[發(fā)明專利]基于GPS數(shù)據(jù)危險貨物運輸車輛停留節(jié)點活動類型識別方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201811538708.7 | 申請日: | 2018-12-17 |
| 公開(公告)號: | CN109686085B | 公開(公告)日: | 2020-05-05 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 錢大琳;趙慧英;張博;馮建國;李金鵬;李瑾瑾;楊夢迪;朱秋辰;宋鶴;梁星燦;梁旭剛;文博 | 申請(專利權(quán))人: | 北京交通大學(xué) |
| 主分類號: | G08G1/01 | 分類號: | G08G1/01;G06F16/29;G06K9/62 |
| 代理公司: | 北京衛(wèi)平智業(yè)專利代理事務(wù)所(普通合伙) 11392 | 代理人: | 謝建玲;郝亮 |
| 地址: | 100044*** | 國省代碼: | 北京;11 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 基于 gps 數(shù)據(jù) 危險 貨物運輸 車輛 停留 節(jié)點 活動 類型 識別 方法 | ||
1.一種基于GPS數(shù)據(jù)的危險貨物運輸車輛停留節(jié)點活動類型識別方法,其特征在于,包括以下步驟:
S1、提取停留節(jié)點
S11、在識別危險貨物運輸車輛停留節(jié)點之前,先對原始GPS數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,具體步驟為:
S111、格式化操作:為每條GPS數(shù)據(jù)記錄添加車牌號碼字段,解密經(jīng)緯度,將時間戳拆分為日期和時間,并按照時間重排數(shù)據(jù);同時令每個GPS文件的第一條記錄的“首點”標記為1,其余標記為0;
S112、識別并處理有問題的GPS數(shù)據(jù):出現(xiàn)以下情況則刪除GPS數(shù)據(jù):(1)經(jīng)緯度坐標越界,出現(xiàn)在研究范圍以外;(2)GPS時間超過1440分鐘;(3)速度大于120公里/小時;(4)方向角不在0°到360°范圍內(nèi);(5)GPS數(shù)據(jù)重復(fù);
S113、原始GPS數(shù)據(jù)經(jīng)S111和S112步驟后,得到GPS軌跡集,記作St={Trl}(l=1,2,…,nT),其中nT為待處理軌跡總數(shù),Trl為St中的第l條軌跡,它由某輛車某日的GPS軌跡點組成,記作其中Pil表示第l條軌跡中按照時間順序排列的第i個軌跡點,為該軌跡的軌跡點數(shù)量;軌跡點其中fil,分別表示該軌跡點的經(jīng)度、緯度、日期、時間、速度、首點標記和車輛編號,且表示編號為的車輛,車輛所屬運輸企業(yè)編號為cv,車輛允許裝載的貨物類型為gv;
S12、基于速度變化將GPS軌跡劃分為節(jié)點:將軌跡Trl中速度持續(xù)為零的點或持續(xù)不為零的點列劃分為節(jié)點其中為第l條軌跡中按照時間順序排列的第α~β個軌跡點,由下式求得節(jié)點的平均速度和持續(xù)時間
其中分別為i=β,i=α?xí)r的
至此軌跡點序列可轉(zhuǎn)化為節(jié)點序列其中為節(jié)點個數(shù);
S13、基于決策樹分類規(guī)則對步驟S12中節(jié)點的運動狀態(tài)進行判斷,從而提取停留節(jié)點,具體步驟為:
S131、當j=1時,初始化節(jié)點N1的運動狀態(tài)為stop;
S132、對于j1的后續(xù)節(jié)點,根據(jù)基于決策樹算法的行駛/停留分類規(guī)則按順序依次判斷每個節(jié)點的運動狀態(tài)對于當前節(jié)點它的前驅(qū)節(jié)點為令表示的前驅(qū)節(jié)點運動狀態(tài),有將步驟S12中的平均速度持續(xù)時間和前驅(qū)節(jié)點的運動狀態(tài)輸入到基于決策樹算法的行駛/停留分類規(guī)則中,進行停留/行駛二元分類;
S133、將為stop的節(jié)點提取為第m個停留節(jié)點,記作Am,有計算Am的平均經(jīng)度、平均緯度、持續(xù)時間△tm、首點率和車牌編號將該停留節(jié)點添加到停留節(jié)點集合Ac中,即Ac={Am},其中m=1,2,…,nA,nA為停留節(jié)點總數(shù);
S2、根據(jù)停留節(jié)點的平均經(jīng)度平均緯度將停留節(jié)點聚類為活動熱區(qū)Hu;
S3、根據(jù)步驟S2得到的活動熱區(qū)Hu構(gòu)建時空特征,時空特征包括:平均停留時間avgTu、平均起點包含率avgFu和混合熵指數(shù)Entropyu;將時空特征按最大最小值歸一化,以確保每個時空特征的標準化值落在0和1之間;
S4、定義裝貨活動、卸貨活動、歸場活動和非貨運活動,得出這四類活動類型對應(yīng)的時空特征實際取值傾向;
S5、采用FCM聚類方法根據(jù)步驟S3構(gòu)建的時空特征和步驟S4定義的四類活動類型獲取停留節(jié)點的備選車輛活動類型;
S6、為每個停留節(jié)點設(shè)置興趣點類別,從車輛的2個備選活動類型中判斷出最終的車輛活動類型。
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