基于卡口车牌数据的路网交通流量鲁棒计算方法及系统与流程

1.本发明涉及交通流量计算技术领域，具体涉及一种基于卡口车牌数据的路网交通流量鲁棒计算方法及系统。


背景技术：

2.交通流量计算是智慧城市建设的重要基础，准确合理的流量计算模型和结果是路网交通管理与控制、城市大气污染管控等相关研究和应用的基石之一。目前应用的交通流量计算方法一般通过卡口视频数据，分析车辆od、行驶路径等信息后将轨迹映射到路段上，进而计算流量，而传统的流量计算方法有如断面流量的马太公式等。相较于现有的路段流量计算方法，基于卡口车牌数据的路网流量鲁棒计算方法可以避免复杂的轨迹匹配判断问题，从而减少计算量，并且通过合理的模型与规则能够在城市卡口在线情况变化的情况下长期稳定输出流量结果。
3.现有根据卡口车牌数据的流量计算方法主要通过分析某一时段的车辆出行链，并进行拓扑检查以防出行链完整性较低而影响计算，进而将出行链映射在路网上通过累加等手段计算流量，在进行出行链生成和拓扑检查过程中，需要进行多次出行链的遍历。这种方式可以较为准确的根据历史数据计算出各路段的流量。然而，这种路段流量的计算方法较为复杂，尤其体现在计算的复杂性上，需要计算资源较大和时间较长，若应用在实时性要求较高的可视化平台或城市监管调控系统中，可能造成时机的延误。由于需要完整的出行链，在卡口车牌数据情况糟糕、卡口在线情况不断变化的情况下难以鲁棒的输出结果，较大的计算资源需求又导致部署成本的增加。并且，这种方法只能计算卡口车牌数据中有记录的车流量，而实际上路段卡口可能不能完全的记录所有车道上的车流，导致与实际流量产生偏差。因此，现有的路段流量计算方式不适用于实时稳定的可视化平台或城市监管调控系统。
4.因此，总的来说，现有的路段流量计算方法存在计算资源消耗大、计算速度较慢、难以适应较为恶劣的数据环境以及鲁棒性较差、未考虑卡口没有记录的车流量等问题。


技术实现要素：

5.针对现有技术中的上述不足，本发明提供了一种基于卡口车牌数据的路网交通流量鲁棒计算方法及系统，以解决现有交通流量计算方法存在的计算资源消耗大、计算速度较慢、难以适应多变的数据环境以及鲁棒性较差、未考虑卡口没有记录的车流量等问题，实现较小时间粒度的实时交通流量计算。
6.为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：第一方面，本发明提出了一种基于卡口车牌数据的路网交通流量鲁棒计算方法，包括以下步骤：获取路段信息，构建路网拓扑结构；获取路段卡口信息，将路段卡口信息与路网拓扑结构进行匹配；
获取路段卡口车牌数据，基于构建的交通流量计算模型和自适应交通流量计算规则计算城市路网中各路段交通流量。
7.作为可选地，所述获取路段信息，构建路网拓扑结构，具体包括：获取城市路网中所有路段信息；从所有路段信息中筛选目标路段，设置节点及其编号，并更正路段信息的所有字段，得到新的路段信息和节点信息；根据新的路段信息和节点信息构建路网拓扑结构。
8.作为可选地，所述路段信息具体包括：路段名称、路段等级、路段限速、路段车道数量和路段相邻节点编号。
9.作为可选地，所述路段卡口信息具体包括：设备编号、所在路段名称、位置经度、位置纬度、路段方向和拍摄车道。
10.作为可选地，所述将路段卡口信息与路网拓扑结构进行匹配具体包括：采用经纬度近邻分析方法将路段卡口信息作为特征连接到路网拓扑结构中路网的相应路段上，建立路段与卡口的对应关系。
11.作为可选地，所述交通流量计算模型的构建方法具体包括：判断路段所有车道是否能够被至少一个卡口拍摄到；若路段所有车道能够被至少一个卡口拍摄到，则根据路段上卡口拍摄到的车道上的车流量，构建第一交通流量计算模型为：若路段所有车道不能被该路段上任意卡口拍摄到，则对该路段交通流量进行扩充，构建第一交通流量计算模型为：其中，为路段的交通流量，为路段上的车道数量，x为路段上的卡口数量，为第x个卡口拍摄到的有效车流量，为第x个卡口拍摄到的车道数量，为设定的0-1变量。
12.作为可选地，所述交通流量计算模型的构建方法还包括：根据路段上卡口拍摄到的车道上的车流量对相邻路段的交通流量进行补充，构建第二交通流量计算模型为：其中，为补充后路段的交通流量，a为计算交通流量的相邻路段数。
13.作为可选地，所述基于构建的交通流量计算模型和自适应交通流量计算规则计算城市路网中各路段交通流量具体包括：
设定卡口阈值和车道阈值；判断是否满足路段上卡口数小于卡口阈值，或卡口拍摄到的车道数小于车道阈值；若满足，则基于构建的第二交通流量计算模型计算城市路网中各路段交通流量；若不满足，则基于构建的第一交通流量计算模型计算城市路网中各路段交通流量。
14.第二方面，本发明提出了一种应用上述方法的基于卡口车牌数据的路网交通流量鲁棒计算系统，包括：构建模块，用于根据路段信息构建路网拓扑结构；匹配模块，用于获取路段卡口信息，将路段卡口信息与路网拓扑结构进行匹配；计算模块，用于获取路段卡口车牌数据，基于构建的交通流量计算模型和自适应交通流量计算规则计算城市路网中各路段交通流量。
15.本发明具有以下有益效果：本发明通过更多卡口车牌信息的字段以及卡口本身的信息，联动同一路段上的卡口，能够构建一种快速简洁有效的交通流量计算方法，通过设定合理的规则，能够保证在卡口数量变化的情况下输出流量，从而适应各种数据环境，达到稳定鲁棒的应用效果，为智慧城市建设、交通排放研究提供数据基础保障。
附图说明
16.图1为实施例1中一种基于卡口车牌数据的路网交通流量鲁棒计算方法流程示意图；图2为实施例1中构建的路网拓扑结构示意图；图3为实施例2中一种基于卡口车牌数据的路网交通流量鲁棒计算系统结构示意图。
具体实施方式
17.下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
18.实施例1如图1所示，本发明实施例提供的一种基于卡口车牌数据的路网交通流量鲁棒计算方法，包括以下步骤s1至s3：s1、获取路段信息，构建路网拓扑结构；在本发明的一个可选实施例中，步骤s1中获取路段信息，构建路网拓扑结构，具体包括：获取城市路网中所有路段信息；从所有路段信息中筛选目标路段，设置节点及其编号，并更正路段信息的所有字段，得到新的路段信息和节点信息；
根据新的路段信息和节点信息构建路网拓扑结构。
19.其中路段信息具体包括：路段名称、路段等级、路段限速、路段车道数量和路段相邻节点编号。
20.本实施例首先通过网络数据库等手段获取城市所有路段信息，如openstreetmap类型的道路数据库，用户能够通过互联网访问其中内容并下载，数据库中信息丰富，拥有多个字段，且时效性强；比如利用python的osmnx库对路网进行路段信息下载，得到的路段信息包括但不限于路段名称、路段等级、路段限速、路段车道数量、路段相邻节点编号等。
21.然后分析确定对城市管控、污染监测等智慧城市管理较为重要的城市快速路与主干道以及某些特殊路段等目标路段，并设置节点及其编号；在筛选出所需要的目标路段后，路段信息会发生改变，比如由于路段和节点的减少，路段前后节点等信息会发生改变，因此更正路段信息的所有字段，得到新的路段信息和节点信息，作为交通流量计算的基础数据。
22.最后将新的路段信息和节点信息导入gis中，得到构建的路网拓扑结构，如图2所示。
23.s2、获取路段卡口信息，将路段卡口信息与路网拓扑结构进行匹配；在本发明的一个可选实施例中，步骤s2获取的路段卡口信息具体包括：设备编号、所在路段名称、位置经度、位置纬度、路段方向和拍摄车道。
24.步骤s2将路段卡口信息与路网拓扑结构进行匹配具体包括：采用经纬度近邻分析方法将路段卡口信息作为特征连接到路网拓扑结构中路网的相应路段上，建立路段与卡口的对应关系。
25.在本实施例中，路段卡口设立后会将其信息上传至交通卡口数据库，本实施例通过从交通卡口数据库获取路段卡口信息。由于卡口信息可能更新，因此卡口信息需要定时获取并更新。
26.本实施例采用经纬度近邻分析方法，即将卡口信息存储为点结构，由于卡口经纬度信息存在误差等原因，直接使用卡口的经纬度信息判断其属于哪条路段容易存在错误，因此本实施例综合卡口自身信息中的经纬度以及卡口名称、卡口拍摄车流方向等字段判断卡口所属路段，即首先根据卡口拍摄车流方向判断所属路段是进城路段、出城路段或是环线内侧路段、环线外侧路段，作为判断依据；然后根据卡口经纬度定位卡口，初步认为卡口所属的是符合判断依据并距离其最近的路段，形成初步判断结果；最后，卡口名称常包含卡口所属路段名称，因此可根据卡口名称与所属路段名称进行字符串对比，对于少数无法卡口名称与所属路段名称无关的卡口进行实地调查后进行调整，形成最终判断结果；并将卡口信息作为特征连接到路网中各路段上，形成路段与卡口的对应关系。其中路段与卡口的对应关系主要指可检索引用的数据表，数据表中信息包含某个卡口属于某个路段以及某个路段拥有哪些卡口等信息。
27.s3、获取路段卡口车牌数据，基于构建的交通流量计算模型和自适应交通流量计算规则计算城市路网中各路段交通流量。
28.在本发明的一个可选实施例中，步骤s3首先获取路段卡口车牌数据，即对卡口搜集到的数据进行实时读取，统计将分时段1h的卡口所录数据作为一次计算的数据。卡口车牌数据包括车牌号id、拍摄时间、行驶方向等字段。
29.本实施例以步骤s1和s2获取得到的数据为基础，利用卡口拍摄的车牌数据，经过
数据处理，以一个小时为时间粒度、车道为单位计算路段中各车道流量，经过平均、求和后得到路段的总流量。其中数据处理主要指将卡口车牌数据以一个时间窗口tw进行去重，排除不同卡口短时间内拍摄两张同一车辆照片造成流量计算准确性下降等情况。当然，数据处理也包括脏数据去除等常规数据处理，最后使得有效车流量在数量上为数据处理之后得到的卡口拍摄记录数目。
30.本实施例构建的交通流量计算模型包括第一交通流量计算模型和第二交通流量计算模型。下面分别对两种交通流量计算模型的构建方法进行说明。
31.设一条路段上个卡口，车道数量为，各车道编号为，第个卡口能拍摄到的车道数为，车道为向量，第x个卡口能拍摄到的车道数量为，卡口拍摄到的有效车流量分别为，有效车流量的数量为数据处理之后得到的卡口拍摄记录数目，得到车道（）上的车流量为：因此通过判断路段所有车道是否能够被至少一个卡口拍摄到；若路段所有车道能够被至少一个卡口拍摄到，则该路段总交通流量为所有车道流量加和；因此根据路段上卡口拍摄到的车道上的车流量，构建第一交通流量计算模型为：若路段有车道不能被该路段上任意卡口拍摄到，则对该路段交通流量进行扩充，构建第一交通流量计算模型为：其中，为路段的交通流量，为路段上的车道数，x为路段上的卡口数，为第x个卡口拍摄到的有效车流，为第x个卡口拍摄到的车道数，为设定的0-1变量，若集合中有这一车道，则，否则为0。
32.特别地，对于卡口稀少路段，由于实际情况在线卡口并不稳定，有时路段在线卡口极少甚至没有，因而根据第一交通流量计算模型难以保证其有效性，因此本实施例根据路段前后相邻路段的流量估计一个流量值作为补充，设有a个相邻路段能够通过第一交通流量计算模型计算得到交通流量，计算得到交通流量分别为，根据路段上卡口拍摄到的车道上的车流量对相邻路段的交通流量进行补充，构建第二交通流量计算模型为：
其中，为路段补充的交通流量，a为计算交通流量的相邻路段数。
33.本实施例基于构建的交通流量计算模型和自适应交通流量计算规则计算城市路网中各路段交通流量具体包括：设定卡口阈值和车道阈值；判断是否满足路段上卡口数小于卡口阈值，或卡口拍摄到的车道数小于车道阈值；若满足，则基于构建的第二交通流量计算模型计算城市路网中各路段交通流量；若不满足，则基于构建的第一交通流量计算模型计算城市路网中各路段交通流量。
34.在本实施例中，实际情况下每条路段的在线卡口每天都会出现变化，有时路段上在线卡口较多，有时一条路段上甚至没有在线卡口，若采用同一种流量计算方法，其稳定性和有效性难以保证。因此本实施例采用自适应的流量计算方法选择规则，根据每条路段在线卡口的数量以及卡口覆盖的车道数判断采用第一交通流量计算模型或第二交通流量计算模型。
35.本发明综合考虑了现有交通流量计算方法的局限性，结合城市实时交通大数据提出了一种新的解决方案。本方案考虑了交通路网上路段卡口基本信息及卡口车牌数据的不完整性以及实时计算的计算资源限制等因素，基于城市实时交通大数据构建了一种利用卡口车牌数据计算交通流量的方法，基于该方法能够以较小的计算量实现实时计算城市路网路段车流量，并且达到较高的鲁棒性，为城市道路排放监测、城市交通管控提供可靠支持。
36.实施例2如图3所示，本发明实施例基于实施例1所描述方法，提供了一种基于卡口车牌数据的路网交通流量鲁棒计算系统，包括：构建模块，用于根据路段信息构建路网拓扑结构；匹配模块，用于获取路段卡口信息，将路段卡口信息与路网拓扑结构进行匹配；计算模块，用于获取路段卡口车牌数据，基于构建的交通流量计算模型和自适应交通流量计算规则计算城市路网中各路段交通流量。
37.本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
38.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
39.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一
个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
40.本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
41.本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。

技术特征：
1.一种基于卡口车牌数据的路网交通流量鲁棒计算方法，其特征在于，包括以下步骤：获取路段信息，构建路网拓扑结构；获取路段卡口信息，将路段卡口信息与路网拓扑结构进行匹配；获取路段卡口车牌数据，基于构建的交通流量计算模型和自适应交通流量计算规则计算城市路网中各路段交通流量。2.根据权利要求1所述的基于卡口车牌数据的路网交通流量鲁棒计算方法，其特征在于，所述获取路段信息，构建路网拓扑结构，具体包括：获取城市路网中所有路段信息；从所有路段信息中筛选目标路段，设置节点及其编号，并更正路段信息的所有字段，得到新的路段信息和节点信息；根据新的路段信息和节点信息构建路网拓扑结构。3.根据权利要求1或2所述的基于卡口车牌数据的路网交通流量鲁棒计算方法，其特征在于，所述路段信息具体包括：路段名称、路段等级、路段限速、路段车道数量和路段相邻节点编号。4.根据权利要求1所述的基于卡口车牌数据的路网交通流量鲁棒计算方法，其特征在于，所述路段卡口信息具体包括：设备编号、所在路段名称、位置经度、位置纬度、路段方向和拍摄车道。5.根据权利要求1所述的基于卡口车牌数据的路网交通流量鲁棒计算方法，其特征在于，所述将路段卡口信息与路网拓扑结构进行匹配具体包括：采用经纬度近邻分析方法将路段卡口信息作为特征连接到路网拓扑结构中路网的相应路段上，建立路段与卡口的对应关系。6.根据权利要求1所述的基于卡口车牌数据的路网交通流量鲁棒计算方法，其特征在于，所述交通流量计算模型的构建方法具体包括：判断路段所有车道是否能够被至少一个卡口拍摄到；若路段所有车道能够被至少一个卡口拍摄到，则根据路段上卡口拍摄到的车道上的车流量，构建第一交通流量计算模型为：若路段有车道不能被该路段上任意卡口拍摄到，则对该路段交通流量进行扩充，构建第一交通流量计算模型为：其中，为路段的交通流量，为路段上的车道数量，x为路段上的卡口数量，为第x个卡口拍摄到的有效车流量，为第x个卡口拍摄到的车道数量，为设定的0-1变量。7.根据权利要求6所述的基于卡口车牌数据的路网交通流量鲁棒计算方法，其特征在
于，所述交通流量计算模型的构建方法还包括：根据路段上卡口拍摄到的车道上的车流量对相邻路段的交通流量进行补充，构建第二交通流量计算模型为：其中，为补充后路段的交通流量，a为计算交通流量的相邻路段数量。8.根据权利要求7所述的基于卡口车牌数据的路网交通流量鲁棒计算方法，其特征在于，所述基于构建的交通流量计算模型和自适应交通流量计算规则计算城市路网中各路段交通流量具体包括：设定卡口阈值和车道阈值；判断是否满足路段上卡口数量小于卡口阈值，或卡口拍摄到的车道数量小于车道阈值；若满足，则基于构建的第二交通流量计算模型计算城市路网中各路段交通流量；若不满足，则基于构建的第一交通流量计算模型计算城市路网中各路段交通流量。9.一种应用权利要求1至8任一所述方法的基于卡口车牌数据的路网交通流量鲁棒计算系统，其特征在于，包括：构建模块，用于根据路段信息构建路网拓扑结构；匹配模块，用于获取路段卡口信息，将路段卡口信息与路网拓扑结构进行匹配；计算模块，用于获取路段卡口车牌数据，基于构建的交通流量计算模型和自适应交通流量计算规则计算城市路网中各路段交通流量。

技术总结
本发明公开了一种基于卡口车牌数据的路网交通流量鲁棒计算方法及系统，涉及交通流量计算技术领域。该方法包括根据路段信息构建路网拓扑结构；获取路段卡口信息，将路段卡口信息与路网拓扑结构进行匹配；获取路段卡口车牌数据，基于构建的交通流量计算模型和自适应交通流量计算规则计算城市路网中各路段交通流量。本发明通过更多卡口车牌信息的字段以及卡口本身的信息，联动同一路段上的卡口，能够构建一种快速简洁有效的交通流量计算方法，通过设定合理的规则，能够保证在卡口数量变化的情况下输出流量，从而适应各种数据环境，达到稳定鲁棒的应用效果。定鲁棒的应用效果。定鲁棒的应用效果。


技术研发人员：韩科 池奔 刘欣豪 喻磊 刘依民 邓修垸 王显龙 董施慧
受保护的技术使用者：四川国蓝中天环境科技集团有限公司
技术研发日：2023.05.29
技术公布日：2023/7/6