CN106650801B - 一种基于gps数据的多类型车辆分类方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于GPS数据的多类型车辆分类方法，采用车载位置的GPS数据，基于三类车辆：小汽车、小型货车和大型货车加减速特征，用机器学习支持向量机建立车辆分类器，运用支持向量机模型对三类车辆进行自动分类。本发明方法对三种车辆进行分类准确率达到75％。通过对不同GPS数据的采样频率的计算结果进行对比，发现采样频率越高对三种车辆的分类越准确。

Description

一种基于GPS数据的多类型车辆分类方法
技术领域
本发明属于交通工程领域，适用于城市道路中的车辆分类。车辆分类信息对于交通规划、道路设施的设计与使用起到非常重要的作用。
背景技术
现在已经有许多技术应用于车辆分类。除了人工分类外，最近的车辆分类方法主要依靠固定传感器例如气动导管传感器、感应线圈传感器、压电式传感器等。这些方法被称为是侵入式分类方法，不仅需要在现场操作，还会干扰交通流。另外一种非侵入式分类方法所依靠的传感器有雷达传感器、红外线传感器、声波传感器、视觉成像等，这种方法不会干扰交通但是运行和维护费用较高。
但是这些分类方法并不是在所有的情况下都适用。要么是传感器运用的成本太贵，或是在一些特定情况下，它们的检测数据会出现错误。例如在流量大，车速较快的路段，气动导管传感器的检测效果不理想；在拥堵的情况下，感应线去传感器的检测效果也不理想；视觉成像的效果会受天气的影响。
所以，现有的车辆分类方法主要存在两个问题(i)严重依赖固定传感器和检测技术，侵入式设备影响交通，且成本较高(ii)现有的方法只能在固定地点采集交通检测数据，对大范围的地区的数据采集比较昂贵。
发明内容
鉴于以上陈述的已有方案的不足，本发明旨在提供高效、简单的方法，并使之克服现有技术上的缺点。
为了实现上述目的，本发明提出的方法是：
一种基于GPS数据的多类型车辆分类方法，采用车载位置的G PS数据，基于三类车辆：小汽车、小型货车和大型货车加减速特征，用机器学习支持向量机建立车辆分类器，运用支持向量机模型对三类车辆进行自动分类；其具体处理包含如下的手段：
(1)首先对采集的GPS数据进行清洗，剔除奇异点；
(2)对清洗后的数据进行数据挖掘，对整理后的GPS数据进行特征提取，提取的特征包括车辆的最大加速度、加速度的标准差、加减速累积频率；在特征提取过程中获得多组数据样本；
(3)基于以上车辆的加减速特征，运用支持向量机模型建立针对三种车型的分类器，其中支持向量机模型表达式为：
ξi≥0
其中：
xi∈Rd(i＝1,2,...,N)是训练样本i的提取特征；
N是总的训练样本；
ti{1,-1}是样本i的实际车辆种类(1表示小汽车，-1表示货车)；
w和b是将样本分为两种类型的分隔线的参数；
表示一个固定的特征空间，该空间可以将矢量xi从初始的d-维度空间转换到更高的维度空间；
ξi是一个松弛变量用来处理错误分类的样本；
C是一个控制变量用来平衡最大的效益和错误分类的误差；
确定分类器的方法如下式：
其中：
xt是实验样本t的特征，该样本的车辆种类是确定的；
αi是拉格朗日乘子，它是通过求解二元支持向量机模型的对偶问题得到的；
k(xt,xi)是Kernel方程，它是和的点积；
(4)将车辆加减速变化情况作为有效的特征，通过交叉验证的数据挖掘方法和forward-selection选择方法得到车型分类的最有效特征，对车辆进行自动分类。
本发明采用GPS数据，运用支持向量机模型对三类车辆进行分类，对三种车辆进行分类准确率达到75％。通过对不同GPS数据的采样频率的计算结果进行对比，发现采样频率越高对三种车辆的分类越准确。
附图说明
图1：GPS数据图。
图2：为采样频率为5秒的提取特征图。其中：
图A以最大加/减速度为特征的提取特征图；
图B以加/减速度标准差为特征的提取特征图；
图C以最大加速度超过1mpss的车辆比例为特征的提取特征图；
图D以最大加速度超过0.5mpss的车辆比例为特征的提取特征图。
图3:提取特征的箱线图。其中：
图A为小汽车的提取特征箱线图；
图B为小型货车的提取特征箱线图；
图C为大型货车的提取特征箱线图。
图4：交叉验证的计算过程。
图5：Forward-selection方法提取最有效特征。
图6：、模型1与模型4对比图。
图7：不同采样频率对应的分类精度对照。
为了更好的建立车辆分类模型，首先需要对采集来的数据进行清洗，剔除奇异点。剔除的规则1)GPS数据中两个连续点之间的时间大于数据采集时间间隔；2)GPS数据中两个连续点之间的加/减速度大于6m/s2。然后将清洗后的数据以20分钟为间隔获得车辆的时间-速度记录。最后通过数据挖掘技术，对整理后的GPS数据进行车辆特征提取，提取的特征包括车辆的最大加减速度、加减速的标准差、加减速累积频率。在车辆特征提取过程中可获得多组数据样本。
将清洗后的GPS数据，通过数据挖掘技术，提取出车辆的特征如图2所示。图A表明小汽车的最大加速度比小型货车的大，而小型货车的最大加速度比大型货车的大。图B、C、D表明小汽车的加减速变化比小型货车和大型货车的大，同时也表明货车出现大幅度加减速频率的次数较少。
本发明方法共提取了车辆的30个特征。三个箱线图呈现出来的规律和图2是类似的，即货车较于小汽车的加速度更小，并且出现大幅度加减速的频率更少。图3中小汽车的箱线图中，特征1即最大加速度的箱线图表明提取特征的样本数据中25％的小汽车最大加速度小于1.8m/s2，75％的车辆最大加速度大于1.4m/s2，最大的加速度为2.5m/s2，最小的加速度为1.1m/s2,箱体以外的数据为异常值，其余箱线图的含义类似。
基于以上车辆加减速特征，运用支持向量机模型建立针对三种车型的分类器，其中支持向量机模型表达式为：
ξi≥0
其中：
xi∈Rd(i＝1,2,...,N)是训练样本i的提取特征；
N是总的训练样本；
ti{1,-1}是样本i的实际车辆种类(1表示小汽车，-1表示货车)；
w和b是将样本分为两种类型的分隔线的参数；
表示一个固定的特征空间，该空间可以将矢量xi从初始的d-维度空间转换到更高的维度空间；
ξi是一个松弛变量用来处理错误分类的样本；
C是一个控制变量用来平衡最大的效益和错误分类的误差；
确定分类器的方法如下式：
其中：
xt是实验样本t的特征，该样本的车辆种类是确定的；
αi是拉格朗日乘子，它是通过求解二元支持向量机模型的对偶问题得到的；
k(xt,xi)是Kernel方程，它是和的点积。
如果y(xt)≥0即样本t所得的指标为1，则表示该样本为小汽车；如果y(xt)≤0即样本t所得的指标为-1，则表示该样本为货车。
将车辆加减速变化情况作为有效的特征，通过交叉验证的数据挖掘办法和forward-selection选择方法得到车型分类的最有效特征，计算过程如图4所示：
通过交叉验证的数据挖掘的办法得到车型分类的最有效特征。图5中模型四表明，在使用减速度超过0.8m/s2的数据比例，减速度超过0.6m/s2的数据比例，加速度超过0.5m/s2的数据比例以及加速度超过1.4m/s2的数据比例时，对三类车辆的分类精度最高。
如图6所示，通过forward-selection方法的选择，得出最有效的特征为特征23、21、7、16，即减速度超过0.8m/s2的数据比例，减速度超过0.6m/s2的数据比例，加速度超过0.5m/s2的数据比例以及加速度超过1.4m/s2的数据比例。
由于本发明方法是对三种类型的车辆进行分类，所以建立三个分类器，分类器采用一对一相比较的形式来确定样本的类型。然后，将样本数据导入分类器中进行训练。
在实验阶段，将同一个样本数据导入3个分类器中，3个分类器会得到3种标签，样本数据获得的某个标签数量越多，这个样本数据就是相应标签所指代的车辆类型，如三个分类器得出的分类结果是小汽车、小汽车、小型货车，那么这个数据样本所对应的车辆类型就是小汽车。如果两种或多种类型车辆得到的标签数量一样多，就会采用K-最邻近算法来确定样本的车辆类型。即当实验样本与训练样本之前距离最近时，那么训练样本的车辆类型就是实验样本的分类结果。实验样本与每个训练样本的欧式距离用下式计算，本文设定的K值为7。
针对GPS数据的不同采样频率得到的分类精确度。发现采样频率在低于5秒一次时分类精度明显降低，如图7所示。
通过该种方法建立多类型车辆分类器，对车辆进行自动分类。实例分析，其数据结果显示该分类器对三种车辆的分类准确度达75％，并且数据采样频率越高，分类精度越准确。

Claims (2)

1.一种基于GPS数据的多类型车辆分类方法，采用车载位置的GPS数据，基于三类车辆：小汽车、小型货车和大型货车加减速特征，用机器学习支持向量机建立车辆分类器，运用支持向量机模型对三类车辆进行自动分类；所述建立的三类分类器采用一对一相比较的形式来确定样本的类型，将样本数据导入分类器中进行训练；针对同一个样本数据所述三个分类器会得到三种标签，样本数据获得的某个标签数量越多，这个样本数据就是相应标签所指代的车辆类型；如果两种或多种类型车辆得到的标签数量一样多，就采用K-最邻近算法来确定样本的车型；其具体处理包含如下的手段：
(1)首先对采集的GPS数据进行清洗，剔除奇异点；
(2)对清洗后的数据进行数据挖掘，对整理后的GPS数据进行特征提取，提取的特征包括车辆的最大加速度、加速度的标准差、加减速累积频率；在特征提取过程中获得多组数据样本；
(3)基于以上车辆的加减速特征，运用支持向量机模型建立针对三种车型的分类器，其中支持向量机模型表达式为：
ξi≥0
其中：
xi∈Rd(i＝1,2,...,N)是训练样本i的提取特征；
N是总的训练样本；
ti{1,-1}是样本i的实际车辆种类，1表示小汽车，-1表示货车；
w和b是将样本分为两种类型的分隔线的参数；
表示一个固定的特征空间，该空间可以将矢量xi从初始的d-维度空间转换到更高的维度空间；
ξi是一个松弛变量用来处理错误分类的样本；
C是一个控制变量用来平衡最大的效益和错误分类的误差；
确定分类器的方法如下式：
其中：
xt是实验样本t的特征，该样本的车辆种类是确定的；
αi是拉格朗日乘子，它是通过求解二元支持向量机模型的对偶问题得到的；
k(xt,xi)是Kernel方程，它是和的点积；
(4)将车辆加减速变化情况作为有效的特征，通过交叉验证的数据挖掘方法和forward-selection选择方法得到车型分类的最有效特征，对车辆进行自动分类。
2.根据权利要求1所述的基于GPS数据的多类型车辆分类方法，其特征在于，所述剔除奇异点剔除的规则为：
1)GPS数据中两个连续点之间的时间大于数据采集时间间隔；
2)GPS数据中两个连续点之间的加/减速度大于6m/s2；
将清洗后的数据以20分钟为间隔获得车辆的时间-速度记录。
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