[发明专利]一种针对RFID电子车牌数据的车辆出行轨迹划分方法

说明书

本发明公开了一种针对RFID电子车牌数据的车辆出行轨迹划分方法，该方法为：提取所有车辆经过相邻RFID采集点的通行数据；遍历相邻RFID采集点的通行数据，选取所有相邻RFID采集点的通行数据中不相同的RFID采集点的点对数据；根据相邻RFID采集点间的车辆通行时间间隔数据求取各相邻RFID采集点间的车辆行程时间分布概率模型的参数；判断车辆在这两个相邻RFID采集点间是否有停留；根据车辆在各相邻RFID采集点间的停留情况，提取车辆每次出行的起点和终点，将车辆的轨迹划分为多个出行段。本发明通过相邻RFID采集点间的行程时间分布概率模型考虑了RFID采集点间不同的交通状况，如相邻RFID采集点间的距离不同，对于各种不同的交通状况都有很强的适应性。

技术领域

本发明涉及交通领域，尤其涉及一种针对RFID电子车牌数据的车辆出行轨迹划分方法。

背景技术

进入新世纪以来，我国社会经济的飞速发展和城市化水平不断提高，伴随着机动车的城镇保有量和人均拥有量地双增长，一系列交通方面的困境显得越发突出。智能交通是现在人们解决交通问题的一个主要方向。对于居民出行需求的合理分析是智能交通建设的基础。

居民出行需求的分析一般都是基于车辆的轨迹数据，在对轨迹中停留部分进行识别，在此基础上实现对于出行轨迹的划分，提取每次出行的起始点O(Origin)、目的点D(Destination)。其中难点在轨迹中停留的识别上。目前关于轨迹中停留识别方面的研究主要是基于车辆的GPS数据展开的，GPS数据的采样时间间隔比较短，一般都在几十秒左右，在轨迹中的停留部分，GPS点会密集的分布在一个较小的空间内，所以采用距离阈值法或一些基于采样点空间密度的聚类算法就可以实现对轨迹中停留的识别，并且会有不错的效果。但是装有GPS或北斗定位系统的车辆较少，仅仅能分析出租车和两客一危车辆，无法对所有车辆进行分析，导致最后得到的出行数据不能代表整个城市的整体交通状况。

而RFID电子车牌数据则不存在这样的问题，RFID电子车牌数据的采集对象覆盖了所有的机动车，是非常良好的居民出行分析数据。目前已有对RFID电子车牌数据的出行轨迹进行划分的方法，它们通过将车辆经过相邻RFID采集点的时间间隔与设定的时间阈值进行比较，来判断车辆在RFID采集点间是否有停留。但是不同的RFID采集点，它们之间的交通状况差别很大，有的相邻RFID采集点间的距离只有几百米，有的相邻RFID采集点间的距离超过了5千米，有的相邻RFID采集点间的路段经过的是城市闹市区，有的相邻RFID采集点间的路段经过的是城市快速路，所以很难设定合适的时间阈值能适合于所有相邻RFID采集点间的交通状况。

发明内容

有鉴于此，为了解决上述问题，本发明提供一种针对RFID电子车牌数据的车辆出行轨迹划分方法，该方法能够准确识别车辆在相邻采集点间是否有停留，提取车辆每次出行的起点和终点，将车辆的轨迹划分为多个出行段，同时该方法能够适用于相邻RFID采集点间的各种交通状况。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种针对RFID电子车牌数据的车辆出行轨迹划分方法，该方法包括以下步骤：

步骤S1、提取所有车辆经过相邻RFID采集点的通行数据record＝＜eid,t₀,rfid₀,t1,rfid₁,t＞，其中,eid表示车辆的电子车牌号，t₀与rfid₀分别表示车辆经过两个相邻RFID采集点中的第一个RFID采集点的时间和RFID采集点的标识号，t₁与rfid₁分别表示车辆经过的两个相邻RFID采集点中的第二个RFID采集点的时间和RFID采集点的标识号，t表示车辆经过两个相邻RFID采集点的时间间隔；