CN109033424B - 一种基于公交车运营轨迹精确提取公交车行驶路径的方法 - Google Patents
一种基于公交车运营轨迹精确提取公交车行驶路径的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109033424B CN109033424B CN201810907951.5A CN201810907951A CN109033424B CN 109033424 B CN109033424 B CN 109033424B CN 201810907951 A CN201810907951 A CN 201810907951A CN 109033424 B CN109033424 B CN 109033424B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- track
- bus
- coordinates
- route
- gps
- 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
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 42
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims abstract description 47
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 12
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims abstract description 6
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 11
- 238000007499 fusion processing Methods 0.000 claims description 8
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 6
- 239000000969 carrier Substances 0.000 claims description 2
- 230000004927 fusion Effects 0.000 abstract description 12
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 4
- 239000013256 coordination polymer Substances 0.000 description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 2
- NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N (2s)-2-[[4-[2-(2,4-diaminoquinazolin-6-yl)ethyl]benzoyl]amino]-4-methylidenepentanedioic acid Chemical compound C1=CC2=NC(N)=NC(N)=C2C=C1CCC1=CC=C(C(=O)N[C@@H](CC(=C)C(O)=O)C(O)=O)C=C1 NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 238000007500 overflow downdraw method Methods 0.000 description 1
- 230000036961 partial effect Effects 0.000 description 1
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Economics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Position Fixing By Use Of Radio Waves (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于公交车运营轨迹精确提取公交车行驶路径的方法,包括下述步骤:首先,通过轨迹过滤算法对已采集某线路的公交车运营轨迹数据进行数据过滤处理;然后,通过多轨迹融合算法将已过滤的轨迹融合为一条轨迹;之后,利用高德地图的抓路服务将已融合的轨迹进行路径偏移校正,初步得到该公交线路的一条路径;最后,通过起终点路径融合算法对已校正的路径进行主副站偏移校正,从而得到该公交线路上一条精准的路径。本方法充分考虑了公交车载机GPS信号飘移、定位不精准等诸多因素,展示了如何对公交车运营轨迹数据的过滤、融合以及校正,使提取的公交车行驶路径更具现实性、可靠性和准确性。
Description
技术领域
本发明是一种基于公交车运营轨迹精确提取公交车行驶路径的方法,涉及一种公交历史轨迹数据处理和分析方法。
背景技术
智能公交是城市交通信息化发展的重要方向,通过公交信息化建设,将提升公交便捷性、智能化。公交车载GPS数据是支撑智能公交建设最重要的数据之一,目前公交车载机的GPS定位虽然较为准确,但在实际应用中受地形、天气等因素的影响,公交车载机上传的GPS数据有时会发生较大的偏移,从而降低公交车载GPS数据质量。
公交车载GPS数据主要获取的是公交车运营轨迹数据,这是对公交车载GPS数据进行处理和分析的核心数据,能够根据公交车运营轨迹数据准确提取出公交车行驶路径,是进行公交站距计算、公交电子围栏绘制、路况分析以及公交到站时间预测的基础,对公交公司进行公交实时监控、公交报表统计以及公交大数据分析有着重要意义。
现有的公交车行驶路径的获取方式主要是根据公交车某一条或某几条运营轨迹直接获取公交车行驶路径,这种方式简单易行且多数情况下能够基本确认公交车行驶路径,但这种方式会受GPS数据精度影响,得到的公交车行驶路径坐标有时会发生较大偏移,出现路径的坐标不定位在道路上的情况,从而对其他依赖于公交车行驶路径计算的指标或数据产生影响。
发明内容
根据上述现有技术存在的问题,本发明的目的在于提出一种基于公交车运营轨迹精确提取公交车行驶路径的方法,根据某线路上的公交车运营轨迹精确刻画出该公交线路的路径。
为实现上述目的,本发明采取以下技术方案:一种基于公交车运营轨迹精确提取公交车行驶路径的方法,包括下述步骤:
首先,对某公交线路上一段时间T内的公交车运营轨迹数据进行采集,对采集到的公交车运营轨迹数据进行过滤处理,过滤轨迹上GPS坐标数量、有效GPS上传时间间隔、GPS坐标不满足预设要求的公交车运营轨迹;
其次,对过滤后的公交车运营轨迹数据进行多轨迹融合处理,确定一条融合后的运营轨迹;
再次,对上述确定的融合后的运营轨迹进行抓路处理,使得轨迹所有的坐标点都落在道路上,从而完成路径纠偏;
最后,将该公交线路上的主副站融入到已纠偏的路径中,从而得到该线路上的公交车行驶路径。
进一步的,所述的过滤处理还包括过滤轨迹上轨迹起点位置偏离量、轨迹终点位置偏离量以及轨迹Hausdorff偏离量不满足预设要求的公交车运营轨迹。
进一步的,所述的过滤处理通过下述方式实现:
(1)过滤掉单条轨迹上GPS坐标数量n<Tstd/t的轨迹;上述Tstd为预设的行驶时间,该时间小于公交车在当前公交线路上主副站之间行驶的最短时间;公交车载机每隔t秒上传一次GPS坐标;
(2)删除步骤(1)过滤掉后的运营轨迹中的异常坐标;所述的异常坐标包括GPS坐标为(0,0)的坐标、GPS坐标上传的时间不在时间段T内的坐标、相邻GPS坐标间距d<0.5m的前一个上传的坐标;
(3)过滤掉有效GPS坐标上传时间间隔Δt>25t的运营轨迹。
进一步的,所述的过滤处理通过下述方式实现:
(1)过滤掉单条轨迹上GPS坐标数量n<Tstd/t的轨迹;上述Tstd为预设的行驶时间,该时间小于公交车在当前公交线路上主副站之间行驶的最短时间;公交车载机每隔t秒上传一次GPS坐标;
(2)删除步骤(1)过滤掉后的运营轨迹中的异常坐标;所述的异常坐标包括GPS坐标为(0,0)的坐标、GPS坐标上传的时间不在时间段T内的坐标、相邻GPS坐标间距d<0.5m的前一个上传的坐标;
(3)过滤掉有效GPS坐标上传时间间隔Δt>25t的运营轨迹;
(4)过滤掉轨迹起点偏离轨迹起点集合中心的距离超过预设距离要求的运营轨迹;过滤掉轨迹终点偏离轨迹终点集合中心的距离超过预设距离要求的运营轨迹;
(5)计算步骤(4)处理后每条运营轨迹与剩余其他运营轨迹的Hausdorff距离和,过滤掉Hausdorff距离和超过预设距离要求的运营轨迹。
进一步的,所述的多轨迹融合处理通过下述方式实现:
(1)从过滤后的公交车运营轨迹中选取一条轨迹作为参考轨迹Ls;
(2)基于该参考轨迹,得到Ls的所有的GPS坐标集合Ps={sp,sp2,…,spn},依次计算Ps集合中每个GPS坐标距离其他运营轨迹最近的点的坐标,得到n个最近点的坐标集合NP;
(3)分别对每个集合NP的点集计算质心,将n个质心融合成一条轨迹。
进一步的,所述的参考轨迹选取每条运营轨迹与剩余其他运营轨迹的Hausdorff距离和最小的那条运营轨迹。
进一步的,所述的抓路处理利用高德地图的抓路服务,获取到一条高德坐标组成的路径GP。
进一步的,所述将该公交线路上的主副站融入到已纠偏的路径中通过下述方式实现:
(1)将公交主站/副站PO的GPS坐标po转换为高德坐标gpo;
(2)计算抓路处理后已纠偏的路径GP上距离PO最近的点PA;
(3)获取在路径GP上D方向与PA最近的m个坐标点;
(4)依次连接gpo与上述m个坐标点,连接线记为l1,l2,...,lm;
(6)将gpo与gp1,gp2,…,gpm-1,gpm依次连接起来从而将PO融入到路径GP中;
上述D方向为沿着路径GP朝向路径中心的方向。
进一步的,所述将该公交线路上的主副站融入到已纠偏的路径中,通过将路径GP上的坐标点标记索引值,并通过下述方式实现:
(1)利用高德地图的坐标转换服务将公交主站/副站PO的GPS坐标po转换为高德坐标gpo;
(2)计算路径上距离PO最近的坐标点PA;
(3)获取PA在路径GP上两侧的点的索引值Iout,Iin;其中,Iout为离路径GP中心较远的坐标的索引,Iin为离路径GP中心较近的坐标的索引;
(4)若Iout<Iin,则取IinD方向的m-1个坐标的索引Iin,Iin+1,Iin+2,…,Iin+m-1;若Iin>Iout,则取IinD方向的m-1个坐标的索引Iin,Iin-1,Iin-2,…,Iin-(m-1);
(5)当Iout<Iin,依次连接gpo以及索引值为Iin,Iin+1,Iin+2,…,Iin+m-1的坐标,连接线记为,l1,l2,...,lm;当Iout>Iin,依次连接gpo以及索引值为Iin,Iin-1,Iin-2,…,Iin-(m-1)的坐标,连接线同样记为l1,l2,...,lm;
(7)将gpo与gp1,gp2,…,gpm-1,gpm依次连接起来从而将PO融入到路径GP中;
上述D方向为沿着路径GP朝向路径中心的方向。
进一步的,3≤m≤5。
进一步的,本发明方法适用于所有具有明确起终点且行驶路径固定的装备有GPS设备的载体。
本发明与现有技术相比的优点在于:
(1)本发明充分考虑了公交车载机GPS信号飘移、定位不精准等诸多因素,能够基于公交车的运营轨迹精确提取公交车的行驶路径,更具精确性、可靠性;
(2)本发明中对轨迹过滤的处理,除了对轨迹上GPS坐标数量、有效GPS上传时间间隔、GPS坐标不满足预设要求的公交车运营轨迹进行基本的过滤,并在此基础上做了进一步的优化,对轨迹上轨迹起点位置偏离量、轨迹终点位置偏离量以及轨迹Hausdorff偏离量不满足预设要求的公交车运营轨迹进行了过滤,使得过滤后的轨迹可靠性进一步提高,且大大降低了后续对过滤后的轨迹处理的工作量。
(3)本发明中多轨迹融合方法先选取一条参考轨迹再进行融合的方法能够最大限度地降低偏移量大的运营轨迹对最终融合的运营轨迹的影响,提高了融合的运营轨迹的精确度。
(4)本发明将公交主副站融合进抓路服务抓取的路径方法既考虑了最终提取的行驶路径必过公交主副站这一实际问题,又考虑了融合后路径的平滑度,工程实践性强且应用价值高。
(5)本发明不仅适用于公交行驶路径的提取,也同样适用于提取其他装备GPS定位设备的车辆的行驶路径,更具通用性。
(6)本发明结合了高德地图的抓路服务,提取的公交车行驶路径为高德坐标系,在应用高德地图服务的***中对公交站距计算、公交电子围栏绘制、路况分析以及公交到站时间预测上更为简便。
附图说明
图1是本发明一种基于公交车运营轨迹精确提取公交车行驶路径流程图;
图2是本实施采用轨迹过滤算法后贵阳公交11路上行线路某一日过滤后的轨迹;
图3是图2局部放大后的效果图,采用多轨迹融合算法后贵阳公交11路上行线路融合后的轨迹;
图4是本实施利用高德地图抓路服务后抓取的贵阳公交11路上行线路的公交车行驶路径;
图5是本实施采用起终点路径融合算法后贵阳公交11路上行线路的最终提取的公交车行驶路径。
具体实施方式
下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述:
本发明一种基于公交车运营轨迹精确提取公交车行驶路径的方法,包括下述步骤:
(1)对某公交线路上一段时间T内的公交车运营轨迹数据进行采集,对采集到的运营轨迹数据进行过滤处理,主要过滤轨迹上GPS坐标的数量、有效GPS上传时间间隔、GPS异常坐标、轨迹起点位置偏离量、轨迹终点位置偏离量以及轨迹Hausdorff偏离量不满足预设要求的运营轨迹;T根据实际情况确定,一般可以选择半天到一天之内的时长。
上述过滤处理通过下述方式实现:
(1.1)过滤掉单条轨迹上GPS坐标数量n<Tstd/t的轨迹;上述Tstd为预设的行驶时间,该时间小于公交车在当前公交线路上主副站之间行驶的最短时间;公交车载机每隔t秒上传一次GPS坐标;
(1.2)删除步骤(1.1)过滤掉后的运营轨迹中的异常坐标;所述的异常坐标包括GPS坐标为(0,0)的坐标、GPS坐标上传的时间不在时间段T内的坐标、相邻GPS坐标间距d<0.5m的前一个上传的坐标;
(1.3)过滤掉有效GPS坐标上传时间间隔Δt>25t的运营轨迹;
(1.4)过滤掉轨迹起点偏离轨迹起点集合中心的距离超过预设距离要求的运营轨迹;过滤掉轨迹终点偏离轨迹终点集合中心的距离超过预设距离要求的运营轨迹;
(1.5)计算步骤(1.4)处理后每条运营轨迹与剩余其他运营轨迹的Hausdorff距离和,过滤掉Hausdorff距离和超过预设距离要求的运营轨迹。
上述(1.4)、(1.5)步骤中除了上述通过预设距离要求进行过滤外,还可以根据实际具体计算出的距离结合当前剩余的运营轨迹数量,过滤(1.4)、(1.5)中一定比例的运营轨迹,例如过滤有效轨迹数量的10%,则此时步骤(1.4)具体处理方式如下:
计算每条运营轨迹的起点o相对轨迹起点集合O中心的偏移量,首先得到所有轨迹起点的集合O={o1,o2,…,on},依次计算每个起点至其他起点的距离之和,使用公式:
di,j=dist(oi,oj),i,j=1,2,…,n (1)
公式(1)表示计算两点间的欧几里得距离,公式(2)中的OD表示每个起点至其他起点的距离之和的集合。
对集合OD中的元素由小到大进行排序,得到排序靠后的轨迹总数量的10%的轨迹索引,将具有这些轨迹索引的轨迹从中过滤,即将某轨迹的起点至其他轨迹起点的距离之和较大的轨迹进行过滤,过滤后的轨迹数量为m。
同理,使用公式(3)得到每个终点至其他终点的距离之和的集合DD,也将某轨迹的终点至其他轨迹终点的距离之和较大的轨迹进行过滤,过滤后的轨迹数量为k:
步骤(1.5)则可以通过下述方式实现:
首先得到过滤后的所有的轨迹集合L={l1,l2,…,Lk},依次计算每条轨迹至其他轨迹的Hausdorff距离之和,使用公式:
hi,j=hausdorff(li,lj),i,j=1,2,…,k (4)
公式(4)表示计算两条轨迹间的Hausdorff距离,公式(5)中的HD表示每条轨迹至其他轨迹的Hausdorff距离之和的集合。
对集合HD中的元素由小到大进行排序,得到排序靠后的轨迹总数量的10%的轨迹索引,将具有这些轨迹索引的轨迹从中过滤,即将某轨迹至其他轨迹的Hausdorff距离之和较大的轨迹进行过滤,过滤后的轨迹数量为r。
(2)对过滤后的公交运营轨迹数据进行多轨迹融合处理,从中先选出一条参考轨迹,然后基于该参考轨迹进行轨迹融合处理:
(2.1)从过滤后的轨迹中选取每条运营轨迹与剩余其他运营轨迹的Hausdorff距离和最小的那条运营轨迹作为参考轨迹Ls;
(2.2)基于该参考轨迹,得到Ls的所有的GPS坐标集合Ps={sp,sp2,…,spn},依次计算每个GPS坐标距离其他轨迹最近的点的坐标,使用公式:
npi,j=nearestPoint(spi,lj),i=1,2,…,n,j=1,2,…,r (6)
NPi={npi,j,j=1,2,…,r},i=1,2,…,n (7)
公式(6)计算得到Ls上每个GPS坐标距离其他轨迹最近的点的坐标np,公式(7)中的NP表示这些最近的点的集合。
(2.3)对Ls上每个GPS坐标得到的集合为NP的点集计算质心,使用公式:
cpi=centroid(NPi),i=1,2,…,n (8)
CP={cp1,cp2,…,cpn} (9)
公式(8)计算得到每个集合为NP的点集的质心cp,公式(9)中的CP表示这些质心的集合,即融合成一条轨迹CP。
(3)利用高德地图的抓路服务对已融合的轨迹进行抓路处理,使得轨迹所有的坐标点都落在道路上,从而完成路径纠偏,获取到一条高德坐标组成的路径GP,见公式(10):
GP={gp1,gp2,…,gpn} (10)
(4)通过起终点路径融合算法将该公交线路上的主副站融入到已校正的路径中,从而得到一条完整的、精准的该线路上的公交车行驶路径。
具体的起终点路径融合算法步骤如下:
(1)将公交主站/副站PO的GPS坐标po转换为高德坐标gpo;
(2)计算抓路处理后已纠偏的路径GP上距离PO最近的点PA;
(3)获取在路径GP上D方向与PA最近的m个坐标点;
(4)依次连接gpo与上述m个坐标点,连接线记为l1,l2,...,lm;m的数量一般为3≤m≤5
(6)将gpo与gp1,gp2,…,gpm-1,gpm依次连接起来从而将PO融入到路径GP中;
上述D方向为沿着路径GP朝向路径中心的方向。
实际工程应用过程中,可以通过将路径GP上的坐标点标记索引值,通过下述方式实现起终点路径融合:
(1)利用高德地图的坐标转换服务将公交主站PO的GPS坐标po转换为高德坐标gpo;
(2)计算路径上距离PO最近的坐标点PA;
(3)获取PA在路径GP上两侧的点的索引值Iout,Iin;其中,Iout为离路径GP中心较远的坐标的索引,Iin为离路径GP中心较近的坐标的索引;
(4)若Iout<Iin,则取IinD方向的m-1个坐标的索引Iin,Iin+1,Iin+2,…,Iin+m-1;若Iin>Iout,则取IinD方向的m-1个坐标的索引Iin,Iin-1,Iin-2,…,Iin-(m-1)(一般3≤m≤5);
(5)当Iout<Iin,依次连接gpo以及索引值为Iin,Iin+1,Iin+2,…,Iin+m-1的坐标,连接线记为,l1,l2,...,lm;当Iout>Iin,依次连接gpo以及索引值为Iin,Iin-1,Iin-2,…,Iin-(m-1)的坐标,连接线同样记为l1,l2,...,lm;
(7)将gpo与gp1,gp2,…,gpm-1,gpm依次连接起来从而将PO融入到路径GP中。
副站融入GP的方式同理,至此,起终点路径融合算法结束。
实施例
根据上述步骤,本实施例具体实施方式如下:
首先,采集在2018年7月1日全天贵阳公交11路上行线路的公交车运营轨迹数据,利用轨迹过滤算法对采集到的运营轨迹数据进行过滤处理,其中单条轨迹上GPS坐标数量低于100个的轨迹、轨迹中的GPS坐标为(0,0)的坐标、GPS坐标上传的时间不在当日的坐标、相邻GPS坐标间距小于0.5m的坐标、有效GPS坐标上传时间间隔大于250s的轨迹、轨迹起点偏离轨迹起点集合中心较大的轨迹(占10%)、轨迹终点偏离轨迹终点集合中心较大的轨迹(占10%)以及轨迹Hausdorff距离较大的轨迹(占10%)全部过滤,得到过滤后的轨迹结果集如图2所示。
然后,利用多轨迹融合算法对过滤后的公交运营轨迹数据进行处理,从中先选出一条参考轨迹,然后基于该参考轨迹进行轨迹融合处理,得到的融合后的轨迹如图3所示。
之后,利用高德地图的抓路服务对已融合的轨迹进行抓路处理,使得轨迹所有的坐标点都落在道路上,从而完成路径纠偏,得到的高德服务抓路后的路径如图4所示(注:采集到的GPS坐标为WGS84坐标系,抓路后得到的路径为高德坐标系,两者位置有一定偏差为正常现象)。
最后,通过起终点路径融合算法将该公交线路上的主副站融入到已校正的路径中,其中融合选取的轨迹点数量为3(即算法描述中的m=3),从而得到一条完整的、精准的该线路上的公交车行驶路径,如图5所示。
上述实施例为本发明较佳的实施方式,但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制,其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化,均应为等效的置换方式,都包含在本发明的保护范围之内。本发明说明书中未作详细描述的内容属于本领域技术人员的公知技术。
Claims (10)
1.一种基于公交车运营轨迹精确提取公交车行驶路径的方法,其特征在于包括下述步骤:
首先,对某公交线路上一段时间T内的公交车运营轨迹数据进行采集,对采集到的公交车运营轨迹数据进行过滤处理,过滤轨迹上GPS坐标数量、有效GPS上传时间间隔、GPS坐标不满足预设要求的公交车运营轨迹;
其次,对过滤后的公交车运营轨迹数据进行多轨迹融合处理,确定一条融合后的运营轨迹;
再次,对上述确定的融合后的运营轨迹进行抓路处理,使得轨迹所有的坐标点都落在道路上,从而完成路径纠偏;
最后,将该公交线路上的主副站融入到已纠偏的路径中,从而得到该线路上的公交车行驶路径;
所述的将该公交线路上的主副站融入到已纠偏的路径中通过下述方式实现:
(1)将公交主站/副站PO的GPS坐标po转换为高德坐标gpo;
(2)计算抓路处理后已纠偏的路径GP上距离PO最近的点PA;
(3)获取在路径GP上D方向与PA最近的m个坐标点;
(4)依次连接gpo与上述m个坐标点,连接线记为l1,l2,...,lm;
(6)将gpo与gp1,gp2,...,gpm-1,gpm依次连接起来从而将PO融入到路径GP中;
上述D方向为沿着路径GP朝向路径中心的方向。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述的过滤处理还包括过滤轨迹上轨迹起点位置偏离量、轨迹终点位置偏离量以及轨迹Hausdorff偏离量不满足预设要求的公交车运营轨迹。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述的过滤处理通过下述方式实现:
(1)过滤掉单条轨迹上GPS坐标数量n<Tstd/t的轨迹;上述Tstd为预设的行驶时间,该时间小于公交车在当前公交线路上主副站之间行驶的最短时间;公交车载机每隔t秒上传一次GPS坐标;
(2)删除步骤(1)过滤掉后的运营轨迹中的异常坐标;所述的异常坐标包括GPS坐标为(0,0)的坐标、GPS坐标上传的时间不在时间段T内的坐标、相邻GPS坐标间距d<0.5m的前一个上传的坐标;
(3)过滤掉有效GPS坐标上传时间间隔Δt>25t的运营轨迹。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于:所述的过滤处理通过下述方式实现:
(1)过滤掉单条轨迹上GPS坐标数量n<Tstd/t的轨迹;上述Tstd为预设的行驶时间,该时间小于公交车在当前公交线路上主副站之间行驶的最短时间;公交车载机每隔t秒上传一次GPS坐标;
(2)删除步骤(1)过滤掉后的运营轨迹中的异常坐标;所述的异常坐标包括GPS坐标为(0,0)的坐标、GPS坐标上传的时间不在时间段T内的坐标、相邻GPS坐标间距d<0.5m的前一个上传的坐标;
(3)过滤掉有效GPS坐标上传时间间隔Δt>25t的运营轨迹;
(4)过滤掉轨迹起点偏离轨迹起点集合中心的距离超过预设距离要求的运营轨迹;过滤掉轨迹终点偏离轨迹终点集合中心的距离超过预设距离要求的运营轨迹;
(5)计算步骤(4)处理后每条运营轨迹与剩余其他运营轨迹的Hausdorff距离和,过滤掉Hausdorff距离和超过预设距离要求的运营轨迹。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述的多轨迹融合处理通过下述方式实现:
(1)从过滤后的公交车运营轨迹中选取一条轨迹作为参考轨迹Ls;
(2)基于该参考轨迹,得到Ls的所有的GPS坐标集合Ps={sp,sp2,...,spn},依次计算Ps集合中每个GPS坐标距离其他运营轨迹最近的点的坐标,得到n个最近点的坐标集合NP;
(3)分别对每个集合NP的点集计算质心,将n个质心融合成一条轨迹。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于:所述的参考轨迹选取每条运营轨迹与剩余其他运营轨迹的Hausdorff距离和最小的那条运营轨迹。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述的抓路处理利用高德地图的抓路服务,获取到一条高德坐标组成的路径GP。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述的将该公交线路上的主副站融入到已纠偏的路径中,通过将路径GP上的坐标点标记索引值,并通过下述方式实现:
(1)利用高德地图的坐标转换服务将公交主站/副站PO的GPS坐标po转换为高德坐标gpo;
(2)计算路径上距离PO最近的坐标点PA;
(3)获取PA在路径GP上两侧的点的索引值Iout,Iin;其中,Iout为离路径GP中心较远的坐标的索引,Iin为离路径GP中心较近的坐标的索引;
(4)若Iout<Iin,则取Iin D方向的m-1个坐标的索引Iin,Iin+1,Iin+2,...,Iin+m-1;若Iin>Iout,则取Iin D方向的m-1个坐标的索引Iin,Iin-1,Iin-2,...,Iin-(m-1);
(5)当Iout<Iin,依次连接gpo以及索引值为Iin,Iin+1,Iin+2,...,Iin+m-1的坐标,连接线记为,l1,l2,...,lm;当Iout>Iin,依次连接gpo以及索引值为Iin,Iin-1,Iin-2,...,Iin-(m-1)的坐标,连接线同样记为l1,l2,...,lm;
(7)将gpo与gp1,gp2,...,gpm-1,gpm依次连接起来从而将PO融入到路径GP中;
上述D方向为沿着路径GP朝向路径中心的方向。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于:3≤m≤5。
10.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:方法适用于所有具有明确起终点且行驶路径固定的装备有GPS设备的载体。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810907951.5A CN109033424B (zh) | 2018-08-10 | 2018-08-10 | 一种基于公交车运营轨迹精确提取公交车行驶路径的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810907951.5A CN109033424B (zh) | 2018-08-10 | 2018-08-10 | 一种基于公交车运营轨迹精确提取公交车行驶路径的方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109033424A CN109033424A (zh) | 2018-12-18 |
CN109033424B true CN109033424B (zh) | 2021-03-26 |
Family
ID=64632636
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201810907951.5A Active CN109033424B (zh) | 2018-08-10 | 2018-08-10 | 一种基于公交车运营轨迹精确提取公交车行驶路径的方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109033424B (zh) |
Families Citing this family (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111414437B (zh) * | 2019-01-08 | 2023-06-20 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 线路轨迹的生成方法及装置 |
CN111435570B (zh) * | 2019-01-11 | 2021-12-28 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种公交线路匹配方法及装置 |
CN110304073B (zh) * | 2019-06-26 | 2021-07-23 | 中国第一汽车股份有限公司 | 辅助驾驶方法、围栏生成方法、相应装置及服务器 |
CN114096999A (zh) * | 2019-07-19 | 2022-02-25 | 三菱电机株式会社 | 显示处理装置、显示处理方法和程序 |
CN110992726B (zh) * | 2019-10-28 | 2021-08-27 | 上海城市交通设计院有限公司 | 一种公交车辆到站识别以及车辆上下行班次划分的方法 |
CN111210612B (zh) * | 2019-10-29 | 2021-01-19 | 浙江浙大中控信息技术有限公司 | 基于公交gps数据与站点信息提取公交线路轨迹的方法 |
CN112632204B (zh) * | 2020-12-22 | 2022-06-07 | 厦门卫星定位应用股份有限公司 | 公交线路的自动绘制方法 |
CN112907938B (zh) * | 2021-02-24 | 2022-07-08 | 华录智达科技股份有限公司 | 一种基于电子围栏的城市智能公交管控方法及*** |
CN113393694B (zh) * | 2021-05-07 | 2022-10-14 | 杭州数知梦科技有限公司 | 一种公交骨干线路抓取方法 |
CN114297883B (zh) * | 2021-12-15 | 2024-06-21 | 重庆交通大学 | 基于spzn的智能网联汽车***随机事件预测方法 |
CN114510533B (zh) * | 2022-01-06 | 2023-03-17 | 北京中交兴路车联网科技有限公司 | 一种事故还原方法、装置、电子设备和存储介质 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2009057896A1 (en) * | 2007-11-01 | 2009-05-07 | Sk Marketing & Company Co., Ltd. | Method for providing traffic information |
CN103310651A (zh) * | 2013-05-24 | 2013-09-18 | 北京市交通信息中心 | 一种基于实时路况信息的公交到站预测方法 |
CN103838868A (zh) * | 2014-03-21 | 2014-06-04 | 东南大学 | 一种基于多公交线路运行数据融合的城市公交到站时间预测方法 |
CN104732789A (zh) * | 2015-04-08 | 2015-06-24 | 山东大学 | 一种基于公交车gps数据生成道路路网地图的方法 |
CN107978169A (zh) * | 2017-12-14 | 2018-05-01 | 东南大学 | 一种对多源数据来源下的公交站点位置纠偏的方法 |
CN108196280A (zh) * | 2017-11-15 | 2018-06-22 | 北京通途永久科技有限公司 | 一种通过gps推断公交线路方法 |
Family Cites Families (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101334288B (zh) * | 2008-08-07 | 2010-08-25 | 北京工业大学 | 基于标准线路匹配的公交准确定位方法 |
JP5277223B2 (ja) * | 2010-09-17 | 2013-08-28 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 経路探索装置 |
CN103177561B (zh) * | 2011-12-26 | 2015-07-08 | 北京掌行通信息技术有限公司 | 公交实时路况的生成方法 |
CN103198104B (zh) * | 2013-03-25 | 2016-05-11 | 东南大学 | 一种基于城市智能公交***的公交站点od获取方法 |
CN104807469B (zh) * | 2015-04-01 | 2018-02-13 | 贵州智通天下信息技术有限公司 | 一种公交车行车路线在地图上显示矫正的方法 |
CN107806882B (zh) * | 2016-09-08 | 2020-05-08 | 高德信息技术有限公司 | 一种路线规划方法及装置 |
CN106781506B (zh) * | 2017-02-21 | 2019-02-05 | 济南全通信息科技有限公司 | 基于公交车gps数据的大范围城市公交线网实时运行水平评价方法 |
-
2018
- 2018-08-10 CN CN201810907951.5A patent/CN109033424B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2009057896A1 (en) * | 2007-11-01 | 2009-05-07 | Sk Marketing & Company Co., Ltd. | Method for providing traffic information |
CN103310651A (zh) * | 2013-05-24 | 2013-09-18 | 北京市交通信息中心 | 一种基于实时路况信息的公交到站预测方法 |
CN103838868A (zh) * | 2014-03-21 | 2014-06-04 | 东南大学 | 一种基于多公交线路运行数据融合的城市公交到站时间预测方法 |
CN104732789A (zh) * | 2015-04-08 | 2015-06-24 | 山东大学 | 一种基于公交车gps数据生成道路路网地图的方法 |
CN108196280A (zh) * | 2017-11-15 | 2018-06-22 | 北京通途永久科技有限公司 | 一种通过gps推断公交线路方法 |
CN107978169A (zh) * | 2017-12-14 | 2018-05-01 | 东南大学 | 一种对多源数据来源下的公交站点位置纠偏的方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN109033424A (zh) | 2018-12-18 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109033424B (zh) | 一种基于公交车运营轨迹精确提取公交车行驶路径的方法 | |
CN106969764B (zh) | 一种道路匹配方法、装置及车载地图采集*** | |
CN108802776B (zh) | 基于异常点剔除及轨迹压缩算法的公交gps纠偏方法 | |
CN109215347B (zh) | 一种基于众包轨迹数据的交通数据质量控制方法 | |
US9816823B2 (en) | Updating road maps | |
CN111210612B (zh) | 基于公交gps数据与站点信息提取公交线路轨迹的方法 | |
CN104778274B (zh) | 基于稀疏出租车gps数据的大范围城市路网旅行时间估计方法 | |
CN106197458A (zh) | 一种基于手机信令数据和导航路线数据的手机用户出行方式识别方法 | |
CN110276950B (zh) | 一种基于卡口视频数据的城市交通出行链重构方法 | |
CN105101092A (zh) | 一种基于c4.5决策树的手机用户出行方式识别方法 | |
WO2017084221A1 (zh) | 交通状态的获取方法及装置 | |
CN107301776A (zh) | 基于视频检测技术的车道路况处理及发布方法 | |
CN103794061B (zh) | 基于多种定位数据计算道路融合行程车速的方法 | |
CN108766031B (zh) | 一种检测车道障碍物的方法和装置 | |
CN103092948B (zh) | 一种应用于浮动车轨迹融合的高速道路形状修复方法 | |
CN104392606B (zh) | 一种基于公交车辆位置里程的路况检测方法及*** | |
CN103177585B (zh) | 基于浮动车数据计算路段各转向平均行程车速方法 | |
CN105956542B (zh) | 一种结构线束统计匹配的高分遥感影像道路提取方法 | |
CN112184931B (zh) | 基于高速公路路网的车辆计费路径优选***及分析方法 | |
CN110706477B (zh) | 一种公交站点匹配方法 | |
CN111489555A (zh) | 一种交通运行状态预测方法、装置和*** | |
CN102956105B (zh) | 一种浮动车样本点数据插值的方法 | |
CN105096590A (zh) | 交通信息生成方法和交通信息生成设备 | |
CN110913345B (zh) | 一种基于手机信令数据的断面客流计算方法 | |
CN105551241B (zh) | 一种基于fcd及ep多源数据的实时拥堵分析方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |