[發(fā)明專利]一種基于DBSCAN+的道路擁堵識(shí)別可視化方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910128612.1
• 申請(qǐng)日: 2019-02-21
• 公開（公告）號(hào): CN110176139B
• 公開（公告）日: 2021-01-05
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 高尚兵;黃子赫;郭若凡;朱全銀;廖麒羽;惠浩;趙鋒鋒;周君;蔡創(chuàng)新;郝陽明;陳曉兵
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 淮陰工學(xué)院
• 主分類號(hào): G08G1/01
• 分類號(hào): G08G1/01;G06K9/62
• 代理公司: 南京蘇高專利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙) 32204
• 代理人: 康燕文

本發(fā)明公開了一種基于DBSCAN+的道路擁堵識(shí)別可視化方法，首先對(duì)城市中大量浮動(dòng)車OBD車載終端上傳數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理及清洗；根據(jù)其瞬時(shí)速度提取單位時(shí)段內(nèi)行駛緩慢GPS軌跡點(diǎn)數(shù)據(jù)；設(shè)定DBSCAN+算法參數(shù)，對(duì)提取的數(shù)據(jù)點(diǎn)通過并行聚類獲取行駛緩慢區(qū)域初始類簇塊；通過對(duì)類簇塊內(nèi)各數(shù)據(jù)點(diǎn)之間分別計(jì)算地表距離，找出最遠(yuǎn)兩點(diǎn)并擬合線段；根據(jù)實(shí)際路網(wǎng)中各路段間拓補(bǔ)關(guān)系將擬合線段進(jìn)行地圖匹配糾偏；最終通過分別計(jì)算各類簇塊內(nèi)不同車輛單位時(shí)間段內(nèi)行駛距離，并綜合計(jì)算平均行駛距離判斷各類簇塊擁堵程度，并以不同顏色表示加以區(qū)分可視化。本發(fā)明可以適應(yīng)大規(guī)模城市出租車OBD終端GPS軌跡數(shù)據(jù)，便于實(shí)時(shí)通過出租車運(yùn)行情況識(shí)別城市道路擁堵，可視化效果好。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及交通大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于DBSCAN+(Density-BasedSpatial Clustering of Applications with Noise Plus，基于密度的具有噪聲加的應(yīng)用空間聚類)的道路擁堵識(shí)別可視化方法。

背景技術(shù)

隨著城市交通擁堵問題的日益嚴(yán)重，建立有效的道路擁堵識(shí)別系統(tǒng)，并準(zhǔn)確識(shí)別出城市中交通擁堵路段成為目前的研究方向。

在現(xiàn)有交通擁堵檢測(cè)技術(shù)中，通過對(duì)交通數(shù)據(jù)的處理方式和選取的特征值的不同，交通擁堵檢測(cè)方法可以分為以下幾類：(1)基于車輛行駛速度：將一些用車載GPS直接探測(cè)出的車輛速度數(shù)據(jù)處理后直接使用，或者通過車輛的時(shí)間及里程數(shù)據(jù)計(jì)算得出。Xu L等利用浮動(dòng)車數(shù)據(jù)提取車輛速度，將道路擁堵判為不同級(jí)別，針對(duì)擁堵級(jí)別以及路段位置綜合分析，并通過時(shí)空關(guān)系識(shí)別出低速路段的擁堵事件。(2)基于車輛密度：從車輛的GPS數(shù)據(jù)或交通監(jiān)控錄像中提取其位置信息，整合位置信息后根據(jù)密度聚類，并對(duì)擁堵類簇綜合分析。Sole-Ribalta等考慮路段和路口車輛數(shù)量，提出了一種基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的圍觀擁堵模型來檢測(cè)交通擁堵熱點(diǎn)區(qū)域。(3)基于車輛行駛時(shí)間：車輛延誤時(shí)間超過無擁堵情況下的通過所需時(shí)間被定義為為交通擁堵，處理后的行駛時(shí)間數(shù)據(jù)可用于表示交通擁堵情況，結(jié)合多路段進(jìn)行綜合分析可反映該區(qū)域擁堵狀況。Xu Y等使用車輛在路段兩種不同行駛時(shí)間，即一定時(shí)間內(nèi)平均行駛時(shí)間和一定數(shù)量車輛平均行駛時(shí)間來刻畫交通擁堵程度，并檢測(cè)擁堵時(shí)間段。(4)基于車輛行駛軌跡：當(dāng)車輛在發(fā)生交通擁堵時(shí)，許多司機(jī)會(huì)選擇繞過當(dāng)前的擁堵路段，因此在分析車輛軌跡時(shí)，尤其是像這種繞行的異常路段，可以挖掘出交通異常路段的時(shí)空分布。Chen C等提出了一個(gè)實(shí)時(shí)基于孤立點(diǎn)的異常路徑檢測(cè)方法檢測(cè)交通短期擁堵事件。(5)基于車輛流量：通過監(jiān)測(cè)各路段的車輛流量的實(shí)時(shí)變化，可以檢測(cè)某區(qū)域路段擁堵狀況。Kuang W等利用不同路段之間的交通流量，使用小波變化、主成成分分析方法來檢測(cè)交通異常事件的發(fā)生，而這些異常事件往往就是造成擁堵的突發(fā)事件，因而可以將當(dāng)前路段定義為擁堵路段。

這些常用的交通擁堵檢測(cè)方法是對(duì)交通數(shù)據(jù)處理來提取有效數(shù)據(jù)的思路，很多時(shí)候由于交通擁堵檢測(cè)沒有準(zhǔn)確的結(jié)果作為評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)，在這領(lǐng)域的研究基本上都是屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)無法劃分成訓(xùn)練集與測(cè)試集來對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證，同時(shí)結(jié)果的評(píng)判方式也很多，這樣對(duì)于交通擁堵就沒有統(tǒng)一的定義。

發(fā)明內(nèi)容

發(fā)明目的：本發(fā)明提供一種基于DBSCAN+的道路擁堵識(shí)別可視化方法，可以適應(yīng)大規(guī)模城市浮動(dòng)車OBD終端GPS軌跡數(shù)據(jù)，便于實(shí)時(shí)通過浮動(dòng)車運(yùn)行情況識(shí)別城市道路擁堵，可視化效果好。

技術(shù)方案：本發(fā)明所述的一種基于DBSCAN+的道路擁堵識(shí)別可視化方法，包括以下步驟：

(1)對(duì)大量浮動(dòng)車OBD車載終端上傳數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗預(yù)處理；

(2)根據(jù)其瞬時(shí)速度提取單位時(shí)段內(nèi)行駛緩慢GPS軌跡點(diǎn)數(shù)據(jù)；

(3)將提取的數(shù)據(jù)點(diǎn)載入隊(duì)列，通過設(shè)定DBSCAN+聚類算法的掃描半徑、最小簇點(diǎn)數(shù)和分塊隊(duì)列個(gè)數(shù)進(jìn)行并行聚類，標(biāo)記行駛緩慢區(qū)域類簇塊相關(guān)數(shù)據(jù)點(diǎn)簇號(hào)標(biāo)記；

(4)對(duì)聚類結(jié)果中每個(gè)類簇塊內(nèi)各數(shù)據(jù)點(diǎn)之間分別通過經(jīng)緯度計(jì)算地表距離，找出最遠(yuǎn)兩點(diǎn)并擬合線段；