[發明專利]一種基于浮動車數據的路段旅行時間預測方法及裝置

在審

• 申請號: 202110253250.6
• 申請日: 2021-03-04
• 公開（公告）號: CN113052206A
• 公開（公告）日: 2021-06-29
• 發明（設計）人: 許夢云;張祎;施丘嶺;邱志軍
• 申請（專利權）人: 武漢理工大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06F16/29;G06F16/2458;G06Q10/04;G06Q50/30
• 代理公司: 武漢智嘉聯合知識產權代理事務所(普通合伙) 42231
• 代理人: 丁倩

1.一種基于浮動車數據的路段旅行時間預測方法，其特征在于，包括：

獲取多個車輛對應的浮動車GPS數據；

對所述浮動車GPS數據進行數據挖掘，確定車輛對應的連續多個GPS匹配點；

通過距離置信度因子和/或時空序列影響因子，分別根據位于同一路段和不同路段的連續兩個所述GPS匹配點，推測車輛對應的全路段旅行時間；

針對同一路段，根據分配權重對多個車輛對應的所述全路段旅行時間進行數據融合，確定對應的估計路段旅行時間；

其中，所述時空序列影響因子的確定包括：通過路段之間的相關性對不同路段進行聚類，確定多個路段集合，并將同一路段集合中的多個路段的歷史旅行時間輸入至訓練完備的神經網絡模型，確定對應的所述時空序列影響因子。

2.根據權利要求1所述的基于浮動車數據的路段旅行時間預測方法，其特征在于，所述對所述浮動車GPS數據進行數據挖掘，確定車輛對應的連續多個GPS匹配點包括：

判斷所述浮動車GPS數據中是否存在異常數據和重復數據，若存在，則進行剔除，其中，所述異常數據包括空值數據或亂碼數據；

通過基于權重的地圖匹配算法，根據所述浮動車GPS數據和路網，確定所述浮動車GPS數據對應的連續多個所述GPS匹配點；

遍歷電子地圖的路網，進行路徑搜索，根據連續兩個所述GPS匹配點之間的最短路徑，確定對應的真實行駛路徑。

3.根據權利要求2所述的基于浮動車數據的路段旅行時間預測方法，其特征在于，所述通過基于權重的地圖匹配算法，根據所述浮動車GPS數據和路網，確定所述浮動車GPS數據對應的連續多個所述GPS匹配點包括：

確定與所述浮動車GPS數據距離最近，且與車輛行駛方向一致的候選路段；

根據所述浮動車GPS數據到所述候選路段的投影距離和夾角，確定所述候選路段的匹配權重；

根據所述匹配權重，選擇匹配的所述候選路段，確定最佳匹配路段；

根據所述浮動車GPS數據在所述最佳匹配路段上的投影，確定對應的所述GPS匹配點。

4.根據權利要求3所述的基于浮動車數據的路段旅行時間預測方法，其特征在于，所述通過距離置信度因子和/或時空序列影響因子，分別根據位于同一路段和不同路段的連續兩個所述GPS匹配點，推測車輛對應的全路段旅行時間包括：

若連續兩個所述GPS匹配點位于同一路段，則根據兩個所述GPS匹配點的位置信息，確定車輛在所述同一路段上的行駛距離；

根據所述行駛距離和路段距離的比值，確定所述距離置信度因子；

根據兩個所述GPS匹配點與交叉口停止線位置的分布情況，確定信號燈等待時間因子；

根據所述距離置信度因子、所述信號燈等待時間因子，確定所述全路段旅行時間。

5.根據權利要求3所述的基于浮動車數據的路段旅行時間預測方法，其特征在于，所述通過距離置信度因子和/或時空序列影響因子，分別根據位于同一路段和不同路段的連續兩個所述GPS匹配點，推測車輛對應的全路段旅行時間包括：

若連續兩個所述GPS匹配點位于不同路段，則根據兩個所述GPS匹配點的位置信息，確定車輛在所述同一路段上的行駛距離；

根據所述行駛距離和路段距離的比值，確定所述距離置信度因子；

調用所述神經網絡模型，確定所述時空序列影響因子；

根據所述距離置信度因子和所述時空序列影響因子，確定所述不同路段對應的分配時間；

根據兩個所述GPS匹配點與交叉口停止線位置的分布情況，確定信號燈等待時間因子；

根據所述距離置信度因子、所述信號燈等待時間因子以及所述分配時間，確定所述全路段旅行時間。