[發明專利]一種基于手機運動傳感器數據的交通流擁擠判斷方法及裝置

有效

• 申請號: 201610275421.4
• 申請日: 2016-04-29
• 公開（公告）號: CN105741554B
• 公開（公告）日: 2018-11-02
• 發明（設計）人: 肖峰;涂雯雯;陳冬;沈旻宇
• 申請（專利權）人: 肖峰
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01
• 代理公司: 成都九鼎天元知識產權代理有限公司 51214
• 代理人: 徐靜

本發明涉及智能交通中利用智能手機收集數據領域，尤其是一種基于手機運動傳感器數據的交通流擁擠判斷方法。基于手機端軟件從智能手機運動傳感器中的加速度計和三軸陀螺儀模塊提取加速度和角加速度參數。由于其不受衛星信號干擾，穩定性高。而且加速度和角加速度反映了周圍車輛對實驗車輛的行駛環境的影響，可以間接表征車輛所處道路的運行狀態。我們將其與手機的GPS數據相結合，共同作為交通流狀態估計參數，提高了交通流擁擠狀態判別的精度和可靠性。本發明將初始輸入變量值輸入到Lasso模型中得到篩選參量；然后篩選參量作為SVM模型輸入值，通過SVM模型得到當前交通狀況。

技術領域

本發明涉及智能交通中利用智能手機收集數據領域，尤其是一種基于手機運動傳感器數據的交通流擁擠判斷方法技裝置。

背景技術

交通數據采集作為狀態識別中基礎的一環，數據準確性和采集成本是重要的考慮因素。以往的采集方法均有一些不足。比如固定型檢測器需要較高的維護成本和復雜的安裝操作。而基于視頻的交通流數據采集覆蓋區域有限，一般為主干道和快速路，對于城市郊區、三線城市或隧道內部會出現路況信息真空的情況。

為擴大路況信息監測區域，研究人員開始關注移動檢測設備，如浮動車法和基于手機GPS數據的采集方法。根據出租車GPS浮動車數據，研究交通流宏觀交通基本圖，可用于預測城市的高峰小時時間或繪制城市交通路網的擁擠地圖。

車輛內置帶GPS功能的智能手機同樣可獲取與浮動車相似的數據。與浮動車相比，它還可以降低采集成本，增加樣本量和靈活性，因此對象不再只局限于出租車。其中，車載GPS數據，其加速度的標準差參數，發現其與流量、速度和密度一樣，能夠表征交通流狀態。但加速度參數之所以沒有被廣泛研究，是由于數據采集過程較復雜。

然而民用GPS數據的精確度不高，不能保證精確定位和精準的速度計算，并且容易受到接收訊號強度、衛星狀態和天空遮擋物等干擾。如隧道或高架橋等位置GPS信號就比較弱。這將影響根據GPS數據所提取的加速度參數的準確性。

而且，在交通流狀態識別算法的以往研究中，可根據支持向量機(Support VectorMachine，SVM)模型對交通流擁擠狀態進行識別，但以往算法中未考慮輸入參數變量選擇。而過多的輸入變量造成了計算成本的浪費。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是：針對現有技術存在的問題，提供一種基于手機運動傳感器數據的交通流擁擠判斷方法及裝置。基于手機端軟件從智能手機運動傳感器中的加速度計和三軸陀螺儀模塊提取加速度和角加速度參數。由于其不受衛星信號干擾，穩定性高。而且加速度和角加速度反映了周圍車輛對實驗車輛的行駛環境的影響，可以間接表征車輛所處道路的運行狀態。我們將其與手機的GPS數據相結合，共同作為交通流狀態估計參數，提高了交通流擁擠狀態判別的精度和可靠性。采用基于網格參數尋優的SVM模型方法判斷交通流擁擠程度，以基于視頻識別的可變信息板（Variable Message Signs，VMS）顯示的交通流狀態和基于GPS浮動車數據的高德地圖的擁擠狀態共同作為目標輸出，以加速度，角加速度和GPS數據的特征參數作為輸入變量，根據LASSO最小角回歸算法篩選出強解釋參數，從而在保證判別精度的同時降低了輸入變量個數，減少了計算成本。

本發明采用的技術方案如下：

一種基于手機運動傳感器數據的交通流擁擠判斷方法包括：

步驟1：通過計算機對智能手機加速計三個方向加速度Ax、Ay、Az，智能手機三普陀螺儀三個方向的角速度Gx、Gy、Gz以及速度V的七個參數做統計分析，獲得七個參數的平均值、方差的變化率、以及方差的最大值參數的21個參數；其中GPS模塊是集成于智能手機主板中無線射頻芯片模塊，用于跟蹤運行軌跡，并提供隨時間軸變化的經緯度坐標和瞬時速度值，由此獲得速度指標V；

步驟2：將步驟1中i個參數的參數值依次賦值給，然后得到初始輸入變量值，然后將初始輸入變量值輸入到Lasso模型中得到篩選參量；其中;