[发明专利]一种基于置信度评估的多源交通数据处理方法

说明书

本发明公开一种基于置信度评估的多源交通数据处理方法，用于将采集到的相同时空粒度下同一交通特征参数的数据融合和不同交通特征参数的数据聚合，以获取一个空间研究单位下的各种交通流指标，首先标定不同检测系统下交通特征参数的置信度；针对可直接获取的交通流指标，选取置信度最大的检测器提供的交通特征值作为该空间研究单位的交通流指标；针对无法直接获取的交通流指标，通过交通特征值推导获得该空间研究单位的交通流指标。本发明解决城市智能交通系统中不同类别的交通检测系统孤立运行和数据融合应用问题，提高数据利用率和可用性。

技术领域

本发明涉及城市智能交通数据采集及应用领域，尤其涉及一种基于置信度评估的多源交通数据处理方法。

背景技术

经过十数年来城市智能交通系统的持续建设和发展，电警、卡口、视频、微波等检测系统共存是各个城市中的普遍现象，充分利用各类检测数据实现互补融合是城市智能交通系统降本增效、获取可信交通检测数据的有效手段。现有多传感器系统的数据融合技术的研究方向集中在以下两个方面：

一、原始信息的数据级融合，可获取更精准的交通检测结果，应用于检测性能提升的数据深度挖掘。由于数据量大，或受传感器原始数据不稳定影响，使计算机处理时间长，实时性与抗干扰能力弱，精度也相对减小。

二、输出信息的特征级融合，可以提高融合处理的实时性，减小原始数据中的误差对融合结果的干扰。现有特征级融合技术研究局限于指定传感器间的指定特征融合方法，其微观处理特点不适用于宏观层面系统级的数据融合应用。

发明内容

本发明的目的就在于为了解决上述问题而提供一种以各类检测系统的检测区域适用性为基准，提出以不同检测设备、不同检测区域在不同交通特征参数上的提取置信度，作为数据融合依据的基于置信度评估的多源交通数据处理方法。

为了实现上述目的，本发明是通过以下技术方案实现的：

一种基于置信度评估的多源交通数据处理方法，用于将采集到的相同时空粒度下同一交通特征参数的数据融合和不同交通特征参数的数据聚合，以获取一个空间研究单位下的各种交通流指标，首先标定不同检测系统下交通特征参数的置信度；针对可直接获取的交通流指标，通过置信度融合的方式计算该空间研究单位下相应交通流指标的置信度，选取置信度最大的检测器提供的交通特征值作为该空间研究单位的交通流指标；针对无法直接获取的交通流指标，通过其他交通特征值推导获得该空间研究单位对应时间范围的交通流指标，进而通过置信度聚合的方式计算该空间研究单位下相应交通流指标的置信度；值得提出的是交通流指标在通过其他交通特征推导过程中仅考虑空间因素，但是在获取该空间研究单位对应时间范围的交通流指标时应考虑指标时间的同步。

针对粒度，其是指领域内有意义的单元的尺度，本发明中的时空粒度中的空间粒度是指交通处理的最小空间单元即以十字路口为中心的各方向分支道路，同时根据交通流特征不同，最小的空间粒度也是不同的；如交通量的最小空间粒度是车道，行程车速的最小空间粒度是转向或分支道路，交通密度的最小空间粒度是分支道路；而时间粒度是指检测器采集周期，而由于不同检测器采集周期可能不同，需要将不同采集间隔的交通数据转化为同一周期的交通数据，其方法为取不同采集间隔的公倍数，进而将采集的交通数据一一对应起来；

针对可直接获取的交通流指标，其数据融合方法有很多种，但是由于数据量大，或受传感器原始数据不稳定影响，单纯的取平均值和中位数不能很好的反应其数据特征，本发明提出一种基于置信度评估的多源交通数据处理方法，为反应数据特征提供了数据支撑和置信度参考，其包括一下步骤：一、基于专家系统的交通特征分析和检测系统标定，作为置信度评估及数据融合的基础支撑和关系拓扑；二、数据时空匹配和缺失数据弥补，保证系统输出的基础粒度交通特征参数具备融合条件；三、基于交通特征的多源置信度进行数据融合和模型计算，并输出融合计算后的数据置信度；四、系统聚合交通特征置信度计算，并通过多级置信度阈值的设置实现系统数据置信水平分类和风险预警，具体包括：

一、交通特征分析及设备标定