【技術實現步驟摘要】
本專利技術實施例涉及智能交通，尤其涉及一種高速公路人車在途軌跡匹配方法、設備和介質。
技術介紹
1、隨著高速公路發展以及迅速增長的車輛，隨之帶來很多問題，比如無法及時獲知車內人員具體信息，若出現意外事故，不能及時開展救援；比如車輛沒有安裝gps北斗定位系統或者失效時，很難實現對車輛的及時追蹤。
2、現有技術中的人車追蹤問題，通常可以通過人車匹配實現，但是由于人的信令軌跡信息、車輛gps和北斗信息存在誤差，使人車匹配的準確度不是很理想。
技術實現思路
1、本專利技術實施例提供一種高速公路人車在途軌跡匹配方法、設備和介質，以解決上述技術問題。
2、第一方面，本專利技術實施例提供了一種高速公路人車在途軌跡匹配方法，包括：
3、獲取高速公路上多個用戶和多個車輛的原始軌跡序列，其中，各用戶的原始軌跡序列自手機信令數據，各車輛的原始軌跡序列來自高速公路車輛卡口數據；
4、將各原始軌跡序列匹配到高速公路路段，得到各匹配后的軌跡序列；
5、結合高速公路路網結構，計算各匹配后的軌跡序列的嵌入表示；
6、計算各用戶匹配后的軌跡序列的嵌入表示與各車輛匹配后的軌跡序列的嵌入表示的相似度，并根據各相似度確定匹配的人車對。
7、第二方面，本專利技術實施例提供了一種電子設備，所述電子設備包括：
8、一個或多個處理器；
9、存儲器，用于存儲一個或多個程序，
10、當所述一個或多個程序被所述一個或
11、第三方面，本專利技術實施例還提供了一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執行時實現任一實施例所述的高速公路人車在途軌跡匹配方法。
12、本專利技術實施例綜上所述，本專利技術實施例提供了一種高速公路人車在途軌跡匹配方法、設備和介質，通過融合車輛卡口數據、手機信令脫敏數據以及道路網絡數據等不同源的原始數據，來將高速公路上手機用戶與其所乘車輛進行目標匹配。與現有技術相比，本專利技術具備以下優點：
13、1)本實施例的方法在考慮路段匹配時，充分考慮道路網絡對軌跡的約束，基于不同源的手機信令數據和車輛卡口數據通過gru算法將車輛和用戶的軌跡序列數據匹配到高速路網上，從而提取二者的軌跡。
14、2)本實施例相對于傳統的人車匹配模型，同時提出一種新的深度表示學習模型(gru高速路段匹配+軌跡的嵌入表示)，該模型不僅考慮噪聲和低采樣頻率對軌跡的影響，并且能夠具有很強的特征提取能力；能夠準確計算高速公路在途人員和車輛的軌跡時空相似度，從而進行人員和其所在車輛的精準匹配。
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1.一種高速公路人車在途軌跡匹配方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將各原始軌跡序列匹配到高速公路路段，得到各匹配后的軌跡序列，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，在所述將當前時刻的原始軌跡點與上一時刻的隱藏狀態輸入訓練好的GRU模型之前，還包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述結合高速公路路網結構，計算各匹配后的軌跡序列的嵌入表示，包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述對各匹配后的軌跡點進行嵌入表示，包括：利用Skip-gram模型對各匹配后的軌跡點進行嵌入表示；
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將各原始軌跡序列匹配到高速公路路段，得到各匹配后的軌跡序列，包括：
7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述根據同一匹配后的軌跡序列中各匹配后的軌跡點的嵌入表示，學習同一匹配后的軌跡序列的空間結構特征和上下文特征，得到所述同一匹配后的軌跡序列的嵌入表示，包括：
8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，
9.一種電子設備，其特征在于，包括：
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執行時實現權利要求1-8任一所述的高速公路人車在途軌跡匹配方法。
...【技術特征摘要】
1.一種高速公路人車在途軌跡匹配方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將各原始軌跡序列匹配到高速公路路段，得到各匹配后的軌跡序列，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，在所述將當前時刻的原始軌跡點與上一時刻的隱藏狀態輸入訓練好的gru模型之前，還包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述結合高速公路路網結構，計算各匹配后的軌跡序列的嵌入表示，包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述對各匹配后的軌跡點進行嵌入表示，包括：利用skip-gram模型對各匹配后的軌跡點進行嵌入表示；
【專利技術屬性】
技術研發人員：高仕杰，田者野，劉爽，葛志鵬，王忠華，戴凌云，宋春陽，劉若旭，蓋會林，趙建東，
申請(專利權)人：河北高速公路集團有限公司，
類型：發明
國別省市：
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