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    重庆时时彩胆组是什么意思: 一种基于手机定位的交通出行模式识别方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201410033560.7

    申请日:

    2014.01.23

    公开号:

    CN103810851A

    公开日:

    2014.05.21

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G08G 1/01申请日:20140123|||公开
    IPC分类号: G08G1/01 主分类号: G08G1/01
    申请人: 广州地理研究所
    发明人: 李勇; 周捍东
    地址: 510070 广东省广州市越秀区先烈中路100号大院
    优先权:
    专利代理机构: 广州科粤专利商标代理有限公司 44001 代理人: 刘明星
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410033560.7

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2015.10.21|||2014.06.18|||2014.05.21

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种基于手机定位的交通出行模式识别方法,包括以下步骤:步骤1、通过手机定位算法获取手机位置坐标;步骤2、根据所述手机位置坐标确定出行路径并计算手机定位移动速度;步骤3、应用“多特征匹配法”进行多模式交通出行识别。本发明建立交通出行模式识别的“多特征匹配法”,对手机定位信息进行采集、分析和时空特征匹配,可以较为准确地识别公交出行、自驾车(或出租车)出行和步行出行三种典型的出行模式。通过本发明的推广应用,可以为城市交通规划、建设和运营管理提供基础数据支撑,有利于交通管理部门科学决策。

    权利要求书

    1.一种基于手机定位的交通出行模式识别方法,其特征在于,包括以下步
    骤:
    步骤1、通过手机定位算法获取手机位置坐标;
    步骤2、根据所述手机位置坐标确定出行路径并计算手机定位移动速度;
    步骤3、多模式交通出行识别,所述多模式包括公交模式、小汽车模式以及
    步行模式;所述步骤3包括以下步骤:
    步骤31、根据轨迹特征匹配法计算公交路径匹配率,当所述公交路径匹配
    率不小于公交路径匹配率设定值时,执行步骤32,反之,执行步骤34;
    步骤32、根据速度特征匹配法、聚合度特征匹配法以及距离特征匹配法进
    行公交模式出行识别,当同时满足速度特征匹配、聚合度特征匹配以及距离特
    征匹配时,执行步骤33;
    步骤33、识别为公交出行模式;
    步骤34、通过速度特征匹配法进行小汽车模式和步行模式的选择,当速度
    特征符合小汽车速度时,进行步骤35的操作,当速度特征符合步行速度时,执
    行步骤36的操作;
    步骤35、根据聚合度特征匹配法进行小汽车模式出行识别,当聚合度特征
    满足小汽车模式出行时,则识别为小汽车模式出行;
    步骤36、根据距离特征匹配法进行步行模式出行识别,当距离特征满足步
    行模式出行特征时,识别为步行模式出行。
    2.根据权利要求1所述的基于手机定位的交通出行模式识别方法,其特征
    在于,所述轨迹特征匹配率计算方法是:
    G = 1 R Σ i = 1 n B i - - - ( 1 ) ]]>
    其中,R为出行路径的空间矢量值,G为公交路径匹配率,Bi为与出行路径
    重合的公交线路空间矢量值,其中,i为与出行路径重合的换乘公交线路数,
    1≤i<3,公交路径匹配率设定值为0.9。
    3.根据权利要求1所述的基于手机定位的交通出行模式识别方法,其特征
    在于,速度特征匹配法用于计算速度匹配率,速度匹配率的计算方法是:
    M j = S S j _ - - - ( 2 ) ]]>
    其中,j为出行模式,j=0时为公交模式出行,j=1时为小汽车模式出行,
    j=2时为步行模式出行,Mj为j出行模式下的速度匹配率,S为手机定位移动速
    度,为多模式出行下的理论平均速度,是公交模式下的理论平均速度,是
    小汽车模式下的理论平均速度,是步行模式下的理论平均速度;
    的计算方法是:
    S j _ = 1 n Σ e = 1 n S e X e - - - ( 3 ) ]]>
    其中,Se为j出行模式下路段e的设计速度,Xe为j出行模式下路段e的路
    阻系数,n为路段总数。
    4.根据权利要求3所述的基于手机定位的交通出行模式识别方法,其特征
    在于,步骤32中,公交模式出行满足速度特征匹配的条件是1≥M0≥0.67;步
    骤34中,速度特征符合小汽车速度的条件是1≥M1≥0.67;速度特征符合步行
    速度的条件是1≥M2≥0.71。
    5.根据权利要求3所述的基于手机定位的交通出行模式识别方法,其特征
    在于,所述聚合度特征匹配法用于计算出行人群的聚合度,所述聚合度的计算
    方法为:

    其中,f为出行模式,f=1时为自驾车模式出行,f=2时为出租车模式出
    行,f=3时为公交模式出行,自驾车模式和出租车模式合称为小汽车模式,Df为
    f出行模式下的聚合度,Qmax为f出行模式下的出行聚合数Q的最大值,为f出
    行模式下的出行聚合数Q的平均值,Af是f出行模式下的聚合常数,其为一区
    间值;
    所述和Qmax的计算方法如下:
    Q _ = 1 n Σ e = 1 n Qe - - - ( 5 ) ]]>
    Qmax=MAX{Qe}(6)
    Qe为路段e的出行聚合数。
    6.根据权利要求5所述的基于手机定位的交通出行模式识别方法,其特征
    在于,所述步骤32中,公交模式出行满足聚合度特征匹配的方法是1≥D3≥0.6,
    所述步骤35中,聚合度特征满足小汽车模式出行的方法包括满足自驾车模式出
    行和出租车模式出行,其中,聚合度特征满足自驾车模式出行的方法是1≥D3≥
    0.8,聚合度特征满足出租车模式出行的方法是1≥D3≥0.8。
    7.根据权利要求1所述的基于手机定位的交通出行模式识别方法,其特征
    在于,所述步骤32中,公交模式出行满足距离特征匹配的方法是出行路径大于
    5公里且小于20公里时,步骤36中,距离特征满足步行模式出行的方法是出行
    路径小于2公里时。
    8.根据权利要求1-7所述的基于手机定位的交通出行模式识别方法,其特征
    在于,所述步骤1包括:
    步骤11、检测手机用户是否主动参与手机定位其位置坐标,如果是,执行
    步骤12,反之,执行步骤13;
    步骤12、通过基于AGPS的手机定位算法获取手机位置坐标,并执行步骤
    14;
    步骤13、基于移动通信网络的手机定位算法获取手机位置坐标,并执行步
    骤14;
    步骤14、检测是单个手机用户还是多个手机用户,如果是单个手机用户,
    则执行步骤2,反之,执行步骤15;
    步骤15,重复步骤12或步骤13,获取所有用户的手机位置坐标,基于多
    目标重合定位算法获取该多个手机用户的手机融合位置坐标,并执行步骤2。
    9.根据权利要求8所述的基于手机定位的交通出行模式识别方法,其特征
    在于,所述基于移动通信网络的手机定位算法为基于TDOA的定位算法。
    10.根据权利要求8所述的基于手机定位的交通出行模式识别方法,其特
    征在于,所述步骤2包括:
    步骤21、对每个手机用户的手机位置坐标或手机融合位置坐标做多次定位
    并筛??;
    步骤22、根据筛选后的手机位置坐标或手机融合位置坐标确定出行的起点
    和终点;
    步骤23、确定出行路径,出行路径确定的方法是:采用移动通信网络对手
    机定位时,将起点以及终点位置与最优路径搜索相结合,重建用户的出行轨迹,
    所述出行轨迹即为出行路径;采用AGPS对手机定位时,将起点和终点之间的
    GPS轨迹与道路网络进行匹配,以获取出行路径;
    步骤24、将出行路径除以总的有效时间间隔,获取手机定位移动速度,所
    述总的有效时间间隔为从起点至终点过程中手机移动时总时间。

    关 键 词:
    一种 基于 手机 定位 交通 出行 模式识别 方法
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