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申请/专利权人：江西师范大学

摘要：本发明公开一种基于出租车轨迹的交通拥堵检测方法，包括城市出租车地理场景构建、以事件‑过程为中心的场景时空动态模型EPCDM、交通拥堵检测模型、道路格网速度评估模型。所述基于交通拥堵检测模型为将出租车轨迹与格网进行空间连接运算，通过估算格网内出租车滞留GNSS滞留点个数和平均速度估算评估格网中车辆是否拥堵；本发明通过对出租车状态、车辆行驶过程以及交通拥堵事件进行抽象建立交通时空动态模型，通过动态模型的时空数据检索和推理能力，实现交通拥堵实时检测。本发明能够克服当前交通流拥堵检测方法的设备昂贵、实时性不足和基于机器学习方法对道路拥堵的方向探测不足的缺点，快速准确的检测交通拥堵，丰富了交通拥堵检测的手段。

主权项：1.一种基于出租车轨迹的交通拥堵检测方法，其特征在于：包括城市出租车地理场景构建、以事件-过程为中心的场景时空动态模型EPCDM、道路格网速度评估模型、交通拥堵检测模型；所述城市出租车地理场景构建依据地理场景数据模型理论，基于“场景-事件-过程-状态-事物”结构提出出租车时空动态数据的组织方法；融合场景层级嵌套、时空演变、相互关系为一整体，采用关系直连的方式，构建以事件-过程为中心的场景时空动态模型；所述以事件-过程为中心的场景时空动态模型构建的过程为：1剖析出租车的状态、行驶轨迹、事件的场景要素及其关系，实现按照EPCDM模型组织城市出租车场景的时空动态数据模型；2对轨迹数据进行场景数据节点和场景关系提取，按照拥堵数据模型要求开发场景数据节点和关系入库的算法，实现历史轨迹时空数据模型的建库和新轨迹数据向时空轨迹模型更新，检测的拥堵事件向拥堵模型库更新；所述格网速度评估模型的核心计算公式为：网格中的出租车数量用count表示，k为GNSS点的时间间隔，任何出租车i的网格中的GNSS数据点数为Ci，统计网格中所有出租车在5分钟内的总和，网格中的平均速度为 其中h为格网宽；对于交通拥堵级别S，网格中的最大速度为VS，通过用CS来表示网格中符合此拥堵级别定义的点的计数，从而得出 检测拥堵事件R的条件为 Vs和CS的阈值交通拥堵的指标，t是红绿灯等待时间；所述交通拥堵检测模型为将出租车轨迹与格网进行空间链接运算，通过估算格网内出租车滞留GNSS滞留点个数和平均速度估算评估格网中车辆是否拥堵；考虑合理的计算消耗和交通动态的时间分辨率，轨迹数据将按照5分钟的间隔时间被分割成多个轨迹文件；检测的流程为：首先设定严重拥堵参数，检测交通拥堵中心；然后根据拥堵的分布特征，即道路拥堵中心向两侧分布的次级拥堵，检测拥堵中心周围的次级拥堵区域直到拥堵消失，并标注和描画出拥堵路线。

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百度查询： 江西师范大学 一种基于出租车轨迹的交通拥堵检测方法