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申请/专利权人:贵州桥梁建设集团有限责任公司
摘要:本发明涉及车辆数据降维技术领域,具体涉及一种高速公路交通车流量智能采集方法及系统,本发明根据车流量数据在正常情况具有历史数据高度一致性或者受到堵车状态影响的特点,结合历年对应时刻下的车流量数据得到历史车流量符合度;根据堵车状态时的车流量变化特征得到堵车倾向性;结合堵车倾向性和历史车流量符合度,得到对应的车流量数据的正常程度;进一步地根据车流量正常程度对数据降维过程中的协方差矩阵进行修正,从而考虑到车流量数据中不正常的离散数据对降维结果的影响,使得采集到的降维后的车流量数据更加准确。
主权项:1.一种高速公路交通车流量智能采集方法,其特征在于,所述方法包括:通过高速公路摄像头采集每个车流量采集点在每个采样时刻下的车流量数据;根据所述车流量数据与历史车流量数据的符合情况,确定每个车流量采集点在每个采样时刻下的历史车流量符合度;在每个车流量采集点中,根据车流量数据时序变化趋势,确定所有的初始堵车时间段;根据每个采样时刻与对应的所有的初始堵车时间段之间的时间差的最小值,确定每个车流量采集点在每个采样时刻下的匹配堵车时间段;获取所述匹配堵车时间段表征堵车特征符合情况的堵车倾向性;根据所述堵车倾向性和所述历史车流量符合度,确定每个车流量采集点在每个采样时刻下的车流量正常程度;根据所述车流量正常程度对PCA降维过程中的协方差矩阵进行修正,确定修正协方差矩阵;根据所述修正协方差矩阵进行车流量数据降维,并将降维后的车流量数据进行存储;所述修正协方差矩阵的获取方法包括:在通过主成分分析方法对所有车流量采集点在所有采样时刻下的车流量数据进行降维的过程中,以所述车流量正常程度为权重对协方差矩阵中每个矩阵位置的元素计算过程进行修正,确定协方差矩阵中每个矩阵位置的修正元素;根据所有修正元素,确定修正协方差矩阵。
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权利要求:
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