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文章插圖
隨著信息技術(shù)的發(fā)展，以及車載運(yùn)行監(jiān)控系統(tǒng)的不斷改進(jìn)，為了充分利用交通運(yùn)輸企業(yè)的車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，挖掘車輛駕駛行為的潛在特征，對(duì)監(jiān)控系統(tǒng)所統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)進(jìn)行合理的整理，可以為數(shù)據(jù)的進(jìn)一步挖掘提供良好的保障。
1 模型假設(shè)
（1）假設(shè)車輛行駛是在二維的平面上，即不考慮地球的形狀及地面的高度差。
（2）假設(shè)每輛車僅有一名駕駛?cè)藛T 。
2 基于軌跡和速度特征異常檢測(cè)模型
2.1 模型建立思想
由于原有數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量大且存在異常軌跡的情況，即需要通過有效的方法解決異常軌跡并且得到擬合數(shù)據(jù) 。針對(duì)異常軌跡的檢測(cè)，R-Tree異常軌跡檢測(cè)算法是目前常用的異常軌跡檢測(cè)方法。R-Tree異常軌跡檢測(cè)算法是通過找出每個(gè)軌跡點(diǎn)的w-鄰域點(diǎn)集，與該軌跡點(diǎn)構(gòu)成點(diǎn)對(duì)集合，每個(gè)軌跡點(diǎn)僅和其w-鄰域點(diǎn)集中的點(diǎn)進(jìn)行比較，然后通過指定的鄰域閾值w找出異常軌跡，但是此方法對(duì)于長(zhǎng)且復(fù)雜的軌跡，表現(xiàn)出異常軌跡分段平均化的現(xiàn)象。即在此基礎(chǔ)上我們提出了根據(jù)相鄰兩點(diǎn)數(shù)字特征綜合考慮數(shù)據(jù)的異常情況。
2.2 模型建立
對(duì)于軌跡特征，通過歐幾里的距離進(jìn)行兩點(diǎn)之間的距離計(jì)算，設(shè)定兩個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)在二維空間上的距離則兩點(diǎn)之間的軌跡彎曲程度本文使用兩點(diǎn)之間的移動(dòng)距離與兩點(diǎn)之間的形成的直線距離的比值衡量。
對(duì)于速度特征，數(shù)據(jù)的位置變化代表著車輛運(yùn)動(dòng)時(shí)位置隨時(shí)間的變化情況。對(duì)于等時(shí)變化的數(shù)據(jù)，可以得到速度vi與位移li的關(guān)系：則相應(yīng)的加速度：
綜合考慮軌跡特征和速度特征，設(shè)定相應(yīng)的閾值，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常點(diǎn)的處理。
2.3 基于差分與最小二乘法軌跡擬合模型
由于車輛的行駛軌跡沒有規(guī)律性，即在不同區(qū)域內(nèi)，形成的軌跡可以完全不同，所以不能通過高次擬合的方法來完整的擬合車輛的行駛軌跡;離散的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)不同的坐標(biāo)和不同的方位角，因此擬合過程中的擬合曲線是否連續(xù)或者擬合結(jié)果是否能夠組成一條連續(xù)的軌跡并不是必需的。故根據(jù)差分和最小二乘法的思想來分段的擬和軌跡，并且獲取合適的方位角。
2.4 結(jié)果分析
通過MATLAB軟件編程可以得到，以其中兩條路線為例（如圖 1、圖 2所示）。
根據(jù)數(shù)據(jù)處理和軌跡擬合結(jié)果顯示，綜合考慮軌跡彎曲程度和速度對(duì)于去除異常軌跡點(diǎn)有明顯的效果，但不能完整的處理異常數(shù)據(jù)點(diǎn);通過設(shè)置權(quán)函數(shù)，運(yùn)用差分和最小二乘法的思想，提高了軌跡擬合的準(zhǔn)確性，但是設(shè)置權(quán)函數(shù)的作用比較局限。

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