[发明专利]基于手机数据的车辆类型识别方法和设备

说明书

本发明提供基于手机数据的车辆类型识别方法和设备用于解决提供一种方便、低成本的车型识别方法问题。其中方法包括：获取第一预设时间段内的用户的手机在基站中记录的移动轨迹数据；根据移动轨迹数据判断搭乘同一车辆的手机用户，获得车辆轨迹和车辆轨迹对应的乘车用户数；根据车辆轨迹获得车辆起讫点，结合地理数据获得车辆轨迹的起讫点类型；根据车辆轨迹获得车辆行驶数据；根据车辆轨迹获得车辆停留的服务区数据；本发明提出的利用手机大数据，使用由运营商采集和提供的手机信令数据，获得数据的成本低。

技术领域

本发明涉及计算机技术，具体涉及基于手机数据的车辆类型识别方法和设备。

背景技术

智能交通系统是将计算机技术、通信技术以及控制技术等有效地结合运用于交通运输管理的体系，能够实时、准确、高效地管理交通，是21世纪交通发展的主要方向。其中，车辆的自动识别和类型检测是智能交通系统中一个重要的组成部分，可以大大提高交通管理的效率，为交通规划提供重要参考依据。

目前国内外主流的车型识别方法主要可以分为两大类，侵入性分类方法和非侵入性识别方法。侵入性检测技术需要在公路路面下安装传感器，比如气动管，环路检测器，磁传感器和压电传感器等，当车辆经过时传感器能够收集相应的信息，比如车速，车重，车身长度等，从而判断车辆类型。这一类方法的缺点是使用寿命短，安装不方便。非侵入式方法主要是在道路以外的地方安装传感器，比如雷达，红外传感器，声传感器和摄像头。接收到车体轮廓，高度和轴距等信息来给车辆分类。这一类方法的有优点是识别效率高，但是大规模部署的成本较高。其中，随着图像处理技术的发展，通过分析视频信号中的图像而来识别车型的方法是近年来发展最快的，准确率也是最高的。但是它存在比较大的缺陷是安装成本比较高，并且受天气的影响比较大。

因此需要提供一种方便、低成本的车型识别方法。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提出了克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的基于手机数据的车辆类型识别方法和设备。

为此目的，第一方面，本发明提供一种基于手机数据的车辆类型识别方法，可选地，包括步骤：

获取第一预设时间段内的用户的手机在基站中记录的移动轨迹数据；

根据移动轨迹数据判断搭乘同一车辆的手机用户，获得车辆轨迹和车辆轨迹对应的乘车用户数；

根据车辆轨迹获得车辆起讫点，结合地理数据获得车辆轨迹的起讫点类型；

根据车辆轨迹获得车辆行驶数据；

根据车辆轨迹获得车辆停留的服务区数据；

至少根据车辆轨迹对应的乘车用户数、起讫点类型、车辆的行驶速度数据和车辆停留的服务区数据构建特征向量；

用车辆分类器处理特征向量，获得车辆类型识别结果；

车辆分类器是用机器学习方法和样本的特征向量训练获得的车辆分类器。

可选地，所述根据移动轨迹数据判断搭乘同一车辆的手机用户，获得车辆轨迹和车辆轨迹对应的乘车用户数，包括：

若移动轨迹在经过第一地理位置和第二地理位置的时间重合度大于第一时间重合度，则互相之间具有交集；根据不同的第一地理位置和第二地理位置，逐一移动轨迹数据分为各集合；

逐一计算各集合中各移动轨迹之间的匹配度，若匹配则这个移动轨迹属于同一车辆上的乘客，进而确定车辆轨迹和车辆轨迹对应的用户数。

可选地，所述起讫点类型包括住宅区、工业区、商业区、景点、娱乐区和汽车站。

可选地，所述根据车辆轨迹获得车辆行驶数据，包括：

根据所有的车辆轨迹计算速度小于第一速度V_un的时间区间的集合，