一种交通信息融合处理方法和系统

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技术领域
本发明涉及信息融合技术，特别是涉及一种交通信息融合处理方法和系 统。
背景技术
随着城市交通状况的日益恶化，许多国家开展了关于智能交通系统(ITS) 的研究和建设。智能交通系统是以缓和道路堵塞和减少交通事故，提高交通利 用者的方便、舒适为目的，利用交通信息系统、通讯网络、定位系统和智能化 分析与选线的交通系统的总称。智能交通的实现包括交通信息的采集、分析和 处理以及向社会公众发布。
传统的交通信息采集方式如感应线圈、检测器、视频监控等，都属于固定 检测类型，用“静”的方法来测量实时交通流在固定点处的变化情况。而浮动 车采集技术是目前国际上先进的道路交通信息采集技术，用“动”的方法测量 交通流在交通网络各离散点处的特性。浮动车利用全球定位系统(GPS)车载 系统和无线通信设备将车辆动态信息(如时间、速度、坐标、方向等)实时地 传送到浮动车信息处理中心，经过汇总、处理后生成反映实时道路拥堵情况的 交通信息。
由于通过浮动车采集技术采集到的交通信息数据，只是反映各辆车独自行 驶路线中道路某一点或某一段的交通路况，而一条道路在同一时间可能有多辆 浮动车行驶，所以缺乏对实际道路路况的整体描述，无法直接向社会公众提供 道路交通路况信息服务。同时，浮动车技术的应用也存在约束条件，如当浮动 车数量不能达到要求时，交通信息的道路覆盖率就会较低，影响交通信息的准 确性。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种交通信息融合处理方法和系统，以 解决浮动车数据只能反映各辆浮动车独自行驶路线中某一点或某一段的交通 路况信息，而无法计算出整条道路的全面路况信息的问题。
本发明的另一个目的是解决由于浮动车数量较少而导致交通信息的道路 覆盖率不足的问题。
为解决上述技术问题，本发明提供了一种交通信息融合处理方法，包括:
循环读取一个周期内所有浮动车辆采集的源数据；
对应每辆浮动车源数据，计算该辆浮动车在不同时间段内行驶路段的路况 信息；所述行驶路段为在两个预置时间点之间该浮动车行驶过的路段；
将组成道路的每个路链划分为单元路段，所述单元路段对应一个或多个浮 动车行驶路段；
根据所述浮动车行驶路段的路况信息，推算每个单元路段的路况信息；
根据所述单元路段的路况信息，计算每个路链的路况信息；
根据所述路链的路况信息，计算每条道路的综合路况信息。
其中，按照以下步骤根据所述浮动车行驶路段的路况信息，推算每个单元 路段的路况信息:读取所述周期内所有浮动车行驶路段的路况信息，所述路况 信息包括浮动车的平均行车速度；推算单元路段的路况信息，其中路况信息中 平均行车速度的推算方法是:所述单元路段对应一个或多个浮动车行驶路段， 判断跨越每个单元路段的浮动车行驶路段个数，若为1，则平均行车速度等 于所述浮动车行驶路段的平均行车速度；若大于1，则平均行车速度为行驶时 间最新且速度最大的浮动车行驶路段的平均行车速度。
优选的，按照以下步骤计算路链的路况信息:若按照距离常量等分路链， 则路链的平均行车速度为路链长度除以所包含单元路段的行车时间之和；其 中，所述单元路段的行车时间为单元路段长度除以平均行车速度。
优选的，按照以下步骤计算道路的综合路况信息:道路的平均行车速度为 道路长度除以总的行车时间；其中，所述总的行车时间为所包含路链的行车时 间按照路链长度的权值计算所得。
优选的，还包括:按照所述单元路段的平均行车速度计算拥堵程度系数， 将拥堵程度系数相同的相邻单元路段合并。
优选的，按照以下步骤计算每辆浮动车行驶路段的路况信息:判断每个浮 动车行驶路段是否跨越路链，若是，则在每个路链交接处补充两个车辆投影点 数据，用于划分所述浮动车行驶路段，并在每个车辆投影点增加浮动车源数据； 其中，所述两个车辆投影点分别与该浮动车行驶路段的起止投影点重新组合成 两个浮动车行驶路段；对应每辆浮动车的源数据，计算该辆浮动车重新划分后 的每个浮动车行驶路段的路况信息，其中包括平均行车速度。
所述方法还包括:将道路的综合路况信息按照统一的数据格式输出。
本发明还提供了另一种交通信息融合处理方法，包括:
将固定检测系统采集的源数据转换为针对各个检测路段的路况信息；
循环读取一个周期内所有浮动车采集的源数据和检测路段的路况信息；
对应每辆浮动车源数据，计算该辆浮动车在不同时间段内行驶路段的路况 信息；所述行驶路段为在两个预置时间点之间该浮动车行驶过的路段；
将组成道路的每个路链划分为单元路段；所述单元路段对应一个或多个浮 动车行驶路段，或者对应一个或多个检测路段；
将所述浮动车行驶路段的路况信息和检测路段的路况信息相结合，推算每 个单元路段的路况信息；
根据所述单元路段的路况信息，计算每个路链的路况信息；
根据所述路链的路况信息，计算每条道路的综合路况信息。
其中，按照距离常量等分路链。
其中，按照以下步骤推算每个单元路段的路况信息，其中路况信息中平均 行车速度的推算方法是:判断跨越每个单元路段的浮动车行驶路段和检测路段 的个数，其中所述单元路段对应一个或多个浮动车行驶路段，或者对应一个或 多个检测路段:若仅浮动车行驶路段的个数为0，则平均行车速度为检测时间 最新且速度最大的检测路段的平均车速；若仅检测路段的个数为0，则平均行 车速度为行驶时间最新且速度最大的浮动车行驶路段的平均行车速度；若浮动 车行驶路段和检测路段的个数均大于0，则平均行车速度等于第一系数乘以行 驶时间最新且速度最大的浮动车行驶路段的平均行车速度，再加上第二系数乘 以检测时间最新且速度最大的检测路段的平均车速，其中第一系数加第二系数 等于1。
基于上述发明方法，本发明提供一种交通信息融合处理系统，包括:
源数据接收单元，用于循环读取一个周期内所有浮动车辆采集的源数据；
源数据处理单元，用于对应每辆浮动车源数据，计算该辆浮动车在不同时 间段内行驶路段的路况信息；所述行驶路段为在两个预置时间点之间该浮动车 行驶过的路段；
融合处理单元，用于将组成道路的每个路链划分为单元路段，所述单元路 段对应一个或多个浮动车行驶路段；根据所述浮动车行驶路段的路况信息，推 算每个单元路段的路况信息；根据所述单元路段的路况信息，计算每个路链的 路况信息；根据所述路链的路况信息，计算每条道路的综合路况信息。
其中，所述融合处理单元包括:单元路段处理子单元，用于读取所述周期 内所有浮动车行驶路段的路况信息，所述路况信息包括浮动车的平均行车速 度；将组成道路的每个路链划分为单元路段；推算单元路段的路况信息，其中 路况信息中平均行车速度的推算方法是:所述单元路段对应一个或多个浮动车 行驶路段，判断跨越每个单元路段的浮动车行驶路段个数，若为1，则平均 行车速度等于所述浮动车行驶路段的平均行车速度；若大于1，则平均行车速 度为行驶时间最新且速度最大的浮动车行驶路段的平均行车速度；融合处理子 单元，用于根据所述单元路段的路况信息，计算每个路链的路况信息；根据所 述路链的路况信息，计算每条道路的综合路况信息。
优选的，所述源数据处理单元包括:拆分子单元，用于判断每个浮动车行 驶路段是否跨越路链，若是，则在每个路链交接处补充两个车辆投影点数据， 用于划分浮动车行驶路段，并在每个车辆投影点增加浮动车源数据；其中，所 述两个车辆投影点分别与该浮动车行驶路段的起止投影点重新组合成两个浮 动车行驶路段；计算子单元，用于对应每辆浮动车源数据，计算该辆浮动车重 新划分后的每个浮动车行驶路段的路况信息，其中包括平均行车速度。
所述系统还包括:输出单元，用于将道路的综合路况信息按照统一的数据 格式输出。
本发明还提供了另一种交通信息融合处理系统，包括:
预处理单元，用于将固定检测系统采集的源数据转换为针对各个检测路段 的路况信息；
源数据接收单元，用于循环读取一个周期内所有浮动车采集的源数据和检 测路段的路况信息；
源数据处理单元，用于对应每辆浮动车源数据，计算该辆浮动车在不同时 间段内行驶路段的路况信息；所述行驶路段为在两个预置时间点之间该浮动车 行驶过的路段；
融合处理单元，用于将组成道路的每个路链划分为单元路段；所述单元路 段对应一个或多个浮动车行驶路段，或者对应一个或多个检测路段；将所述浮 动车行驶路段的路况信息和检测路段的路况信息相结合，推算每个单元路段的 路况信息；根据所述单元路段的路况信息，计算每个路链的路况信息；根据所 述路链的路况信息，计算每条道路的综合路况信息。
其中，所述融合处理单元包括:单元路段处理子单元，用于将组成道路的 每个路链划分为单元路段，并推算每个单元路段的路况信息，其中路况信息中 平均行车速度的推算方法是:所述单元路段对应一个或多个浮动车行驶路段， 或者对应一个或多个检测路段，判断跨越每个单元路段的浮动车行驶路段和检 测路段的个数:若仅浮动车行驶路段的个数为0，则平均行车速度为检测时间 最新且速度最大的检测路段的平均车速；若仅检测路段的个数为0，则平均行 车速度为行驶时间最新且速度最大的浮动车行驶路段的平均行车速度；若浮动 车行驶路段和检测路段的个数均大于0，则平均行车速度等于第一系数乘以行 驶时间最新且速度最大的浮动车行驶路段的平均行车速度，再加上第二系数乘 以检测时间最新且速度最大的检测路段的平 均车速，其中第一系数加第二系数等于1；
融合处理子单元，用于根据所述单元路段的路况信息，计算每个路链的路 况信息；根据所述路链的路况信息，计算每条道路的综合路况信息。
与现有技术相比，本发明具有以下优点:
首先，本发明提出一种将多辆浮动车数据进行高效融合处理的方法，通过 对实时动态的浮动车数据进行分析，按照每辆车的行驶路线，计算其在不同时 间段行驶路段的路况，并在此基础上对道路网各条道路上所有浮动车辆的行驶 路段路况进行融合处理，计算出道路的综合交通信息。所述方法提高了交通信 息的准确性，适用于采用大规模浮动车采集技术的城市道路交通信息的实时监 控和管理，通过动态发布道路的综合交通路况信息，及时为公众提供准确的道 路拥堵信息、最优行车路线等出行服务信息，以及为相关交通管理部门提供交 通状况的决策依据。本发明具有良好的实用性。
其次，本发明具有可扩展性，能够兼容其他类型的交通信息数据，通过设 置标准的输入格式，并在融合处理时将浮动车数据和其他类型数据相结合，有 效解决了由于浮动车数量较少而导致交通信息覆盖率不足的问题。因此，多数 据源数据的融合处理提高了道路交通信息的覆盖率和准确性。
再次，对于浮动车路段路况信息的计算，本发明将跨路链的行驶路段在路 链交点处进行分割，并补充相应的交通信息数据，然后对重新划分后的浮动车 行驶路段进行计算。所述浮动车行驶路段的再次划分，有效增加了浮动车的采 集数据量，从而提高道路交通信息的覆盖率。
最后，本发明还定义了一种道路地理信息数据格式和道路交通信息数据格 式，突破原有的只是基于路链的处理方式，可以从多层次的角度来定义交通信 息的格式和内容，增强道路交通信息描述的准确性和实用性。
附图说明
图1是本发明所述交通信息融合处理的整体流程图；
图2是本发明中浮动车行驶路段的路况信息处理流程图；
图3是本发明中道路综合路况信息的计算流程图；
图4是本发明所述交通信息融合处理系统的结构图；
图5是本发明结合其他类型数据融合处理单元路段的路况信息流程图；
图6是本发明结合其他类型数据的交通信息融合处理系统结构图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和 具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
智能交通的主要目标是实现整个城市交通运输系统的现代化，而城市交通 运输系统现代化的关键环节是各类交通信息的高度融合和共享，以及提供实时 动态交通信息服务来满足公众越来越迫切的交通信息需求。因此，道路实时动 态交通信息处理已经成为整个ITS信息系统的重要基础。实时动态交通信息处 理系统用于将采集到的各种交通信息源数据进行融合处理分析，生成实时动态 交通路况信息，最后通过WEB发布平台、公共移动网、移动终端等向公众提供 道路拥堵信息、车行时间信息以及最优行车路线等出行帮助信息，同时为相关 交通部门管理交通运输提供部分解决方案和决策依据。
交通信息的融合处理是指通过对采集到的交通信息样本进行综合分析处 理，计算出道路的整体交通路况信息，最终获得整个城市道路网的实时交通路 况。交通信息融合处理是实时动态交通信息服务系统的一个重要组成部分，是 保证交通信息服务质量的关键。本发明提出一种针对大规模浮动车数据的高效 融合处理方法，通过对实时动态的浮动车数据进行分析，按照每辆车的行驶路 线，计算其在不同时间段行驶路段的路况，并在此基础上对道路网各条道路上 所有浮动车的行驶路段路况进行融合处理，计算出道路的综合交通信息。
为详细说明本发明内容，首先需要对发明中涉及到的道路地理信息数据格 式和道路网拓扑结构的定义进行说明。道路地理信息数据用来描述一个城市道 路网的地理信息，由点、路链、道路构成，其中道路包含路链，而路链又包含 点。下面通过表1、2、3分别进行说明。
  序号 内容 说明 1 道路ID 道路序号 2 道路名称 道路的名称 3 道路等级 道路的级别 4 道路类型 道路所属的类型
  5 道路方向 道路的方向 6 道路长度 道路的长度 7 路链数 道路包含的路链数
表1  道路地理信息数据表
道路的属性信息包括道路标识(ID)、道路等级、道路类型、道路名称、 方向、道路长度、所包含的路链数。其中，道路ID是通过对整个城市道路网 进行分类编号而分配给每条道路的号码；道路名是地图领域统一使用的标准路 名，如“学院路”；道路等级描述道路的级别，总共分为“一级”、“二级”和 “三级”；道路类型描述道路的归类，包括环路(又分为主路和辅路)、主干路、 快速路、主要街道和一般道路；道路方向包括东、南、西、北四种信息；道路 长度描述的是在某个方向上所述道路的长度，单位为米。
  序号 内容 说明 1 道路ID 道路序号 2 道路名称 道路的名称 3 道路方向 道路的方向 4 道路长度 道路的长度 5 路链序号 路链在道路该方向上路链的顺序号 6 路链号 路链的ID 7 路链长度 路链的长度 8 路链终点距离 路链起点到道路该方向终点的距离 9 点数 路链所包含的节点个数
表2  路链地理信息数据表
路链表示道路上相邻的两个交叉点之间的部分，路链的属性信息包括路链 号、路链序号、路链长度、路链起点到道路该方向上终点的距离、点数。其中， 路链号为路链在整个路网中的唯一编号；路链序号描述路链在道路某方向路链 数组中的位置；路链长度描述路链的长度，单位为米；点数为路链上节点的个 数。
  序号 内容 说明 1 道路ID 道路序号 2 道路名称 道路的名称 3 道路方向 道路的方向 4 道路长度 道路的长度 5 路链序号 路链在道路该方向上路链的顺序号 6 路链号 路链的ID 7 路链长度 路链的长度 8 点序号 路段在该路链上的排序号 9 点经度坐标 该点的经度坐标 10 点纬度坐标 该点的纬度坐标 11 终点距离 该点到所在路链终点的距离
表3  点信息数据表
点是构成道路和路链的最基本元素，点的属性包括经度、纬度和点到路链 终点的距离。
道路网拓扑结构由节点和单元路段构成。其中，道路节点描述道路与相邻 道路连接处的信息，节点按类型可分为立交桥、重要路口和一般路口(同时路 口又可分为有红绿灯的和无红绿灯的两种)。节点属性信息由节点的类型决定: 立交桥节点信息包括通过该桥四个方向的道路信息，属性信息同上述的道路信 息；路口信息包括路口的类型信息和中心点坐标信息，其中路口的类型信息描 述路口的级别，每种级别都对应通过所述路口的平均时间延迟。单元路段由相 邻两个节点间的道路上的一部分或多条道路组成。单元路段的属性信息包括路 段编号、方向、所在道路编号、起点路链序号和终点路链序号。
道路网拓扑描述的是整个城市道路网单元路段和节点间的构成关系。每条 单元路段都有它的前导路段和后继路段，其中前导路段表示沿着所述单元路段 方向可到达的所有相邻路段，而后继路段表示可进入到该路段的所有相邻路 段。每个节点都有各个方向上与之连接的单元路段信息。
以上内容清晰了道路、路链、点和道路网的概念，下面发明的介绍将用到 所述信息。本发明中的交通信息融合处理主要针对浮动车数据。由于浮动车数 据的坐标通过GPS实时采集，存在很大误差，无法保证每个车辆坐标点都落在 车辆正确的行驶道路上，也就不能满足交通信息融合处理的要求。因此，首先 需要对浮动车的初始数据进行预处理，将浮动车的坐标数据进行地图匹配，通 过修正坐标偏差使其落在正确的行驶道路上。而在道路网拓扑比较复杂的情况 下，简单的进行地图匹配无法一次确定唯一正确的道路，需要根据浮动车行驶 的规律和特点，选择一系列时间上连续的数据进行行车路线推测，从而找到最 终正确的行车路线，并确定各个点坐标所在的道路。
由上可知，通过浮动车采集的数据进行地图匹配和行车路线推测处理后， 才能进行融合处理。参照表4，是浮动车行车路线推测数据表，经预处理的数 据按照统一的数据格式生成。浮动车行车路线推测数据包括车辆ID、时间、 车辆点的经度和纬度(纠偏后)、车辆点所在道路号和路链号等信息，具体内 容和格式如下表所示。
  序号 内容 说明 1 序号 记录号 2 车辆ID 浮动车的SIM卡号 3 时间 年月日时分秒 4 经度 纠偏后的车辆点经度坐标 5 纬度 纠偏后的车辆点纬度坐标 6 道路号 车辆点所在道路的ID 7 路链号 车辆点所在路链的ID 8 道路终点距离 车辆点到所在道路终点的距离 7 路链终点距离 车辆点到所在路链终点的距离
表4  浮动车行车路线推测数据表
本发明优选的，还定义了一种道路交通信息数据格式，将整个道路网划分 为多条道路，每条道路划分为多个路链，每个路链又划分为多个路段，所述道 路、路链、路段用于描述经融合处理后的数据。本发明突破原有的只是基于路 链的处理方式，可以从多层次的角度来定义交通信息的格式和内容，增强道路 交通信息描述的准确性和实用性。
  序号 内容 说明 1 道路ID 道路序号 2 道路名称 道路的名称 3 道路等级 道路的级别 4 道路类型 道路所属的类型 5 道路方向 道路的方向 6 道路长度 道路的长度 7 道路行车时间 预测通过该道路需要的时间 8 道路拥堵程度 道路的交通拥堵程度 9 路链数 道路包含的路链数 10 最拥堵路链号 道路该方向上最拥堵的路链
表5  道路交通信息数据表
参照表5，道路交通信息数据描述的主要是城市道路网内各条道路的交通 路况信息，它的属性包括道路ID、道路名称、道路等级、道路类型、方向、 道路长度、道路行车时间、道路拥堵程度、所包含的路链数和最拥堵路链号。 其中，道路行车时间表示预测车辆正常行驶通过该道路所需的时间，单位为秒； 道路拥堵程度表示该道路的路况等级，它是由道路平均车速决定的，不同的路 况等级对应着不同的车速区间。
  序号 内容 说明 1 道路ID 道路序号 2 道路名称 道路的名称 3 道路方向 道路的方向 4 道路长度 道路的长度
  5 路链序号 路链在道路该方向上路链的顺序号 6 路链号 路链的ID 7 路链长度 路链的长度 8 路链行车时间 预测当前通过该路链的行车时间 9 路链拥堵程度 当前路链的拥堵程度级别 10 路链终点距离 路链起点到道路该方向终点的距离 11 路段数 路链所包含的路况路段数 12 最拥堵路段号 路链上最拥堵的路段
表6  路链交通信息数据表
参照表6，路链交通信息的内容包括路链号、路链长度、路链行车时间、 路链拥堵程度、该路链包含的有路况的路段数等信息。其中，路链行车时间表 示预测车辆正常行驶通过该路链所需的时间，单位为秒；路链拥堵程度的定义 与它所在的道路的定义标准相同；路链终点距离为从该路链起点到道路终点的 距离，单位为米；路链同时由若干个表示不同路况的路段组成，每个路段都包 含路段拥堵程度信息，定义标准同所在路链和道路。
  序号 内容 说明 1 道路ID 道路序号 2 道路名称 道路的名称 3 道路方向 道路的方向 4 道路长度 道路的长度 5 路链序号 路链在道路该方向上路链的顺序号 6 路链号 路链的ID 7 路链长度 路链的长度 8 路段序号 路段在该路链上的排序号 9 路段长度 路段的长度 10 路段行车时间 预测当前通过该路链的行车时间
  11 路段拥堵程度 当前路链的拥堵程度级别 12 路段终点距离 路段起点到路链该方向终点的距离
表7  路段交通信息数据表
参照表7，路段的属性包括路段终点到路链终点的距离、路段长度、路段 行车时间和路段拥堵程度。其中，路段行车时间表示预测车辆正常行驶通过该 路段所需的时间，单位为秒；路段拥堵程度的定义与它所在的道路的定义标准 相同；路段终点距离指从该路段起点到路链终点的距离，单位为米。
以上说明了交通信息融合处理的输入和输出数据格式，融合处理的输入数 据是表4所示的浮动车行车路线推测数据(以下简称浮动车数据)，输出数据 即为表5、6、7所示的道路交通信息数据。对输入数据的融合处理过程参照图 1，是交通信息融合处理的整体流程图。
步骤101，读取一个周期内经地图匹配和行车路线推测处理后的所有浮动 车数据。交通信息的融合处理是按周期循环进行的，每个处理周期读取一定的 数据量，以下内容就是对一个周期内的浮动车数据进行融合处理的过程。
步骤102，计算每辆浮动车在不同时间段内行驶路段的路况信息。每辆浮 动车在各自的行车路线中设置多个投影点，用于分时间段采集实时动态的交通 路况信息，然后经预处理后如表4所示。浮动车行车路线中每两个时间相邻的 投影点称为一个行驶路段，多个投影点将每辆车的行车路线按照时间段划分为 多个连续的行驶路段。每辆浮动车所反映的交通信息状况需要通过计算每个行 驶路段的路况信息获得，其中所述路况信息包括行车时间、平均行车速度等。
表4中列出了计算行驶路段路况需要的重要参数，包括浮动车各个车辆投 影点的坐标、所在道路编号和该点到道路终点的距离。设浮动车在一个周期内 的车辆投影点信息参数分别为:坐标pi(x，y)，x表示经度，y表示纬度； 点到道路终点的距离Si；道路号n；时刻ti；其中i＝1、2、...、k，k为一个 周期内车辆投影点记录的数量。然后根据所述参数计算浮动车所覆盖道路的各 个行驶路段的平均行车速度、行车时间、路段长度以及路段起点到所在道路终 点的距离。设各个路段的长度为Li，行车时间为Ti，平均行车速度为Vi，则计 算公式如下:Li＝Si-Si-1；Ti＝ti-ti-1；Vi＝Li/Ti。
步骤103，根据上述每辆浮动车各个行驶路段的路况信息，对每条道路上 所有车辆的路况信息进行融合处理，得到道路的综合路况信息，从而得到整个 道路网的综合交通信息，如表5、6、7所示。上述路段路况信息虽然能够实时 动态地反映浮动车所在道路的交通信息状况，但由于在同一时间一条道路上可 能有多辆浮动车行驶，各辆车所反映的交通信息也可能不同，所以需要将所述 浮动车各自反映的路况信息进行融合处理，才能获得整条道路全面准确的交通 路况信息。
由上可知，道路综合路况信息的计算分为两个部分，分别是浮动车行驶路 段的路况信息计算和道路综合路况信息计算，下面分别详述。参照图2，是本 发明中浮动车行驶路段的路况信息处理流程图。
步骤201，读取经预处理的浮动车数据记录，所述数据记录为一个周期内 所有浮动车辆的行车路线推测数据，其中包括行车时间、平均行车速度等。
步骤202，对所述数据记录按车辆ID进行分组，每辆浮动车分为一个组。 由于每辆浮动车可以行驶在多条道路上，通过多个投影点采集数据，形成多条 数据记录，所以将同一辆车的所有数据记录分为一个组进行处理。假设车辆数 为n，下面将从第一组开始进行每辆浮动车路段路况信息的计算。
步骤203，读取一组数据记录，首先推断对应车辆的行驶路线是否跨越一 个或多个路链，若是则转到步骤204，否则转到步骤205。推断依据是根据表 4浮动车行车路线推测数据中的路链号记录，若两个时间相邻的投影点所在的 路链号不同，则所述两个投影点间的行驶路段跨路链。由于浮动车的行驶路段 是按照时间段的划分，所以一个行驶路段可能包含在某个路链中，也可能跨越 某个或多个路链。本发明优选的，对浮动车数据进行融合处理前，再次划分浮 动车行驶路段，有效增加了浮动车投影点的采集数据量，从而提高道路交通信 息的覆盖率。
步骤204，当出现浮动车行驶路段跨越一个或多个路链时，在每个路链交 接处补充两个车辆投影点数据，分属于两个路链，包括车辆在该点的时间、车 辆点的路链号、道路号、路链终点距离和道路终点距离等信息，最后将补充的 车辆投影点数据加入到该车的分组中。
步骤205，将该组中所有车辆投影点数据按时间相邻顺序，分别两两组成 一个行驶路段。所以，浮动车行驶路段是以时间相邻的投影点为起止点。
步骤206，根据步骤102中的公式计算每个行驶路段的路况信息，主要包 括路段长度、行车时间、平均行车速度、路链终点距离和道路终点距离。
步骤207，判断该组数据是否是第n组，若是，则结束计算；否则转到步 骤203。
完成所有浮动车辆各个行驶路段的路况信息计算后，进行道路综合路况信 息的计算。参照图3，是本发明中道路综合路况信息的计算流程图。
步骤301，先读取一个周期内所有车辆的浮动车行驶路段的路况信息数据。
步骤302，对所述数据记录按道路号和路链号进行分组，假设道路数为n， 路链数为m，则所述数据可构成[n，m]的二维数组。其中，每组道路分组数据 下包含一组或多组路链分组数据。因此，道路综合路况信息的计算分为路链路 况的计算和道路上所有路链路况的融合计算。
步骤303，读取一组道路分组数据。
步骤304，读取所述道路分组数据下的一组路链分组数据。
步骤305，计算所述路链的路况信息，首先设定固定距离系数S的值。本 发明中，将路链划分为单元路段，先根据浮动车行驶路段的路况信息计算每个 单元路段的路况信息，然后再融合生成一条路链的路况信息。其中，所述单元 路段的概念与浮动车行驶路段的概念不同，前者指地理信息数据的划分，而后 者是指时间段的划分，单元路段与浮动车行驶路段并不是一一对应的关系。而 且，为便于计算，本发明中的单元路段是按照等距离划分，需要设定一距离系 数S。当然，也可以有其他处理方法，例如对路链进行不等距划分，需要根据 不同的融合处理方法进行选择。
步骤306，将所述路链从终点开始按距离系数S进行等分，每隔距离S设 置一个节点，路链起点作为最后一个节点，最后一个距离小于S的部分可作为 一个单独路段，假设分成p个路段。距离系数S可根据具体应用调整，当S 很小时，可以认为节点处的平均行车速度与前一节点的平均行车速度相同。
步骤307，分别计算每个单元路段的综合路况信息，主要包括平均行车速 度等。本发明采用的计算方法是:从第一个节点开始，依次推算跨越每个节点 的浮动车行驶路段的个数，若路段个数为0，则表示该点处无浮动车行驶经过， 其平均行车速度为不明；若路段个数为1，则该点的平均行车速度等于所述浮 动车行驶路段的平均行车速度；若路段个数大于1，则表示有多辆浮动车从该 点经过，取时间最新且速度最大的那条浮动车行驶路段的平均行车速度作为该 点的平均行车速度。
当然，也可以采用其他算法计算，如取跨越节点的多个行驶路段平均行车 速度的平均值，或者首先考虑速度，取速度最大且时间最新的浮动车行驶路段 值。此外，本发明以节点处的平均行车速度来代表整个路段的平均行车速度， 也可以采用其他方法确定单元路段的路况信息。
在后续的处理中，当一些道路在处理周期内无浮动车数据时，可以根据道 路交通流规律，如使用历史上同一时段该道路的交通信息进行推测计算，能够 获得当前道路的交通信息。
步骤308，计算每个单元路段的拥堵程度系数，并将路链上拥堵程度系数 相同的相邻路段合并为新的路段。拥堵程度系数的计算方法是:平均行车速度 小于或等于20千米/小时的，系数值为1，表示拥堵状态；大于或等于40千 米/小时的，系数值为3，表示畅通状态；大于20千米/小时且小于40千米/ 小时的，系数值为2，表示一般状态。
本发明中，将拥堵程度系数相同的相邻路段合并的目的是，便于最后将道 路综合路况信息以城市道路交通图的形式发布显示，用不同的颜色或图表标识 不同的道路拥堵程度。而且，上文所述道路网拓扑描述中的单元路段即指合并 后新的单元路段。但是，下面的计算并不依据合并后新的单元路段，而仍以合 并前的单元路段进行计算。
步骤309，计算整个路链的整体路况信息，包括平均行车速度、行车时间 等。其中，整个路链的行车时间为所包含单元路段的行车时间之和，而各个单 元路段的行车时间由单元路段长度(即固定距离系数S)除以平均行车速度得 到。路链长度除以路链行车时间即得到路链的平均行车速度。
路链路况信息的计算，也可以采用其他计算方法。本发明由于路链中的单 元路段是按照等距离划分，所以为计算简便，将各个单元路段的行车时间相加 得到路链的行车时间。如果单元路段是不等距划分，则可以采用权值计算方法， 在此不再详述。
步骤310，判断该路链分组数据是否为第m组，若是，则表明一组道路分 组下的所有路链分组已经计算完毕，可以转到步骤311；否则，转到步骤304， 继续处理同一条道路下的路链分组数据。
步骤311，计算该道路在这个方向上的综合路况信息，包括平均行车速度、 行车时间等。计算方法如下:
设该道路在此方向上的路链个数为n，各个路链的长度为Li，行车时间为 Ti，则该道路的长度为$L=\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{L}_i,$ 总的行车时间为$T=(\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{T}_i{L}_i/L)*n,$ 道路的 平均行车速度为V＝L/T。
本发明中，由于道路所包含的各个路链的长度不等，所以上述总的行车时 间采用了根据长度的权值计算方法。而且，在道路交通信息的覆盖率不足，缺 少某个路链路况信息的情况下，也可以按照上述方法计算出整条道路的综合路 况信息。
步骤312，判断该道路分组是否为第n组，若是，则表明所有的道路分组 数据已经处理完，结束整个道路网的交通信息融合处理过程；否则，转到步骤 303，继续计算其他道路的综合路况信息。
上述对所有浮动车辆行驶路段路况信息的融合处理是本发明的关键，虽然 本领域技术人员也实现了其他融合方法，但本发明采用的方法适用于采用大规 模浮动车采集技术的城市道路交通信息的实时监控和管理，通过动态发布道路 的综合交通路况信息，及时为公众提供准确的道路拥堵信息、最优行车路线等 出行服务信息，以及为相关交通管理部门提供交通状况的决策依据。本发明具 有良好的实用性，提高了交通信息的准确性。
针对上述交通信息融合处理方法，本发明还提供了一种交通信息融合处理 系统。图4是本发明所述交通信息融合处理系统的结构图，包括:源数据接收 单元401，源数据处理单元402，融合处理单元403，输出单元404。
源数据接收单元401，用于接收浮动车采集的数据。在上述方法中，通过 循环读取一个周期内所有浮动车辆的行车路线推测数据，接收经预处理后的数 据。
源数据处理单元402，用于对应每辆浮动车数据，计算该辆浮动车在不同 时间段内行驶路段的路况信息。本发明优选的，为提高道路交通信息的覆盖率， 对浮动车数据进行融合处理前，将数据中跨路链的浮动车行驶路段再次划分， 有效增加了浮动车投影点的采集数据量。因此，所述源数据处理单元402包括 拆分子单元405和计算子单元406。其中，
拆分子单元405，用于根据源数据接收单元401接收的行车路线推测数据， 判断每个浮动车行驶路段是否跨越路链，若是，则在每个路链交接处划分浮动 车行驶路段，补充两个车辆投影点数据，分属于两个路链，包括车辆在该点的 时间、车辆点的路链号、道路号、路链终点距离和道路终点距离等信息；
计算子单元406，用于对经拆分子单元405处理的数据，根据上述步骤102 中的公式，计算每辆浮动车重新划分后的每个行驶路段的路况信息，主要包括 路段长度、行车时间、平均行车速度、路链终点距离和道路终点距离。
融合处理单元403，用于对同一条道路上所有浮动车辆的行驶路段路况信 息进行融合处理，得出道路的综合路况信息。处理过程是先融合处理每个路链 上的多辆浮动车数据，然后再对每条道路所包含的多条路链数据进行融合处 理。所述融合处理单元403包括:单元路段处理子单元407和融合处理子单元 408，其中，
单元路段处理子单元407，先将每个路链划分为单元路段，为计算简便， 本发明按照等距离划分。然后，读取上述周期内所有浮动车行驶路段的路况信 息，推算每个单元路段的路况信息，其中平均行车速度的推算方法如上述步骤 307所述:从路链的第一个节点开始，依次推算跨越每个节点的浮动车行驶路 段的个数，若路段个数为0，则表示该点处无浮动车行驶经过，其平均行车速 度为不明；若路段个数为1，则该点的平均行车速度等于所述浮动车行驶路段 的平均行车速度；若路段个数大于1，则表示有多辆浮动车从该点经过，取时 间最新且速度最大的那条浮动车行驶路段的平均行车速度作为该点的平均行 车速度。
本发明中，为便于最后将道路综合路况信息以城市道路交通图的形式发布 显示，用不同的颜色或图表标识不同的道路拥堵程度，还需要计算每个单元路 段的拥堵程度系数。拥堵程度系数的计算方法是:平均行车速度小于或等于 20千米/小时的，系数值为1，表示拥堵状态；大于或等于40千米/小时的， 系数值为3，表示畅通状态；大于20千米/小时且小于40千米/小时的，系数 值为2，表示一般状态。将路链上拥堵程度系数相同的相邻路段合并，然后以 图表形式发布整个交通拥堵情况。但是，下面的计算并不依据合并后新的单元 路段，而仍以合并前的单元路段进行计算。
融合处理子单元408，用于根据所述单元路段处理子单元407的处理结果， 计算每个路链的路况信息，并计算每条道路的综合路况信息。本发明采用的计 算方法如上述步骤309和步骤311所述，在此不再详述。
输出单元404，用于将经融合处理单元403得到的道路综合路况信息，按 照统一的数据格式输出。可以根据不同显示需求，输出不同的数据内容，如某 路链的路况信息，或者是某条道路的路况信息，或者是城市的整体交通信息状 况等。本发明可以从多层次的角度来定义交通信息的格式和内容，增强道路交 通信息描述的准确性和实用性。
本发明优选的，在融合处理浮动车数据的同时，还可以兼容处理其他类型 的交通信息数据，如感应线圈、监测器、视频监控等固定检测系统采集的数据。 所述从多个数据源获取处理数据的方式，有效解决了由于浮动车数量较少而导 致交通信息覆盖率不足的问题，而且还可以提高交通信息的准确性。本发明提 供的交通信息融合处理方法具有良好的可扩展性。
虽然很多非浮动车采集的交通信息数据与浮动车数据采集方式以及采集 内容有很大不同，但都可以通过处理转换为描述一个或若干个针对检测路段的 路况信息，如平均车速等。其中，所述检测路段用于描述其他类型的数据，区 别于上述浮动车行驶路段和单元路段的概念。下表是对符合融合处理要求的数 据内容格式的具体要求。
  序号 内容 说明 1 序号 记录号 2 时间 年月日时分秒 3 起点经度 所描述路段的起点经度坐标 4 起点纬度 所描述路段的起点纬度坐标
  5 起点经度 所描述路段的终点经度坐标 6 起点纬度 所描述路段的终点纬度坐标 7 平均车速 该路段的平均行驶速度 8 道路号 车辆点所在道路的ID 9 路链号 车辆点所在路链的ID 10 道路终点距离 车辆点到所在道路终点的距离 11 路链终点距离 车辆点到所在路链终点的距离
表8  其他类型交通信息的数据表
以磁感线圈采集方式为例，采集到的初始数据是描述道路上埋设线圈的各 个点的截面的交通流量，通过现有的一些模型的处理，可以计算出相邻两个线 圈之间路段的平均车速，同时可以获得各个线圈埋设点的坐标和所在道路、路 链，这样就可以转换为上面要求的数据内容格式。基于所述信息并结合浮动车 数据，便可以进行交通信息融合处理，使得生成的道路交通路况更加准确、全 面。
在同时处理浮动车数据和其他类型数据的情况下，整体的融合处理过程基 本一致，也按照以下步骤执行:循环读取一个周期内所有浮动车辆的行车路线 推测数据和其他类型的交通信息数据；根据每辆浮动车的行车路线推测数据， 计算该辆浮动车在不同时间段内行驶路段的路况信息，而所述其他类型的交通 信息数据已经表示出检测路段的路况信息；对每条道路进行融合处理，将道路 的每个路链按照距离常量等分为单元路段；将所述浮动车行驶路段的路况信息 和其他类型检测路段的路况信息相结合，推算每个单元路段的路况信息；根据 所述单元路段的路况信息，计算每个路链的路况信息；再根据所述路链的路况 信息，计算整条道路的综合路况信息。
上述多数据源数据的处理步骤中，与单数据源(浮动车数据)处理的不同 之处在于:
第一，首先需要将其他类型的原始数据处理转换为表8所示的标准数据格 式，才能进行后续的融合处理；
第二，在计算每个单元路段的路况信息时，需要综合考虑浮动车行驶路段 的路况信息和其他类型检测路段的路况信息，处理方法是:从路链的第一个节 点开始推算跨越每个节点的浮动车行驶路段和检测路段的个数，当浮动车行驶 路段的个数为0时，取其他类型数据中时间最近和速度最大的为该点的平均行 车速度；当浮动车行驶路段的个数大于或等于1时，该点的平均速度为 v＝α*v1+β*v2，其中v1为浮动车行驶路段中时间最新且速度最大的路段平均 行车速度，v2为其他类型数据中时间最近和速度最大的路段平均车速，而且 α+β＝1。按照所述过程依次计算完所有节点的平均行车速度，也就得到了该 道路上所有路段的平均行车速度。具体的处理过程如图5所示，是本发明结合 其他类型数据融合处理单元路段的路况信息流程图。
步骤501，从第一个节点开始，取路链中的一个单元路段。
步骤502，判断跨越的浮动车行驶路段个数是否为0，若是则转步骤503， 否则转步骤506。
步骤503，判断其他类型数据的检测路段个数是否为0，若是则转步骤504， 否则转步骤505。
步骤504，浮动车行驶路段个数和检测路段个数都为0时，该路段的平均行 车速度不明，继续转步骤509。
步骤505，浮动车行驶路段个数为0而检测路段个数不为0时，该路段的平 均行车速度为其它类型数据中时间最近和速度最大的路段平均车速，继续转步 骤509。
步骤506，判断其他类型的检测路段个数是否为0，若是则转步骤507，否 则转步骤508。
步骤507，当浮动车行驶路段个数不为0而检测路段个数为0时，该路段平 均行车速度为浮动车行驶路段中时间最新和速度最大的路段平均行车速度，继 续转步骤509。
步骤508，当浮动车行驶路段和检测路段的个数都不为0时，该路段平均行 车速度为v＝α*v1+β*v2，其中v1为浮动车行驶路段中时间最新且速度最大的 路段平均行车速度，v2为其它类型数据中时间最近和速度最大的路段平均车 速，而且α+β＝1。继续步骤509。
步骤509，判断是否完成该路链所有路段的路况计算，若是则进行下一步 处理，否则转步骤501。其中，所述下一步处理是指根据单元路段的路况信息， 计算整个路链的综合路况，计算方法同上。
针对上述融合处理其他类型数据的方法，本发明还提供了相应的交通信息 融合处理系统，如图6所示，是本发明结合其他类型数据的交通信息融合处理 系统结构图，包括预处理单元601、源数据接收单元602、源数据处理单元603、 融合处理单元604和输出单元。
预处理单元601，用于将固定检测系统采集的交通信息数据转换为针对各 个检测路段的路况信息，如表8所示。
源数据接收单元602，通过循环读取一个周期内所有浮动车采集的行车路 线推测数据，以及经预处理单元601得到的检测路段的路况信息，接收需要融 合处理的源数据。
源数据处理单元603，功能同上述源数据处理单元402，用于对应每辆浮 动车数据，计算该辆浮动车在不同时间段内行驶路段的路况信息，也包括拆分 子单元和计算子单元，不再详述。
融合处理单元604，用于所述将所述浮动车行驶路段的路况信息和检测路 段的路况信息相结合，计算得出整条道路的交通信息状况，也包括单元路段处 理子单元605和融合处理子单元。
其中，单元路段处理子单元605，用于将组成道路的每个路链划分为单元 路段，为计算简便，本发明按照等距离划分，然后推算每个单元路段的路况信 息。与图4所示系统中的单元路段处理子单元407不同，单元路段处理子单元 605推算平均行车速度的方法是:
从路链的第一个节点开始推算跨越每个节点的浮动车行驶路段和检测路 段的个数，当浮动车行驶路段的个数为0时，取其他类型数据中时间最近和速 度最大的为该点的平均行车速度；当浮动车行驶路段的个数大于或等于1时， 该点的平均速度为v＝α*v1+β*v2，其中v1为浮动车行驶路段中时间最新且速 度最大的路段平均行车速度，v2为其他类型数据中时间最近和速度最大的路段 平均车速，而且α+β＝1。
同上所述，还需要进行单元路段拥堵程度系数的计算，以及拥堵程度系数 相同的相邻单元路段的合并。
融合处理子单元，功能同上述融合处理子单元408，用于根据所述单元路 段的路况信息，计算每个路链的路况信息；再根据所述路链的路况信息，计算 每条道路的综合路况信息。计算方法如前所述，
最后，还需要通过输出单元，将将经融合处理单元403得到的道路综合路 况信息，根据不同显示需求输出。
以上对本发明所提供的一种交通信息融合处理方法和系统，进行了详细介 绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施 例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的 一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变 之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。