異常車速的識別方法和裝置制造方法及圖紙

本發明專利技術公開一種異常車速的識別方法和裝置，涉及智能交通領域。以解決現有技術中對路鏈測量獲得的車速值中包含異常車速的問題。對待檢測車速值集合包含的相同時刻車速值進行異常車速檢測，根據檢測結果確定所述相同時刻車速值中的異常車速；對待檢測車速值集合中每天的車速值進行異常車速檢測，根據檢測結果確定每天的車速值中的異常車速；根據確定的相同時刻車速值中的異常車速和每天的車速值中的異常車速，確定待檢測車速值集合的異常車速。本發明專利技術實施例可以應用在動態交通信息服務過程中，實現對各種車輛的車速異常值的檢測和識別。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術涉及智能交通領域，尤其涉及一種異常車速的識別方法和裝置。
技術介紹
智能交通系統是目前能全面有效地解決交通運輸領域問題，特別是交通擁擠、交 通阻塞、交通事故和交通污染等的最佳途徑。其中，動態交通信息服務是智能交通系統的核 心研究方向之一，它可以動態實時反映區域內的交通路況，指引最佳的行駛路線，提高道路 和車輛的使用效率，是緩解交通擁堵狀況的重要措施。 在動態交通信息的研究中，分析道路歷史車速值，找到能夠反映道路周期性趨勢 的參數，進而提取出道路的動態交通特征是個熱點問題。但是由于在數據的采集和處理輸 出過程中存在各種干擾，會使車速信息受到不同程度的噪聲污染，使用被污染的數據建模 和統計分析，可能會導致錯誤結果，并且影響智能交通系統對數據的使用。
技術實現思路
本專利技術的實施例提供一種異常車速的識別方法和裝置，能夠較準確地識別出異常 車速。 本專利技術的實施例采用如下技術方案 —種異常車速的識別方法，包括對待檢測車速值集合包含的相同時刻車速值進行異常車速檢測，根據檢測結果確定所述相同時刻車速值中的異常車速；對所述待檢測車速值集合中每天的車速值進行異常車速檢測，根據檢測結果確定每天的車速值中的異常車速；根據所述確定的相同時刻車速值中的異常車速和每天的車速值中的異常車速，確定所述待檢測車速值集合的異常車速。 —種異常車速的識別裝置，包括 第一檢測模塊，用于對待檢測車速值集合包含的相同時刻車速值進行異常車速檢 測，根據檢測結果確定所述相同時刻車速值中的異常車速； 第二檢測模塊，用于對所述待檢測車速值集合中每天的車速值進行異常車速檢 測，根據檢測結果確定每天的車速值中的異常車速； 確定模塊，用于根據所述第一檢測模塊和第二檢測模塊確定的相同時刻車速值中 的異常車速和每天的車速值中的異常車速，確定所述待檢測車速值集合的異常車速。 本專利技術實施例提供的異常車速的識別方法和裝置，能夠分別對待檢測車速值集合 中相同時刻的車速值以及每天的車速值進行異常車速檢測，并根據檢測確定出待檢測車速 集合中存在的異常車速，達到了較準確識別異常車速的目的。附圖說明 為了更清楚地說明本專利技術實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現 有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本4專利技術的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動性的前提下，還可 以根據這些附圖獲得其他的附圖。圖1為本專利技術實施例提供的異常車速的識別方法流程圖； 圖2為圖1中步驟102的流程圖； 圖3為圖2中步驟201的流程圖； 圖4為圖2中步驟202的流程圖； 圖5為本專利技術實施例提供的異常車速的識別裝置結構示意圖； 圖6為圖5中第二檢測模塊的結構示意圖； 圖7為圖6中劃分單元的結構示意圖； 圖8為圖6中檢測單元的結構示意圖； 圖9為原始車速曲線示意圖； 圖10為采用本專利技術實施例提供的異常車速的識別方法和裝置對待檢測車速值集 合中相同時刻車速值進行異常車速識別的結果示意圖； 圖11為在圖IO基礎上采用本專利技術實施例提供的異常車速的識別方法和裝置對同 一天的車速值進行異常車速識別的結果示意圖。具體實施例方式下面將結合本專利技術實施例中的附圖，對本專利技術實施例中的技術方案進行清楚、完 整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本專利技術一部分實施例，而不是全部的實施例。基于 本專利技術中的實施例，本領域普通技術人員在沒有作出創造性勞動前提下所獲得的所有其他 實施例，都屬于本專利技術保護的范圍。 為了解決現有技術中對路鏈測量獲得的車速值中包含異常車速的問題，本專利技術實 施例提供一種異常車速的識別方法和裝置。 如圖1所示，本專利技術實施例提供的異常車速的識別方法，包括 步驟101 ，對待檢測車速值集合包含的相同時刻車速值進行異常車速檢測，根據檢 測結果確定所述相同時刻車速值中的異常車速。 在本實施例中，車速值具體為對同一路鏈進行測量獲得的車速值；路鏈為兩個節 點之間的道路段，該節點可以為路口或者道路上的任何一點。 根據統計學理論可知，在不發生突發事件的情況下，在同一路鏈上每天相同時刻 的車速值具有極強的統計特征，它是近似服從正態分布的。 綜上所述，在本實施例中，步驟101可以采用正態檢測方法，對待檢測車速值集合 包含的相同時刻車速值進行異常車速檢測，根據檢測結果確定所述相同時刻車速值中的異 常車速，可以包括從待檢測車速值集合中獲取相同時刻的車速值，計算所述車速值的均值 和標準差，根據該均值和標準差構建正態分布模型；計算每個車速值對應的U統計量；指定 檢驗水平a ，通過查標準正態分布表得到臨界值，進而定出拒絕域；判斷車速值對應的U統 計量是否落在拒絕域中，如果是，則該車速值異常，否則，該車速值正常。 當然，在實際的使用過程中還可以通過其他方法對待檢測車速值集合包含的相同 時刻車速值進行異常車速檢測，此處不對每種情況進行一一贅述。 步驟102，對待檢測車速值集合中每天的車速值進行異常車速檢測，根據檢測結果確定每天的車速值中的異常車速。如圖2所示，在本實施例中，步驟102可以包括 步驟201，將一天中獲取的車速值劃分為兩個以上時間帶。 —般情況下，一天中同一路鏈上的車速值以3 5分鐘為時間單位記錄，在本實施 例中，以5分鐘為一個時間點進行計算， 一天可以分為288個時間點，分別對應288個車速值(以集合Xi = {Xl， x2， .... ， xn，......， x288}進行表示)，其中，時間戳24:00對應時間點0。 如圖3所示，步驟201具體可以包括 步驟301，按照預先設置的時間帶劃分間隔，將一天中同一路鏈上獲取的車速值劃 分為兩個以上時間帶。 在實時運行的交通信息處理系統中，信息時間窗的劃分是以3 5分鐘為標準的。 但事實上，交通擁堵狀況的變化通常不會有這么高的頻率，因此可以根據當天的實際交通 擁堵狀況設置時間帶劃分間隔，在本實施例中，將時間帶劃分間隔設置為30分鐘，根據Xi={Xl， x2，. . . . ， xn，......， x288}，可以車速值劃分為48個相互獨立的時間帶，其中，第k個時間帶Yk = {xk+1， xk+2， xk+3， xk+4， xk+5， xk+6} ， 1《k《48， x為車速值。 步驟302，確定兩個相鄰的時間帶能夠合并，包括 1、對所述兩個相鄰的時間帶進行F檢驗，確定所述兩個相鄰的時間帶的方差相 同。 F檢驗統計量的公式為F-古 F(A -1，"2 -l)。2 。 其中，r^和n2分別為所述兩個相鄰的時間帶內車速值的數量，具體地，該車速值的 數量為有效車數值的數量，在本實施例中，有效車數值為非空值； —7)2，&2-7)2 &和^分別為所述兩個相鄰的時間"1 —1 S "2 —1 '=1 ,帶內包含的車速值，X和Y分別為所述兩個相鄰的時間帶車速值的均值。 F檢驗的拒絕域為『={F<^( i -1,"2 —!)或F〉；l" —"2 一1)) 根據上述公式以及所述相鄰的兩個時間帶的車速值，計算F值，當F值沒有落入F 檢驗的拒絕域時，確定所述相鄰的兩個時間帶的方差相等；否則，所述相鄰的兩個時間帶的 方差不相等，不對該相鄰的兩個時間帶進行合并。 2、對所述兩個相鄰的時間本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種異常車速的識別方法，其特征在于，包括：　　　　對待檢測車速值集合包含的相同時刻車速值進行異常車速檢測，根據檢測結果確定所述相同時刻車速值中的異常車速；　　　　對所述待檢測車速值集合中每天的車速值進行異常車速檢測，根據檢測結果確定每天的車速值中的異常車速；　　　　根據所述確定的相同時刻車速值中的異常車速和每天的車速值中的異常車速，確定所述待檢測車速值集合的異常車速。

【技術特征摘要】

【專利技術屬性】
技術研發人員：昝艷，賈學力，申小次，李建軍，
申請(專利權)人：北京世紀高通科技有限公司，
類型：發明
國別省市：11[]