CN104200659B - 一种重点车辆是否按规定线路行驶的判定方法 - Google Patents
一种重点车辆是否按规定线路行驶的判定方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN104200659B CN104200659B CN201410433546.6A CN201410433546A CN104200659B CN 104200659 B CN104200659 B CN 104200659B CN 201410433546 A CN201410433546 A CN 201410433546A CN 104200659 B CN104200659 B CN 104200659B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- route
- gis
- layer
- vehicle
- emphasis vehicle
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Landscapes
- Traffic Control Systems (AREA)
- Navigation (AREA)
Abstract
本发明公开了一种不按规定线路行驶的重点车辆交通违法行为判定方法，其通过公路卡口设备生成目标重点车辆通行记录集；根据重点车辆上报路线从公路网图层中筛选出上报路线对应的道路要素，生成初始计划路线GIS图层，再获取交点生成初始计划路线必经点GIS图层；利用GIS***对通行记录集进行地图展示，经缓冲区分析和歧义点剔除后建立路径自动计算流程，生成车辆的实际路线轨迹GIS图层，由初始计划路线必经点GIS图层，结合道路网的空间拓扑关系，生成新的计划路线GIS图层；在路网数据集上以不同颜色叠加该计划路线GIS图层和实际路线轨迹GIS图层，***自动判断路线匹配度。本发明通过卡口通行信息形成行车轨迹来判断车辆是否按规定路线行驶，无需安装GPS设备。
Description
技术领域
本发明涉及公路交通运输管理领域，具体是一种通过卡口通行信息的数据分析，判断重点车辆是否按规定路线行驶的方法。
背景技术
各地交通运输监管部门主要采用的“两客一危”重点车辆路线行驶监管方式如下：首先在重点车辆上安装车载GPS（全球定位***）设备，其次通过GPS实时获取车辆位置和时间定位信息，然后由监控中心后台***在地图上匹配展示行车路线轨迹，最后由人工比较重点车辆上报路线和***展示的行车路线轨迹，以此判断车辆是否按规定的路线和时间行驶。但是，这种监管方式需要重点车辆通过车载GPS设备主动上报定位信息，如在人为干预或者车辆未安装车载GPS设备的情况下，监控中心就无法接收到定位信息来形成行车路线轨迹，从而就无法判断车辆是否按规定的路线行驶，失去了监管能力。如何从源头解决重点车辆远程路线监管，是目前交通运输行业面临的主要问题。
公路卡口是一种公路车辆智能监测记录设备，安装在道路上，能够全天候24小时不间断实时记录监控区域内经过的车辆。卡口记录的通行信息包括号牌号码、号牌种类、过车时间、记录地点、途径道路等。当重点车辆上路行驶通过卡口监控区域时，会被卡口主动记录通行信息。
近年来，为有效监控道路行驶车辆，打击涉车违法犯罪行为，各地纷纷开展了公路卡口建设。2010年，江苏省开展了全省公安机关道路监控网“3.20”工程建设，要求达到“城区3公里、公路20公里”一处卡口监控的建设规模。2013年，公安部交通管理局提出的全国公路交通安全防控体系建设，更是以加大公路卡口建设为手段，达到强化道路通行秩序管理、提升公安交通管控能力的目的。由此可见，全国道路上建设的卡口已经相当密集，可以对行驶车辆进行全程监控。
发明内容
本发明的目的是为了交通运输监管部门主动获知重点车辆行驶路线，判断是否按规定行驶的需求，提供一种基于卡口通行信息来判断重点车辆是否按规定路线行驶的方法，采用公路卡口记录重点车辆通行信息，通过卡口通行信息形成行车轨迹来判断车辆是否按规定路线行驶。
为实现以上目的，本发明是通过以下技术方案来实现的：所述不按规定线路行驶的重点车辆交通违法行为判定方法，其通过公路卡口设备记录、比对、提取生成目标重点车辆通行记录集；根据重点车辆上报路线文字，从公路网图层中筛选出上报路线对应的道路要素，生成初始计划路线GIS图层，再获取上报路线的交点，生成初始计划路线必经点GIS图层；利用GIS***对通行记录集进行地图展示，经缓冲区分析和歧义点剔除后建立路径自动计算流程，生成目标重点车辆的实际路线轨迹GIS图层，由初始计划路线必经点GIS图层，结合道路网的空间拓扑关系，生成新的计划路线GIS图层；在路网数据集上以不同颜色同时叠加所述新的计划路线GIS图层和实际路线轨迹GIS图层，***自动判断路线匹配度，根据路线匹配度自动判断是否未按规定路线行驶。
所述的公路卡口设备，指道路沿线布设的公路车辆智能监测记录设备，能够记录区域内经过的每一辆机动车信息。
所述的通行记录集，指记录内容包含号牌号码、号牌种类、过车时间、记录地点、途径道路信息的集合。
所述的地图展示，指在通过GIS***可视化表达目标重点车辆通行记录集与公路网的空间位置关系。
所述的歧义点剔除，指在目标重点车辆通行记录集中筛选不在上报路线GIS图层路网5km缓冲区内的点位。
所述的路径自动计算，指通过GIS软件自定义工具设置网络分析属性建立路径计算流程。
所述的路线匹配度，指把重点车辆路线和上报路线按路段名称各自分成10份，比较相同名称的路段是否相符，然后统计计算路段相符数量及比例，该比例即路线匹配度。
与现有技术相比，本发明的优点在于：
1、无需在重点车辆安装GPS设备，就能主动获知车辆行驶路线；
2、经过多层次空间运算修正行车路线轨迹，确保行车路线轨迹实际情况一致。
附图说明
图1是本发明的方法流程图。
具体实施方式
如图1所示，本发明包括以下步骤。
1、首先通过道路沿线布设的公路卡口设备，记录监控区域内经过的每一辆机动车的号牌号码、号牌种类、过车时间、记录地点、途径道路等信息。
2、将目标重点车辆的号牌种类、号牌号码和公路卡口通行信息进行比对，完成目标重点车辆的卡口通行信息的提取，生成目标重点车辆通行记录集，生成目标重点车辆路网通行点GIS图层。
3、匹配重点车辆上报路线文字，通过属性选择工具，从公路网图层中筛选出上报路线对应的道路要素，生成初始计划路线GIS图层，再使用相交工具，获取点要素，生成初始计划路线必经点GIS图层。
4、将目标重点车辆路网通行点GIS图层叠加在初始计划路线GIS图层上，进行歧义点剔除、缓冲区分析等空间运算，剔除歧义点。
5、然后结合道路网的空间拓扑关系，设置网络分析属性，建立路径自动计算流程，分别生成目标重点车辆实际路线GIS图层和新的计划路线GIS图层。
6、在路网数据集上以不同颜色同时叠加重点车辆新的计划路线GIS图层和实际路线轨迹GIS图层，***自动判断路线匹配度，如路线匹配度小于90%，则判断未按规定路线行驶；如路线匹配度大于等于90%，则判断按规定路线行驶，最后由人工确认***判断结果。
以下是一个具体实施例，但是本发明不限于所提供的实施例。
1、由道路沿线布设的公路卡口设备记录监控区域内经过的每一辆机动车，记录信息包括号牌号码、号牌种类、过车时间、记录地点、途经道路等。
2、***比对目标重点车辆的号牌种类、号牌号码和公路卡口通行信息，提取目标重点车辆的卡口通行信息，生成目标重点车辆通行记录集，结合卡口记录地点空间位置信息，生成目标重点车辆路网通行点GIS图层。
3、通过GIS软件操作，在同一坐标***下加载公路网和目标重点车辆路网通行点GIS图层。依据公路网创建路网数据集，使其具备GIS网络分析功能。
4、根据重点车辆人工上报路线（如京津高速公路→津蓟高速公路→京哈高速→大香线→秀水街），通过属性选择工具，从公路网图层中筛选出上报路线对应的道路要素（线要素），生成初始计划路线GIS图层，再使用相交工具，获取上报路线的交点（点要素），生成初始计划路线必经点GIS图层；
5、将目标重点车辆路网通行点GIS图层叠加在初始计划路线GIS图层上，设置5km的路网缓冲区间，通过缓冲区分析筛选出不在上报路线缓冲区内的点位，再经过人工检查上报路线外的点是否参与路径分析，若参与路线分析，则通过自定义GIS工具，批量对路线外的点进行几何运算，计算出上报路线上距离该点最近的位置，并将原点移至该位置，若不参与路线分析，则将不需要的点位从图层中剔除。
6、加载路网数据集、目标重点车辆路网通行点GIS图层和初始计划路线必经点GIS图层，创建路径网络分析图层，将目标重点车辆路网通行点GIS图层和初始计划路线必经点GIS图层中各点作为路径分析途经点，并通过GIS软件自定义工具设置目标重点车辆每个途经点的时间限制、路网通行限制、途经点顺序、无效点判断等网络分析属性，建立路径自动计算流程，生成目标重点车辆实际路线GIS图层和新的计划路线GIS图层。
7、将目标重点车辆实际路线GIS图层和所述新的计划路线GIS图层以不同颜色同时叠加在路网数据集上，***自动判断重点车辆新的计划路线和实际路线轨迹。判断流程如下：分别把目标重点车辆实际路线和新的计划路线拆分成10段，把10段目标重点车辆实际路段按路段名称匹配10段新的计划路线，然后对相同名称的两段路进行线与线叠加分析求差，运用擦除工具，输出两者不重叠的部分。如输出有不重叠部分，则判断为路段不符；如输出内容为空，则判断为路段相符。
8、然后统计比较结果，如相符路段数量大于等于9处，则可认为路线匹配度大于等于90%，判断为路线相符；如相符路段数量小于9处，则可认为路线匹配度小于90%，判断为路线不符，最后由人工确认***判断结果。
Claims (7)
1.一种重点车辆是否按规定线路行驶的判定方法，其特征在于，通过公路卡口设备记录、比对、提取生成目标重点车辆通行记录集；根据重点车辆上报路线文字，从公路网图层中筛选出上报路线对应的道路要素，生成初始计划路线GIS图层，再获取上报路线的交点，生成初始计划路线必经点GIS图层；利用GIS***对通行记录集进行地图展示，经缓冲区分析和歧义点剔除后建立路径自动计算流程，生成目标重点车辆的实际路线轨迹GIS图层，由初始计划路线必经点GIS图层，结合道路网的空间拓扑关系，生成新的计划路线GIS图层；在路网数据集上以不同颜色同时叠加所述新的计划路线GIS图层和实际路线轨迹GIS图层，***自动判断路线匹配度，根据路线匹配度自动判断是否未按规定路线行驶。
2.根据权利要求1所述重点车辆是否按规定线路行驶的判定方法，其特征是：所述的公路卡口设备，指道路沿线布设的公路车辆智能监测记录设备，能够记录区域内经过的每一辆机动车信息。
3.根据权利要求1所述重点车辆是否按规定线路行驶的判定方法，其特征是：所述的通行记录集，指记录内容包含号牌号码、号牌种类、过车时间、记录地点、途径道路信息的集合。
4.根据权利要求1所述重点车辆是否按规定线路行驶的判定方法，其特征是：所述的地图展示，指在通过GIS***可视化表达目标重点车辆通行记录集与公路网的空间位置关系。
5.根据权利要求1所述重点车辆是否按规定线路行驶的判定方法，其特征是：所述的歧义点剔除，指在目标重点车辆通行记录集中筛选不在上报路线GIS图层路网5km缓冲区内的点位。
6.根据权利要求1所述重点车辆是否按规定线路行驶的判定方法，其特征是：所述的路径自动计算，指通过GIS软件自定义工具设置网络分析属性建立路径计算流程。
7.根据权利要求1所述重点车辆是否按规定线路行驶的判定方法，其特征是：所述的路线匹配度，指把重点车辆路线和上报路线按路段名称各自分成10份，比较相同名称的路段是否相符，然后统计计算路段相符数量及比例，该比例即路线匹配度。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201410433546.6A CN104200659B (zh) | 2014-08-28 | 2014-08-28 | 一种重点车辆是否按规定线路行驶的判定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201410433546.6A CN104200659B (zh) | 2014-08-28 | 2014-08-28 | 一种重点车辆是否按规定线路行驶的判定方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN104200659A CN104200659A (zh) | 2014-12-10 |
| CN104200659B true CN104200659B (zh) | 2016-08-10 |
Family
ID=52085943
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201410433546.6A Active CN104200659B (zh) | 2014-08-28 | 2014-08-28 | 一种重点车辆是否按规定线路行驶的判定方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN104200659B (zh) |
Families Citing this family (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107666656B (zh) * | 2016-07-29 | 2020-12-29 | 阿里巴巴（中国）有限公司 | 确定公共交通工具的行驶路线发生变化的方法和装置 |
| CN106297292A (zh) * | 2016-08-29 | 2017-01-04 | 苏州金螳螂怡和科技有限公司 | 基于高速公路卡口及综合监控的轨迹*** |
| CN106875675B (zh) * | 2017-04-28 | 2023-01-10 | 南京云计趟信息技术有限公司 | 一种快速识别渣土车偏离行驶的检测***和方法 |
| CN109767146A (zh) * | 2017-11-09 | 2019-05-17 | 厦门雅迅网络股份有限公司 | 分析指定路线车辆行驶轨迹的方法、终端设备及存储介质 |
| CN110718087B (zh) * | 2018-07-11 | 2021-03-09 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 数据融合处理方法及装置 |
| CN110718088B (zh) * | 2018-07-12 | 2020-12-22 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 公交运行状态监控方法及装置 |
| CN110889962B (zh) * | 2018-09-07 | 2022-09-30 | 上海擎感智能科技有限公司 | 规划路线和轨迹路线比较方法及装置 |
| CN109637112A (zh) * | 2018-11-23 | 2019-04-16 | 江苏省南京市公安局交通管理局车辆管理所 | 重点车辆源头动态监管***及监控方法 |
| CN109523787B (zh) * | 2018-11-30 | 2021-06-29 | 公安部交通管理科学研究所 | 一种基于车辆通行轨迹的疲劳驾驶分析方法 |
| CN113656979B (zh) * | 2021-08-26 | 2024-05-14 | 浙江数智交院科技股份有限公司 | 路网数据生成方法、装置、电子设备及存储介质 |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20060241856A1 (en) * | 2005-04-25 | 2006-10-26 | The Boeing Company | Geo-infosphere as applied to dynamic routing system |
| CN100492434C (zh) * | 2006-11-30 | 2009-05-27 | 上海交通大学 | 交通流状态分析所需的探测车采样量的获取方法 |
| CN101425225B (zh) * | 2007-10-30 | 2012-07-25 | 厦门雅迅网络股份有限公司 | 一种使用gps技术进行汽车线路管理的方法 |
| CN103617743B (zh) * | 2013-11-22 | 2015-11-18 | 冶金自动化研究设计院 | 基于rfid与电力载波的钢铁企业车辆定位***及方法 |
| CN103680130B (zh) * | 2013-12-10 | 2016-05-25 | 福建工程学院 | 一种基于浮动车技术获得区域带路专家的方法 |
-
2014
- 2014-08-28 CN CN201410433546.6A patent/CN104200659B/zh active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN104200659A (zh) | 2014-12-10 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN104200659B (zh) | 一种重点车辆是否按规定线路行驶的判定方法 | |
| CN107782564B (zh) | 一种自动驾驶车辆测评***及方法 | |
| CN107843440B (zh) | 一种自动驾驶车辆性能测试***及方法 | |
| CN105699095B (zh) | 一种无人驾驶车辆的测试方法 | |
| Zhou et al. | A framework for virtual testing of ADAS | |
| Wu | An automatic procedure for vehicle tracking with a roadside LiDAR sensor | |
| CN111473980B (zh) | 一种智能汽车自动驾驶能力测试*** | |
| Al-Sobky et al. | Traffic density determination and its applications using smartphone | |
| CN103903438B (zh) | 客运车辆违规停车地点识别方法及*** | |
| GB2536771A (en) | Autonomous driving refined in virtual environments | |
| CN104408920B (zh) | 基于卡口通行信息判断长途客运车辆交通违法行为的方法 | |
| CN103903439B (zh) | 客运车辆违规停车地点识别方法及*** | |
| CN103632540A (zh) | 基于浮动车数据的城市主干道交通运行信息处理方法 | |
| CN107229680A (zh) | 一种渣土车违规作业追溯方法和*** | |
| CN104900057A (zh) | 一种城市快速路主辅道的浮动车地图匹配方法 | |
| CN110174116A (zh) | 生成导航播报内容的方法、装置、设备和计算机存储介质 | |
| CN111508262B (zh) | 对城市停车位资源的智能化管理方法 | |
| Bertini et al. | Experience implementing a user service for archived intelligent transportation systems data | |
| CN117436821B (zh) | 交通事故诊断报告的生成方法、设备及存储介质 | |
| CN110175218A (zh) | 生成导航播报内容的方法、装置、设备和计算机存储介质 | |
| CN113724499A (zh) | 一种道路交通事件三维可视化分析方法及*** | |
| WO2022119947A1 (en) | Systems and methods for extracting data from autonomous vehicles | |
| Yao et al. | Develop A virtual system using traffic flow model for intelligent transportation in smart city | |
| Tsai et al. | An Enhanced Network-Level Curve Safety Assessment and Monitoring Using Mobile Devices | |
| Zhang et al. | Virtual validation method for automated driving vehicles based on traffic accident |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| C14 | Grant of patent or utility model | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CB03 | Change of inventor or designer information | ||
| CB03 | Change of inventor or designer information |
Inventor after: Fang Aifen Inventor after: Cai Gang Inventor after: Zhang Sen Inventor after: Jiu Xindun Inventor after: Zhou Jianning Inventor after: Kong Chenchen Inventor after: Mo Zixing Inventor before: Fang Aifen Inventor before: Zhang Sen Inventor before: Jiu Xindun Inventor before: Zhou Jianning Inventor before: Kong Chenchen |