[發明專利]基于大數據的車輛出行特征可視化分析系統

有效

• 申請號: 201911162575.2
• 申請日: 2019-11-22
• 公開（公告）號: CN111260522B
• 公開（公告）日: 2023-10-27
• 發明（設計）人: 鐘會玲;沈斌;韓妮;徐夢;李鵬;王晨;楊霖
• 申請（專利權）人: 浙江中控信息產業股份有限公司
• 主分類號: G06Q50/26
• 分類號: G06Q50/26;G08G1/01
• 代理公司: 杭州杭誠專利事務所有限公司 33109
• 代理人: 閻忠華

本發明公開了一種基于大數據的車輛出行特征可視化分析系統，包括服務器，服務器中安裝有Storm實時流式處理系統和分布式全文搜索引擎Elasticsearch；包括如下步驟：利用區域A內的所有的路口過車數據與道路基礎信息，描繪每個車輛的起點和終點的行程軌跡即OD行程；路口過車數據包括路口各方向的電警設備所拍攝的車輛數據；計算職住與業余活動分析模塊、通勤出行特征分析模塊、擁堵路段來源流量特性分析模塊、擁堵路段的相鄰路口進入流量占比及報警分析模塊的可視化數據的數值；實現車輛出行特征的可視化數據展現。本發明具有對交通規劃模型、信號控制提供了數據支撐，有效緩解了交通擁堵問題的特點。

技術領域

本發明涉及交通大數據應用技術領域，尤其是涉及一種基于大數據的車輛出行特征可視化分析系統。

背景技術

隨著物聯網、移動互聯網和城市智能交通系統的快速發展，交通管理智能化建設項目通過應用現代化的技術建設完善電子警察系統、實現多系統設施密集布設實現全方位交通信息采集，采集到的信息包含大量有價值的交通數據，這些數據對智能交通行業的發展起到了巨大的推動作用。

傳統數據分析系統受資源的限制，運算效率低下，已無法滿足大數據處理的需求。

發明內容

本發明的發明目的是為了克服現有技術中的傳統數據分析系統運算效率低下，無法滿足大數據處理需求的不足，提供了一種基于大數據的車輛出行特征可視化分析系統。

為了實現上述目的，本發明采用以下技術方案：

一種基于大數據的車輛出行特征可視化分析系統，包括服務器，服務器中安裝有Storm實時流式處理系統和分布式全文搜索引擎Elasticsearch；

包括如下步驟：

(1-1)利用區域A內的所有的路口過車數據與道路基礎信息，描繪每個車輛的起點和終點的行程軌跡即OD行程；路口過車數據包括路口各方向的電警設備所拍攝的車輛數據；

(1-2)計算職住與業余活動分析模塊、通勤出行特征分析模塊、擁堵路段來源流量特性分析模塊、擁堵路段的相鄰路口進入流量占比及報警分析模塊的可視化數據的數值；

(1-3)實現車輛出行特征的可視化數據展現。

本發明利用大數據分析和可視化技術，向用戶以可視化方式展示職住與業余活動分析模塊、通勤出行特征分析模塊、擁堵路段來源流量特性分析模塊、擁堵路段的相鄰路口進入流量占比及報警分析模塊。本發明還對交通規劃模型和信號控制提供了數據支撐，提高交通需求管理水平，有效緩解交通擁堵問題。

作為優選，所述道路基礎信息為道路的路口到路口的路段的信息，利用如下步驟獲得行程軌跡：

(2-1)定義路段的最長通行時間為TIMEDELTA_HIGH，TIMEDELTA_HIGH＝360+路段長度/4，其中，最長通行時間單位為秒，路段長度單位為千米，軌跡最大斷開時間TIME_DIFF；

(2-2)將路口過車數據中每輛車的第一行記錄作為其行程起點，將路口過車數據先按照車輛id進行排序，然后再將按照車輛id排序之后的路口過車數據按照經過路口的時刻進行排序，計算同一輛車經過相鄰兩個路口C1和C2的時間差diff，如果diff＞TIMEDELTA_HIGH或者diff＞TIME_DIFF，說明車輛有停留，從每輛車的行程起點至路口C1為1個完整的行程軌跡，C2為另一個新的行程的起點，從一個行程的起點到該行程終點即為一個完整OD行程；

(2-3)在每個完整的行程軌跡上添加分組行程id、行程經過的路口個數、行程起點、行程終點后，將各個完整的行程軌跡存入Elasticsearch。

作為優選，步驟(1-2)包括如下步驟：

(3-1)職住與業余活動分析模塊的可視化數據的數值的計算過程如下：