DE112020001662T5 - Method and system for extracting characteristics of traffic flow - Google Patents

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Ruize SUN
Jing Pan
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Abstract

Die vorliegende Erfindung offenbart ein Verfahren und System zum Extrahieren von Merkmalen des Verkehrsflusses, wobei das Verfahren die folgenden Schritte umfasst: S100: Erfassen historischer Trajektoriendaten von mehreren Fahrzeugen durch das Internet der Dinge, Erhalten eines Satzes von Ausgangspunkten und eines Satzes von Endpunkten basierend auf voreingestellten Regeln und Extrahieren von Trajektorienzeitverteilungsmerkmalen von den Fahrzeugen;S200: basierend auf der Knotendichte, jeweiliges Bestimmen von mehreren Schlüsselpunkten eines einzelnen Fahrzeugs in Übereinstimmung mit den historischen Trajektoriendaten, Generieren eines Satzes von Schlüsselpunkten und Erhalten von Trajektorien-Hotspot-Bereichsmerkmalen in Übereinstimmung mit dem Satz von Schlüsselpunkten;S300: Bestimmen des Engpassknotenbereichs und des Engpasszeitraums des Fahrzeugverkehrs in Übereinstimmung mit den Trajektorienzeitverteilungsmerkmalen und den Trajektorien-Hotspot-Bereichsmerkmalen. Mit der vorliegenden Erfindung können der Engpassknotenbereich und -zeitraum des Fahrzeugverkehrs erhalten werden, um den Fahrer im Voraus zu benachrichtigen, um den Zeitraum oder den Bereich zu vermeiden, dabei kann die Verkehrsmanagementabteilung im Voraus in das Management eingreifen, um eine Verschärfung des Staus zu verhindern; dabei wird ebenfalls eine solide Datenbasis für die Straßenplanung bereitgestellt und die Verschwendung von Arbeitskräften, Sachmitteln und Finanzmitteln vermieden.The present invention discloses a method and system for extracting features of traffic flow, the method comprising the following steps: S100: Acquiring historical trajectory data of multiple vehicles through the Internet of Things, obtaining a set of starting points and a set of ending points based on preset ones Governing and extracting trajectory time distribution features from the vehicles;S200: based on the node density, respectively determining multiple key points of a single vehicle in accordance with the historical trajectory data, generating a set of key points and obtaining trajectory hotspot area features in accordance with the set of key points;S300: determining the bottleneck node area and the bottleneck period of the vehicle traffic in accordance with the trajectory time distribution characteristics and the trajectory hotspot area characteristics. With the present invention, the bottleneck node area and period of vehicle traffic can be obtained to notify the driver in advance to avoid the period or area, while the traffic management department can intervene in the management in advance to prevent the congestion from worsening ; it also provides a solid database for road planning and avoids wasting manpower, material and financial resources.

Description

Technisches Gebiettechnical field

Die vorliegende Erfindung betrifft das technische Gebiet des intelligenten Fahrzeugmanagements, insbesondere ein Verfahren und System zum Extrahieren von Merkmalen des Verkehrsflusses.The present invention relates to the technical field of intelligent vehicle management, in particular to a method and system for extracting characteristics of traffic flow.

Stand der TechnikState of the art

Da immer mehr Fahrzeuge in Tausende von Haushalten eintreten, sind immer mehr Fahrzeuge auf den Straßen unterwegs. Der Stau und der schlechte Verkehrsfluss werden Fahrern und Verkehrsmanagementabteilungen auf dem Weg wahrscheinlich verschiedene Unannehmlichkeiten bringen. Darüber hinaus sollen für den Straßenumbau und die Bauplanung auch die Merkmale des Verkehrsflusses als Datengrundlage erhalten werden, um eine Verschwendung von finanziellen und materiellen Ressourcen zu vermeiden.As more vehicles enter thousands of homes, more vehicles are on the roads. The congestion and poor flow of traffic are likely to bring various inconveniences to drivers and traffic management departments along the way. In addition, the characteristics of the traffic flow are to be retained as a data basis for road reconstruction and construction planning in order to avoid wasting financial and material resources.

Inhalt der vorliegenden ErfindungContents of the present invention

Die vorliegende Erfindung zielt darauf ab, zumindest eines der technischen Probleme aus dem Stand der Technik zu lösen. Dazu stellt die vorliegende Erfindung ein Verfahren zum Extrahieren von Merkmalen des Verkehrsflusses zur Verfügung, das die Merkmale des Verkehrsflusses wirksam extrahieren kann, um eine Datenbasis für den Fahrzeugverkehr und die Straßenplanung bereitzustellen.The present invention aims to solve at least one of the technical problems of the prior art. To this end, the present invention provides a traffic flow feature extraction method which can efficiently extract the traffic flow features to provide a database for vehicle traffic and road planning.

Die vorliegende Erfindung stellt weiterhin ein System zum Extrahieren von Merkmalen des Verkehrsflusses mit dem obigen Verfahren zum Extrahieren von Merkmalen des Verkehrsflusses zur Verfügung.The present invention further provides a traffic flow feature extracting system having the above traffic flow feature extracting method.

Die vorliegende Erfindung stellt weiterhin ein computerlesbares Speichermedium mit dem obigen Verfahren zum Extrahieren von Merkmalen des Verkehrsflusses zur Verfügung.The present invention further provides a computer-readable storage medium having the above method for extracting features of traffic flow.

Ein Verfahren zum Extrahieren von Merkmalen des Verkehrsflusses in einem Ausführungsbeispiel gemäß dem ersten Aspekt der vorliegenden Erfindung umfasst die folgenden Schritte:S100: Erfassen historischer Trajektoriendaten von mehreren Fahrzeugen durch das Internet der Dinge, Erhalten eines Satzes von Ausgangspunkten und eines Satzes von Endpunkten basierend auf voreingestellten Regeln und Extrahieren von Trajektorienzeitverteilungsmerkmalen von den Fahrzeugen; S200: basierend auf der Knotendichte, jeweiliges Bestimmen von mehreren Schlüsselpunkten eines einzelnen Fahrzeugs in Übereinstimmung mit den historischen Trajektoriendaten, Zusammenführen und Generieren eines Satzes von Schlüsselpunkten und Erhalten von Trajektorien-Hotspot-Bereichsmerkmalen in Übereinstimmung mit dem Satz von Schlüsselpunkten; S300: Bestimmen des Engpassknotenbereichs und des Engpasszeitraums des Fahrzeugverkehrs in Übereinstimmung mit den Trajektorienzeitverteilungsmerkmalen und den Trajektorien-Hotspot-Bereichsmerkmalen.A method for extracting features of traffic flow in an embodiment according to the first aspect of the present invention comprises the following steps:S100: Acquiring historical trajectory data of multiple vehicles through the Internet of Things, obtaining a set of starting points and a set of ending points based on preset ones controlling and extracting trajectory time distribution features from the vehicles; S200: based on the node density, respectively determining a plurality of key points of a single vehicle in accordance with the historical trajectory data, merging and generating a set of key points, and obtaining trajectory hotspot area features in accordance with the set of key points; S300: Determine the bottleneck node area and the bottleneck period of the vehicle traffic in accordance with the trajectory time distribution characteristics and the trajectory hotspot area characteristics.

Die Verfahren zum Extrahieren von Merkmalen des Verkehrsflusses in einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung weist zumindest die folgenden Vorteile auf: durch Erfassen von den Ausgangspunkten und Endpunkten der Fahrzeuge werden die Trajektorienverteilungsmerkmale erhalten, und in Übereinstimmung mit der Knotendichte werden die Trajektorien-Hotspot-Bereichsmerkmale erhalten, dadurch können der Engpassknotenbereich und -zeitraum des Fahrzeugverkehrs erhalten werden, um den Fahrer im Voraus zu benachrichtigen, um den Zeitraum oder den Bereich zu vermeiden, dabei kann die Verkehrsmanagementabteilung im Voraus in das Management eingreifen, um eine Verschärfung des Staus zu verhindern; dabei wird ebenfalls eine solide Datenbasis für die Straßenplanung bereitgestellt und die Verschwendung von Arbeitskräften, Sachmitteln und Finanzmitteln vermieden.The method for extracting features of traffic flow in an embodiment of the present invention has at least the following advantages: by detecting the starting points and ending points of the vehicles, the trajectory distribution features are obtained, and in accordance with the node density, the trajectory hotspot area features are obtained, thereby, the bottleneck node area and period of vehicle traffic can be obtained to notify the driver in advance to avoid the period or area, thereby allowing the traffic management department to intervene in management in advance to prevent the congestion from worsening; it also provides a solid database for road planning and avoids wasting manpower, material and financial resources.

In einigen Ausführungsbeispielen der vorliegenden Erfindung umfasst der Schritt S100: S110: Erhalten der historischen Trajektoriendaten eines einzelnen Fahrzeugs, Bereinigen der unbewegten Trajektorienpunkte in den historischen Trajektoriendaten basierend auf einem ersten Zeitschwellenwert und Unterteilen der historischen Trajektoriendaten in mehrere Fahrtrouten; S120: wenn die Start- und Endzeit der Fahrtroute größer oder gleich einem zweiten Zeitschwellenwert ist, wird der Startpunkt der Fahrtroute in dem Satz von Ausgangspunkten und der Schlusspunkt der Fahrtroute in dem Satz von Endpunkten hinzugefügt; S130: nachdem alle historischen Trajektoriendaten verarbeitet wurden, werden unter Verwendung der kumulativen Verteilungsfunktion die Trajektorienzeitverteilungsmerkmale aus dem Satz von Ausgangspunkten und dem Satz von Endpunkten extrahiert.In some embodiments of the present invention, step S100 includes: S110: obtaining the historical trajectory data of a single vehicle, cleaning up the still trajectory points in the historical trajectory data based on a first time threshold, and dividing the historical trajectory data into multiple travel routes; S120: if the start and end times of the travel route are greater than or equal to a second time threshold, the start point of the travel route is added to the set of start points and the end point of the travel route is added to the set of end points; S130: after all historical trajectory data has been processed, the trajectory time distribution features are extracted from the set of starting points and the set of ending points using the cumulative distribution function.

In einigen Ausführungsbeispielen der vorliegenden Erfindung umfasst der Schritt S110: S111: Erhalten eines ersten Trajektorienpunkts und eines zweiten Trajektorienpunkts aus den Trajektorienpunkten der historischen Trajektoriendaten eines einzelnen Fahrzeugs in zeitlicher Reihenfolge; S112: wenn die Geschwindigkeit des ersten Trajektorienpunkts 0 ist, wird es beurteilt, ob die Position des zweiten Trajektorienpunkts gleich wie die Position des ersten Trajektorienpunkts ist; S113: wenn die Position des zweiten Trajektorienpunkts gleich wie die Position des ersten Trajektorienpunkts ist, wird weiterhin in zeitlicher Reihenfolge rückwärts ein dritter Trajektorienpunkt, dessen Position nicht gleich wie die des ersten Trajektorienpunkts ist, gesucht; S114: Bereinigen des zweiten Trajektorienpunkts und Beurteilen, ob die Zeitdifferenz des dritten Trajektorienpunkts und des ersten Trajektorienpunkts größer als der erste Zeitschwellenwert ist; S115: wenn die Zeitdifferenz des dritten Trajektorienpunkts und des ersten Trajektorienpunkts größer als der erste Zeitschwellenwert ist, ist der erste Trajektorienpunkt der Schlusspunkt der vorherigen Fahrtroute und der dritte Trajektorienpunkt der Startpunkt der nächsten Fahrtroute.In some embodiments of the present invention, the step S110 includes: S111: obtaining a first trajectory point and a second trajectory point from the trajectory points of the historical trajectory data of a single vehicle in time order; S112: when the speed of the first trajectory point is 0, it is judged whether the position of the second trajectory point is the same as the position of the first trajectory point; S113: when the position of the second trajectory point is equal to the position of the first trajectory point, a third trajectory point whose position is not equal to that of the first trajectory point is further searched backward in time order; S114: cleaning the second trajectory point and judging whether the time difference of the third trajectory point and the first trajectory point is greater than the first time threshold; S115: when the time difference of the third trajectory point and the first trajectory point is greater than the first time threshold, the first trajectory point is the end point of the previous route and the third trajectory point is the start point of the next route.

In einigen Ausführungsbeispielen der vorliegenden Erfindung umfasst der Schritt S200:S210: Erfassen der historischen Trajektoriendaten eines einzelnen Fahrzeugs, Konstruieren eines Clusterunterteilungsberechnungsmodells basierend auf der Knotendichte und Erhalten eines ersten Clustersatzes in Übereinstimmung mit den historischen Trajektoriendaten;S220: Bereinigen eines Clusters in dem ersten Clustersatz, dessen Knotenanzahl kleiner als eine erste Anzahl ist, Erfassen eines dem Cluster entsprechenden Schlüsselpunkts in dem ersten Clustersatz und Zusammenführen dieses in dem Satz von Schlüsselpunkten, wobei die Summe der Abstände des Schlüsselpunkts zu anderen Punkten in dem Cluster minimal ist; S230: basierend auf dem Clusterunterteilungsberechnungsmodell, Erfassen eines zweiten Clustersatzes in Übereinstimmung mit dem Satz von Schlüsselpunkten, um die Trajektorien-Hotspot-Bereichsmerkmale zu erhalten.In some embodiments of the present invention, the step S200 includes: S210: acquiring the historical trajectory data of an individual vehicle, constructing a cluster subdivision calculation model based on the node density and obtaining a first cluster set in accordance with the historical trajectory data; S220: cleaning a cluster in the first cluster set, whose number of nodes is less than a first number, detecting a key point in the first set of clusters corresponding to the cluster and merging it in the set of key points, the sum of the distances of the key point to other points in the cluster being minimal; S230: based on the cluster division calculation model, acquiring a second set of clusters in accordance with the set of key points to obtain the trajectory hotspot area features.

In einigen Ausführungsbeispielen der vorliegenden Erfindung umfasst das Berechnungsverfahren des Clusterunterteilungsberechnungsmodells:S241: jeweiliges Erfassen des Nachbarschaftsdomänen-Unterstichprobensatzes des Stichprobenpunkts in Übereinstimmung mit einem ersten Bodennachbarschaftsdomänen-Abstandsschwellenwert, um einen ersten Nachbarschaftsdomänen-Unterstichprobensatz zu erhalten, wenn die Anzahl der Stichproben des ersten Nachbarschaftsdomänen-Unterstichprobensatzes größer als eine erste Anzahl der Stichproben ist, wird der Stichprobenpunkt in den Kernobjektsatz Ω zusammengeführt; S242: Erfassen des Trajektorienpunkts o zufällig aus dem Kernobjektsatz Ω, Initialisieren der Trajektorienwarteschlange Ωcur = {o}, Initialisieren des aktuellen Stichprobenclusters Ck = {o}. Aktualisieren des Satzes von nicht besuchten Trajektorienpunkten Γ = Γ - {o}; S243: Herausnehmen des Trajektorienpunkts o' aus der Trajektorienwarteschlange Ωcur, Erfassen des Nachbarschaftsdomänen-Unterstichprobensatzes N∈(o') des Trajektorienpunkts o' in Übereinstimmung mit dem ersten Bodennachbarschaftsdomänen-Abstandsschwellenwert, sei Δ = N∈(o') ∩ Γ, Aktualisieren Ck = Ck U Δ, Aktualisieren Γ = Γ - Δ, Aktualisieren Ωcur = Ωcur U (Δ ∩ Ω) - o'und Aktualisieren Ω = Ω - Ck; S245: Wiederholen des Schritts S243, bis die Trajektorienwarteschlange Ωcur leer ist; wenn die Trajektorienwarteschlange Ωcur leer ist, wird das Stichprobencluster Ck zum Clustersatz aktualisiert, Zurückkehren zum Schritt S242, bis der Kernobjektsatz Ω leer ist.In some embodiments of the present invention, the calculation method of the cluster division calculation model comprises: S241: each acquiring the neighborhood domain sub-sample set of the sampling point in accordance with a first ground neighborhood domain distance threshold to obtain a first neighborhood domain sub-sample set when the number of samples of the first neighborhood domain sub-sample set is greater than a first number of samples, the sample point is merged into the core object set Ω; S242: Acquire the trajectory point o randomly from the core object set Ω, initialize the trajectory queue Ω cur = {o}, initialize the current sample cluster C k = {o}. updating the set of unvisited trajectory points Γ = Γ - {o}; S243: Take the trajectory point o' out of the trajectory queue Ω cur , acquire the neighborhood domain subsample set N∈(o') of the trajectory point o' in accordance with the first ground neighborhood domain distance threshold, let Δ=N∈(o')∩Γ, update C k = C k U Δ, update Γ = Γ - Δ, update Ω cur = Ω cur U (Δ ∩ Ω) - o' and update Ω = Ω - C k ; S245: repeating step S243 until the trajectory queue Ω cur is empty; if the trajectory queue Ω cur is empty, the sample cluster C k is updated to the cluster set, returning to step S242 until the core object set Ω is empty.

In einigen Ausführungsbeispielen der vorliegenden Erfindung umfasst das Verfahren weiterhin: Bewerten des ersten Bodennachbarschaftsdomänen-Abstandsschwellenwerts und der ersten Anzahl der Stichproben basierend auf dem Bewertungsmodell, iteratives Aktualisieren der Trajektorien-Hotspot-Bereichsmerkmale in Übereinstimmung mit den Bewertungsergebnissen, wobei das Bewertungsmodell ist: S ( i ) = b i a i m a x { a i , b i } ,

Figure DE112020001662T5_0001
und wobei S(i) für den Bewertungswert der Stichprobe i, ai für den durchschnittlichen Abstand der Stichprobe i zu anderen Stichproben im selben Cluster und bi für den Mindestwert des durchschnittlichen Abstands der Stichprobe i zu anderen Clustern steht.In some embodiments of the present invention, the method further comprises: evaluating the first ground neighborhood domain distance threshold and the first number of samples based on the evaluation model, iteratively updating the trajectory hotspot area features in accordance with the evaluation results, wherein the evaluation model is: S ( i ) = b i a i m a x { a i , b i } ,
Figure DE112020001662T5_0001
and where S(i) is the score of sample i, a i is the average distance of sample i to other samples in the same cluster, and b i is the minimum value of the average distance of sample i to other clusters.

In einigen Ausführungsbeispielen der vorliegenden Erfindung wird der erste Bodennachbarschaftsdomänen-Abstandsschwellenwert auf 1000 und die erste Anzahl der Stichproben auf 15 konfiguriert.In some embodiments of the present invention, the first ground neighborhood domain distance threshold is configured to 1000 and the first number of samples to 15.

Ein System zum Extrahieren von Merkmalen des Verkehrsflusses in einem Ausführungsbeispiel gemäß dem zweiten Aspekt der vorliegenden Erfindung umfasst: ein Trajektoriendaten-Erfassungsmodul, das dazu verwendet wird, die historischen Trajektoriendaten von mehreren Fahrzeugen durch das Internet der Dinge zu erfassen; ein Zeitverteilungsmerkmal-Extraktionsmodul, das dazu verwendet wird, einen Satz von Ausgangspunkten und einen Satz von Endpunkten basierend auf voreingestellten Regeln und in Übereinstimmung mit den historischen Trajektoriendaten zu erfassen und die Trajektorienzeitverteilungsmerkmale von den Fahrzeugen zu extrahieren; ein Hotspot-Bereich-Merkmalextraktionsmodul, das dazu verwendet wird, mehrere Schlüsselpunkte eines einzelnen Fahrzeugs basierend auf der Knotendichte und in Übereinstimmung mit den historischen Trajektoriendaten jeweils zu bestimmen, diese zusammenzuführen und einen Satz von Schlüsselpunkten zu generieren sowie die Trajektorien-Hotspot-Bereichsmerkmale in Übereinstimmung mit dem Satz von Schlüsselpunkten zu erhalten; ein Engpassanalysemodul, das dazu verwendet wird, in Übereinstimmung mit den Trajektorienzeitverteilungsmerkmalen und den Trajektorien-Hotspot-Bereichsmerkmalen den Engpassknotenbereich und den Engpasszeitraum des Fahrzeugverkehrs zu bestimmen.A system for extracting features of traffic flow in an embodiment according to the second aspect of the present invention comprises: a trajectory data acquisition module used to acquire the historical trajectory data of a plurality of vehicles through the Internet of Things; a time distribution feature extraction module used to acquire a set of starting points and a set of ending points based on preset rules and in accordance with the historical trajectory data and extracting the trajectory time distribution features from the vehicles; a hotspot area feature extraction module used to determine multiple key points of a single vehicle based on node density and in accordance with historical trajectory data, respectively, and merge them; generate set of key points as well as obtain the trajectory hotspot area features according to the set of key points; a bottleneck analysis module used to determine the bottleneck node area and the bottleneck period of the vehicle traffic in accordance with the trajectory time distribution characteristics and the trajectory hotspot area characteristics.

Das System zum Extrahieren von Merkmalen des Verkehrsflusses in einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung weist zumindest die gleichen vorteilhaften Wirkungen wie das Ausführungsbeispiel des ersten Aspekts der vorliegenden Erfindung auf.The system for extracting features of traffic flow in an embodiment of the present invention has at least the same advantageous effects as the embodiment of the first aspect of the present invention.

In einigen Ausführungsbeispielen der vorliegenden Erfindung umfasst das Hotspot-Bereich-Merkmalextraktionsmodul: ein Konfigurationsmodul, das dazu verwendet wird, den ersten Bodennachbarschaftsdomänen-Abstandsschwellenwert und die erste Anzahl der Stichproben zu konfigurieren und ein Clusterunterteilungsberechnungsmodell basierend auf der Knotendichte zu konstruieren; ein erstes Berechnungsmodul, das dazu verwendet wird, basierend auf dem Clusterunterteilungsberechnungsmodell einen ersten Clustersatz in Übereinstimmung mit den historischen Trajektoriendaten zu erfassen, ein Cluster in dem ersten Clustersatz, dessen Knotenanzahl kleiner als eine erste Anzahl ist, zu bereinigen, einen dem Cluster entsprechenden Schlüsselpunkt in dem ersten Clustersatz zu erfassen und diesen in dem Satz von Schlüsselpunkten zusammenzuführen, wobei die Summe der Abstände des Schlüsselpunkts zu anderen Punkten in dem Cluster minimal ist; ein zweites Berechnungsmodul, das dazu verwendet wird, basierend auf dem Clusterunterteilungsberechnungsmodell einen zweiten Clustersatz in Übereinstimmung mit dem Satz von Schlüsselpunkten zu erfassen, um die Trajektorien-Hotspot-Bereichsmerkmale zu erhalten; ein Bewertungsmodul, das dazu verwendet wird, basierend auf dem Bewertungsmodell den ersten Bodennachbarschaftsdomänen-Abstandsschwellenwert und die erste Anzahl der Stichproben zu bewerten, um die Bewertungsergebnisse zu erhalten, wobei das Bewertungsmodell ist: S ( i ) = b i a i m a x { a i , b i } ,

Figure DE112020001662T5_0002
und wobei S(i) für den Bewertungswert der Stichprobe i, ai für den durchschnittlichen Abstand der Stichprobe i zu anderen Stichproben im selben Cluster und bi für den Mindestwert des durchschnittlichen Abstands der Stichprobe i zu anderen Clustern steht; ein Iterationssteuermodul, das dazu verwendet wird, die Trajektorien-Hotspot-Bereichsmerkmale basierend auf den Bewertungsergebnissen iterativ zu aktualisieren.In some embodiments of the present invention, the hotspot area feature extraction module includes: a configuration module used to configure the first ground neighborhood domain distance threshold and the first number of samples and to construct a cluster subdivision calculation model based on the node density; a first calculation module used to acquire a first set of clusters based on the cluster division calculation model in accordance with the historical trajectory data, to clean a cluster in the first set of clusters whose number of nodes is less than a first number, a key point corresponding to the cluster in detecting the first set of clusters and merging them into the set of key points, where the sum of the distances of the key point to other points in the cluster is minimal; a second calculation module used to acquire a second set of clusters based on the cluster division calculation model in accordance with the set of key points to obtain the trajectory hotspot area features; a scoring module used to score the first ground neighborhood domain distance threshold and the first number of samples based on the scoring model to obtain the scoring results, the scoring model being: S ( i ) = b i a i m a x { a i , b i } ,
Figure DE112020001662T5_0002
and where S(i) is the score of sample i, a i is the average distance of sample i to other samples in the same cluster, and b i is the minimum value of the average distance of sample i to other clusters; an iteration control module used to iteratively update the trajectory hotspot area features based on the evaluation results.

Ein computerlesbares Speichermedium in einem Ausführungsbeispiel gemäß dem dritten Aspekt der vorliegenden Erfindung, in dem ein Computerprogramm gespeichert ist, und wobei das Verfahren in einem Ausführungsbeispiel gemäß dem ersten Aspekt der vorliegenden Erfindung realisiert wird, wenn das Computerprogramm durch den Prozessor ausgeführt wird.A computer-readable storage medium in an embodiment according to the third aspect of the present invention storing a computer program, and wherein the method in an embodiment according to the first aspect of the present invention is implemented when the computer program is executed by the processor.

Das Computerspeichermedium in einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung weist zumindest die gleichen vorteilhaften Wirkungen wie das Ausführungsbeispiel des ersten Aspekts der vorliegenden Erfindung auf.The computer storage medium in an embodiment of the present invention has at least the same advantageous effects as the embodiment of the first aspect of the present invention.

Die zusätzlichen Aspekte und Vorteile der vorliegenden Erfindung werden teilweise in der folgenden Beschreibung angegeben, und einige werden aus der folgenden Beschreibung offensichtlich oder werden durch die Praxis der vorliegenden Erfindung verstanden.The additional aspects and advantages of the present invention will be set forth in part in the following description, and some will be apparent from the following description or will be understood through practice of the present invention.

Figurenlistecharacter list

Die obigen und/oder zusätzlichen Aspekte und Vorteile der vorliegenden Erfindung werden aus der Beschreibung der Ausführungsformen in Verbindung mit den folgenden Zeichnungen offensichtlich und leicht verständlich.

  • 1 zeigt ein schematisches Ablaufdiagramm eines Verfahrens gemäß der vorliegenden Erfindung.
  • 2 zeigt ein schematisches Diagramm der Fahrtroutenaufteilung während des Zeitverteilungsmerkmal-Extraktionsprozesses in dem Verfahren in einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung.
  • 3 zeigt ein schematisches Diagramm eines Hotspot-Bereichsmerkmal-Extraktionsprozesses in dem Verfahren in einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung.
  • 4 zeigt ein schematisches Diagramm der Berechnungsschritte des Clusterunterteilungsberechnungsmodells in dem Verfahren in einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung.
  • 5 zeigt ein schematisches Blockdiagramm von Modulen in einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung.
The above and/or additional aspects and advantages of the present invention will become apparent and readily understood from the description of the embodiments taken in conjunction with the following drawings.
  • 1 shows a schematic flow diagram of a method according to the present invention.
  • 2 Fig. 12 is a schematic diagram of the travel route division during the time distribution feature extraction process in the method in an embodiment of the present invention.
  • 3 12 is a schematic diagram of a hot spot area feature extraction process in the method in an embodiment of the present invention.
  • 4 Fig. 12 shows a schematic diagram of the calculation steps of the cluster subdivision calculation model in the method in an embodiment of the present invention.
  • 5 Figure 12 shows a schematic block diagram of modules in an embodiment of the present invention.

BezugszeichenlisteReference List

100100
Trajektoriendaten-ErfassungsmodulTrajectory data acquisition module
200200
Zeitverteilungsmerkmal-ExtraktionsmodulTime distribution feature extraction module
300300
Hotspot-Bereich-MerkmalextraktionsmodulHotspot area feature extraction module
400400
Engpassanalysemodulbottleneck analysis module
310310
Konfigurationsmodulconfiguration module
320320
Erstes BerechnungsmodulFirst calculation module
330330
Zweites BerechnungsmodulSecond calculation module
340340
Bewertungsmodulrating module
350350
Iterationssteuermoduliteration control module

Ausführliche BeschreibungDetailed description

Im Folgenden wird die Ausführungsform der vorliegenden Erfindung näher erläutert. Alle Beispiele der Ausführungsform werden in Figuren dargestellt, dabei stehen die von Anfang bis Ende gleichen oder ähnlichen Bezugszeichen für gleiche oder ähnliche Elemente oder Elemente mit gleicher oder ähnlicher Funktion. Die im Zusammenhang mit den Figuren erläuterten Ausführungsformen sind beispielhaft, dienen zur Erklärung der vorliegenden Erfindung und können nicht als Beschränkung für die vorliegende Erfindung verstanden werden.In the following, the embodiment of the present invention will be explained in more detail. All examples of the embodiment are illustrated in figures, in which the same or similar reference numbers from start to finish stand for the same or similar elements or elements with the same or similar function. The embodiments explained in connection with the figures are exemplary, serve to explain the present invention and cannot be understood as a limitation for the present invention.

In der Erläuterung der vorliegenden Erfindung bedeutet „einige“ eins oder mehrere, wobei „mehrere“ zwei oder mehr als zwei bedeutet, und wobei „größer als“, „kleiner als“, „überschreiten“ usw. so verstanden werden, dass die Nummer nicht enthalten ist, und wobei „über“, „unter“, „innerhalb“ usw. so verstanden werden, dass die Nummer enthalten ist. Darüber hinaus werden „das erste“, „das zweite“ nur zum Unterscheiden der technischen Merkmale verwendet und können nicht derart verstanden werden, dass sie die relative Bedeutung anweisen oder implizieren oder auf die Anzahl der angegebenen technischen Merkmale implizit hinweisen oder auf die Vorrang der angegebenen technischen Merkmale implizit hinweisen.In the explanation of the present invention, "some" means one or more, where "more" means two or more than two, and where "greater than", "less than", "exceed" etc. are understood to mean that the number does not is included, and where "above", "below", "within", etc. are understood to include the number. Furthermore, “the first”, “the second” are only used to distinguish the technical characteristics and cannot be understood as directing or implying the relative importance or implying the number of technical characteristics specified or the precedence of the specified ones technical features implicitly.

Siehe 1, umfasst das Verfahren in einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung: Herstellen einer Kommunikationsverbindung mit mehreren Fahrzeugen durch das Internet der Dinge, Erfassen der historischen Trajektoriendaten und anschließendes jeweiliges Extrahieren der Bewegungszeitverteilungsmerkmale und der Trajektorien-Hotspot-Bereichsmerkmale. während des Bewegungszeitverteilungsmerkmal-Extraktionsprozesses werden ein Satz von Ausgangspunkten und ein Satz von Endpunkten aller Fahrzeuge basierend auf voreingestellten Regeln erfasst, um die Trajektorienzeitverteilungsmerkmale von den Fahrzeugen zu extrahieren; während des Trajektorien-Hotspot-Bereichsmerkmal-Extraktionsprozesses werden mehrere Schlüsselpunkte eines einzelnen Fahrzeugs basierend auf der Knotendichte und durch die historischen Trajektoriendaten jeweils bestimmt, wobei diese zusammengeführt werden, um einen Satz von Schlüsselpunkten zu generieren, und wobei dann basierend auf der Knotendichte die Trajektorien-Hotspot-Bereichsmerkmale in Übereinstimmung mit dem Satz von Schlüsselpunkten erhalten werden. Nach dem Erhalten der Zeitverteilungsmerkmale und der Trajektorien-Hotspot-Bereichsmerkmale können durch Analysieren ein Engpassknotenbereich und ein Engpasszeitraum des Fahrzeugverkehrs ermittelt werden.Please refer 1 , in an embodiment of the present invention, the method includes: establishing a communication link with multiple vehicles through the Internet of Things, collecting the historical trajectory data, and then extracting the travel time distribution features and the trajectory hotspot area features, respectively. during the moving time distribution feature extraction process, a set of starting points and a set of ending points of all vehicles are detected based on preset rules to extract the trajectory time distribution features from the vehicles; During the trajectory hotspot area feature extraction process, multiple key points of a single vehicle are determined based on the node density and through the historical trajectory data respectively, these are merged to generate a set of key points, and then based on the node density the trajectory Hotspot area features can be obtained in accordance with the set of key points. After obtaining the time distribution features and the trajectory hotspot area features, a bottleneck node area and a bottleneck period of vehicle traffic can be determined by analyzing.

Das Extrahieren der Bewegungszeitverteilungsmerkmale in einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung umfasst die folgenden Schritte. Zuerst werden die historischen Trajektoriendaten eines einzelnen IoT-Knotens (nämlich eines einzelnen Fahrzeugs) bereinigt, um die Fahrtroute zu berechnen und den entsprechenden Ausgangspunkt und Endpunkt zu erhalten. Für den Prozess zum Bereinigen der historischen Trajektoriendaten eines einzelnen Fahrzeugs und Berechnen der Fahrtroute wird Bezug auf 2 genommen. Erfassen der Trajektorienpunkte in den historischen Trajektoriendaten in Reihenfolge, wenn es festgestellt wird, dass die Geschwindigkeit eines Trajektorienpunkts X1 als 0 aufgezeichnet wird, wird X1 als erster Trajektorienpunkt markiert. Wenn es mehrere Trajektorienpunkte mit den gleichen Positionen wie der erste Trajektorienpunkt nach dem ersten Trajektorienpunkt gibt, wie X1 bis Xn in 2, werden X1 bis Xn als die zweiten Trajektorienpunkte markiert; die Position von Xn+1 ist nicht gleich wie die Position eines vorherigen Trajektorienpunkts Xn, und Xn+1 wird als ein dritter Trajektorienpunkt markiert. Zuerst werden die zweiten Trajektorienpunkte bereinigt und die Fahrtroute wird basierend auf dem ersten Zeitschwellenwert aufgeteilt. Unter Bezugnahme auf die zweite Zeile von 2 wird es angenommen, dass, wenn die Zeitdifferenz zwischen dem dritten Trajektorienpunkt Xn+1 und dem ersten Trajektorienpunkt X1 kleiner oder gleich dem ersten Zeitschwellenwert (wie 5 Minuten) ist, dass die Fahrtroute noch nicht beendet ist, und die Rückwärtsberechnung wird fortgesetzt. Unter Bezugnahme auf die dritte Zeile von 2 wird es angenommen, dass, wenn die Zeitdifferenz zwischen dem dritten Trajektorienpunkt Xn+1 und dem ersten Trajektorienpunkt X1 größer als der erste Zeitschwellenwert ist, die Fahrtroute in zwei Teile aufgeteilt ist, wobei der erste Trajektorienpunkt X1 der Schlusspunkt einer vorherigen Fahrtroute und der dritte Trajektorienpunkt Xn+1 der Startpunkt einer nächsten Fahrtroute ist. Nachdem die Aufteilung der Fahrtroute abgeschlossen war, wird das Sieben fortgesetzt, um Fahrtrouten mit einer kürzeren Zeitdauer zu entfernen. Wenn die Gesamtlänge der Fahrtroute den zweiten Zeitschwellenwert (wie 10 Minuten) überschreitet, wird der Startpunkt der Fahrtroute in dem Satz von Ausgangspunkten und der Schlusspunkt der Fahrtroute in dem Satz von Endpunkten hinzugefügt. Nachdem die Verarbeitung der historischen Daten aller Fahrzeuge abgeschlossen war, werden ein vollständiger Satz von Ausgangspunkten und Satz von Endpunkten erhalten, wobei durch die kumulative Verteilungsfunktion die Trajektorienzeitverteilungsmerkmale extrahiert werden. Für den Hotspot-Bewegungsbereichsmerkmal-Extraktionsprozess in einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung wird Bezug auf 3 genommen. Die historischen Trajektoriendaten eines einzelnen Fahrzeugs werden erhalten, wobei ein Clusterunterteilungsberechnungsmodells basierend auf der Knotendichte konstruiert wird, und wobei ein jeweiliger erster Clustersatz von jedem Fahrzeug jeweils berechnet wird. Dann werden die Cluster in dem ersten Clustersatz, dessen Knotenanzahl kleiner als eine erste Anzahl ist, bereinigt, durch diesen Schritt können die störenden Rauschknoten und die Cluster mit zu geringer Knotendichte entfernt werden; für die restlichen Cluster in dem ersten Clustersatz wird der Schlüsselpunkt in jeweiligen Clustern jeweils berechnet, wobei die Summe der Abstände des Schlüsselpunkts zu anderen Punkten in dem Cluster minimal ist; dann werden diese Schlüsselpunkte in einem gemeinsamen Satz von Schlüsselpunkten von allen Fahrzeugen zusammengeführt. Am Ende wird basierend auf dem Clusterunterteilungsberechnungsmodell ein zweiter Clustersatzes in Übereinstimmung mit dem Satz von Schlüsselpunkten extrahiert, wobei der zweite Clustersatz genau die Trajektorien-Hotspot-Bereichsmerkmale darstellt.Extracting the travel time distribution features in an embodiment of the present invention comprises the following steps. First, the historical trajectory data of a single IoT node (namely a single vehicle) is cleaned to calculate the driving route and get the corresponding starting point and ending point. For the process of cleaning up the historical trajectory data of a single vehicle and calculating the travel route, reference is made to FIG 2 taken. Acquiring the trajectory points in the historical trajectory data in order, when it is determined that the speed of a trajectory point X 1 is recorded as 0, X 1 is marked as the first trajectory point. If there are multiple trajectory points with the same positions as the first trajectory point after the first trajectory point, like X 1 to X n in 2 , X 1 to X n are marked as the second trajectory points; the position of X n+1 is not the same as the position of a previous trajectory point X n , and X n+1 is marked as a third trajectory point. First, the second trajectory points are cleaned up and the route is divided based on the first time threshold. Referring to the second line of 2 it is assumed that if the time difference between between the third trajectory point X n+1 and the first trajectory point X 1 is less than or equal to the first time threshold (such as 5 minutes), the travel route is not finished yet, and the backward calculation continues. Referring to the third line of 2 it is assumed that if the time difference between the third trajectory point X n+1 and the first trajectory point X 1 is greater than the first time threshold, the route is divided into two parts, with the first trajectory point X 1 being the end point of a previous route and the third trajectory point X n+1 is the starting point of a next travel route. After the division of the travel route is completed, the sifting is continued to remove travel routes with a shorter period of time. If the total length of the route exceeds the second time threshold (such as 10 minutes), the starting point of the route is added to the set of starting points and the ending point of the route is added to the set of ending points. After the processing of the historical data of all vehicles is completed, a complete set of starting points and set of ending points are obtained, and the trajectory time distribution features are extracted by the cumulative distribution function. For the hot spot motion area feature extraction process in an embodiment of the present invention, reference is made to FIG 3 taken. The historical trajectory data of a single vehicle is obtained, constructing a cluster subdivision calculation model based on the node density, and calculating a respective first cluster set of each vehicle respectively. Then the clusters in the first set of clusters whose number of nodes is less than a first number are cleaned up, by this step the interfering noise nodes and the clusters with too little node density can be removed; for the remaining clusters in the first set of clusters, the key point is calculated in respective clusters respectively, the sum of the distances of the key point to other points in the cluster being minimal; then these key points are merged into a common set of key points from all vehicles. In the end, based on the cluster subdivision calculation model, a second set of clusters is extracted according to the set of key points, the second set of clusters accurately representing the trajectory hotspot area features.

Die Berechnungsformel für den Bodenabstand zwischen zwei Stichprobenpunkten lautet wie folgt: d i s t a n c e = R × arccos [ cos ( y 2 × π 180 ) cos ( y 1 × π 180 ) cos ( ( x 2 x 1 ) × π 180 ) + sin ( y 2 × π 180 ) sin ( y 1 × π 180 ) ]

Figure DE112020001662T5_0003
The calculation formula for the ground distance between two sampling points is as follows: i.e i s t a n c e = R × arccos [ cos ( y 2 × π 180 ) cos ( y 1 × π 180 ) cos ( ( x 2 x 1 ) × π 180 ) + sin ( y 2 × π 180 ) sin ( y 1 × π 180 ) ]
Figure DE112020001662T5_0003

Dabei sind (x1, y1) die Breiten- und Längenkoordinaten des Stichprobenpunkts Xi, (x2, y2) sind die Breiten- und Längenkoordinaten des Stichprobenpunkts Xj, R ist der Erdradius und distance ist der Bodenabstand zwischen den beiden Stichprobenpunkten Xi und Xj. Wenn der Bodenabstand zwischen diesen beiden Punkten bei dem Nachbarschaftsdomänen-Abstandsschellenwert ε liegt, ist der Stichprobenpunkt X1 der ∈-Nachbarschaftsdomänen-Unterstichprobensatzes N∈(Xj) des Stichprobenpunkts Xj; offensichtlich ist der Stichprobenpunkt Xj auch der ∈-Nachbarschaftsdomänen-Unterstichprobensatzes N∈(Xi) des Stichprobenpunkts Xi. Für die Verarbeitungsschritte des Clusterunterteilungsberechnungsmodell in dem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung wird Bezug auf 4 genommen. Der konkrete Ablauf ist wie folgt:

  • Schritt 1: Initialisieren des Kernobjektsatzes Ω=Ø, Initialisieren der Anzahl von Clustern k=0, Initialisiere des nicht besuchten Stichprobensatzes Γ und der Clusteraufteilung C=Ø;
  • Schritt 2: Empfangen des eingegebenen Stichprobensatzes, für jeden Stichprobenpunkt Xj wird gemäß Formel 1 und durch den ersten Bodennachbarschaftsdomänen-Abstandsschwellenwert der Nachbarschaftsdomänen-Unterstichprobensatz N∈(Xj) des Stichprobenpunkts Xj erhalten, wenn die Anzahl des Nachbarschaftsdomänen-Unterstichprobensatzes |N∈(Xj)| ≥ MinPts ist, wird die Stichprobe Xj in dem Satz Ω = Ω U {Xj} hinzugefügt, in einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung wird MinPts (nämlich die erste Anzahl der Stichproben) auf 15 eingestellt;
  • Schritt 3: Bestimmen, ob der Kernobjektsatz Ω leer ist, wenn der Kernobjektsatz Ω = Ø ist, werden alle Clusteraufteilungen erhalten und der Clustersatz wird ausgegeben, die Berechnung wird beendet; andernfalls geht es zum Schritt 4;
  • Schritt 4: zufälliges Auswählen eines Kernobjekts o in dem Kernobjektsatz Ω, einer Warteschlange Ωcur = {o}, einer initialisierten Kategorienummer k=k+1 und eines aktuellen Stichprobensatzes Ck = {o}, Aktualisieren des Satzes Γ = Γ - {o};
  • Schritt 5: wenn die Warteschlange Ωcur = Ø ist, wird Ck erzeugt, Aktualisieren von C = {C1, C2, ..., Ck}, Aktualisieren des Satzes Ω = Ω - Ck, Zurückkehren zum Schritt 3; andernfalls wird der Satz Ω = Ω - Ck aktualisiert, und es geht zum Schritt 6;
  • Schritt 6: Herausnehmen eines Stichprobenpunkts o' aus der Warteschlange Ωcur, gemäß Formel 1 und durch den ersten Bodennachbarschaftsdomänen-Abstandsschwellenwert ε werden alle ∈ -Nachbarschaftsdomänen-Unterstichprobensätze N∈(o') des Stichprobenpunkts o' herausgefunden, (in einigen Ausführungsbeispielen der vorliegenden Erfindung wird der Nachbarschaftsdomänen-Abstandsschwellenwert ∈ auf 1000 eingestellt), sei Δ = N∈(o') ∩ Γ, Aktualisieren des Satzes Ck = Ck U Δ, Aktualisieren des Satzes Γ = Γ - Δ, Aktualisieren von Ωcur = Ωcur U (Δ ∩ Ω) - o' und Gehen zum Schritt 5.
where (x 1 , y 1 ) are the latitude and longitude coordinates of the sample point X i , (x 2 , y 2 ) are the latitude and longitude coordinates of the sample point X j , R is the earth radius, and distance is the ground distance between the two sample points X i and X j . If the ground distance between these two points is at the neighborhood domain distance threshold ε, the sample point X 1 is the ∈ neighborhood domain subsample set N∈(X j ) of the sample point X j ; obviously the sample point X j is also the ∈-neighborhood domain sub-sample set N∈(X i ) of the sample point X i . For the processing steps of the cluster division calculation model in the embodiment of the present invention, reference is made to FIG 4 taken. The specific process is as follows:
  • Step 1: initialize the core object set Ω=Ø, initialize the number of clusters k=0, initialize the unvisited sample set Γ and the cluster split C=Ø;
  • Step 2: Receiving the input sample set, for each sample point X j , according to formula 1 and by the first soil neighborhood domain distance threshold, the neighborhood domain sub-sample set N∈(X j ) of the sample point X j is obtained when the number of neighborhood domain sub-sample set |N∈ (X j )| ≥ MinPts, the sample X j is added in the set Ω = Ω U {X j }, in an embodiment of the present invention, MinPts (namely the first number of samples) is set to 15;
  • Step 3: determining whether the core object set Ω is empty, if the core object set Ω = Ø, all cluster partitions are obtained and the cluster set is output, the calculation is terminated; otherwise go to step 4;
  • Step 4: randomly choose a core object o in the core object set Ω, a queue Ω cur = {o}, an initialized category number k=k+1 and a current sample set C k = {o}, update the set Γ = Γ - {o };
  • Step 5: if the queue is Ω cur = Ø, C k is created, update C = {C 1 , C 2 , ..., C k }, update the set Ω = Ω - C k , return to step 3 ; otherwise the set Ω = Ω - C k is updated and go to step 6;
  • Step 6: Taking a sample point o' from the queue Ω cur , according to formula 1 and by the first ground neighborhood domain distance threshold ε, all ∈ -neighborhood domain subsample sets N∈(o') of the sample point o' are found (in some embodiments of the present In the invention, the neighborhood domain distance threshold ∈ is set to 1000), let Δ = N∈(o') ∩ Γ, update the set C k = C k U Δ, update the set Γ = Γ - Δ, update Ω cur = Ω cur U (Δ ∩ Ω) - o' and go to step 5.

In einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung werden die historischen Trajektoriendaten eines einzelnen Fahrzeugs erfasst, wobei die historischen Trajektoriendaten als Stichprobensatz eingegeben werden, und die Schritte 1 bis 6 werden durchgeführt, um den ersten Clustersatz zu erhalten, siehe 3. Es wird angenommen, dass der erste Clustersatz C = {C1, C2, ..., Ck} ist, und die Cluster von en(Ci) < n, i = 1,2,.. k (nämlich die Cluster mit einer Stichprobenanzahl von kleiner als n unter den Clustern) werden aus dem Satz C gelöscht, um ein Ergebnis zu erhalten: C = {C1, C2, ..., Cm}, , m ≤ k in einigen Ausführungsbeispielen der vorliegenden Erfindung wird n auf 20 eingestellt. Der Zweck dieses Schrittes besteht darin, störende Rauschpunkte und Warteschlangen-Cluster mit unzureichender Knotendichte zu entfernen. Dann wird der Schlüsselpunktsatz D=Ø initialisiert, für jedes Cluster wird sein Schlüsselpunkt ermittelt, nämlich m i n i x C i d i s t a n c e C i , x ,

Figure DE112020001662T5_0004
wobei ci der Schlüsselpunkt des Clusters Ci ist, und wobei ci in dem Satz von Schlüsselpunkten D hinzugefügt wird; offensichtlich ist die Summe der Abstände des Schlüsselpunkts ci zu anderen Punkten in dem Cluster Ci minimal. Dann wird der Satz D von Schlüsselpunkten als Eingabe verwendet, und die Schritte 1 bis 6 werden ausgeführt, um den zweiten Clustersatz zu erhalten. Wenn in einigen Ausführungsbeispielen der vorliegenden Erfindung die historischen Trajektoriendaten als Stichprobenpunktsatz eingegeben werden, können offensichtlich der ausgewählte erste Bodennachbarschaftsdomänen-Abstandsschwellenwert und die erste Anzahl der Stichproben MinPts anders als der ausgewählte Wert beim Eingeben des Satzes D von Schlüsselpunkten sein; nämlich werden für den Erfassungsprozess des ersten Clustersatzes und des zweiten Clustersatzes zwei Gruppen von den Werten des ersten Bodennachbarschaftsdomänen-Abstandsschwellenwerts und der ersten Anzahl der Stichproben MinPts ausgelegt. In einigen Ausführungsbeispielen der vorliegenden Erfindung werden mit der folgenden Formel 2 der erste Bodennachbarschaftsdomänen-Abstandsschwellenwert und die erste Anzahl der Stichproben MinPts bewertet; S ( i ) = b i a i m a x { a i , b i }
Figure DE112020001662T5_0005
In an embodiment of the present invention, the historical trajectory data of a single vehicle is acquired, the historical trajectory data is input as a sample set, and steps 1 to 6 are performed to obtain the first cluster set, see 3 . It is assumed that the first set of clusters is C = {C 1 , C 2 , ..., C k }, and the clusters of en(C i ) < n, i = 1,2,.. k (namely the Clusters with a sample number less than n among the clusters) are deleted from the set C to obtain a result: C = {C 1 , C 2 , ..., C m }, , m ≤ k in some embodiments of the In the present invention, n is set to 20. The purpose of this step is to remove spurious noise points and queue clusters with insufficient node density. Then the key point set D=Ø is initialized, for each cluster its key point is found, viz m i n i x C i i.e i s t a n c e C i , x ,
Figure DE112020001662T5_0004
where c i is the key point of the cluster C i and where c i is added in the set of key points D; obviously the sum of the distances of the key point c i to other points in the cluster C i is minimal. Then the set D of key points is taken as input and steps 1 through 6 are performed to obtain the second set of clusters. Obviously, in some embodiments of the present invention, when the historical trajectory data is input as a sample point set, the selected first ground neighborhood domain distance threshold and the first number of samples MinPts may be different than the selected value when inputting the set D of key points; namely, for the detection process of the first cluster set and the second cluster set, two sets are designed from the values of the first ground neighborhood domain distance threshold and the first number of samples MinPts. In some embodiments of the present invention, the first ground neighborhood domain distance threshold and the first number of samples MinPts are evaluated using the following formula 2; S ( i ) = b i a i m a x { a i , b i }
Figure DE112020001662T5_0005

Dabei ist ai der durchschnittliche Abstand der Stichprobe i zu anderen Stichproben in demselben Cluster, und bi ist der Minimalwert des durchschnittlichen Abstands der Stichprobe i zu anderen Clustern. Je näher der S(i)-Wert an 1 liegt, zeigt es an, dass der ausgewählte erste Bodennachbarschaftsdomänen-Abstandsschwellenwert und die erste Anzahl der Stichproben MinPts besser geeignet sind. Nachdem das Bewertungsergebnis erhalten wurde, werden, wenn das Bewertungsergebnis nicht wie erwartet ist, der erste Bodennachbarschaftsdomänen-Abstandsschwellenwert und die erste Anzahl der Stichproben MinPts erneut ausgewählt, um zu iterieren und neue Trajektorien-Hotspot-Bereichsmerkmale zu erhalten.where a i is the average distance of sample i to other samples in the same cluster, and b i is the minimum value of the average distance of sample i to other clusters. The closer the S(i) value is to 1, it indicates that the selected first ground neighborhood domain distance threshold and the first number of samples MinPts are more appropriate. After the assessment result is obtained, if the assessment result is not as expected, the first ground neighborhood domain distance threshold and the first number of samples MinPts are reselected to iterate and obtain new trajectory hotspot area features.

Eine Vorrichtung in einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung, siehe 5, umfasst sie Folgendes: ein Trajektoriendaten-Erfassungsmodul 100, das dazu verwendet wird, die historischen Trajektoriendaten von mehreren Fahrzeugen durch das Internet der Dinge zu erfassen; ein Zeitverteilungsmerkmal-Extraktionsmodul 200, das dazu verwendet wird, einen Satz von Ausgangspunkten und einen Satz von Endpunkten basierend auf voreingestellten Regeln und in Übereinstimmung mit den historischen Trajektoriendaten zu erfassen und die Trajektorienzeitverteilungsmerkmale von den Fahrzeugen zu extrahieren; ein Hotspot-Bereich-Merkmalextraktionsmodul 300, das dazu verwendet wird, mehrere Schlüsselpunkte eines einzelnen Fahrzeugs basierend auf der Knotendichte und in Übereinstimmung mit den historischen Trajektoriendaten jeweils zu bestimmen, diese zusammenzuführen und einen Satz von Schlüsselpunkten zu generieren und Zusammenführen sowie die Trajektorien-Hotspot-Bereichsmerkmale in Übereinstimmung mit dem Satz von Schlüsselpunkten zu erhalten; ein Engpassanalysemodul 400, das dazu verwendet wird, in Übereinstimmung mit den Trajektorienzeitverteilungsmerkmalen und den Trajektorien-Hotspot-Bereichsmerkmalen den Engpassknotenbereich und den Engpasszeitraum des Fahrzeugverkehrs zu bestimmen.A device in an embodiment of the present invention, see 5 , it comprises: a trajectory data acquisition module 100 used to acquire the historical trajectory data of multiple vehicles through the Internet of Things; a time distribution feature extraction module 200 used to detect a set of starting points and a set of ending points based on preset rules and in accordance with the historical trajectory data and extracting the trajectory time distribution features from the vehicles; a hotspot area feature extraction module 300 used to determine multiple keypoints of a single vehicle based on the node density and in accordance with the historical trajectory data respectively, merge them and generate a set of keypoints and merge, and the trajectory hotspot obtain area features in accordance with the set of key points; a bottleneck analysis module 400 used to determine the bottleneck node area and the bottleneck period of the vehicle traffic in accordance with the trajectory time distribution characteristics and the trajectory hotspot area characteristics.

Siehe 5, umfasst das Hotspot-Bereich-Merkmalextraktionsmodul in einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung die folgenden Module: ein Konfigurationsmodul 310, ein erstes Berechnungsmodul 320, ein zweites Berechnungsmodul 330 ein Bewertungsmodul 340 und ein Iterationssteuermodul 350. ein Konfigurationsmodul 310, das dazu verwendet wird, den ersten Bodennachbarschaftsdomänen-Abstandsschwellenwert und die erste Anzahl der Stichproben zu konfigurieren und ein Clusterunterteilungsberechnungsmodell basierend auf der Knotendichte zu konstruieren; ein erstes Berechnungsmodul 320, das dazu verwendet wird, basierend auf dem Clusterunterteilungsberechnungsmodell einen ersten Clustersatz in Übereinstimmung mit den historischen Trajektoriendaten zu erfassen, die Cluster in dem ersten Clustersatz, deren Knotenanzahl kleiner als eine erste Anzahl ist, zu bereinigen, die Schlüsselpunkte in den jeweiligen Clustern im ersten Clustersatz zu erfassen und diese in dem Satz von Schlüsselpunkten zusammenzuführen, wobei die Summe der Abstände des Schlüsselpunkts zu anderen Punkten in dem Cluster minimal ist. ein zweites Berechnungsmodul 330, das dazu verwendet wird, basierend auf dem Clusterunterteilungsberechnungsmodell einen zweiten Clustersatz in Übereinstimmung mit dem Satz von Schlüsselpunkten zu erfassen, um die Trajektorien-Hotspot-Bereichsmerkmale zu erhalten. ein Bewertungsmodul 340, das dazu verwendet wird, basierend auf dem Bewertungsmodell den ersten Bodennachbarschaftsdomänen-Abstandsschwellenwert und die erste Anzahl der Stichproben zu bewerten, um ein Bewertungsergebnis zu erhalten, wobei das Bewertungsmodell wie folgt ist: S ( i ) = b i a i m a x { a i , b i }

Figure DE112020001662T5_0006
dabei ist ai der durchschnittliche Abstand der Stichprobe i zu anderen Stichproben in demselben Cluster, und bi ist der Minimalwert des durchschnittlichen Abstands der Stichprobe i zu anderen Clustern; ein Iterationssteuermodul 350, das dazu verwendet wird, die Trajektorien-Hotspot-Bereichsmerkmale basierend auf den Bewertungsergebnissen iterativ zu aktualisieren.Please refer 5 , the hot spot area feature extraction module in one embodiment of the present invention comprises the following modules: a configuration module 310, a first calculation mo dul 320, a second calculation module 330, a scoring module 340, and an iteration control module 350. a configuration module 310 used to configure the first ground neighborhood domain distance threshold and the first number of samples and to construct a cluster subdivision calculation model based on the node density; a first calculation module 320 used to acquire a first set of clusters based on the cluster division calculation model in accordance with the historical trajectory data, to clean up the clusters in the first set of clusters whose number of nodes is less than a first number, the key points in the respective detecting clusters in the first set of clusters and merging them in the set of key points, where the sum of the distances of the key point to other points in the cluster is minimal. a second calculation module 330 used to acquire a second set of clusters based on the cluster division calculation model in accordance with the set of key points to obtain the trajectory hotspot area features. an evaluation module 340 used to evaluate the first ground neighborhood domain distance threshold and the first number of samples based on the evaluation model to obtain an evaluation result, the evaluation model being as follows: S ( i ) = b i a i m a x { a i , b i }
Figure DE112020001662T5_0006
where a i is the average distance of sample i to other samples in the same cluster, and b i is the minimum value of the average distance of sample i to other clusters; an iteration control module 350 used to iteratively update the trajectory hotspot area features based on the evaluation results.

In einigen anderen Ausführungsbeispielen der vorliegenden Erfindung umfasst das Hotspot-Bereich-Merkmalextraktionsmodul ein Konfigurationsmodul 310, ein erstes Berechnungsmodul 320 und ein zweites Berechnungsmodul 330, wobei es kein Bewertungsmodul 340 und Iterationssteuermodul 350 umfasst.In some other embodiments of the present invention, the hot spot area feature extraction module comprises a configuration module 310, a first calculation module 320 and a second calculation module 330, and does not comprise a scoring module 340 and iteration control module 350.

Obwohl in der vorliegenden Beschreibung spezifische Ausführungsformen erläutert sind, wird ein Durchschnittsfachmann auf diesem Gebiet erkennen, dass viele andere modifizierte oder alternative Ausführungsformen ebenfalls im Umfang der vorliegenden Offenbarung liegen. Z.B. kann irgendeine der Funktionen und/oder Verarbeitungsfähigkeiten, die in Verbindung mit einem bestimmten Gerät oder einer bestimmten Komponente erläutert sind, von einem beliebigen anderen Gerät oder einer anderen Komponente ausgeführt werden. Obwohl verschiedene beispielhafte Implementierungen und Aufbauten gemäß den Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung erläutert wurden, wird der Durchschnittsfachmann auf diesem Gebiet erkennen, dass viele andere Modifikationen der hierin erläuterten beispielhaften Implementierungen und Aufbauten ebenfalls im Umfang der vorliegenden Offenbarung liegen.Although specific embodiments are discussed in this specification, one of ordinary skill in the art will recognize that many other modified or alternative embodiments are also within the scope of the present disclosure. For example, any of the functions and/or processing capabilities discussed in connection with a particular device or component may be performed by any other device or component. Although various example implementations and configurations have been discussed in accordance with the embodiments of the present disclosure, those of ordinary skill in the art will recognize that many other modifications to the example implementations and configurations discussed herein are also within the scope of the present disclosure.

Oben werden bestimmte Aspekte der vorliegenden Offenbarung unter Bezugnahme auf Blockdiagramme und Ablaufdiagramme von Systemen, Verfahren, System- und/oder Computerprogrammprodukten gemäß beispielhaften Ausführungsformen erläutert. Es versteht sich, dass ein oder mehrere Blöcke in den Blockdiagrammen und Ablaufdiagrammen und Kombinationen von Blöcken in den Blockdiagrammen und Ablaufdiagrammen jeweils durch Ausführen von computerausführbaren Programmanweisungen implementiert werden können. Außerdem müssen gemäß einigen Ausführungsformen einige Blöcke in den Blockdiagrammen und Ablaufdiagrammen möglicherweise nicht in der gezeigten Reihenfolge ausgeführt werden oder sie müssen möglicherweise nicht alle ausgeführt werden. Darüber hinaus können in bestimmten Ausführungsformen zusätzliche Komponenten und/oder Vorgänge vorhanden sein, die über die in den Blöcken in den Blockdiagrammen und Ablaufdiagrammen gezeigten Komponenten und/oder Vorgänge hinausgehen.Certain aspects of the present disclosure are explained above with reference to block diagrams and flowcharts of systems, methods, system and/or computer program products according to exemplary embodiments. It will be understood that one or more blocks in the block diagrams and flowcharts, and combinations of blocks in the block diagrams and flowcharts, can each be implemented by executing computer-executable program instructions. Also, some blocks in the block diagrams and flowcharts may not need to be performed in the order shown, or all blocks may not all need to be performed, according to some embodiments. Furthermore, in certain embodiments, there may be additional components and/or acts beyond the components and/or acts shown in the blocks in the block diagrams and flowcharts.

Aufgrund dessen unterstützen die Blöcke in den Blockdiagrammen und Ablaufdiagrammen eine Kombination von Vorrichtungen zum Ausführen bestimmter Funktionen, eine Kombination von Elementen oder Schritten zum Ausführen bestimmter Funktionen und Programmanweisungsvorrichtungen zum Ausführen bestimmter Funktionen. Es versteht sich auch, dass jeder Block in den Blockdiagrammen und Ablaufdiagrammen und Kombinationen von Blöcken in den Blockdiagrammen und Ablaufdiagrammen durch ein spezifisches Hardware-Computersystem, das spezifische Funktionen, Elemente oder Schritte durchführt, oder eine Kombination von spezifischen Hardware- und Computeranweisungen implementiert werden kann.As such, the blocks in the block diagrams and flowcharts support a combination of devices for performing particular functions, a combination of elements or steps for performing particular functions, and program instructional devices for performing particular functions. It is also understood that each block in the block diagrams and flowcharts, and combinations of blocks in the block diagrams and flowcharts, can be implemented by specific hardware computing system that performs specific functions, elements or steps, or combination of specific hardware and computer instructions .

Die in der vorliegenden Beschreibung erläuterten Programmmodule, Anwendungsprogramme usw. können eine oder mehrere Softwarekomponenten umfassen, einschließlich beispielsweise Softwareobjekte, Verfahren, Datenstrukturen und dergleichen. Jede solche Softwarekomponente kann computerausführbare Anweisungen umfassen, die auf die Ausführung reagieren, so dass mindestens ein Teil der hierin beschriebenen Funktionen (z.B. eine oder mehrere Operationen der hierin beschriebenen beispielhaften Verfahren) ausgeführt wird.The program modules, application programs, etc. discussed in this specification may include one or more software components including, for example, software objects, methods, data structures, and the like. Each such software component may be computer-executable Include instructions that are responsive to execution to perform at least a portion of the functions described herein (eg, one or more operations of the example methods described herein).

Die Softwarekomponenten können durch irgendeine von den Programmiersprachen codiert werden. Eine beispielhafte Programmiersprache kann eine Programmiersprache niedrigerer Ebene sein, wie z.B. eine Assemblersprache, die einer bestimmten Hardwarearchitektur und/oder Betriebssystemplattform zugeordnet ist. Die Softwarekomponenten, die Anweisungen in Assemblersprache enthalten, müssen möglicherweise von einem Assembler in einen ausführbaren Maschinencode umgewandelt werden, bevor sie von der Hardwarearchitektur und/oder Plattform ausgeführt werden. Eine andere beispielhafte Programmiersprache kann eine Programmiersprache höherer Ebene sein, die auf mehrere Architekturen portiert werden kann. Die Softwarekomponenten, die Programmiersprachen höherer Ebene enthalten, müssen möglicherweise vor der Ausführung von einem Interpreter oder Compiler in Zwischendarstellungen umgewandelt werden. Andere Beispiele für Programmiersprachen umfassen, sind aber nicht beschränkt auf Makrosprachen, Shell- oder Befehlssprachen, Jobsteuerungssprachen, Skriptsprachen, Datenbankabfrage- oder Suchsprachen oder Sprachen zum Schreiben von Berichten. In einem oder mehreren Ausführungsbeispielen kann die Softwarekomponente, die die Anweisungen eines der oben genannten Programmiersprachenbeispiele enthält, direkt von dem Betriebssystem oder anderen Softwarekomponenten ausgeführt werden, ohne vorher in eine andere Form umgewandelt zu werden.The software components can be coded by any of the programming languages. An example programming language may be a lower-level programming language, such as an assembly language, associated with a particular hardware architecture and/or operating system platform. The software components containing assembly language instructions may need to be converted to executable machine code by an assembler before being executed by the hardware architecture and/or platform. Another example programming language may be a higher level programming language that is portable to multiple architectures. The software components containing higher-level programming languages may need to be converted to intermediate representations by an interpreter or compiler before execution. Other examples of programming languages include, but are not limited to, macro languages, shell or command languages, job control languages, scripting languages, database query or search languages, or report writing languages. In one or more embodiments, the software component containing the instructions of any of the above example programming languages may be executed directly by the operating system or other software components without first being converted into another form.

Die Softwarekomponenten können als Dateien oder andere Datenspeicherstrukturen gespeichert werden. Die Softwarekomponenten ähnlicher Art oder verwandter Funktionen können zusammen in einem bestimmten Verzeichnis, Ordner oder einer Bibliothek gespeichert werden. Die Softwarekomponenten können statisch (z.B. voreingestellt oder fest) oder dynamisch (z.B. während der Ausführung erstellt oder geändert) sein.The software components can be stored as files or other data storage structures. The software components of similar nature or related functions can be stored together in a specific directory, folder or library. The software components can be static (e.g., preset or fixed) or dynamic (e.g., created or modified during execution).

Im Zusammenhang mit Figuren werden die Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung im Folgenden näher erläutert, allerdings ist die vorliegende Erfindung nicht auf die obigen Ausführungsbeispiele beschränkt. Innerhalb des Bereichs der Erkenntnisse des Durchschnittsfachmanns auf diesem technischen Gebiet können verschiedene Änderungen ohne Abweichung von dem Grundsatz der vorliegenden Erfindung durchgeführt werden.The exemplary embodiments of the present invention are explained in more detail below in connection with figures, but the present invention is not limited to the above exemplary embodiments. Various changes can be made within the scope of knowledge of those skilled in the art without departing from the principle of the present invention.

Claims (10)

Verfahren zum Extrahieren von Merkmalen des Verkehrsflusses, dadurch gekennzeichnet, dass es die folgenden Schritte umfasst: S100: Erfassen historischer Trajektoriendaten von mehreren Fahrzeugen durch das Internet der Dinge, Erhalten eines Satzes von Ausgangspunkten und eines Satzes von Endpunkten basierend auf voreingestellten Regeln und Extrahieren von Trajektorienzeitverteilungsmerkmalen von den Fahrzeugen; S200: basierend auf der Knotendichte, jeweiliges Bestimmen von mehreren Schlüsselpunkten eines einzelnen Fahrzeugs in Übereinstimmung mit den historischen Trajektoriendaten, Zusammenführen und Generieren eines Satzes von Schlüsselpunkten und Erhalten von Trajektorien-Hotspot-Bereichsmerkmalen in Übereinstimmung mit dem Satz von Schlüsselpunkten; S300: Bestimmen des Engpassknotenbereichs und des Engpasszeitraums des Fahrzeugverkehrs in Übereinstimmung mit den Trajektorienzeitverteilungsmerkmalen und den Trajektorien-Hotspot-Bereichsmerkmalen.A method for extracting features of traffic flow, characterized in that it comprises the following steps: S100: Acquiring historical trajectory data from multiple vehicles through the Internet of Things, obtaining a set of starting points and a set of ending points based on preset rules and extracting trajectory time distribution features from the vehicles; S200: based on the node density, respectively determining a plurality of key points of a single vehicle in accordance with the historical trajectory data, merging and generating a set of key points, and obtaining trajectory hotspot area features in accordance with the set of key points; S300: Determine the bottleneck node area and the bottleneck period of the vehicle traffic in accordance with the trajectory time distribution characteristics and the trajectory hotspot area characteristics. Verfahren zum Extrahieren von Merkmalen des Verkehrsflusses nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass der Schritt S100 umfasst: S110: Erhalten der historischen Trajektoriendaten eines einzelnen Fahrzeugs, Bereinigen der unbewegten Trajektorienpunkte in den historischen Trajektoriendaten basierend auf einem ersten Zeitschwellenwert und Unterteilen der historischen Trajektoriendaten in mehrere Fahrtrouten; S120: wenn die Start- und Endzeit der Fahrtroute größer oder gleich einem zweiten Zeitschwellenwert ist, wird der Startpunkt der Fahrtroute in dem Satz von Ausgangspunkten und der Schlusspunkt der Fahrtroute in dem Satz von Endpunkten hinzugefügt; S130: nachdem alle historischen Trajektoriendaten verarbeitet wurden, werden unter Verwendung der kumulativen Verteilungsfunktion die Trajektorienzeitverteilungsmerkmale aus dem Satz von Ausgangspunkten und dem Satz von Endpunkten extrahiert.Method for extracting features of traffic flow claim 1 , characterized in that the step S100 comprises: S110: obtaining the historical trajectory data of a single vehicle, cleaning up the still trajectory points in the historical trajectory data based on a first time threshold value and dividing the historical trajectory data into a plurality of travel routes; S120: if the start and end times of the travel route are greater than or equal to a second time threshold, the start point of the travel route is added to the set of start points and the end point of the travel route is added to the set of end points; S130: after all historical trajectory data is processed, the trajectory time distribution features are extracted from the set of starting points and the set of ending points using the cumulative distribution function. Verfahren zum Extrahieren von Merkmalen des Verkehrsflusses nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass der Schritt S110 umfasst: S111: Erhalten eines ersten Trajektorienpunkts und eines zweiten Trajektorienpunkts aus den Trajektorienpunkten der historischen Trajektoriendaten eines einzelnen Fahrzeugs in zeitlicher Reihenfolge; S112: wenn die Geschwindigkeit des ersten Trajektorienpunkts 0 ist, wird es beurteilt, ob die Position des zweiten Trajektorienpunkts gleich wie die Position des ersten Trajektorienpunkts ist; S113: wenn die Position des zweiten Trajektorienpunkts gleich wie die Position des ersten Trajektorienpunkts ist, wird weiterhin in zeitlicher Reihenfolge rückwärts ein dritter Trajektorienpunkt, dessen Position nicht gleich wie die des ersten Trajektorienpunkts ist, gesucht; S114: Bereinigen der zweiten Trajektorienpunkte und Beurteilen, ob die Zeitdifferenz des dritten Trajektorienpunkts und des ersten Trajektorienpunkts größer als der erste Zeitschwellenwert ist; S115: wenn die Zeitdifferenz des dritten Trajektorienpunkts und des ersten Trajektorienpunkts größer als der erste Zeitschwellenwert ist, ist der erste Trajektorienpunkt der Schlusspunkt einer vorherigen Fahrtroute und der dritte Trajektorienpunkt der Startpunkt einer nächsten Fahrtroute.Method for extracting features of traffic flow claim 2 , characterized in that the step S110 comprises: S111: obtaining a first trajectory point and a second trajectory point from the trajectory points of the historical trajectory data of a single vehicle in time order; S112: when the speed of the first trajectory point is 0, it is judged whether the position of the second trajectory point is the same as the position of the first trajectory point; S113: when the position of the second trajectory point is equal to the position of the first trajectory point, a third trajectory point whose position is not equal to that of the first trajectory point is further searched backward in time order; S114: cleaning the second trajectory points and judging whether the time difference of the third trajectory point and the first trajectory point is greater than the first time threshold; S115: if the time difference of the third trajectory point and the first trajectory point is greater than the first time threshold, the first trajectory point is the end point of a previous route and the third trajectory point is the start point of a next route. Verfahren zum Extrahieren von Merkmalen des Verkehrsflusses nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass der Schritt S200 umfasst: S210: Erfassen der historischen Trajektoriendaten eines einzelnen Fahrzeugs, Konstruieren eines Clusterunterteilungsberechnungsmodells basierend auf der Knotendichte und Erhalten eines ersten Clustersatzes in Übereinstimmung mit den historischen Traj ektoriendaten; S220: Bereinigen eines Clusters in dem ersten Clustersatz, dessen Knotenanzahl kleiner als eine erste Anzahl ist, Erfassen eines dem Cluster entsprechenden Schlüsselpunkts in dem ersten Clustersatz und Zusammenführen dieses in dem Satz von Schlüsselpunkten, wobei die Summe der Abstände des Schlüsselpunkts zu anderen Punkten in dem Cluster minimal ist; S230: basierend auf dem Clusterunterteilungsberechnungsmodell, Erfassen eines zweiten Clustersatzes in Übereinstimmung mit dem Satz von Schlüsselpunkten, um die Trajektorien-Hotspot-Bereichsmerkmale zu erhalten.Method for extracting characteristics of traffic flow claim 1 , characterized in that the step S200 comprises: S210: acquiring the historical trajectory data of a single vehicle, constructing a cluster division calculation model based on the node density and obtaining a first cluster set in accordance with the historical trajectory data; S220: Clean up a cluster in the first cluster set, the number of nodes of which is less than a first number, detecting a key point in the first cluster set corresponding to the cluster and merging this in the set of key points, the sum of the distances of the key point to other points in the cluster is minimal; S230: based on the cluster division calculation model, acquiring a second set of clusters in accordance with the set of key points to obtain the trajectory hotspot area features. Verfahren zum Extrahieren von Merkmalen des Verkehrsflusses nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass das Berechnungsverfahren des Clusterunterteilungsberechnungsmodells umfasst: S241: jeweiliges Erfassen des Nachbarschaftsdomänen-Unterstichprobensatzes des Stichprobenpunkts in Übereinstimmung mit einem ersten Bodennachbarschaftsdomänen-Abstandsschwellenwert, um einen ersten Nachbarschaftsdomänen-Unterstichprobensatz zu erhalten, wenn die Anzahl der Stichproben des ersten Nachbarschaftsdomänen-Unterstichprobensatzes größer als eine erste Anzahl der Stichproben ist, werden die Stichprobenpunkte in den Kernobjektsatz Ω zusammengeführt; S242: Erfassen des Trajektorienpunkts o zufällig aus dem Kernobjektsatz Ω, Initialisieren der Trajektorienwarteschlange Ωcur = {o}, Initialisieren des aktuellen Stichprobenclusters Ck = {o}, Aktualisieren des Satzes von nicht besuchten Trajektorienpunkten Γ = Γ - {o}; S243: Herausnehmen des Trajektorienpunkts o' aus der Trajektorienwarteschlange Ωcur, Erfassen des Nachbarschaftsdomänen-Unterstichprobensatzes N ∈ (o') des Trajektorienpunkts o' in Übereinstimmung mit dem ersten Bodennachbarschaftsdomänen-Abstandsschwellenwert, sei Δ = N∈(o') ∩ Γ, Aktualisieren Ck = Ck U Δ, Aktualisieren Γ = Γ - Δ, Aktualisieren Ωcur = Ωcur U (Δ ∩ Ω) - o' und Aktualisieren Ω = Ω - Ck; S245: Wiederholen des Schritts S243, bis die Trajektorienwarteschlange Ωcur leer ist; wenn die Trajektorienwarteschlange Ωcur leer ist, wird das Stichprobencluster Ck zum Clustersatz aktualisiert, Zurückkehren zum Schritt S242, bis der Kernobjektsatz Ω leer ist.Method for extracting features of traffic flow claim 4 , characterized in that the calculation method of the cluster division calculation model comprises: S241: respectively acquiring the neighborhood domain sub-sample set of the sampling point in accordance with a first ground neighborhood domain distance threshold to obtain a first neighborhood domain sub-sample set when the number of samples of the first neighborhood domain sub-sample set is larger as a first number of samples, the sample points are merged into the core object set Ω; S242: Acquire the trajectory point o randomly from the core object set Ω, initialize the trajectory queue Ω cur = {o}, initialize the current sample cluster C k = {o}, update the set of unvisited trajectory points Γ = Γ - {o}; S243: Take the trajectory point o' out of the trajectory queue Ω cur , acquire the neighborhood domain subsample set N∈(o') of the trajectory point o' in accordance with the first ground neighborhood domain distance threshold, let Δ=N∈(o')∩Γ, update C k = C k U Δ, update Γ = Γ - Δ, update Ω cur = Ω cur U (Δ ∩ Ω) - o' and update Ω = Ω - C k ; S245: repeating step S243 until the trajectory queue Ω cur is empty; if the trajectory queue Ω cur is empty, the sample cluster C k is updated to the cluster set, returning to step S242 until the core object set Ω is empty. Verfahren zum Extrahieren von Merkmalen des Verkehrsflusses nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass es weiterhin umfasst: Bewerten des ersten Bodennachbarschaftsdomänen-Abstandsschwellenwerts und der ersten Anzahl der Stichproben basierend auf dem Bewertungsmodell, iteratives Aktualisieren der Trajektorien-Hotspot-Bereichsmerkmale in Übereinstimmung mit den Bewertungsergebnissen, wobei das Bewertungsmodell ist: S ( i ) = b i a i m a x { a i , b i } ,
Figure DE112020001662T5_0007
und wobei S(i) für den Bewertungswert der Stichprobe i, ai für den durchschnittlichen Abstand der Stichprobe i zu anderen Stichproben im selben Cluster und bi für den Mindestwert des durchschnittlichen Abstands der Stichprobe i zu anderen Clustern steht.
Method for extracting features of traffic flow claim 5 , characterized in that it further comprises: assessing the first ground neighborhood domain distance threshold and the first number of samples based on the assessment model, iteratively updating the trajectory hotspot area features in accordance with the assessment results, the assessment model being: S ( i ) = b i a i m a x { a i , b i } ,
Figure DE112020001662T5_0007
and where S(i) is the score of sample i, a i is the average distance of sample i to other samples in the same cluster, and b i is the minimum value of the average distance of sample i to other clusters.
Verfahren zum Extrahieren von Merkmalen des Verkehrsflusses nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass der erste Bodennachbarschaftsdomänen-Abstandsschwellenwert auf 1000 und die erste Anzahl der Stichproben auf 15 konfiguriert wird.Method for extracting characteristics of traffic flow claim 5 , characterized in that the first ground neighborhood domain distance threshold is configured to 1000 and the first number of samples to 15. System zum Extrahieren von Merkmalen des Verkehrsflusses, das ein Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7 verwendet, dadurch gekennzeichnet, dass es umfasst: ein Trajektoriendaten-Erfassungsmodul, das dazu verwendet wird, die historischen Trajektoriendaten von mehreren Fahrzeugen durch das Internet der Dinge zu erfassen; ein Zeitverteilungsmerkmal-Extraktionsmodul, das dazu verwendet wird, einen Satz von Ausgangspunkten und einen Satz von Endpunkten basierend auf voreingestellten Regeln und in Übereinstimmung mit den historischen Trajektoriendaten zu erfassen und die Trajektorienzeitverteilungsmerkmale von den Fahrzeugen zu extrahieren; ein Hotspot-Bereich-Merkmalextraktionsmodul, das dazu verwendet wird, mehrere Schlüsselpunkte eines einzelnen Fahrzeugs basierend auf der Knotendichte und in Übereinstimmung mit den historischen Trajektoriendaten jeweils zu bestimmen, diese zusammenzuführen und einen Satz von Schlüsselpunkten zu generieren sowie die Trajektorien-Hotspot-Bereichsmerkmale in Übereinstimmung mit dem Satz von Schlüsselpunkten zu erhalten; ein Engpassanalysemodul, das dazu verwendet wird, in Übereinstimmung mit den Trajektorienzeitverteilungsmerkmalen und den Trajektorien-Hotspot-Bereichsmerkmalen den Engpassknotenbereich und den Engpasszeitraum des Fahrzeugverkehrs zu bestimmen.System for extracting characteristics of traffic flow, comprising a method according to any one of Claims 1 until 7 characterized in that it comprises: a trajectory data acquisition module used to acquire the historical trajectory data of multiple vehicles through the Internet of Things; a time distribution feature extraction module used to acquire a set of starting points and a set of ending points based on preset rules and in accordance with the historical trajectory data and extracting the trajectory time distribution features from the vehicles; a hotspot area feature extraction module used to determine multiple key points of a single vehicle based on the node density and in accordance with the historical trajectory data respectively, merge them and generate a set of key points and the trajectory hotspot area features in accordance to get with the set of key points; a bottleneck analysis module used to determine the bottleneck node area and the bottleneck period of the vehicle traffic in accordance with the trajectory time distribution characteristics and the trajectory hotspot area characteristics. System zum Extrahieren von Merkmalen des Verkehrsflusses nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, dass das Hotspot-Bereich-Merkmalextraktionsmodul umfasst: ein Konfigurationsmodul, das dazu verwendet wird, den ersten Bodennachbarschaftsdomänen-Abstandsschwellenwert und die erste Anzahl der Stichproben zu konfigurieren und ein Clusterunterteilungsberechnungsmodell basierend auf der Knotendichte zu konstruieren; ein erstes Berechnungsmodul, das dazu verwendet wird, basierend auf dem Clusterunterteilungsberechnungsmodell einen ersten Clustersatz in Übereinstimmung mit den historischen Trajektoriendaten zu erfassen, ein Cluster in dem ersten Clustersatz, dessen Knotenanzahl kleiner als eine erste Anzahl ist, zu bereinigen, einen dem Cluster entsprechenden Schlüsselpunkt in dem ersten Clustersatz zu erfassen und diesen in dem Satz von Schlüsselpunkten zusammenzuführen, wobei die Summe der Abstände des Schlüsselpunkts zu anderen Punkten in dem Cluster minimal ist; ein zweites Berechnungsmodul, das dazu verwendet wird, basierend auf dem Clusterunterteilungsberechnungsmodell einen zweiten Clustersatz in Übereinstimmung mit dem Satz von Schlüsselpunkten zu erfassen, um die Trajektorien-Hotspot-Bereichsmerkmale zu erhalten; ein Bewertungsmodul, das dazu verwendet wird, basierend auf dem Bewertungsmodell den ersten Bodennachbarschaftsdomänen-Abstandsschwellenwert und die erste Anzahl der Stichproben zu bewerten, um die Bewertungsergebnisse zu erhalten, wobei das Bewertungsmodell ist: S ( i ) = b i a i m a x { a i , b i } ,
Figure DE112020001662T5_0008
und wobei S(i) für den Bewertungswert der Stichprobe i, ai für den durchschnittlichen Abstand der Stichprobe i zu anderen Stichproben im selben Cluster und bi für den Mindestwert des durchschnittlichen Abstands der Stichprobe i zu anderen Clustern steht; ein Iterationssteuermodul, das dazu verwendet wird, die Trajektorien-Hotspot-Bereichsmerkmale basierend auf den Bewertungsergebnissen iterativ zu aktualisieren.
System for extracting characteristics of traffic flow claim 8 , characterized in that the hot spot area feature extraction module comprises: a configuration module used to configure the first ground neighborhood domain distance threshold and the first number of samples and to construct a cluster subdivision calculation model based on the node density; a first calculation module used to acquire a first set of clusters based on the cluster division calculation model in accordance with the historical trajectory data, to clean a cluster in the first set of clusters whose number of nodes is less than a first number, a key point corresponding to the cluster in detecting the first set of clusters and merging them into the set of key points, where the sum of the distances of the key point to other points in the cluster is minimal; a second calculation module used to acquire a second set of clusters based on the cluster division calculation model in accordance with the set of key points to obtain the trajectory hotspot area features; a scoring module used to score the first ground neighborhood domain distance threshold and the first number of samples based on the scoring model to obtain the scoring results, the scoring model being: S ( i ) = b i a i m a x { a i , b i } ,
Figure DE112020001662T5_0008
and where S(i) is the score of sample i, a i is the average distance of sample i to other samples in the same cluster, and b i is the minimum value of the average distance of sample i to other clusters; an iteration control module used to iteratively update the trajectory hotspot area features based on the evaluation results.
Computerlesbares Speichermedium, in dem ein Computerprogramm gespeichert ist, und wobei das Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7 realisiert wird, wenn das Computerprogramm durch den Prozessor ausgeführt wird.Computer-readable storage medium in which a computer program is stored, and wherein the method according to any one of Claims 1 until 7 is realized when the computer program is executed by the processor.
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