本发明提供一种基于FCD的道路拥堵实时识别方法，遍历数字路网中所有的待分析路段的路段ID；对于所获取的FCD数据，以车牌为属性对数据进行分组，分别统计每辆出租车在该路段上的停留时间T；对于停留时间T＞2C的出租车，判断该10分钟时间内其所属路段的分段ID是否变化，若不变，则车辆属于异常状态，判断异常车辆个数与本次数据总车辆数的比例，如果异常车辆数的比例超过0.5，则进行下一步，否则判定其时间数据无效，剔除并进行下一步；最后计算本批所提取的FCD数据中所有停留时间的算术平均值若则进行路段拥堵报警；否则返回重新提取下一个路段进行分析，直到所有待分析的路段均分析完毕。
1.一种基于FCD的道路拥堵实时识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1、遍历数字路网中所有的待分析路段的路段ID，获取属于这些路段ID的FCD数据，每个FCD数据包括GPS设备所在的出租车的车牌、FCD数据上传时间、浮动车辆的行驶速度、路段ID以及所属路段的分段ID；
步骤2、以某一个路段ID的下游路口，获取该路段对应的该下游路口的路口周期时长C，该路口周期时长C来源于路口信号灯周期时长数据表；
步骤3、提取属于分析路段ID的10分钟的FCD数据；
步骤4、对于所获取的FCD数据，以车牌为属性对数据进行分组，分别统计每辆出租车在该路段上的停留时间T，T等于连续的上传时间的个数*15s；
步骤5、对于停留时间T＞2C的出租车，判断该10分钟时间内其所属路段的分段ID是否变化，若不变，则车辆属于异常状态，判断异常车辆个数与本次数据总车辆数的比例，如果异常车辆数的比例超过0.5，则进行步骤6，否则判定其时间数据无效，剔除并进行步骤6；
步骤6、计算本批所提取的FCD数据中所有停留时间的算术平均值 若 则进行路段拥堵报警；否则返回步骤2重新提取下一个路段进行分析，直到所有待分析的路段均分析完毕。
2.根据权利要求1所述的道路拥堵实时识别方法，其特征在于，还包括下述步骤：通过网络对外广播路段的拥堵情况。
3.根据权利要求1所述的道路拥堵实时识别方法，其特征在于，还包括下述步骤：输出发生拥堵路段的路段ID、下游路口以及拥堵情况的更新时间。
4.一种基于FCD的道路拥堵实时识别装置，其特征在于，该装置包括：显示器，被设置用于可视反馈拥堵识别结果；
存储器，被设置用于存储由所述一个或多个处理器使用的程序模块和数据，这些程序模块被配置成在被一个或多个处理器执行时以下述方式实现道路拥堵的识别：步骤1、遍历数字路网中所有的待分析路段的路段ID，获取属于这些路段ID的FCD数据，每个FCD数据包括GPS设备所在的出租车的车牌、FCD数据上传时间、浮动车辆的行驶速度、路段ID以及所属路段的分段ID；
步骤2、以某一个路段ID的下游路口，获取该路段对应的该下游路口的路口周期时长C，该路口周期时长C来源于路口信号灯周期时长数据表；
步骤3、提取属于分析路段ID的10分钟的FCD数据；
步骤4、对于所获取的FCD数据，以车牌为属性对数据进行分组，分别统计每辆出租车在该路段上的停留时间T，T等于连续的上传时间的个数*15s；
步骤5、对于停留时间T＞2C的出租车，判断该10分钟时间内其所属路段的分段ID是否变化，若不变，则车辆属于异常状态，判断异常车辆个数与本次数据总车辆数的比例，如果异常车辆数的比例超过0.5，则进行步骤6，否则判定其时间数据无效，剔除并进行步骤6；
步骤6、计算本批所提取的FCD数据中所有停留时间的算术平均值 若 则进行路段拥堵报警；否则返回步骤2重新提取下一个路段进行分析，直到所有待分析的路段均分析完毕。
5.根据权利要求4所述的基于FCD的道路拥堵实时识别装置，其特征在于，所述装置更加包括一网络收发器，被设置用于使得该装置连接至网络从而将拥堵识别结果进行广播发送。
一种基于FCD的道路拥堵实时识别方法与装置
技术领域
[0001] 本发明涉及道路拥堵识别领域，具体而言涉及一种基于FCD的道路拥堵实时识别方法与装置。
背景技术
[0002] 随着城市发展和人们收入水平的提高，私家车的保有量越来越大。与之相对应的城市交通压力也越来越大，尤其是在出行高峰时段，常常会因为车流量过大而导致在某些关键的交通节点上造成拥堵，如何能够全面地了解当前整体交通运行状态并快速定位交通堵塞位置成为交通管理的关键问题。
发明内容
[0003] 本发明目的在于提供一种基于FCD的道路拥堵实时识别方法与装置，利用安装于出租车辆上的GPS设备，对交通流参数进行采集、分析，对于已经发生拥堵的路段进行定位报警。
[0004] 本发明的上述目的通过独立权利要求的技术特征实现，从属权利要求以另选或有利的方式发展独立权利要求的技术特征。
[0005] 为达成上述目的，本发明提出一种基于FCD的道路拥堵实时识别方法，包括：
[0006] 步骤1、遍历数字路网中所有的待分析路段的路段ID，获取属于这些路段ID的FCD数据，每个FCD数据包括GPS设备所在的出租车的车牌、FCD数据上传时间、浮动车辆的行驶速度、路段ID以及所属路段的分段ID；
[0007] 步骤2、以某一个路段ID的下游路口，获取该路段对应的该下游路口的路口周期时长C，该路口周期时长C来源于路口信号灯周期时长数据表；
[0008] 步骤3、提取属于分析路段ID的10分钟的FCD数据；
[0009] 步骤4、对于所获取的FCD数据，以车牌为属性对数据进行分组，分别统计每辆出租车在该路段上的停留时间T，T等于连续的上传时间的个数*15s；
[0010] 步骤5、对于停留时间T＞2C的出租车，判断该10分钟时间内其所属路段的分段ID是否变化，若不变，则车辆属于异常状态，判断异常车辆个数与本次数据总车辆数的比例，如果异常车辆数的比例超过0.5，则进行步骤6，否则判定其时间数据无效，剔除并进行步骤6；
[0011] 步骤6、计算本批所提取的FCD数据中所有停留时间的算术平均值 若 则进行路段拥堵报警；否则返回步骤2重新提取下一个路段进行分析，直到所有待分析的路段均分析完毕。
[0012] 根据本发明的改进，还提出一种基于FCD的道路拥堵实时识别装置，包括：
[0013] 显示器，被设置用于可视反馈拥堵识别结果；
[0014] 一个或多个处理器；
[0015] 存储器，被设置用于存储由所述一个或多个处理器使用的程序模块和数据，这些程序模块被配置成在被一个或多个处理器执行时以下述方式实现道路拥堵的识别：
[0016] 步骤1、遍历数字路网中所有的待分析路段的路段ID，获取属于这些路段ID的FCD数据，每个FCD数据包括GPS设备所在的出租车的车牌、FCD数据上传时间、浮动车辆的行驶速度、路段ID以及所属路段的分段ID；
[0017] 步骤2、以某一个路段ID的下游路口，获取该路段对应的该下游路口的路口周期时长C，该路口周期时长C来源于路口信号灯周期时长数据表；
[0018] 步骤3、提取属于分析路段ID的10分钟的FCD数据；
[0019] 步骤4、对于所获取的FCD数据，以车牌为属性对数据进行分组，分别统计每辆出租车在该路段上的停留时间T，T等于连续的上传时间的个数*15s；
[0020] 步骤5、对于停留时间T＞2C的出租车，判断该10分钟时间内其所属路段的分段ID是否变化，若不变，则车辆属于异常状态，判断异常车辆个数与本次数据总车辆数的比例，如果异常车辆数的比例超过0.5，则进行步骤6，否则判定其时间数据无效，剔除并进行步骤6；
[0021] 步骤6、计算本批所提取的FCD数据中所有停留时间的算术平均值 若 则进行路段拥堵报警；否则返回步骤2重新提取下一个路段进行分析，直到所有待分析的路段均分析完毕。
[0022] 进一步的实施例中，所述装置更加包括一网络收发器，被设置用于使得该装置连接至网络从而将拥堵识别结果进行广播发送。
[0023] 应当理解，前述构思以及在下面更加详细地描述的额外构思的所有组合只要在这样的构思不相互矛盾的情况下都可以被视为本公开的发明主题的一部分。另外，所要求保护的主题的所有组合都被视为本公开的发明主题的一部分。
[0024] 结合附图从下面的描述中可以更加全面地理解本发明教导的前述和其他方面、实施例和特征。本发明的其他附加方面例如示例性实施方式的特征和/或有益效果将在下面的描述中显见，或通过根据本发明教导的具体实施方式的实践中得知。
附图说明
[0025] 附图不意在按比例绘制。在附图中，在各个图中示出的每个相同或近似相同的组成部分可以用相同的标号表示。为了清晰起见，在每个图中，并非每个组成部分均被标记。现在，将通过例子并参考附图来描述本发明的各个方面的实施例，其中：
[0026] 图1是根据本发明某些实施例的基于FCD的道路拥堵实时识别方法的流程图。
具体实施方式
[0027] 为了更了解本发明的技术内容，特举具体实施例并配合所附图式说明如下。
[0028] 在本公开中参照附图来描述本发明的各方面，附图中示出了许多说明的实施例。本公开的实施例不必定意在包括本发明的所有方面。应当理解，上面介绍的多种构思和实施例，以及下面更加详细地描述的那些构思和实施方式可以以很多方式中任意一种来实施，这是因为本发明所公开的构思和实施例并不限于任何实施方式。另外，本发明公开的一些方面可以单独使用，或者与本发明公开的其他方面的任何适当组合来使用。
[0029] 结合图1所示，根据本发明的实施例，一种基于FCD的道路拥堵实时识别方法，包括：
[0030] 步骤1、遍历数字路网中所有的待分析路段的路段ID，获取属于这些路段ID的FCD数据，每个FCD数据包括GPS设备所在的出租车的车牌、FCD数据上传时间、浮动车辆的行驶速度、路段ID以及所属路段的分段ID；
[0031] 步骤2、以某一个路段ID的下游路口，获取该路段对应的该下游路口的路口周期时长C，该路口周期时长C来源于路口信号灯周期时长数据表；
[0032] 步骤3、提取属于分析路段ID的10分钟的FCD数据；
[0033] 步骤4、对于所获取的FCD数据，以车牌为属性对数据进行分组，分别统计每辆出租车在该路段上的停留时间T，T等于连续的上传时间的个数*15s；
[0034] 步骤5、对于停留时间T＞2C的出租车，判断该10分钟时间内其所属路段的分段ID是否变化，若不变，则车辆属于异常状态，判断异常车辆个数与本次数据总车辆数的比例，如果异常车辆数的比例超过0.5，则进行步骤6，否则判定其时间数据无效，剔除并进行步骤6；
[0035] 步骤6、计算本批所提取的FCD数据中所有停留时间的算术平均值 若 则进行路段拥堵报警；否则返回步骤2重新提取下一个路段进行分析，直到所有待分析的路段均分析完毕。
[0036] 在上述本发明的实施例中，我们通过出租车上的GPS设备来计算出租车分析路段上的实际通行时间，结合我们通过长期观察和分析的结果进行分析，分析出路段的交通拥堵状态，并对拥堵状况进行预警和报告。
[0037] 下面更加具体地描述前述各个步骤的某些示例性实现。
[0038] 在本例中，我们通过出租车的GPS设备所获取的FCD数据具体如下：
[0039]CAR_ID 车牌
UPLOAD_TIME 上传时间
SPEED 速度
ON_BUSSNESS 1：掀牌，0：盖牌，2：停运
SUB_SEGMENT_OBJECT_ID 所属路段的分段ID
SEGMENT_ID 路段ID
[0040] 同时，我们可以获取到的一些关于数字路网和路口信号灯数据，具体如下：
[0041] 路网基础数据
[0042]路段ID SEGMENT_ID
路段名称 SEGMENT_NAME
上游路口 INTERSECTION_UPSTARE
下游路口 INTERSECTION_DOWNSTARE
道路类型 SEGMENT_LEVEL
车道数代码 ROAD_LANES_TYPE
长度 LENGTH
宽度 WIDTH
[0043] 路口信号灯周期时长
[0044]路口ID CROSS_ID
当前方案编号 PLAN_ID
开始时间 BEGIN_TIME
周期时间 CYCLE_TIME
[0045] 显然，根据这些数据，以及我们在前述实施例中所提出的方法，可以非常便捷地得到待分析路段的拥堵情况。
[0046] 例如，我们通过分析，最后输出的拥堵数据如下：
[0047]路段ID SEGMENT_ID
下游路口 INTERSECTION_DOWNSTARE
更新时间 TIMESTAMP
是否发生拥堵 IS_CONGESTION_OCCURED
数据源 DATA_TYPE
[0048] 在一些实施例中，我们还通过网络对外广播路段的拥堵情况，以利于驾驶者及时避开拥堵路段。
[0049] 根据本发明公开，我们还提出一种基于FCD的道路拥堵实时识别装置，包括：
[0050] 显示器，被设置用于可视反馈拥堵识别结果；
[0051] 一个或多个处理器；
[0052] 存储器，被设置用于存储由所述一个或多个处理器使用的程序模块和数据，这些程序模块被配置成在被一个或多个处理器执行时以下述方式实现道路拥堵的识别：
[0053] 步骤1、遍历数字路网中所有的待分析路段的路段ID，获取属于这些路段ID的FCD数据，每个FCD数据包括GPS设备所在的出租车的车牌、FCD数据上传时间、浮动车辆的行驶速度、路段ID以及所属路段的分段ID；
[0054] 步骤2、以某一个路段ID的下游路口，获取该路段对应的该下游路口的路口周期时长C，该路口周期时长C来源于路口信号灯周期时长数据表；
[0055] 步骤3、提取属于分析路段ID的10分钟的FCD数据；
[0056] 步骤4、对于所获取的FCD数据，以车牌为属性对数据进行分组，分别统计每辆出租车在该路段上的停留时间T，T等于连续的上传时间的个数*15s；
[0057] 步骤5、对于停留时间T＞2C的出租车，判断该10分钟时间内其所属路段的分段ID是否变化，若不变，则车辆属于异常状态，判断异常车辆个数与本次数据总车辆数的比例，如果异常车辆数的比例超过0.5，则进行步骤6，否则判定其时间数据无效，剔除并进行步骤6；
[0058] 步骤6、计算本批所提取的FCD数据中所有停留时间的算术平均值 若 则进行路段拥堵报警；否则返回步骤2重新提取下一个路段进行分析，直到所有待分析的路段均分析完毕。
[0059] 进一步的实施例中，所述装置更加包括一网络收发器，被设置用于使得该装置连接至网络从而将拥堵识别结果进行广播发送。
[0060] 虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然其并非用以限定本发明。本发明所属技术领域中具有通常知识者，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作各种的更动与润饰。因此，本发明的保护范围当视权利要求书所界定者为准。
