一種高效的交通狀態(tài)標(biāo)注方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明涉及一種高效的交通狀態(tài)標(biāo)注方法，該方法通過(guò)將微波獲取的一定時(shí)間段內(nèi)的交通流量、速度和車(chē)道占有率三個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)歸一化映射成圖像的像元，以圖像聚類(lèi)的方法完成對(duì)所有微波監(jiān)測(cè)路段的聚類(lèi)，再?gòu)拿總€(gè)聚類(lèi)中抽取視頻監(jiān)測(cè)位置較好的少數(shù)路段，通過(guò)視頻直觀的了解路段狀態(tài)并對(duì)早、晚高峰和中午平峰時(shí)間段的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行狀態(tài)標(biāo)注。本發(fā)明方法既降低了每條路段都需要標(biāo)注的復(fù)雜性，又使得標(biāo)注的結(jié)果更加真實(shí)可靠，該方法具有通用性強(qiáng)、可行性強(qiáng)、復(fù)雜度低、實(shí)現(xiàn)速度快、可靠性高等特點(diǎn)。
【專(zhuān)利說(shuō)明】一種高效的交通狀態(tài)標(biāo)注方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及智能交通領(lǐng)域，尤其涉及一種基于微波傳感器數(shù)據(jù)快速構(gòu)建路況識(shí)別分類(lèi)器的交通狀態(tài)標(biāo)注方法。

【背景技術(shù)】
[0002]隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，城市交通出現(xiàn)銳增的趨勢(shì)。如何有效調(diào)控交通流量，優(yōu)化道路的使用效率，成為城市智能交通領(lǐng)域研究的重點(diǎn)。智能交通系統(tǒng)作為科學(xué)技術(shù)快速發(fā)展的產(chǎn)物應(yīng)運(yùn)而生，其中對(duì)交通狀態(tài)進(jìn)行劃分是城市交通公共信息服務(wù)的主要內(nèi)容，也是交通管理部門(mén)部署警力，疏導(dǎo)道路交通的有效途徑。交通狀態(tài)的劃分有很多方法，可基于不同類(lèi)型的傳感器數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)，例如:微波、線圈、地磁、卡口、浮動(dòng)車(chē)等。其中，微波數(shù)據(jù)是斷面采集的數(shù)據(jù)，用其判斷線裝路段的交通狀態(tài)，具有一定的挑戰(zhàn)性，主要表現(xiàn)在:采集的速度值是點(diǎn)速度，不能表達(dá)區(qū)間平均速度；車(chē)道占有率可能受到外界環(huán)境干擾而導(dǎo)致誤判等。因此，任何基于微波單指標(biāo)分析交通狀態(tài)的方法均具有片面性和較大誤差。采用基于多指標(biāo)的帶監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)方法是最有希望的方法。基于機(jī)器學(xué)習(xí)的交通狀態(tài)劃分技術(shù)運(yùn)用訓(xùn)練樣本和標(biāo)注信息來(lái)訓(xùn)練分類(lèi)器，進(jìn)一步，得到的分類(lèi)器可以將新的微波監(jiān)測(cè)指標(biāo)當(dāng)作輸入，輸出交通狀態(tài)。存在的分類(lèi)算法有很多，然而任何分類(lèi)器是否具有較高的精度，其關(guān)鍵在于訓(xùn)練樣本的狀態(tài)標(biāo)注。交通狀態(tài)標(biāo)注主要是對(duì)由微波等交通監(jiān)測(cè)設(shè)備檢測(cè)到的流量、速度、車(chē)道占有率等交通運(yùn)行指標(biāo)的狀態(tài)標(biāo)注，狀態(tài)一般標(biāo)注為擁堵、繁忙、暢通等級(jí)別。
[0003]現(xiàn)有的研究中對(duì)交通狀態(tài)的標(biāo)注主要是依靠經(jīng)驗(yàn)對(duì)獲取的狀態(tài)衡量指標(biāo)直接進(jìn)行狀態(tài)標(biāo)注，沒(méi)有考慮實(shí)際的路段狀態(tài)信息；另一方面，現(xiàn)有的標(biāo)注方法需要為每條路段訓(xùn)練一個(gè)分類(lèi)器，這就要求對(duì)每條路段進(jìn)行視頻標(biāo)注，工作量大，需要投入大量的人力和時(shí)間。再者，微波監(jiān)測(cè)路段經(jīng)常與視頻監(jiān)測(cè)路段不一致，難以對(duì)照進(jìn)行狀態(tài)標(biāo)注。因此，為了真實(shí)有效反映路段狀態(tài)和降低標(biāo)注的復(fù)雜度，本發(fā)明提出了一種高效的交通狀態(tài)標(biāo)注方法。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明為克服上述的不足之處，目的在于提供一種高效的交通狀態(tài)標(biāo)注方法，該方法通過(guò)將歸一化并聚類(lèi)后的微波采集的交通狀態(tài)指標(biāo)數(shù)據(jù)與視頻監(jiān)測(cè)得到的路段狀態(tài)信息綜合得到路段的交通狀態(tài)并作狀態(tài)標(biāo)注；該方法可以使標(biāo)注的結(jié)果更加真實(shí)可靠，具有降低每條路段都需要標(biāo)注的復(fù)雜性，同時(shí)達(dá)到真實(shí)反映路段狀態(tài)的效果。
[0005]本發(fā)明是通過(guò)以下技術(shù)方案達(dá)到上述目的:一種高效的交通狀態(tài)標(biāo)注方法，包括如下步驟:
[0006](I)采集所有微波監(jiān)測(cè)路段連續(xù)一周時(shí)間內(nèi)的交通狀態(tài)指標(biāo)數(shù)據(jù)；
[0007](2)將采集到的交通狀態(tài)指標(biāo)數(shù)據(jù)歸一化處理，映射成圖像的像元；
[0008](3)對(duì)所有微波監(jiān)測(cè)路段用譜聚類(lèi)算法進(jìn)行聚類(lèi)；
[0009](4)在每個(gè)聚類(lèi)中抽取典型時(shí)間段且視頻監(jiān)測(cè)位置記錄的視頻能夠?qū)崟r(shí)清晰反映路段交通狀態(tài)的路段觀看視頻；
[0010](5)根據(jù)所觀看視頻反映的路段狀態(tài)結(jié)果與交通狀態(tài)指標(biāo)綜合得到路段的交通狀態(tài)并作狀態(tài)標(biāo)注。
[0011]作為優(yōu)選，所述步驟(1)中的交通狀態(tài)指標(biāo)數(shù)據(jù)包括交通流量、速度、車(chē)道占有量三個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)。
[0012]作為優(yōu)選，所述步驟(2)歸一化處理方法如下式所示:

【權(quán)利要求】
1.一種高效的交通狀態(tài)標(biāo)注方法，其特征在于包括如下步驟: (1)采集所有微波監(jiān)測(cè)路段連續(xù)一周時(shí)間內(nèi)的交通狀態(tài)指標(biāo)數(shù)據(jù)； (2)將采集到的交通狀態(tài)指標(biāo)數(shù)據(jù)歸一化處理，映射成圖像的像元； (3)對(duì)所有微波監(jiān)測(cè)路段用譜聚類(lèi)算法進(jìn)行聚類(lèi)； (4)在每個(gè)聚類(lèi)中抽取典型時(shí)間段且視頻監(jiān)測(cè)位置記錄的視頻能夠?qū)崟r(shí)清晰反映路段交通狀態(tài)的路段觀看視頻； (5)根據(jù)所觀看視頻反映的路段狀態(tài)結(jié)果與交通狀態(tài)指標(biāo)綜合得到路段的交通狀態(tài)并作狀態(tài)標(biāo)注。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種高效的交通狀態(tài)標(biāo)注方法，其特征在于，所述步驟(1)中的交通狀態(tài)指標(biāo)數(shù)據(jù)包括交通流量、速度、車(chē)道占有量三個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種高效的交通狀態(tài)標(biāo)注方法，其特征在于，所述步驟(2)歸一化處理方法如下式所示:
其中，Xi是所有微波數(shù)據(jù)中第i個(gè)數(shù)據(jù)，Xmin是微波數(shù)據(jù)中最小的數(shù)據(jù)值，Xmax是微波數(shù)據(jù)中最大的數(shù)據(jù)值。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種高效的交通狀態(tài)標(biāo)注方法，其特征在于，所述步驟(3)中聚類(lèi)采用圖像譜聚類(lèi)方法將所有微波監(jiān)測(cè)路段聚為k類(lèi)，譜聚類(lèi)算法步驟如下: (1)構(gòu)造鄰接矩陣，根據(jù)N個(gè)微波監(jiān)測(cè)路段構(gòu)造一個(gè)Graph，Graph的每個(gè)節(jié)點(diǎn)Vi對(duì)應(yīng)于一個(gè)微波監(jiān)測(cè)路段，將節(jié)點(diǎn)連接起來(lái)，連線的權(quán)重Ei表示兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的相似度，將Graph用鄰接矩陣的形式記為W ; (2)求拉普拉斯矩陣，將W的每一列元素相加得到N個(gè)數(shù)，將其變換為NXN的對(duì)角矩陣D，并令L = D-ff, L即為圖拉普拉斯矩陣； (3)求L的特征值Y，并按值的大小進(jìn)行排序，取前m個(gè)最小的特征值對(duì)應(yīng)的特征向量{中}隹1; (4)將所求得的m個(gè)特征向量組成NXm的矩陣，其中每行看作是m維空間中的一個(gè)向量，再采用k-means算法進(jìn)行聚類(lèi)，聚類(lèi)結(jié)果中每一行所屬類(lèi)別即為Graph中節(jié)點(diǎn)所屬的類(lèi)別。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種高效的交通狀態(tài)標(biāo)注方法，其特征在于，所述步驟(4)的典型時(shí)間段為早高峰、晚高峰以及中午平峰時(shí)間段。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種高效的交通狀態(tài)標(biāo)注方法，其特征在于，所述步驟(5)的狀態(tài)標(biāo)注結(jié)果分為擁堵、繁忙、暢通三個(gè)級(jí)別。
【文檔編號(hào)】G06K9/64GK104200231SQ201410441547
【公開(kāi)日】2014年12月10日 申請(qǐng)日期:2014年9月2日 優(yōu)先權(quán)日:2014年9月2日
【發(fā)明者】溫曉岳, 李丹, 李建元, 張麒, 靳明豪 申請(qǐng)人:銀江股份有限公司