[發明專利]一種基于PCA和LZW編碼的道路交通空間數據壓縮方法

有效

• 申請號: 201610236010.4
• 申請日: 2016-04-15
• 公開（公告）號: CN105788261B
• 公開（公告）日: 2018-09-21
• 發明（設計）人: 徐東偉;王永東;張貴軍;李章維;周曉根;郝小虎;丁情;吳浪
• 申請（專利權）人: 浙江工業大學
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01;H03M7/30
• 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PCA和LZW編碼的道路交通空間數據壓縮方法，其特征在于：所述方法包括以下步驟：

1)基于同一模態下、空間上不同路段的道路交通數據建立道路交通特征參考序列；基于PCA方法，選取具有相關性的道路交通路段集合，其過程如下：

從道理交通特征參考序列中提取s條路段的道路交通歷史數據，每條路段的采集數據為r，并將其變換為s×r的矩陣，記為：A_sⅹr；

矩陣A_sⅹr第j列的均值為：

基于a_j，獲得A_sⅹr的歸一化矩陣SA_sⅹr：

歸一化矩陣SA的協方差矩陣CSA為：

獲得協方差矩陣CSA的特征值D和特征向量V，則D＝[λ₁,λ₂…λ_r]；λ₁≥λ₂≥…≥λ_r；對應的特征向量為：V＝[v₁,v₂…v_r]；

選取λ₁，λ₂對應的特征向量構成的投影矩陣VA_r×2＝[v₁,v₂]，基于投影矩陣和歸一化的訓練矩陣，求取A_sⅹr的主成分矩陣APC_r×2：

APC_s×2＝SA_sⅹr×VA_r×2 (4)

基于APC_s×2，在二維平面上畫出s條路段的分布，點的分布疏密表示對應路段相關性強度，通過相關性分析，設定閾值δ，選擇相關性大于δ的p+1條路段，其過程如下：

其中，i，j分別表示第i、j條路段，0<i<s，0<j<s；表示相關性函數；

2)選擇基準路段，并將其數據作為空間上的道路交通基準數據；提取同一模態下、空間上其它路段的歷史數據，作為訓練數據，基于同一模態下、空間上的道路交通基準數據，確定空間道路交通差值數據的最優閾值，其過程如下：

S_i(m*Δt,M_gh)＝ST_i(m*Δt,M_gh)-SB(m*Δt,M_gh) (6)

e_i(m,M_gh)＝[S_i(Δt,M_gh)S_i(2*Δt,M_gh)...S_i(m*Δt,M_gh)] (7)

pe_i(n,M_gh)＝w(he_i(m,M_gh)) (9)

pe_i(n,M_gh)＝[S_i'(1,M_gh)S_i'(2,M_gh)...S_i'(n,M_gh)] (10)

其中，Δt為道路交通狀態數據的采集周期；(m*Δt)為第m個道路交通狀態數據采集周期，0≤m≤N，N表示每天采集的交通信息的數量；i(1≤i≤p)表示第i條路段；ST_i(m*Δt，M_gh)表示模態M_gh下、(m*Δt)時刻i路段的道路交通數據；SB(m*Δt，M_gh)表示模態M_gh下、(m*Δt)時刻基準路段的基準數據；S_i(m*Δt，M_gh)表示模態M_gh下、(m*Δt)時刻i路段的訓練數據與基準路段的基準數據的差值數據；e_i(m，M_gh)表示模態M_gh下、Δt到(m*Δt)時段i路段的訓練數據與基準路段的基準數據的差值數據；he_i(m，M_gh)表示模態M_gh下、Δt到(m*Δt)時段閾值處理后i路段的訓練數據與基準路段的基準數據的差值數據；E_i(m，M_gh)表示模態M_gh下、Δt到(m*Δt)時段i路段選取的閾值；pe_i(n，M_gh)表示模態M_gh下、Δt到(m*Δt)時段i路段與基準路段的差值數據經LZW編碼后的結果；S_i’(n，M_gh)為模態M_gh下、Δt到(m*Δt)時段i路段與基準路段的差值數據經LZW編碼后的結果中第n個數據；m表示在模態M_gh下、Δt到(m*Δt)時段壓縮前的i路段與基準路段的差值數據的數量；n表示在模態M_gh下、Δt到(m*Δt)時段壓縮后的道路交通數量；w表示LZW編碼；壓縮比為

3)提取空間上其它路段的數據，作為實時數據；模態M_gh下、基于空間上的道路交通基準數據，獲取道路交通差值數據，其一般表達式如下：

MS_j(m*Δt,M_gh)＝SM_j(m*Δt,M_gh)-SB(m*Δt,M_gh) (11)

err_j(m,M_gh)＝[MS_j(Δt,M_gh)MS_j(2*Δt,M_gh)...MS_j(m*Δt,M_gh)] (12)

其中，j(1≤i≤p)表示第j條路段；SM_j(m*Δt，M_gh)表示模態M_gh下、(m*Δt)時刻j路段的實時數據；MS_j(m*Δt，M_gh)為模態M_gh下、(m*Δt)時刻j路段的實時數據與基準路段的基準數據的差值數據；err_j(m，M_gh)為模態M_gh下、Δt到(m*Δt)時段j路段的實時數據與基準路段的基準數據的差值數據；

4)基于LZW編碼實現道路交通空間數據的壓縮，其過程如下：

將i路段與基準路段的差值數據訓練的最佳閾值引入到同一模態M_gh、j路段與基準路段的差值數據中，結合LZW編碼，實現j路段與基準路段差值數據的壓縮，其一般表達式如下：

herrs_p(m*Δt,M_gh)＝[herr₁(m*Δt,M_gh)herr₂(Δt,M_gh)...herr_p'(m*Δt,M_gh)] (14)

perr_p'(m*Δt,M_gh)＝w(herrs_p(m*Δt,M_gh)) (15)

perr_p'(m*Δt,M_gh)＝[MS₁(m*Δt,M_gh)MS₂(m*Δt,M_gh)...MS_p'(m*Δt,M_gh)] (16)

其中，E_opt(M_gh)表示訓練的最優閾值；herr_j(m*Δt，M_gh)表示模態M_gh下、(m*Δt)時刻閾值處理后j路段的實時數據與基準路段的基準數據的差值數據；m表示模態M_gh下、Δt到(m*Δt)時段壓縮前j路段與基準路段的差值數據的數量；herrs_p(m*Δt,M_gh)表示模態M_gh下、(m*Δt)時刻p條路段差值數據的數量集合；Perr_p’(m*Δt,M_gh)表示模態M_gh下、(m*Δt)時刻p條路段壓縮后差值數據的數量集合；MS_j’(m*Δt，M_gh)表示模態M_gh下、(m*Δt)時刻，j路段的差值數據壓縮后的數量；p’表示(m*Δt)時刻LZW編碼后的數量；壓縮比為：

2.如權利要求1所述的基于PCA和LZW編碼的道路交通空間數據壓縮方法，其特征在于：所述壓縮方法還包括如下步驟：

5)基于LZW解碼技術，實現道路交通空間數據重構，其過程如下：

對p條路段與基準路段的差值數據進行重構，結合基準數據，實現p條路段實時數據的解壓縮，其一般表達式如下：

dperr_p(m*Δt,M_gh)＝w'(perr_p'(m*Δt,M_gh)) (17)

dperr_j(m,M_gh)＝w'(perr_j(Tn,M_gh)) (18)

CSM_j(m,M_gh)＝SB(m,M_gh)+dperr_j(m,M_gh) (19)

其中，w’表示LZW的解碼；dperr_p(m*Δt，M_gh)表示模態M_gh下、(m*Δt)時刻解碼后的p路段與基準路段的差值數據；CSM_p(m*Δt，M_gh)表示模態M_gh下、(m*Δt)時刻重構的p條路段的道路交通數據。