一種基於浮動車技術的營運車輛集聚事件預警方法
2023-09-18 01:34:05
專利名稱：一種基於浮動車技術的營運車輛集聚事件預警方法
一種基於浮動車技術的營運車輛集聚事件預警方法
技術領域：
本發明涉及一種基於浮動車技術的營運車輛集聚事件預警方法。背景技術：
隨著城市公共運輸的發展，營運車輛的數量增速迅猛，對營運車輛的管理也更加困難。目前營運車輛發生集聚事件時，主管部門往往大都是事後才知道，難以對營運車輛集聚事件進行有效的預防和處理。現有的預警方法一般定時定期判斷區域內營運車輛的總數量，難以實現多級子區域的判斷，提示區域信息不夠全面，主管部門搜索到準確區域的工作量比較大。隨著車聯網等新技術的發展與應用，基於浮動車技術的營運車輛集聚事件預警的主動提醒逐漸成為可能，為此本發明提出了一種基於浮動車技術的營運車輛集聚事件預警方法。
發明內容本發明要解決的技術問題，在於提供一種基於浮動車技術的營運車輛集聚事件預警方法，實現了營運車輛集聚事件的預警發現與定位，且提高了區域定位的準確性。本發明是這樣實現的一種基於浮動車技術的營運車輛集聚事件預警方法，該方法包括如下步驟步驟10、數據採集由車載信息終端在營運車輛行駛過程中定期採集其編號和位置信息，並將採集到的信息傳送到數據中心；步驟20、維護數據中心的一動態區域資料庫數據中心將監控區域劃分為複數個一級子區域，並在所述動態區域資料庫記錄各個一級子區域內營運車輛的數量；將各個所述一級子區域再劃分複數個二級子區域，並在所述動態區域資料庫記錄各二級子區域內營運車輛的數量，以此類推，可設置三個級別以上的子區域，所述監控區域內子區域的級別數根據監控需求設定，如果需要獲得更準確的預警，就劃分多個級別的子區域；步驟30、預警信息分析通過對各級子區域以從大到小的遞歸方式，實現營運車輛集聚事件的預警發現與定位，具體過程如下數據中心首先提取各一級子區域中營運車輛的數量，並將各一級子區域的營運車輛數量與數據中心設定的各一級子區域對應的營運車輛數量的閾值和歷史最大值進行比較，比較順序是先與閾值進行比較，若大於閾值，則再與歷史最大值比較；若發現其中某一一級子區域內的營運車輛數輛超過數據中心設定的該一級子區域營運車輛數量的閾值和歷史最大值，則提取該一級子區域內的各二級子區域的營運車輛數量，並將該一級子區域的各二級子區域的車輛數量與數據中心設定的該一級子區域的各二級子區域對應的營運車輛數量的閾值與歷史最大值進行比較，其比較順序亦是先與閾值進行比較，若大於閾值，則再與歷史最大值比較；若發現該一級子區域內的某一二級子區域的營運車輛數量超過數據中心設定的該一級子區域的該二級子區域營運車輛的閾值和歷史最大值，則以此類推判斷下一級子區域，一直判斷到最後一級子區域內的營運車輛數量超過數據中心設定的該最後一級子區域內的營運車輛的閾值和歷史最大值，則產生營運車輛的集聚信息；步驟40、系統預警數據中心檢測是否存在營運車輛集聚信息，若存在，數據中心將營運車輛的集聚信息主動推送給監控區域的交通信息中心、運政管理部門、交巡警部門。進一步地，所述步驟10具體為由車載信息終端在營運車輛行駛過程中以周期τ 定期採集營運車輛的編號u和位置1，得到編號u的營運車輛的行車數據序列I = ， 並將採集得到的數據通過移動蜂窩通信等技術傳送到設有GIS系統的數據中心，其中η為行車數據序列χ的編號。進一步地，所述步驟20將監控區域劃分為兩級子區域，首先，將整個區域分成複數個一級子區域，並在所述動態區域資料庫記錄各個一級子區域內營運車輛的數量；其次， 在各所述一級區域內又劃分複數個二級子區域，並在所述動態區域資料庫記錄各二級子區域內營運車輛的數量；不同級別的子區域均為所述監控區域的子區域，不同級別的子區域用不同的區域編號表示，例如編號為i，j的子區域表示該子區域位於編號為i的一級子區域內的編號為j的二級子區域；所述營運車輛數量的記錄過程具體包括如下步驟步驟21、數據中心從接收到的行車數據序列中提取營運車輛編號u和位置1， 根據車輛位置1，與數據中心的Gis系統進行匹配，獲取當前車輛所在子區域的編號i，j ；步驟22、所述動態區域資料庫存儲各級子區域的信息序列一級子區域的信息序列表示為=Ai =〈隊力-⑴為⑴〉，其中i為子區域的編號，Ni為該一級子區域內車輛數量的動態值，Nmaxw為該一級子區域內車輛數量的歷史最大值，NT(i)為該一級子區域內車輛數量的閾值；二級子區域的信息序列表示為-Au =〈^，^㈦」^⑶乂義其中i，j為該二級子區域的編號，Nu為該二級子區域內車輛數量的動態值，Nmaxiu)為該二級子區域內車輛數量的歷史最大值，NT(iJ)為該二級子區域內車輛數量的閾值，Cij為存儲該二級子區域內車輛編號的集合，只有最後一級的子區域信息序列中包含集合C;各級子區域的信息序列中閾值是根據路面交通情況設置；在所述動態區域資料庫中查詢車輛編號u是否已存在，若否，則執行步驟23 ；若是，則數據中心從所述動態區域資料庫中提取編號為u的營運車輛上次所在的二級子區域信息序列 Ai, j,，Ai, j,= ，其中 i』 j』 表示編號為 u 的營運車輛上次所在子區域的編號，Ni, j,為編號為i』j』的二級子區域內車輛數量的動態值， Nfflaxii, j,)為編號為i』 j』的二級子區域內車輛數量的歷史最大值，NT(i, j,)為編號為i』 j』 的二級子區域內車輛數量的閾值，Ci, j,為存儲編號為i』 j』的二級子區域內車輛編號的集合判斷i 『 = i且j 『 = j是否成立，若不成立，則執行步驟23 ；若成立，則執行步驟M ；步驟23、從所述動態區域資料庫中提取A^AyAi, j, ,Ai,，將車輛編號u存儲到Aij 的集合Cu中，同時將Au中車輛數量的動態值Nu加1，將&中車輛數量的動態值Ni加1，即將車輛當前所在的子區域內的車輛數量的動態值分別加1 ；將Ai, j,中集合Ci, j,的車輛編號u刪除，並將Ai, j,中車輛數量的動態值Ni,,減1，將Ai,中車輛數量的動態值Ni,減1， 即將車輛上次所在子區域內的車輛數量的動態值分別減1，將更新後的Au，Ai, j,保存到動態區域資料庫中；步驟M、判斷是否完成最後一個行車數據序列的提取，若否，則提取下一個行車數據序列，執行步驟21 ；若是，則完成各級子區域內營運車輛數量的記錄。
進一步地，所述步驟30具體包括步驟31、數據中心從所述動態區域資料庫提取一級子區域信息序列Ai,其中若首次提取，則i的初始值為1，然後對Ai執行一集聚事件異常信息發現算法，生成提示信息，判斷所述提示信息是否為異常提示信息，所述異常提示信息是指編號為i的子區域內營運車輛數量超過該子區域營運車輛的歷史最大值，若是，則執行步驟32 ；若否，則i+Ι，然後判斷 i+1後i是否為一級子區域數量的最大值，若否，則重複此步驟，若是，則完成一級子區域信息序列的分析；步驟32、數據中心從所述動態區域資料庫提取二級子區域信息序列A…其中若首次提取，則j的初始值為1，然後對Au執行所述集聚事件異常信息發現算法，生成提示信息， 判斷所述提示信息是否為異常提示信息，若是，則產生營運車輛集聚信息，並執行步驟33 ； 若否，則j+Ι，然後判斷j+Ι後j是否為二級子區域數量的最大值，若否，則重複此步驟，若是，則完成二級子區域信息序列的分析；步驟33、判斷j是否為二級子區域數量的最大值；若否，則j+Ι，並執行步驟32 ；若是，則執行步驟34;步驟34、判斷i是否為一級子區域數量的最大值；若否，則i+Ι，並執行步驟31 ；若是，則完成所述監控區域的預警信息分析；所述集聚事件異常信息發現算法具體如下步驟100、從需要執行該算法的信息序列中提取該子區域內車輛數量動態值N、車輛數量歷史最大值Nmax、車輛數量閾值Ντ，所述信息序列是一級子區域信息序列或二級子區域信息序列；步驟200、將車輛數量動態值N與該子區域車輛閾值Nt作比較，即判斷N > Nt是否成立，若是，則進入步驟300 ；若否，產生無異常的提示信息。步驟300、將營運車輛數據動態值N與該子區域歷史車輛數據最大值Nmax作比較， 即判斷N > Nfflax是否成立，若是，則產生區域異常的提示信息；若否，則產生無異常的提示信肩、ο進一步地，所述步驟40具體為數據中心將營運車輛的集聚信息主動推送給監控區域的交通信息中心、運政管理部門、交巡警部門，所述集聚信息包括車輛聚集的數量、聚集位置信息和時間信息。本發明具有如下優點由車載信息終端在營運車輛行駛過程中定期採集營運車輛的編號、位置和時間信息，並通過移動蜂窩通信等技術傳送到數據中心；數據中心將整個監控區域範圍劃分為複數個級別的子區域，並動態計算各級子區域內營運車輛的數目；若發現某個子區域內的車輛數據超過設定的閾值，並超過歷史數據中的最大值，則動態計算該子區域的更高一級的各子區域內的車輛數量情況，並與相應設定的閾值與歷史最大值進行判斷，直至完成最高一級子區域內營運車輛的判斷。通過各級子區域從大到小遞歸方式，提高區域定位的準確性，實現營運車輛集聚事件的預警發現與定位；數據中心將營運車輛集聚事件的預警發現與定位的提醒信息主動推送給主管部門，對於交通運輸營運車輛的安全維穩有著重要意義。
下面參照附圖結合實施例對本發明作進一步的說明。圖1為本發明的系統框架圖。圖2為本發明維護動態區域資料庫的流程圖。圖3為本發明預警信息分析算法流程圖。圖4為本發明集聚事件異常信息發現算法流程圖。
具體實施方式請參閱圖1，一種基於浮動車技術的營運車輛集聚事件預警方法，該方法包括如下步驟步驟10、數據採集由車載信息終端在營運車輛行駛過程中定期採集其編號和位置信息，並將採集到的信息傳送到數據中心；步驟20、維護數據中心的一動態區域資料庫數據中心將監控區域劃分為複數個一級子區域，並在所述動態區域資料庫記錄各個一級子區域內營運車輛的數量；將各個所述一級子區域再劃分複數個二級子區域，並在所述動態區域資料庫記錄各二級子區域內營運車輛的數量，以此類推，可設置三個級別以上的子區域，所述監控區域內子區域的級別數根據監控需求設定，如果需要獲得更準確的預警，可劃分多個級別的子區域；步驟30、預警信息分析通過對各級子區域以從大到小的遞歸方式，實現營運車輛集聚事件的預警發現與定位，具體過程如下數據中心首先提取各一級子區域中營運車輛的數量，並將各一級子區域的營運車輛數量與數據中心設定的各一級子區域對應的營運車輛數量的閾值和歷史最大值進行比較，比較順序是先與閾值進行比較，若大於閾值，則再與歷史最大值比較；若發現其中某一一級子區域內的營運車輛數輛超過數據中心設定的該一級子區域營運車輛數量的閾值和歷史最大值，則提取該一級子區域內的各二級子區域的營運車輛數量，並將該一級子區域的各二級子區域的車輛數量與數據中心設定的該一級子區域的各二級子區域對應的營運車輛數量的閾值與歷史最大值進行比較，其比較順序亦是先與閾值進行比較，若大於閾值，則再與歷史最大值比較；若發現該一級子區域內的某一二級子區域的營運車輛數量超過數據中心設定的該一級子區域的該二級子區域營運車輛的閾值和歷史最大值，則以此類推判斷下一級子區域，一直判斷到最後一級子區域內的營運車輛數量超過數據中心設定的該最後一級子區域內的營運車輛的閾值和歷史最大值，則產生營運車輛的集聚信息；步驟40、系統預警數據中心檢測是否存在營運車輛集聚信息，若存在，數據中心將營運車輛的集聚信息主動推送給監控區域的交通信息中心、運政管理部門、交巡警部門。需要說明的是，所述閾值根據路面交通情況設置，反映正常交通情況下子區域內車輛通行量的平均水平，所述正常交通情況的判定標準可採用道路交通管理部門的路況判定標準，將某一子區域的營運車輛數量先與該子區域的營運車輛數量的閾值比較，可減少誤報率。所述歷史最大值的初始值為零，所述歷史最大值的更新機制是當某一子區域產生營運車輛的集聚信息時，若該子區域的現場並無集聚事件時，則將產生營運車輛集聚信息時的該子區域的營運車輛數量設置為該子區域的歷史最大值，若該子區域的現場確實發生集聚事件，則保持歷史最大值不變。由於歷史最大值的初始值為零，因此採用本方法的系統在正式運行前，必須經過一段時間的試運行，即系統經過一訓練學習期，這段時間必須覆蓋工作日和周末，在所述訓練學習期，各監控子區域內並無集聚事件但系統可能會頻繁發出營運車輛的集聚信息，此時會出現各監控子區域的歷史最大值不斷更新的現象，因處於試運行階段，屬正常現象。現結合本實施例，具體闡述本發明的實現過程，本實施例以劃分兩級子區域為例， 當監控區域面積較大時，可劃分多級子區域，其具體實現原理與兩級子區域相同。所述步驟10具體為由車載信息終端在營運車輛行駛過程中以周期τ定期採集營運車輛的編號u和位置1，得到編號u的營運車輛的行車數據序列I = ，並將採集得到的數據通過移動蜂窩通信等技術傳送到設有GIS系統的數據中心，其中η為行車數據序列χ的編號。所述步驟20具體為如圖2所示，圖2為本發明維護動態區域資料庫的流程圖。 所述步驟20將監控區域劃分為兩級子區域，首先，將整個區域分成複數個一級子區域，並在所述動態區域資料庫記錄各個一級子區域內營運車輛的數量；其次，在各所述一級區域內又劃分複數個二級子區域，並在所述動態區域資料庫記錄各二級子區域內營運車輛的數量；不同級別的子區域均為所述監控區域的子區域，不同級別的子區域用不同的區域編號表示，例如編號為i，j的子區域表示該子區域位於編號為i的一級子區域內的編號為j的二級子區域；所述營運車輛數量的記錄過程具體包括如下步驟步驟21、數據中心從接收到的行車數據序列中提取營運車輛編號u和位置1， 根據車輛位置1，與數據中心的GIS系統進行匹配，獲取當前車輛所在子區域的編號i，j ；步驟22、所述動態區域資料庫存儲各級子區域的信息序列一級子區域的信息序列表示為=Ai =〈隊力-⑴為⑴〉，其中i為子區域的編號，Ni為該一級子區域內車輛數量的動態值，Nmaxw為該一級子區域內車輛數量的歷史最大值，NT(i)為該一級子區域內車輛數量的閾值；二級子區域的信息序列表示為-Au =〈^，^㈦」^⑶乂義其中i，j為該二級子區域的編號，Nu為該二級子區域內車輛數量的動態值，Nmaxiu)為該二級子區域內車輛數量的歷史最大值，NT(iJ)為該二級子區域內車輛數量的閾值，Cij為存儲該二級子區域內車輛編號的集合，只有最後一級的子區域信息序列中包含集合C;各級子區域的信息序列中閾值是根據路面交通情況設置；在所述動態區域資料庫中查詢車輛編號U是否已存在，若否，則執行步驟23 ；若是，則數據中心從所述動態區域資料庫中提取編號為u的營運車輛上次所在的二級子區域信息序列 Ai, j,，Ai, j,= ，其中 i』 j』 表示編號為 u 的營運車輛上次所在子區域的編號，Ni, j,為編號為i』j』的二級子區域內車輛數量的動態值， Nfflaxii, j,)為編號為i』 j』的二級子區域內車輛數量的歷史最大值，NT(i, j,)為編號為i』 j』 的二級子區域內車輛數量的閾值，Ci, j,為存儲編號為i』 j』的二級子區域內車輛編號的集合判斷i 『 = i且j 『 = j是否成立，若不成立，則執行步驟23 ；若成立，則執行步驟M ；步驟23、從所述動態區域資料庫中提取Aij，Ai, Ai, j, ,Ai,，將車輛編號u存儲到Aij 的集合Cu中，同時將Au中車輛數量的動態值Nu加1，將&中車輛數量的動態值Ni加1，即將車輛當前所在的子區域內的車輛數量的動態值分別加1 ；將Ai, j,中集合Ci, j,的車輛編號u刪除，並將Ai, j,中車輛數量的動態值Ni,,減1，將Ai,中車輛數量的動態值Ni,減1，即將車輛上次所在子區域內的車輛數量的動態值分別減1，將更新後的Au，Ai, j,保存到動態區域資料庫中；步驟M、判斷是否完成最後一個行車數據序列的提取，若否，則提取下一個行車數據序列，執行步驟21 ；若是，則完成各級子區域內營運車輛數量的記錄。如圖3所示，圖3為本發明預警信息分析算法流程圖。所述步驟30的預警信息分析具體包括如下步驟步驟31、數據中心從所述動態區域資料庫提取一級子區域信息序列Ai,其中若首次提取，則i的初始值為1，然後對Ai執行一集聚事件異常信息發現算法，生成提示信息，判斷所述提示信息是否為異常提示信息，所述異常提示信息是指編號為i的子區域內營運車輛數量超過該子區域營運車輛的歷史最大值，若是，則執行步驟32 ；若否，則i+Ι，然後判斷 i+1後i是否為一級子區域數量的最大值，若否，則重複此步驟，若是，則完成一級子區域信息序列的分析；步驟32、數據中心從所述動態區域資料庫提取二級子區域信息序列Aij，其中若首次提取，則j的初始值為1，然後對Au執行所述集聚事件異常信息發現算法，生成提示信息， 判斷所述提示信息是否為異常提示信息，若是，則產生營運車輛集聚信息，並執行步驟33 ； 若否，則j+Ι，然後判斷j+Ι後j是否為二級子區域數量的最大值，若否，則重複此步驟，若是，則完成二級子區域信息序列的分析；步驟33、判斷j是否為二級子區域數量的最大值；若否，則j+Ι，並執行步驟32 ；若是，則執行步驟34;步驟34、判斷i是否為一級子區域數量的最大值；若否，則i+Ι，並執行步驟31 ；若是，則完成所述監控區域的預警信息分析；如圖4所示，圖4為本發明集聚事件異常信息發現算法流程圖。所述集聚事件異常信息發現算法具體如下步驟100、從需要執行該算法的信息序列中提取該子區域內車輛數量動態值N、車輛數量歷史最大值Nmax、車輛數量閾值Ντ，所述信息序列是一級子區域信息序列或二級子區域信息序列；步驟200、將車輛數量動態值N與該子區域車輛閾值Nt作比較，即判斷N > Nt是否成立，若是，則進入步驟300 ；若否，產生無異常的提示信息。步驟300、將營運車輛數據動態值N與該子區域歷史車輛數據最大值Nmax作比較， 即判斷N > Nfflax是否成立，若是，則產生區域異常的提示信息；若否，則產生無異常的提示信肩、ο所述步驟40具體為數據中心將營運車輛的集聚信息主動推送給監控區域的交通信息中心、運政管理部門、交巡警部門，所述集聚信息包括車輛聚集的數量、聚集位置信息和時間信息。本發明通過各級子區域從大到小遞歸方式，提高區域定位的準確性，實現營運車輛集聚事件的預警發現與定位；數據中心將營運車輛集聚事件的預警發現與定位的提醒信息主動推送給主管部門，對於交通運輸營運車輛的安全維穩有著重要意義。雖然以上描述了本發明的具體實施方式
，但是熟悉本技術領域的技術人員應當理解，我們所描述的具體的實施例只是說明性的，而不是用於對本發明的範圍的限定，熟悉本領域的技術人員在依照本發明的精神所作的等效的修飾以及變化，都應當涵蓋在本發明的權利要求所保護的範圍內。
權利要求
1.一種基於浮動車技術的營運車輛集聚事件預警方法，其特徵在於該方法包括如下步驟步驟10、數據採集由車載信息終端在營運車輛行駛過程中定期採集其編號和位置信息，並將採集到的信息傳送到數據中心；步驟20、維護數據中心的一動態區域資料庫數據中心將監控區域劃分為複數個一級子區域，並在所述動態區域資料庫記錄各個一級子區域內營運車輛的數量；將各個所述一級子區域再劃分複數個二級子區域，並在所述動態區域資料庫記錄各二級子區域內營運車輛的數量，以此類推，可設置三個級別以上的子區域，所述監控區域內子區域的級別數根據監控需求設定，如果需要獲得更準確的預警，就劃分多個級別的子區域；步驟30、預警信息分析通過對各級子區域以從大到小的遞歸方式，實現營運車輛集聚事件的預警發現與定位，具體過程如下數據中心首先提取各一級子區域中營運車輛的數量，並將各一級子區域的營運車輛數量與數據中心設定的各一級子區域對應的營運車輛數量的閾值和歷史最大值進行比較，比較順序是先與閾值進行比較，若大於閾值，則再與歷史最大值比較；若發現其中某一一級子區域內的營運車輛數輛超過數據中心設定的該一級子區域營運車輛數量的閾值和歷史最大值，則提取該一級子區域內的各二級子區域的營運車輛數量，並將該一級子區域的各二級子區域的車輛數量與數據中心設定的該一級子區域的各二級子區域對應的營運車輛數量的閾值與歷史最大值進行比較，其比較順序亦是先與閾值進行比較，若大於閾值，則再與歷史最大值比較；若發現該一級子區域內的某一二級子區域的營運車輛數量超過數據中心設定的該一級子區域的該二級子區域營運車輛的閾值和歷史最大值，則以此類推判斷下一級子區域，一直判斷到最後一級子區域內的營運車輛數量超過數據中心設定的該最後一級子區域內的營運車輛的閾值和歷史最大值，則產生營運車輛的集聚信息；步驟40、系統預警數據中心檢測是否存在營運車輛集聚信息，若存在，數據中心將營運車輛的集聚信息主動推送監控區域的交通信息中心、運政管理部門、交巡警部門。
2.根據權利要求1所述的一種基於浮動車技術的營運車輛集聚事件預警方法，其特徵在於所述步驟10具體為由車載信息終端在營運車輛行駛過程中以周期τ定期採集營運車輛的編號u和位置1，得到編號u的營運車輛的行車數據序列I = ，並將採集得到的數據通過移動蜂窩通信等技術傳送到設有GIS系統的數據中心，其中η為行車數據序列χ的編號。
3.根據權利要求1所述的一種基於浮動車技術的營運車輛集聚事件預警方法，其特徵在於所述步驟20將監控區域劃分為兩級子區域，首先，將整個區域分成複數個一級子區域，並在所述動態區域資料庫記錄各個一級子區域內營運車輛的數量；其次，在各所述一級區域內又劃分複數個二級子區域，並在所述動態區域資料庫記錄各二級子區域內營運車輛的數量；不同級別的子區域均為所述監控區域的子區域，不同級別的子區域用不同的區域編號表示，例如編號為i，j的子區域表示該子區域位於編號為i的一級子區域內的編號為 j的二級子區域；所述營運車輛數量的記錄過程具體包括如下步驟步驟21、數據中心從接收到的行車數據序列^中提取營運車輛編號u和位置1，根據車輛位置1，與數據中心的GIS系統進行匹配，獲取當前車輛所在子區域的編號i，j ；步驟22、所述動態區域資料庫存儲各級子區域的信息序列一級子區域的信息序列表示為=Ai = ，其中i為子區域的編號，Ni為該一級子區域內車輛數量的動態值，Nfflax(i)為該一級子區域內車輛數量的歷史最大值，NT(i)為該一級子區域內車輛數量的閾值；二級子區域的信息序列表示為=Aij = ，其中i，j為該二級子區域的編號，Nu為該二級子區域內車輛數量的動態值，Nfflax(iJ)為該二級子區域內車輛數量的歷史最大值，NT(iJ)為該二級子區域內車輛數量的閾值，Cij為存儲該二級子區域內車輛編號的集合，只有最後一級的子區域信息序列中包含集合C;各級子區域的信息序列中閾值是根據路面交通情況設置；在所述動態區域資料庫中查詢車輛編號u是否已存在，若否，則執行步驟23 ；若是，則數據中心從所述動態區域資料庫中提取編號為u的營運車輛上次所在的二級子區域信息序列 Ai, j,，Ai, j,= ，其中 i』 j』 表示編號為 u 的營運車輛上次所在子區域的編號，Ni, j,為編號為i』 j』的二級子區域內車輛數量的動態值， Nfflaxii, j,)為編號為i』 j』的二級子區域內車輛數量的歷史最大值，NT(i, j,)為編號為i』 j』 的二級子區域內車輛數量的閾值，Ci, j,為存儲編號為i』 j』的二級子區域內車輛編號的集合判斷i 『 = i且j 『 = j是否成立，若不成立，則執行步驟23 ；若成立，則執行步驟M ；步驟23、從所述動態區域資料庫中提取A^AyAi, j, ,Ai,，將車輛編號u存儲到Aij的集合Cu中，同時將Au中車輛數量的動態值Nu加1，將Ai中車輛數量的動態值Ni加1，即將車輛當前所在的子區域內的車輛數量的動態值分別加1 ；將Ai, j,中集合Ci, j,的車輛編號u刪除，並將Ai, j,中車輛數量的動態值Ni,,減1，將Ai,中車輛數量的動態值Ni,減1， 即將車輛上次所在子區域內的車輛數量的動態值分別減1，將更新後的Au，Ai, j,保存到動態區域資料庫中；步驟M、判斷是否完成最後一個行車數據序列的提取，若否，則提取下一個行車數據序列，執行步驟21 ；若是，則完成各級子區域內營運車輛數量的記錄。
4.根據權利要求3所述的一種基於浮動車技術的營運車輛集聚事件預警方法，其特徵在於所述步驟30具體包括步驟31、數據中心從所述動態區域資料庫提取一級子區域信息序列Ai,其中若首次提取，則i的初始值為1，然後對Ai執行一集聚事件異常信息發現算法，生成提示信息，判斷所述提示信息是否為異常提示信息，所述異常提示信息是指編號為i的子區域內營運車輛數量超過該子區域營運車輛的歷史最大值，若是，則執行步驟32 ；若否，則i+Ι，然後判斷i+1 後i是否為一級子區域數量的最大值，若否，則重複此步驟，若是，則完成一級子區域信息序列的分析；步驟32、數據中心從所述動態區域資料庫提取二級子區域信息序列Au，其中若首次提取，則j的初始值為1，然後對Au執行所述集聚事件異常信息發現算法，生成提示信息，判斷所述提示信息是否為異常提示信息，若是，則產生營運車輛集聚信息，並執行步驟33 ；若否，則j+Ι，然後判斷j+Ι後j是否為二級子區域數量的最大值，若否，則重複此步驟，若是， 則完成二級子區域信息序列的分析；步驟33、判斷j是否為二級子區域數量的最大值；若否，則j+Ι，並執行步驟32 ；若是， 則執行步驟；34 ；步驟34、判斷i是否為一級子區域數量的最大值；若否，則i+Ι，並執行步驟31 ；若是，則完成所述監控區域的預警信息分析；所述集聚事件異常信息發現算法具體如下步驟100、從需要執行該算法的信息序列中提取該子區域內車輛數量動態值N、車輛數量歷史最大值Nmax、車輛數量閾值Ντ，所述信息序列是一級子區域信息序列或二級子區域信息序列；步驟200、將車輛數量動態值N與該子區域車輛閾值Nt作比較，即判斷N > Nt是否成立，若是，則進入步驟300 ；若否，產生無異常的提示信息。步驟300、將營運車輛數據動態值N與該子區域歷史車輛數據最大值Nmax作比較，即判斷N > Nfflax是否成立，若是，則產生區域異常的提示信息；若否，則產生無異常的提示信息。
5.根據權利要求1所述的一種基於浮動車技術的營運車輛集聚事件預警方法，其特徵在於所述步驟40具體為數據中心將營運車輛的集聚信息主動推送給監控區域的交通信息中心、運政管理部門、交巡警部門，所述集聚信息包括車輛聚集的數量、聚集位置信息和時間信息。
全文摘要
本發明提供一種基於浮動車技術的營運車輛集聚事件預警方法，首先採集營運車輛的編號和位置信息，其次在數據中心動態區域資料庫中記錄各級子區域信息序列中營運車輛的數量，然後通過對各級子區域信息序列執行集聚事件異常信息發現算法實現預警信息分析，並將檢測到的營運車輛集聚信息主動推送給主管部門，從而實現了營運車輛集聚事件的預警發現與定位，對於提高運輸營運車輛的安全維穩有著重要意義。
文檔編號G08G1/01GK102568209SQ20121003902
公開日2012年7月11日 申請日期2012年2月21日 優先權日2012年2月21日
發明者唐小芳, 官剛宇, 廖律超, 張方舟, 朱丹丹, 朱銓, 王桐森, 蔣新華, 賴宏圖, 趙李坤, 鄒復民, 陳培琪, 陳鯉文 申請人:福建工程學院