发明专利授权一种基于GPS轨迹数据的

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本发明利用公共交通车辆车载GPS轨迹数据中的时空信息,计算识别公交车辆该次运行轨迹所属线路。

技术应用场景

提高公交到站信息的完备性和准确性

公交线网动态维护

道路网补全

动态调度检测

公交上下客推算基础数据

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背景技术

近年来,随着信息技术的发展,信息量呈现爆炸式增长,数据来源越来越多,数据量也越来越庞大。其中,公交GPS、IC卡刷卡数据已经成为交通大数据领域重要的数据来源。为了顺利开展该项分析工作,直接收集到的基础数据往往不能满足要求,需要在开展具体分析工作前完成基础数据的处理。车辆所属运行线路便是其一。

GPS轨迹数据在道路上移动过程中记录的数据以经纬度标记个体的空间位置,而在地理信息数据中,道路被抽象为线段,这就使得GPS轨迹数据中的经纬度坐标与抽象后的道路交通网之间存在一定的偏差,导致两者之间无法直接匹配。

采取一定的算法对公共交通车辆的GPS轨迹数据进行处理,挖掘出公共交通车辆在空间中的出行轨迹,将其与地理信息数据进行匹配,对于 识别公共交通车辆出行道路轨迹,以及在此基础上进行空间分析,具有重要的理论和现实意义。

图片:来自网络

发明摘要

本发明基于公共交通车辆的车载GPS轨迹数据,采用贝叶斯方法计算各公共车辆轨迹节点归属各线路的后验概率分布,识别车辆归属线路。

方法概览

获取一定时间范围内的公共交通车辆车载GPS轨迹数据构成其出行时空轨迹,从中随机抽取若干个节点作为观察点;

遍历每辆公共交通车辆的出行时空数据集,计算每个通信节点与已知公共交通线路之间的距离,获得该车辆在出行过程中经过该节点的概率,作为节点和线路之间归属关系的条件概率分布;

对假定归属各公共交通线路的公共交通车辆经过各节点的概率进行统计,采用贝叶斯方法,通过计算后验概率对每辆公共交通车辆归属各条线路的先验概率进行修正,识别出公共交通车辆的公共交通线路。

图片:发明流程图

专利证书

图片:发明专利证书

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审核

留夏莱

图表

赫琳蒽

编辑

壹拾捌

撰稿

章梓柏

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本平台采用开源社区ApacheHadoop2.9和MPP分布式混合计算框架,为用户提供多维度公交优化大数据支撑解决方案,具备高精度、高可靠性、高效率、低学习成本等特性。CBTOS基于现状数据训练学习获取城市现状出行需求、人群集聚规律、公交运营效率、公交运行特征等数据,并结合地理空间信息、城市公交发展策略、民意民生等因素,提供面向公共交通现状评价、运营优化、实施后评估等全系列功能,并广泛对接主流交通分析软件(如TranCAD/EMME/Visum等),帮助客户构建海量交通数据处理系统与可视化平台,发现数据的内在价值,为城市交通管理者提供可靠的、稳定的数据服务。

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