[发明专利]一种基于众包模式的精准路况分析方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及智能交通领域，特别涉及一种基于众包模式的精准路况分析方法及系统。

背景技术

近年来随着车辆数目的增加，城市交通拥堵、交通事故等问题越发严重，现在驾车出行不单关心正确的道路，更关心拥堵和事故等路况情况，关注路况，就是在关注出行的时间和安全。而智能交通系统的提出，就是为了有效地解决上述问题。如何获取有效的路况并能共享给身边的人，成为目前大家关注的话题和方向，在众多领域采用众多不同的方式在探索这个问题，如路况微博平台的应用，广播的短信和电话报路况平台，最基础、最关键的问题是如何找到道路交通的实时动态数据，并快速的共享给其他用户。

较为成熟的实时交通数据采集方法有两种：

第一种为基于传感器的实时交通数据采集方法，包含主动监测方法和被动探测方法，传感器包含压电传感器、地埋式线圈检测器、微波雷达、超声波，摄像头等，能够采集和计算出的路况信息包含车速、车流量、车道占用率、车辆类别信息等，虽然各种传感器的原理和适用场合不同，但大都存在对安装场所和环境的依赖，且面临初期投资巨大、维护成本高、覆盖率小、数据精度较低、实时性较差等问题，有较大的局限性；

第二种为基于浮动车的实时交通数据采集方法，浮动车即为安装了GPS和无线通信模块的出租车和公交车，当浮动车在路面上行驶时，周期性采集自身的GPS数据并发送至服务器端，由服务器通过地图匹配技术估计出浮动车的驾驶路线，进而得到浮动车辆的行程时间、行程速度以及所通过道路的平均速度。相对于第一种方法，该方法虽然在成本和覆盖率上都有所改善，且设备易于维护，不会受到天气、行人等其他无关因素的干扰，但仍需要较大的一次性投资，数据精度也受地图匹配技术的限制。考虑到通信成本，浮动车辆GPS数据的采集频率往往都较低，通常在15min或1-5min不定左右，而服务器端由于缺乏交通上下文信息，也仅能利用GPS数据对无效数据进行甄别和过滤，这就给数据预处理和地图匹配带来了很大的难度，在加大服务器负担的同时降低了数据的实时性。

因此，急需一种全新的交通路况采集并进行精准路况分析的系统。

发明内容

鉴于现有技术中存在的问题，本发明提供了一种基于众包模式的精准路况分析方法，其特征在于包括步骤：

步骤一，终端向服务端传送GPS位置信息、照片、车辆数据信息；

步骤二，服务端基于终端的回传数据，综合判断当前车辆是否属于异常状况，若确定为异常，对当前车辆周边位置范围内的终端发起召唤，若当前车辆周边无其它车辆，则直接进行到步骤四；

步骤三，周边车辆的终端设备接收到召唤后，向服务端回传GPS轨迹信息，对照片、车辆数据进行收集并回传至服务端；

步骤四，服务端通过收集到的数据判断事故的大小以及影响范围；

步骤五，服务端将事故信息转化为路况信息下发到终端，并通知事故发生范围周边车辆事故及处理进度。

优选的，所述步骤一具体包括：

S1、终端按时向服务端回传GPS位置信息，服务端收到GPS位置信息后，综合地图对终端当前位置进行标记；

S2、终端根据GPS数据获取车辆行驶速度信息，将车辆行驶速度信息与一预估值进行比较，并检测车辆报警；

S3、终端对照片、车辆数据信息进行收集并回传至服务端。

优选的，所述方法还包括：

步骤六，服务端定时发起召唤回传信息，判断事故处理进度和道路当前拥堵状况，事件结束解除判定。

优选的，服务端在如下条件下判定路况异常：

1）回传轨迹与实际路况严重不符；

2）综合图片判定车辆处于停靠状态；

3）OBD等传感器出现异常情况。

优选的，服务端通过如下条件判定事故大小：

1）事故发生地所在道路等级和车道数；

2）当前车流状态；

3）事故波及范围，影响的距离。

优选的，服务端通过以下方式获取到相关信息：

1）通过车辆GPS位置信息和地图数据的匹配得知车道数；

2）通过图片或高精度定位信息，精确确认车辆所在车道位置；

3）根据回传图片确认真实影响范围。

根据本发明的另一方面，提供了一种基于众包模式的精准路况分析系统，其特征在于包括：