基於手機數據實時檢測高速公路交通擁堵狀態的方法

2024-03-06 20:11:15

基於手機數據實時檢測高速公路交通擁堵狀態的方法
【專利摘要】本發明公開了一種基於手機數據實時檢測高速公路交通擁堵狀態的方法，該方法根據當前更新周期內路段的平均旅行速度與所在路段的交通狀態車速閾值進行比較，以初步判斷當前更新周期的交通狀態，若為暢通則直接發布；若為擁堵則進一步確認，通過計算當前更新周期結束時刻離開、未離開當前路段的手機終端樣本數量，來進一步確認當前更新周期內的路段交通狀態。本發明的優點是，充分依託現有的無線通信網絡信息資源，利用已有手機網絡中的定位數據，通過各個更新周期內的各路段的平均旅行速度以及不同時刻各個路段上所具有的手機終端樣本數量以分別對路段當前更新周期內的交通狀態進行多重判斷，以提高高速公路交通擁堵狀態的實時檢測準確率。
【專利說明】基於手機數據實時檢測高速公路交通擁堵狀態的方法

【技術領域】
[0001] 本發明具體涉及一種基於手機數據實時檢測高速公路交通擁堵的方法，適用於為 交通運營監控、交通控制、交通誘導、交通規劃設計、交通信息發布提供服務，屬於交通運營 管理【技術領域】。

【背景技術】
[0002] 近年來，我國高速公路建設一直方興未艾，由於高速公路流量增長、事故頻發、節 假日免費通行等等原因，高速公路上交通擁堵的發生頻率越來越高，擁堵影響路段、擁堵持 續時間越來越長，對高速公路的現代化、信息化運營管理水平，提出了越來越高的要求。因 此，交通擁堵發生時，迫切需要實時、準確、可靠地檢測出擁堵發生路段、發生時刻與持續時 間，提交相關給相關的交通管控部門研判分析，提升高速公路運營管理效率與效果，切實改 善出行者的出行體驗。
[0003] 申請號為CN201310749215的專利，公開了一種基於手機數據實時獲取高速公路 路段交通狀態信息的方法，該方法基於手機數據以檢測路段的平均車速，判斷是否發生交 通擁堵，並根據樣本量多少情況賦予每次狀態判斷的置信度水平值。該專利的不足之處在 於，對於交通擁堵狀態的識別準確率較低，且無法獲取較為詳細的擁堵開始時間與擁堵持 續時長，無法為交通擁堵管理的快速應急響應等提供重要詳細的數據支撐。


【發明內容】

[0004] 本發明的目的是根據上述現有技術的不足之處，提供一種基於手機數據實時檢測 高速公路交通擁堵的方法，該方法通過計算各路段當前更新周期的平均旅行速度來初步判 斷路段的交通狀態為擁堵還是暢通，若初步判斷為擁堵，則通過計算當前更新周期結束時 刻當前路段內手機終端樣本數量的增減情況，來進一步確認當前更新周期內的路段交通狀 態，以提速公路受通擁堵狀態的檢測準確率。
[0005] 本發明目的實現由以下技術方案完成： 一種基於手機數據實時檢測高速公路交通擁堵狀態的方法，所述高速公路上分為若干 路段，同時每個所述路段中又具有若干個信號分段，每個所述信號分段內均具有一座信號 基站，其特徵在於所述方法至少包括如下步驟： 步驟1 :將途經所述高速公路的所有手機終端樣本匹配至所在的所述路段，以時間t為 一更新周期，通過所述信號基站獲取對應時間段t內的所述手機終端數據，計算得到各個 更新周期內的各路段的平均旅行速度，並計算識別出各所述手機終端樣本經過各路段的起 點、終點的時刻，識別出各所述手機終端不同時刻所在的路段，從而獲得不同時刻各個路段 上所具有的手機終端樣本數量； 步驟2 :根據當前更新周期i內路段k的平均旅行速度與所在路段k的交通狀態車速閾 值進行比較，初步判斷當前更新周期i內的路段k的交通狀態，若當前更新周期i內路段k 的平均旅行速度小於或等於所在路段k的交通狀態車速閾值，則當前更新周期i內的路段 k的交通狀態為擁堵，進入步驟3以進一步確認；若當前更新周期i內的路段k的平均旅行 速度大於所在路段k的交通狀態車速閾值，則當前更新周期i內的路段k的初始交通狀態 為暢通，直接進入步驟4; 步驟3 :根據步驟1中所述不同時刻各個路段上所具有的手機終端樣本數量，得到當前 更新周期i與前一更新周期i_l結束時刻，路段k上的手機終端樣本編號集合PUG(i，k)與 PUG(i-1，k)，計算兩者之間的交集與差集，以對步驟2中初步判斷的當前更新周期i內的路 段k交通狀態為擁堵進一步確認,之後進入步驟4 ; 步驟4 :交通狀態確認完畢，發布當前更新周期i內各路段交通狀態；重複步驟1?3 進入下一更新周期。
[0006] 所述步驟1中所述手機終端樣本經過各路段的起點、終點時刻的計 算方法為：手機終端樣本PU(p)經過路段k內各信號分段Clink(p，k)起點 的時刻timestamp(p，k)與旅行時間traveltime_Clink(p，k)，速度差分後 經過各速度漸變分段Clink_gradient(p，k，t)的旅行時間為traveltime_ Clink_gradient(p，k，t),經過各速度漸變分段Clink_gradient(p，k，t)起點 的時刻 為timestamp(p,k,t)=timestamp(p,k)+traveltime_Clink(p,k)/2 + (trawltimeJlnlc_gradie_p,My);路段k起點所在的速度漸變分段Clink_gradient(p，k，tf)對應的旅行時間為traveltime_Clink_gradient(p，k,first);因此得手 機終端樣本PU(p)經過路段k起點的時刻為timestamp_in(p,k)=timestamp(p,k,tf) + traveltime_Clink_gradient(p,k,tf) -traveltime_Clink_gradient(p,k,first)； 同理，得手機終端樣本PU(p)經過路段k終點的時刻為timestamp_out(p,k)=timestamp(p，k，tl) +traveltime_Clink_gradient(p，k，tl)，其中，timestamp(p，k，tl)為 手機終端樣本PU(p)經過路段k終點所在的速度漸變分段Clink_gradient(p,k,tl)起點 的時刻，traveltime_Clink_gradient(p，k，tl)為對應的旅行時間。
[0007] 所述步驟1中獲得不同時刻各個路段上所具有的手機終端樣本數量的計算方法 為：對路段k，挑選出所有timestamp_in(p,k) timestamp(temp)、以及timestamp_out(p,k)尚未計算得到的手機終端樣本編號集合， 作為在timestamp(temp)這個時刻路段k內所行駛的所有手機終端樣本集合。
[0008] 所述步驟3的具體步驟為： 根據步驟1中所述不同時刻各個路段上所具有的手機終端樣本數量，得到當前更 新周期i與前一更新周期i_l結束時刻，路段k上的手機終端樣本編號集合PUG(i，k) 與PUG(i-l，k);計算當前更新周期i與前一更新周期i-1內路段k上手機終端樣 本編號集合的交集PUGINT(i，k)=PUG(i，k)nPUG(i-1，k)以及差集PUGSUB(i，k)= PUG(i-l，k)-PUG(i，k)，其中PUGINT(i，k)表示當前更新周期i開始時刻之前進入，並在當 前更新周期i結束時刻時仍未離開當前路段k的手機終端樣本集合，PUGSUB(i，k)表示當 前更新周期i開始時刻之前進入，並在當前更新周期i結束時刻之前離開當前路段k的手 機終端樣本集合； 對步驟2中初步判斷的當前更新周期i內的路段k交通狀態為擁堵進一步確認，當PUGINT(i，k)中手機終端樣本數量>PAR_PUGINT(k)，且PUGSUB(i，k)中手機終端樣本數量 <PAR_PUGSUB(k)時，則確認當前更新周期i內路段k的交通狀態為擁堵，進入步驟4 ;若 不滿足這兩個條件，則確認當前更新周期i內的路段k的交通狀態為暢通，進入步驟4 ;其 中PAR_PUGINT(k)表示當前路段k擁堵未駛離的手機終端樣本數量閾值，PAR_PUGSUB(k)表 示當前路段k駛離的手機終端樣本數量閾值。
[0009] 所述步驟4中還包括如下步驟： 將路段k連續的各個更新周期的交通狀態識別結果按時間先後排序，若更新周期i交 通狀態為擁堵，之前的更新周期中交通狀態也識別為擁堵的時間上最接近的更新周期為i_ bf，當更新周期i_bf的結束時刻與更新周期i的開始時刻相隔的時間間隔<單次擁堵時長 閾值TIMELENGH_JAM，則認為更新周期i與更新周期i_bf的擁堵為同一次擁堵，以更新周期 i_bf?的開始時刻作為擁堵開始時間JAM_TS_START(k，j); 若路段k在更新周期i_at檢測到交通狀態為擁堵，超過單次擁堵時長閾值TIMELENGH_JAM的連續多個更新周期都未檢測到交通狀態為擁堵，則以更新周期i_at的結束時刻JAM_ TS_END(k，j)作為本次擁堵的擁堵消散時刻，本次擁堵的擁堵持續時長JAM_TD(k，j)=擁堵 消散時刻JAM_TS_END(k，j)-擁堵開始時刻JAM_TS_START(k，j); 將擁堵開始時間JAM_TS_START(k，j)與擁堵持續時長JAM_TD(k，j)發布。
[0010] 本發明的優點是，充分依託現有的無線通信網絡信息資源，利用已有手機網絡中 的定位數據，通過各個更新周期內的各路段的平均旅行速度以及不同時刻各個路段上所具 有的手機終端樣本數量以分別對路段當前更新周期內的交通狀態進行初步判斷和進一步 確認，實現低成本、全路網、低誤檢、少延時、實時地檢測高速公路交通擁堵狀態信息。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0011] 圖1為本發明中基於手機數據實時檢測高速公路交通擁堵的方法流程圖。

【具體實施方式】
[0012] 以下結合附圖通過實施例對本發明的特徵及其它相關特徵作進一步詳細說明，以 便於同行業技術人員的理解： 實施例：如圖1所示，本實施例具體涉及一種基於手機數據實時檢測高速公路交通擁 堵的方法，該方法具體包括如下步驟： 【步驟1】高速公路上分為若干路段，同時每個所述路段中又具有若干個信號分段，每個 信號分段內均具有一座信號基站，定期獲取手機數據，將途經高速公路的所有手機終端樣 本匹配至所在路段，計算得到各個更新周期內的各路段平均旅行速度，並計算識別出每個 手機終端樣本經過各路段起點、終點的時刻，識別每個手機終端樣本不同時刻所在具體路 段，從而識別不同時刻各個路段上有哪些手機終端樣本； 步驟1.1:以時間t為一更新周期，通過信號基站獲取對應時間段t內的手機終端數 據，將途經高速公路的所有手機終端樣本匹配至所在路段，計算得到各個更新周期的路段 平均旅行速度，並計算識別出每個手機終端樣本經過路段起點、終點的時刻。
[0013] 其中，某個手機終端樣本I3U(P)經過某個路段k起點的時刻為timestamp_ in(P，k)，這是根據其經過各個信號分段起點的時刻、速度差分後的漸變分段起點的時刻與 高速公路路段起點所在的漸變分段對應旅行時間共同計算得到。
[0014] 參考專利CN201310749215,該手機終端樣本PU(p)經過各個信號分段 Clink(p，k)起點的時刻timestamp(p，k)與旅行時間traveltime_Clink(p，k)， 速度差分後經過各個漸變分段Clink_gradient(p，k，t)的旅行時間traveltime_ Clink_gradient(p，k，t)，這樣，經過各個速度漸變分段Clink_gradient(p，k，t)起 點 的時刻timestamp(p,k,t)=timestamp(p,k) +traveltime_Clink(p，k)/2+ I〇avdtime._Clinlc jradjentfp, ;高速公路路段起點所在的速度漸變分段Clink_ gradient(p，k，tf)對應旅行時間traveltime_Clink_gradient(p，k,first);因此，其經 過某個路段k起點的時刻timestamp_in(p,k)=timestamp(p,k,tf)+traveltime_Clink_ gradient(p,k,tf) _traveltime_Clink_gradient(p,k,first) 〇
[0015] 同理，該手機終端樣本HJ(P)經過某個路段k終點的時刻timestamp_out(p,k) =timestamp(p,k,tl)+traveltime_Clink_gradient(p,k,tl),其中timestamp(p,k,tl) 為該手機終端途經其路段終點所在速度漸變分段Clink_gradient(p，k，tl)起點的時刻， traveltime_Clink_gradient(p,k,tl)為對應的旅行時間。
[0016] 例如，某個手機終端樣本經過某幾個連續信號分段起點的時刻，分別為…、 2014-07-01 12:02:00、2014-07-01 12:07:00、…；其速度差分後經過各個漸變分段起點 的時刻，分別為…、2014-07-01 12:04:30、2014-07-01 12:04:50、2014-07-01 12:05:10、 2014-07-01 12:05:30、2014-07-01 12:05:50、…；其經過的某個路段k起點所在的 首個漸變分段起點的時刻2014-07-01 12:04:30與對應當前高速公路路段k的部分 旅行時間為l〇s，整個漸變分段旅行時間為20s;其經過的某個路段k終點所在的漸變 分段起點的時刻2014-07-01 12:04:50與對應當前高速公路路段k的部分旅行時間 為15s;這樣，經過某個高速公路路段k起點的時刻為2014-07-01 12:04:30+00:00:20 -00:00:10=2014-07-01 12:04:40，經過某個高速公路路段k終點的時刻為2014-07-01 12:04:50+00:00:15=2014-07-01 12:05:05。
[0017] 步驟1. 2、識別每個手機終端樣本不同時刻所在具體高速公路路段，從而識別不同 時刻各個高速公路路段上有哪些手機終端樣本。
[0018] 在timestamp(temp)這個時刻識別各個路段上有哪些手機終端樣本，S卩，當 timestamp_in(p，k)〈timestamp(temp)，且timestamp_out(p,k) >timestamp(temp)，或是 1：；[11168七311^_0111：(口，10尚未計算得到時，也即，該手機終端？11(口）在1：；[11168七311^(^11^)這個時 刻尚未經過或到達路段k的終點時,認為該手機終端PU(P)在timestamp(temp)這個時刻 所在路段為路段k。
[0019] 對路段k，挑選出所有timestamp_in(p,k) timestamp(temp)，或是timestamp_out(p,k)尚未計算得到的手機終端樣本編 號集合，作為路段k在timestamp(temp)這個時刻所行駛的所有手機終端樣本集合。
[0020] 上述的手機終端樣本，在2014-07-01 12:05:00這個時刻，由於其進入高速 公路路段k的時亥Ij(經過高速公路路段k起點）2014-07-01 12:04:40〈2014-07-01 12:0 5:00，且其離開高速公路路段k的時刻(經過高速公路路段k終點）2014-0 7-01 12:05:05>2014-07-01 12:05:00,因此，該手機終端樣本在 2014-07-01 12:05:00 這個時 刻位於高速公路路段k上。
[0021] 按上述規則，挑選出目前統計時刻所有位於高速公路路段k上的手機終端樣本， 將其編號集合作為該時刻該高速公路路段k上的手機終端樣本編號集合。
[0022] 【步驟2】由於車速是對交通擁堵最為敏感的交通參數，因此，利用高速公路路段平 均行駛車速對交通狀態進行初步識別。即，根據當前更新周期各個路段的平均行駛車速值 與所在路段交通狀態閾值劃分情況，識別出各個高速公路路段的初始交通狀態。若初始交 通狀態為擁堵，當手機樣本量較低時，識別置信度較低，需要進行步驟3,利用高速公路路段 手機終端樣本增減情況對交通擁堵進一步確認；若交通狀態為暢通，平均車速較高時必定 未發生交通擁堵，無需進一步確認，直接轉步驟4 ; 例如，某條高速公路路段k在某個更新周期i的平均旅行速度為35km/h，位於"擁堵" 交通狀態閾值[0-40]區間內，則需要進行步驟3,利用高速公路路段手機終端樣本增減情 況對交通擁堵進一步確認是否為真實交通擁堵；同一更新周期，另一條高速公路路段的平 均旅行速度為85km/h，位於"非常暢通"交通狀態閾值> 81km/h的區間內，則無需進一步確 認，直接轉步驟4。
[0023]【步驟3】對初始交通狀態為擁堵的高速公路路段，根據相鄰更新周期當前高速公 路路段上手機終端樣本編號集合的交集與差集，對交通擁堵進行確認。具體為： 步驟3. 1 :根據步驟1不同時刻各個路段上有哪些手機終端樣本，得到當前更新周期i與前一更新周期i_l結束時刻，各個路段上手機終端樣本編號集合PUG(i，k)、PUG(i-1，k); 例如，根據步驟1，識別出在當前更新周期i結束時刻路段k上的手機終端樣本編號 集合PUG(i,k) ={PU(p+16)、PU(p+17)、…、PU(p+n)、PU(p+n+1)、PU(p+n+2)、PU(p+n+3)}， 前一更新周期i_l結束時刻該路段k上的手機終端樣本編號集合PUG(i-l，k) = {PU(p+l)、 PU(p+2)、...、PU(p+n)}，n為正整數，n> 500。
[0024] 步驟3. 2:對當前更新周期i，計算相對前一相鄰更新周期i-1，各個路段上手機 終端樣本編號集合的交集：PUGINT(i，k) =PUG(i，k)nPUG(i-l，k)，與差集：PUGSUB(i，k) = PUG(i-1,k)-PUG(i,k)。
[0025]其中： PUGINT(i，k):當前更新周期開始時刻之前進入，並在當前更新周期結束時刻時仍未離 開當前路段k的手機終端樣本群體； PUGSUB(i，k):當前更新周期開始時刻之前進入，並在當前更新周期結束時刻之前離開 當前路段k的手機終端樣本群體； 示例中，路段k當前更新周期i相對前一更新周期i-1的手機終端樣本編號集合的 交集PUGINT(i，k)= {PU(p+16)、PU(p+17)、…、PU(p+n) }，差集PUGSUB(i，k) ={PU(p+l)、 PU(p+2)、…、PU(p+15)}。
[0026] 步驟3.3、當？邯1町（1，1〇中元素數量>?41?_?邯預1'〇〇，且？邯5皿（1，1〇中元素 數量<PAR_PUGSUB(k)時，確認當前更新周期交通狀態為擁堵；若不滿足這兩個條件，則認 為當前更新周期交通狀態為暢通，可能是路段上僅有很少量車輛在行駛，且旅行速度較低。
[0027]其中： PAR_PUGINT(k)是當前路段k擁堵未駛離手機終端樣本數量閾值，即由於交通擁堵，造 成一定數量的手機終端樣本無法在一定的時間範圍(如一個更新周期）內駛離當前路段k; PAR_PUGSUB(k)是當前高速公路路段k擁堵駛離手機終端樣本數量閾值，即由於交通 擁堵，造成只有少量手機終端樣本能夠在一定的時間範圍（如一個更新周期）內駛離當前路 段k; 這兩個閾值的取值與高速公路路段長度、高速公路路段車道數與車均載手機終端數量 相關，一般Ikm單車道高速公路路段PAR_PUGINT(k)設為150,具體使用時需要乘以路段實 際長度與實際車道數量；單車道的高速公路路段PAR_PUGSUB(k)設為20,具體使用時需要 乘以路段實際車道數量。
[0028] 對Ikm單位長度單車道高速公路路段，這兩個閾值的取值方式為：擁堵時，高速公 路路段平均旅行車速一般會低於30km/h?40km/h，以20km/h為例，最短車頭時距約2s， 最短車頭間距=最短車頭時距X車速=2sX20km/h?10m，車均載手機終端數量約1.6 個，這樣某個時刻Ikm長的單車道路段上的手機終端數量約lkm/10mX(1. 6個手機終端/ pcu) =160個，當前5min更新周期內駛離當前路段的手機終端數量=車速X更新周期時長 /最短車頭間距=20km/hX5min/10m?3個，這樣相鄰更新周期手機用戶的差集約3個，交 集為157個。綜合考慮各類平均旅行車速與車均載手機終端數量等情況，一般Ikm單車道 高速公路路段PAR_PUGINT(k)設為150,單車道的高速公路路段PAR_PUGSUB(k)設為20。
[0029] 示例中，當前高速公路路段k長度為lkm，路段車道數為2,PUGINT(i，k)中 元素數量為n-15,PUGSUB(i，k)中元素數量為15,由於n-15 > 500-15=485 >PAR_ PUGINT(k)=150X2=300,且 15 <PAR_PUGSUB(k) = 20X2 = 40,兩個條件都滿足，因此該高 速公路路段k在更新周期i的交通狀態確認為"擁堵"。即，由於當前路段k發生了交通擁 堵，車行緩慢，只有少量的15個手機終端在更新周期i內駛出當前路段k，且有大量的485 個手機終端未能駛離當前路段k。
[0030] 【步驟4】當前更新周期i各個路段k的擁堵狀態識別確認完畢，在此基礎上，識別 各個高速公路路段k的每次擁堵狀態的擁堵開始時間JAM_TS_START(k，j)與擁堵持續時長 JAM_TD(k，j)。將實時檢測的交通狀態、擁堵開始時間與擁堵持續時長發布給相關運營管理 部門或公眾使用。
[0031] 步驟4. 1 :將某個路段k連續的各個更新周期的交通狀態識別結果按時間先後排 序，若某個更新周期i交通狀態為擁堵，之前的更新周期中也識別為擁堵的時間上最接近 的更新周期為i_bf，當更新周期i_bf的結束時刻與更新周期i的開始時刻相隔的時間間隔 <單次擁堵時長閾值TIMELENGH_JAM，則認為這兩次擁堵為同一次擁堵，以更新周期i_bf 的開始時刻作為擁堵開始時間JAM_TS_START(k，j)，單次擁堵時長閾值TIMELENGH_JAM- 般為10分鐘，若更新周期為5分鐘，則最多相隔2個更新周期的擁堵為同一次擁堵。
[0032] 示例中，某個路段k，連續多個更新周期的交通狀態如下表。

【權利要求】
1. 一種基於手機數據實時檢測高速公路交通擁堵狀態的方法，所述高速公路上分為若 幹路段，同時每個所述路段中又具有若干個信號分段，每個所述信號分段內均具有一座信 號基站，其特徵在於所述方法至少包括如下步驟： 步驟1 :將途經所述高速公路的所有手機終端樣本匹配至所在的所述路段，以時間t為 一更新周期，通過所述信號基站獲取對應時間段t內的所述手機終端數據，計算得到各個 更新周期內的各路段的平均旅行速度，並計算識別出各所述手機終端樣本經過各路段的起 點、終點的時刻，識別出各所述手機終端不同時刻所在的路段，從而獲得不同時刻各個路段 上所具有的手機終端樣本數量； 步驟2 :根據當前更新周期i內路段k的平均旅行速度與所在路段k的交通狀態車速閾 值進行比較，初步判斷當前更新周期i內的路段k的交通狀態，若當前更新周期i內路段k 的平均旅行速度小於或等於所在路段k的交通狀態車速閾值，則當前更新周期i內的路段 k的交通狀態為擁堵，進入步驟3以進一步確認；若當前更新周期i內的路段k的平均旅行 速度大於所在路段k的交通狀態車速閾值，則當前更新周期i內的路段k的初始交通狀態 為暢通，直接進入步驟4; 步驟3 :根據步驟1中所述不同時刻各個路段上所具有的手機終端樣本數量，得到當前 更新周期i與前一更新周期i-Ι結束時刻，路段k上的手機終端樣本編號集合PUG(i，k)與 PUG(i-l，k)，計算兩者之間的交集與差集，以對步驟2中初步判斷的當前更新周期i內的路 段k交通狀態為擁堵進一步確認,之後進入步驟4 ; 步驟4 :交通狀態確認完畢，發布當前更新周期i內各路段交通狀態；重複步驟1?3 進入下一更新周期。
2. 根據權利要求1所述的一種基於手機數據實時檢測高速公路交通擁堵狀 態的方法，其特徵在於所述步驟1中所述手機終端樣本經過各路段的起點、終點 時刻的計算方法為：手機終端樣本PU(p)經過路段k內各信號分段Clink(p，k) 起點的時刻timestamp(p，k)與旅行時間traveltime_Clink(p，k)，速度差分 後經過各速度漸變分段Clink_gradient(p,k,t)的旅行時間為traveltime_ Clink_gradient(p,k，t),經過各速度漸變分段Clink_gradient(p,k,t)起點 的時刻 為timestamp(p,k,t)=timestamp(p,k) +traveltime_Clink(p,k)/2 + ZiCtraveltime_CMnk_gradlent(p,k,t〕〕；路段k起點所在的速度漸變分段Clink_ gradient(p,k,tf)對應的旅行時間為traveltime_Clink_gradient(p,k,first);因此得手 機終端樣本PU(p)經過路段k起點的時刻為timestamp_in(p,k)=timestamp(p,k,tf) + traveltime_Clink_gradient(p,k,tf) -traveltime_Clink_gradient(p,k,first)； 同理，得手機終端樣本PU(p)經過路段k終點的時刻為timestamp_out(p,k)=timestamp(p，k，tl) +traveltime_Clink_gradient(p，k，tl)，其中，timestamp(p，k，tl)為 手機終端樣本PU(p)經過路段k終點所在的速度漸變分段Clink_gradient(p,k,tl)起點 的時刻，traveltime_Clink_gradient(p，k，tl)為對應的旅行時間。
3. 根據權利要求1所述的一種基於手機數據實時檢測高速公路交通擁堵狀態的方 法，其特徵在於所述步驟1中獲得不同時刻各個路段上所具有的手機終端樣本數量的計 算方法為：對路段k，挑選出所有timestamp_in(p，k) timestamp(temp)、以及timestamp_out(p,k)尚未計算得到的手機終端樣本編 號集合，作為在timestamp(temp)這個時刻路段k內所行駛的所有手機終端樣本集合。
4. 根據權利要求1所述的一種基於手機數據實時檢測高速公路交通擁堵狀態的方法， 其特徵在於所述步驟3的具體步驟為： 根據步驟1中所述不同時刻各個路段上所具有的手機終端樣本數量，得到當前更 新周期i與前一更新周期i-Ι結束時刻，路段k上的手機終端樣本編號集合PUG(i，k) 與PUG(i-l，k);計算當前更新周期i與前一更新周期i-1內路段k上手機終端樣 本編號集合的交集PUGINT(i，k)=PUG(i，k)ΠPUG(i-1，k)以及差集PUGSUB(i，k)= PUG(i-l，k)-PUG(i，k)，其中PUGINT(i，k)表示當前更新周期i開始時刻之前進入，並在當 前更新周期i結束時刻時仍未離開當前路段k的手機終端樣本集合，PUGSUB(i，k)表示當 前更新周期i開始時刻之前進入，並在當前更新周期i結束時刻之前離開當前路段k的手 機終端樣本集合； 對步驟2中初步判斷的當前更新周期i內的路段k交通狀態為擁堵進一步確認，當PUGINT(i，k)中手機終端樣本數量>PAR_PUGINT(k)，且PUGSUB(i，k)中手機終端樣本數量 <PAR_PUGSUB(k)時，則確認當前更新周期i內路段k的交通狀態為擁堵，進入步驟4 ;若 不滿足這兩個條件，則確認當前更新周期i內的路段k的交通狀態為暢通，進入步驟4 ;其 中PAR_PUGINT(k)表示當前路段k擁堵未駛離的手機終端樣本數量閾值，PAR_PUGSUB(k)表 示當前路段k駛離的手機終端樣本數量閾值。
5. 根據權利要求1所述的一種基於手機數據實時檢測高速公路交通擁堵狀態的方法， 其特徵在於所述步驟4中還包括如下步驟： 將路段k連續的各個更新周期的交通狀態識別結果按時間先後排序，若更新周期i交 通狀態為擁堵，之前的更新周期中交通狀態也識別為擁堵的時間上最接近的更新周期為i_ bf，當更新周期i_bf的結束時刻與更新周期i的開始時刻相隔的時間間隔<單次擁堵時長 閾值TIMELENGH_JAM，則認為更新周期i與更新周期i_bf的擁堵為同一次擁堵，以更新周期 i_bf的開始時刻作為擁堵開始時間JAM_TS_START(k，j); 若路段k在更新周期i_at檢測到交通狀態為擁堵，超過單次擁堵時長閾值TIMELENGH_JAM的連續多個更新周期都未檢測到交通狀態為擁堵，則以更新周期i_at的結束時刻JAM_ TS_END(k，j)作為本次擁堵的擁堵消散時刻，本次擁堵的擁堵持續時長JAM_TD(k，j)=擁堵 消散時刻JAM_TS_END(k，j)-擁堵開始時刻JAM_TS_START(k，j); 將擁堵開始時間JAM_TS_START(k，j)與擁堵持續時長JAM_TD(k，j)發布。
【文檔編號】G08G1/01GK104318770SQ201410602781
【公開日】2015年1月28日 申請日期:2014年11月2日 優先權日:2014年11月2日
【發明者】裘煒毅, 劉傑, 陳明威, 孫亞, 陸俊賢, 蘇莉斌, 邱志軍 申請人:上海雲砥信息科技有限公司