(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111659571.2 (22)申请日 2021.12.3 0 (71)申请人 北京掌行通信息技 术有限公司 地址 100085 北京市海淀区东北旺西路8号 中关村软件园一期27号楼B座3 03号 (72)发明人 李成宝　赵骏武　韩兴广　郭胜敏　 夏曙东　 (74)专利代理 机构 北京辰权知识产权代理有限 公司 11619 专利代理师 李小朋 (51)Int.Cl. G06K 9/62(2022.01) G06F 16/29(2019.01) G07B 15/06(2011.01) (54)发明名称 收费站通行模式识别方法和系统 (57)摘要 本申请实施例公开了收费站通行模式识别 方法和系统， 所述方法包括： 提取目标收费站的 关联道路的电子地图， 根据所述电子地图中关联 道路的拓扑连通顺序将目标收费站空间分为多 个子空间； 构建目标收费站的交通信息空间分析 模型； 针对每个子空间， 计算每个车辆样本经过 子空间的通行代价； 根据所述每个车辆经过子空 间的通行代价构建子空间的通行代价的时间序 列； 基于构建所述子空间通行代 价的时间序列的 车辆样本， 构建子空间的交通状态信息模型； 最 后， 计算所述交通信息空间分析模 型中任意两个 或多个子空间的交通状态信息模 型的关联性， 根 据所述关联性判定目标收费站的通行模式。 实现 准确且高效的识别收费站的通行模式。 权利要求书3页 说明书13页 附图6页 CN 114510997 A 2022.05.17 CN 114510997 A 1.收费站通行模式识别方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 步骤A： 提取目标收费站的关联道路的电子地图， 根据所述电子地图中关联道路的拓扑 连通顺序将目标收费站空间分为多个子空间； 步骤B： 构建目标收费站的交通信息空间分析模型； 针对每 个子空间， 执 行步骤1‑3： 步骤1： 获取经过子空间的每个车辆样本的移动位置数据， 计算每个车辆样本经过子空 间的通行代价； 步骤2： 根据所述每 个车辆经 过子空间的通行代价构建子空间的通行代价的时间序列； 步骤3： 基于构建所述子空间通行代价的时间序列的车辆样本， 构建子空间的交通状态 信息模型； 步骤C： 计算所述交通信息空间分析模型中任意两个或多个子空间的交通状态信息模 型的关联性， 根据所述关联性判定目标收费站的通行模式。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述子空间的交通状态信 息模型用四元数组 S按照如下公式表示： S＝<flow,cost,jamlen,v> 其中， flow表示子空间 的流量， cost表示子空间 的通行代价， jamlen表示子空间 的排队 长度， v表 示子空间的平均通行速度， 其中， 子空间的流量是将车辆样本数量加和得到； 子空 间的平均速度是通过子空间所有路段长度之和与子空间通行代价的比值。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述子空间的排队长度计算方法包括： 根据所述经过子空间的每个车辆样本的移动 位置数据计算子空间的排队长度初始值， 其中， 子空间的排队长度初始值是指排队车辆可拼接范围内的最大值； 根据每个时刻所述 排队长度初始值及置信度计算该时刻子空间的排队长度； 将每个时刻的子空间的排队长度按照时间排序， 得到 子空间的排队长度的时间序列。 4.如权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述根据每个时刻所述排队长度初始值及置 信度计算该时刻子空间的排队长度， 具体包括如下步骤： 判断当前时刻是否有样本数据覆盖； 若当前时刻有车辆样本覆盖， 对当前时刻子区间内排队车辆可拼接范围内的最大值作 为当前时刻的初始排队长度； 根据第二预设置信度计算 函数计算所述初始排队长度的可信度； 将可信度大于预设阈值的初始排队长度作为当前时刻的排队长度； 对于可信度小于预设阈值的初始排队长度， 根据上一时刻排队长度结果、 相邻时刻通 行时间变化的约束比例条件计算当前时刻的排队长度； 若当前时刻没有车辆样本数据覆盖， 取上一时刻的排队长度作为当前时刻的排队长 度； 当无车辆样本数据覆盖的持续时间大于预设时间阈值后， 将排队长度设置为0 。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述每个车辆经过子空间的通行 代价构建子空间的通行代价的时间序列， 包括： 获取每个时刻经过子空间的车辆样本及所述每个车辆样本的通行代价， 聚类计算每个 时刻经过子空间的车辆样本的通行代价， 得到每 个时刻子空间的通行代价； 将每个时刻的子空间的通行代价按照时间排序， 得到 子空间的通行代价的时间序列。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114510997 A 26.如权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述聚类计算每个时刻子空间的车辆样本的 通行代价， 得到每 个时刻子空间的通行代价， 包括： 判断当前时刻是否有车辆样本覆盖； 若当前时刻有车辆样本覆盖， 对车辆样本的通行代价进行聚类 计算得到聚类结果； 根据第一预设置信度计算 函数计算所述聚类结果的可信度； 对于可信度处于第 一设定区间的聚类结果， 取聚类结果作为当前时刻子空间的通行代 价； 对于可信度处于第二设定区间的聚类结果， 根据当前时刻的聚类结果、 相邻时刻通行 时间变化的约束比例条件计算当前时刻的通行代价； 若当前时刻没有车辆样本数据覆盖， 取上一 时刻的子空间的通行代价作为当前时刻的 通行代价； 当无样本数据覆盖的持续 时间大于设定 阈值后， 将通行代价的历史均值作为当前时刻 子空间的通行代价。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述计算每个车辆样本经过子空间的通行 代价， 包括： 将获取的所述每个车辆的移动 位置数据与 所述电子地图匹配， 得到车辆样本在每个路 段的行驶轨 迹； 获取子空间的路段集合， 根据 车辆样本在每个路段的行驶轨迹计算车辆样本在子空间 内的行驶轨 迹； 根据所述车辆样本在子空间内的行驶轨 迹计算每 个车辆样本在子空间内的通行代价。 8.根据权利要求7所述的方法， 其特征在于， 所述车辆样本在每个路段的行驶轨迹 carlink按照如下表示： carlink＝<carid,linkid,tbegin,tend,posbegin,posend,SP,ST,type > 其中， carid表示车辆id， linkid表示一条路段id， t_begin表示车辆进入路段的起始时 间， t_end表示车辆离开路段的时间或当前时间或， pos_begin表示车辆样本进入路段的起 始位置， pos_end表示车辆样本离开路段的位置或车辆当前位置， SP＝{(stoppos_bgn^i, stoppos_end^i)|i∈(0,n)}表 示车辆样本在目标路段上停车片段中停车位置的集合， ST＝ {(stopt_bgn^i,stopt_end^i)|i∈(0,n)}表示车辆样本在目标路段上停车片段中停车时 间的集合， type表示车辆样本是否 完整通过目标路段。 9.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述计算所述交通信 息空间分析模型中任意 两个或多个子空间的交通状态信息模型的关联性， 根据所述关联性判定目标收费站的通行 模式， 包括： 任意获取所述交通信 息空间分析模型中两个或多个子空间的交通状态信 息模型， 形成 一个子空间组； 根据所述子空间组内计算所述子空间组内的各子空间的每个交通信 息维度的关联性， 判断当前时刻收费站的通行模式， 其中每个交通信息维度是指四元数组S 中任一个维度的 交通数据。 10.收费站通行模式识别系统， 其特 征在于， 所述系统包括： 子空间划分模块， 用于执行步骤A： 提取目标收费站的关联道路的电子地图， 根据所述权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114510997 A 3