過不斷輸入交通噪聲數(shù)據(jù)的原始數(shù)據(jù)，并改變隱含層的層數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，在輸出層得到交通流數(shù)據(jù)。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于智能手機(jī)的交通流信息采集方法，其特征在于，所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)模型有33個(gè)，通過將11種道路類型在3個(gè)時(shí)間類型分別建模得到。