[发明专利]基于神经网络的高速公路多源数据融合状态估计系统及方法

说明书

技术领域

本发明涉及公路交通状态识别领域，具体涉及一种基于神经网络的高速公路多源数 据融合状态估计系统及方法。

背景技术

高速公路交通运营管理和出行信息服务均需要依靠实时、可靠的路段平均车速。微 波、红外、线圈等固定检测器，GPS、蓝牙、手机、RFID等浮动车检测技术，为交通 信息的获取提供了多样化的途径。然而，多源信息在提供信息便利性的同时也带来了问 题，例如，如何将多源信息转换为一致的交通状态参量？在表征相同状态或存在冲突时， 如何整合多源信息？另一方面，高速公路交通状态的监控有别于城市道路交通的检测。 尽管高速公路交通流单一，但高速公路覆盖地域广泛，要实现整个高速公路网的监控， 对检测器的布设提出新的挑战。固定检测器因安装和运行维护费用昂贵，导致其在高速 公路的覆盖率不足；基于GPS、RFID或者蓝牙的浮动车检测技术，因样本量较小，影 响获取交通信息的精度；基于收费系统的交通状态信息，因收费站间路段较长，导致信 息的实时性较弱。“基于手机切换的交通信息提取系统”建立于移动无线通信基站采集 的信息基础上。由于无线通信信号基本覆盖了高速公路路网，加之手机使用率的提高， 因此“基于手机切换的交通信息提取系统”较好的样本量和空间覆盖率。

目前已有较多研究涉及高速公路多源交通数据的融合估计方法。申请号为 CN201510071156.3专利文献“基于多源数据融合的高速公路交通运行状态的评估方法” 公开了一种基于固定车检器数据、收费数据和GPS浮动车数据的高速公路交通运行状 态评估方法。依上所述，固定车检器、收费数据和GPS浮动车数据在空间覆盖率、实 时性以及样本量方面的缺陷，会影响交通状态估计的效果。

发明内容

发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种基于神经网络的高速 公路多源数据融合状态估计系统及方法，通过从基于手机切换的交通信息提取系统和微 波交通检测系统中提取信息，获得数据，解决了现有技术的问题。

技术方案：为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：基于神经网络的高速公路 多源数据融合状态估计系统，其特征在于，包括多源数据接入模块、多源数据一致性处 理模块、数据融合与估计模块和状态信息共享模块；所述数据融合与估计模块包括多源 数据融合模块、单源数据估计模块；

外部多源数据信息输入多源数据接入模块，多源数据接入模块的输出端接入多源数 据一致性处理模块输入端；多源数据一致性处理模块输出端分为两路，一路接入多源数 据融合模块，另一路接入单源数据估计模块；所述数据融合与估计模块的输出端接入状 态信息共享模块；所述状态信息共享模块的输出端向外部输送信息，同时向数据融合与 估计模块反馈。

进一步的，所述外部多源数据信息包括基于手机切换的交通信息提取系统提供的信 息和微波交通检测系统提供的信息。

基于神经网络的高速公路多源数据融合状态估计方法，其特征在于，该方法包括以 下步骤：

1)多源数据通过多源数据接入模块接入系统；

2)数据通过多源数据一致性处理模块实现时间、空间及语义的一致化；

3)通过数据融合与估计模块对通过步骤2)的统一化后的数据进行处理，包括根据 路段覆盖检测技术的种类对数据分别进行融合和估计处理；具体通过BP神经网络模型 对所述多源数据进行融合；

4)数据融合与估计模块的结果为高速公路路网交通状态，状态信息共享模块将整 合信息并对外发布进行共享，同时反馈至数据融合与估计模块。

进一步的，步骤1)中的多源数据包括基于手机切换的交通信息提取系统提供的切 换路段长度、手机浮动车样本量、路段行程时间；以及微波交通检测系统提供的地点车 速、流量。

进一步的，包括基站控制器、基于手机切换的交通信息提取系统获取信息、切换点 经纬度位置信息以及对应的切入切出小区编号；车辆从一个基站小区移动到另一个基站 小区时，基站控制器记录并统计信息包括匿名手机号码、切换时间、切入和切出小区编 号、事件名称；

微波交通检测系统通过数字雷达波检测技术，实时检测分车道的交通量、平均地点 车速、车型信息；

进一步的，步骤2)中的一致化具体包括：

时间一致化包括：多源数据一致化处理模块按照等时间间隔对基于手机切换的交通 信息提取系统和微波交通检测系统提供的数据进行集计；