[發明專利]一種基于多視角融合的交通小區劃分方法

有效

• 申請號: 201410476845.8
• 申請日: 2014-09-18
• 公開（公告）號: CN104240507A
• 公開（公告）日: 2014-12-24
• 發明（設計）人: 李建元;陳濤;吳越;張書漿;王興武;薛益趙
• 申請（專利權）人: 銀江股份有限公司
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01;G06F17/30
• 代理公司: 杭州斯可睿專利事務所有限公司 33241
• 代理人: 王利強

1.一種基于多視角融合的交通小區劃分方法，其特征在于：包括以下步驟：

(1)讀取浮動車數據，并進行數據預處理，步驟如下：

(1.1)讀取浮動車數據，并判斷浮動車數據中的經緯度數據是否為空值或者為0，如果是空值(null)或者為0，則刪除該條數據；如果不是，則保留這條數據；

(1.2)判斷浮動車數據的空載狀態，0表示空車，1表示載客，保留車輛狀態從0變化到1和車輛狀態從1變化到0的數據，刪除其他數據；

(1.3)判斷浮動車載客狀態持續時間，刪除不正常載客時間的浮動車數據，所述不正常載客時間即超過預設時間閾值；

(1.4)完成數據預處理，整理浮動車數據，并在其中提取浮動車經緯度數據并存儲為X₁；

(2)讀取卡口數據，并進行數據預處理，步驟如下：

(2.1)判斷卡口數據中是否有字段缺失，如果有，則刪除該條數據；如果沒有，則保留該條數據；

(2.2)判斷卡口數據中的車牌信息，如果車牌信息為“0”或者僅為字符“車牌”，則刪除該條數據；如果不是，則保留該條數據；

(2.3)篩選出所需要時間段之間的卡口數據；

(2.4)完成數據預處理，整理并存儲卡口數據；

(2.5)提取卡口經緯度數據并存儲為X₂；

(3)結合交通小區劃分原則，采集自然約束信息，步驟如下：

(3.1)采集城市各個行政區域邊界經緯度點；

(3.2)采集交通矛盾突出區域邊界經緯度點；

(3.3)采集自然障礙物邊界經緯度點；

(3.4)采集主干道兩側區域經緯度點；

(3.5)采集預設所需劃分區域邊界的經緯度點；

(3.6)整理步驟(3.1)～步驟(3.5)采集的點的經緯度數據并存儲為X₃；

(4)計算約束矩陣，過程如下:

(4.1)讀取步驟(2.4)整理的卡口數據，尋找每輛車的行駛軌跡；

(4.2)記錄每輛車行駛軌跡中經過的兩兩卡口組合；

(4.3)計算兩兩卡口間通過相同車輛次數，并生成一個m×m的卡口關聯矩陣，其中m為卡口數量；

(4.4)根據步驟(3)中采集的自然約束信息點個數，結合步驟(4.3)中計算得到的卡口關聯矩陣，生成一個(m+n)×(m+n)的約束矩陣Q，并將自然約束信息點所代表的值取為-1，其中m為卡口數量，n為采集的自然約束信息點個數；

(4.5)整理并存儲約束矩陣；

(5)基于可伸縮的約束譜聚類的聚類分析，步驟如下：

(5.1)輸入待聚類數據集X∈R^d×n，其中R表示實數，d表示數據集X的維度，n表示數據集X包含數據個數，X＝{X₁,X₂,X₃}，包括步驟(1.4)中整理的浮動車經緯度數據集X₁，步驟(2.5)中整理的卡口經緯度數據集X₂，以及步驟(3.5)中整理的自然約束點經緯度數據集X₃，基向量個數p，步驟(4.4)中得到的約束矩陣Q，參數β，以及期望聚類類簇數k；

(5.2)從待聚類數據集X中選擇p個向量作為基向量，并形成基向量矩陣U∈R^d×p；

(5.3)對待聚類數據集X進行稀疏編碼，得到稀疏矩陣Z∈R^p×n，Z的計算公式為：

Zij=Kσ(xj,ui)Σi∈rNB(j)Kσ(xj,ui),]]>

然后計算其中x_j，u_i分別表示矩陣X和U中第j個和第i個向量，K_σ(.，.)為高斯核函數，i∈rNB(j)表示基向量u_i是x_j中r個最近的基向量，D_ii＝Σ_jZ_ij；

(5.4)計算矩陣S^=Z^Z^T,]]>以及矩陣Q^=Z^QZ^T;]]>

(5.5)利用求最大特征值γ_max；

(5.6)如果β≥γ_max，則返回{v*}＝φ；如果β＜γ_max，則進行后續計算，利用公式求得所有的特征向量{u_i}，其中ui表示第i個特征向量，并且1≤i≤p；

(5.7)找到{u_i}中為正的特征值，以及對應的特征向量{u_i}⁺；

(5.8)將特征向量集{u_i}⁺中的每個特征向量u_i乘以以進行歸一化；

(5.9)去除特征向量集{u_i}⁺中與不正交的向量；

(5.10)在特征向量集{u_i}⁺中尋找m個能使u_i^TAu_i最小的特征向量，其中m＝min{k-1,|{u_i}⁺}，并將它們存入矩陣V中；

(5.11)計算V(r)=Z^TV(I-VTAV);]]>

(5.12)歸一化矩陣V^(r)的行，然后導入到k-means聚類算法中進行聚類；

(5.13)得到聚類結果；

(6)根據聚類結果，獲得最終交通小區劃分方案。

2.如權利要求1所述的一種基于多視角融合的交通小區劃分方法，其特征在于：所述步驟(6)中，包括以下過程：

(6.1)對部分浮動車聚類結果進行小幅修正，小幅修正包括：對兩個或多個相鄰類簇進行合并，將其劃入同一個交通小區內；

(6.2)劃分交通小區，并命名該交通小區，完成對交通小區的劃分。