基于出租车GPS数据挖掘的交通异常识别方法

• 摘要：

  基于出租车GPS数据挖掘的交通异常识别方法,属于交通流量和路径选择模式的交通异常识别领域.现有的交通异常时间检测设备的局限性和数据的不完整性导致交通异常事件识别的准确性和实时性低的问题.一种基于出租车GPS数据挖掘的交通异常识别方法,利用城市出租车GPS数据,抽象出个体出租车的出行轨迹,以大量的个体轨迹反映群体的时空行为规律,既判断交通流量变化的异常,又可挖掘路径选择行为的异常.将城市路网划分为等距离方格网,进而基于网格单元,根据交通异常图结构中路径上轨迹模式的变化,准确地识别单元区域内的交通异常及单元区域间连接性的交通异常;至此,通过单元区域内交通异常识别和单元区域间连接性交通异常识别这两部分完成交通异常的识别过程;其中,交通异常是指交通事故、交通拥堵、恶劣天气和道路交通紧急事件.

• 专利类型：

  发明专利

• 申请/专利号：

  CN201510060839.9

• 申请日期：

  2015.02.05

• 公开/公告号：

  CN104573116A

• 公开/公告日：

  2015-04-29

• 发明人：

  安实 张昕明 崔建勋 王健 姚焓东 魏艳波

• 申请人：

  哈尔滨工业大学

• 主分类号：

  G06F17/30(2006.01)I,G,G06,G06F,G06F17

• 分类号：

  G06F17/30(2006.01)I,G,G06,G06F,G06F17,G06F17/30

• 主权项：

  一种基于出租车GPS数据挖掘的交通异常识别方法,其特征在于:所述交通异常识别方法通过以下步骤实现:步骤一、在城市路网地图内获得各出租车GPS点数据P_k,通过地图匹配方法将出租车GPS点数据轨迹化,形成由连续的时间序列点集合表示的出租车GPS轨迹Tr:P₁→P₂→...→P_n,将以点形式记录的出租车GPS点数据转换为以轨迹形式记录的出租车GPS轨迹数据;其中,城市路网地图表示城市待检测区域,出租车GPS点数据P_k＝(经度,纬度,时间戳);步骤二、将步骤一的城市路网地图按照由一组等大小的正方形形成的方格网进行划分,从而形成具有一组单元区域R的路网图结构,则出租车GPS轨迹会穿过划分后的单元区域R或与单元区域R邻接;且所述出租车GPS轨迹Tr:P₁→P₂→...→P_n中,若相邻两个出租车GPS点数据P_k和P_k+1,1≤k≤n+1分别位于不同的单元区域,则在这两个单元区域间存在转换轨迹F,每个转换轨迹F都具有一个离开时间和一个到达时间,离开时间即为出租车GPS点数据P_k的时间戳,到达时间即为出租车GPS点数据P_k+1点的时间戳;步骤三、对步骤二形成的单元区域内出租车轨迹数据的交通异常进行识别;步骤四、将出租车GPS轨迹转换成出租车轨迹通过单元区域之间的序列,然后对步骤二形成的单元区域之间具有连接性交通异常进行识别;至此,通过单元区域内交通异常识别和单元区域间连接性交通异常识别这两部分完成交通异常的识别过程;其中,交通异常是指交通事故、交通拥堵、恶劣天气和道路交通紧急事件.