[發明專利]交通出行大數據分析方法

有效

• 申請號: 201911166259.2
• 申請日: 2019-11-25
• 公開（公告）號: CN110992686B
• 公開（公告）日: 2021-07-20
• 發明（設計）人: 韓科敏;劉坤東;柯進展;莊建青;洪順滿;喬紹剛;李秀源;葉志雄;馬冰;樂張欣
• 申請（專利權）人: 廈門路橋信息股份有限公司
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01
• 代理公司: 廈門創象知識產權代理有限公司 35232
• 代理人: 崔建鋒;陳文戎

本發明公開了一種交通出行大數據分析方法、介質及設備，其中方法包括：獲取待分析區域的綜合信息，并根據所述綜合信息提取所述待分析區域的大數據特征點；獲取用戶的出行數據，并根據所述出行數據計算用戶對應的出行路線，以及根據所述出行路線的起點和終點進行大數據特征點的匹配，以完成大數據特征線的繪制；根據所述大數據特征線判斷任意兩個大數據特征點之間的線路是否為干線線路，并根據判斷結果生成干線分析報告；能夠對大量出行數據進行有效分析，進而對交通規劃提供可靠的分析結果，提高交通資源利用率。

技術領域

本發明涉及信息處理技術領域，特別涉及一種交通出行大數據分析方法、一種計算機可讀存儲介質以及一種計算機設備。

背景技術

在日常生活中，人們在乘坐各種交通工具(例如，公交、地鐵、快速公交、私家車等)出行時，必不可少地會產生出行數據(例如，公交進站數據、公交出站數據、停車場進場數據、停車場出場數據等)；而在一個城市中，每天所產生的出行數據是數以十萬計，甚至是數以百萬計的。

然而，相關技術中，缺乏對現有大量出行數據的有效利用，在對出行數據進行分析的過程中，多僅是通過對各個站點的客流量進行統計，最終得到的統計結果可參考性較差。

發明內容

本發明旨在至少在一定程度上解決上述技術中的技術問題之一。為此，本發明的一個目的在于提出一種交通出行大數據分析方法，能夠對大量出行數據進行有效分析，進而對交通規劃提供可靠的分析結果，提高交通資源利用率。

本發明的第二個目的在于提出一種計算機可讀存儲介質。

本發明的第三個目的在于提出一種計算機設備。

為達到上述目的，本發明第一方面實施例提出了一種交通出行大數據分析方法，包括以下步驟：獲取待分析區域的綜合信息，并根據所述綜合信息提取所述待分析區域的大數據特征點；獲取用戶的出行數據，并根據所述出行數據計算用戶對應的出行路線，以及根據所述出行路線的起點和終點進行大數據特征點的匹配，以完成大數據特征線的繪制；根據所述大數據特征線判斷任意兩個大數據特征點之間的線路是否為干線線路，并根據判斷結果生成干線分析報告。

根據本發明實施例的交通出行大數據分析方法，首先，獲取待分析區域的綜合信息，并根據該綜合信息提取待分析區域的大數據特征點，接著，獲取用戶的出行數據，并根據出行數據計算用戶對應的出行路線，以及根據該出行路線的起點和終點進行大數據特征點的匹配，以完成大數據特征線的繪制；然后，根據大數據特征線判斷任意兩個大數據特征點之間的線路是否為干線線路，并根據判斷結果生成干線分析報告，從而實現對大量出行數據進行有效分析，進而對交通規劃提供可靠的分析結果，提高交通資源利用率。

另外，根據本發明上述實施例提出的交通出行大數據分析方法還可以具有如下附加的技術特征：

可選地，在根據所述出行數據計算用戶對應的出行路線之前，還包括：根據所述出行數據計算該用戶在預設時段內的出行次數，并判斷所述出行次數是否大于預設的次數閾值；如果是，則將該用戶作為高頻用戶；如果否，則將該用戶作為低頻用戶。

可選地，根據所述出行數據計算用戶對應的出行路線，包括：根據高頻用戶在預設時段內的出行數據計算該高頻用戶的第一出行路線；根據低頻用戶在非預設時段內的出行數據計算該低頻用戶的第二出行路線。

可選地，所述出行數據包括所述用戶對應的唯一可識別ID、出行時間、出行起點和出行終點。

可選地，根據所述大數據特征線判斷任意兩個大數據特征點之間的線路是否為干線線路，包括：獲取任意兩個大數據特征點之間的大數據特征線所對應的像素信息，并根據所述像素信息判斷該大數據特征線的像素值是否大于預設的像素閾值。