高速出行真实OD识别方法及其系统与流程

高速出行真实od识别方法及其系统
技术领域
1.本发明涉及智能交通领域。更具体地说，本发明涉及一种高速出行真实od识别方法及其系统。

背景技术：

2.对高速公路的出行od进行调查是一项非常重要的工作，od调查结果已被广泛应用于公路网规划，新建或改建项目可行性研究、设计，交通组织管理等各方面。准确的od调查数据，对远景交通量的预测、道路类型及等级的确定、互通立交的设置、道路横断面的设计、交通服务设施的配置、交通管理与控制、规划方案和建设项目的国民经济评价、以及财务分析等提供了定量依据，进而为交通规划的完善和建设项目的科学决策奠定了基础。
3.实际上，车辆在高速路网中行驶的过程中，会出现很多场景导致od的中断，从而使用户出行的真实od被分割成若干条短的子od，也可称为现象od，进而使真正的出行需求和意图被隐藏起来，影响高速出行od调查工作的精度。

技术实现要素：

4.本发明的一个目的是解决至少上述问题，并提供至少后面将说明的优点。
5.本发明还有一个目的是提供一种高速出行真实od识别方法及其系统，其基于高速公路etc收费记录，特别是出入口的收费记录，实现高速出行真实od的识别工作。
6.为了实现根据本发明的这些目的和其它优点，提供了一种高速出行真实od识别方法，其包括：
7.获取高速路网中车辆的所有通行记录的现象od；
8.根据车辆进出口的位置以及过车时间对现象od进行排序；
9.将符合预设合并条件的相邻的现象od进行合并，得车辆高速出行真实od。
10.优选的是，所述的高速出行真实od识别方法，任意车辆在高速路网中先后经过的高速入口和高速出口形成一个现象od。
11.优选的是，所述的高速出行真实od识别方法，将符合预设合并条件的相邻的现象od进行合并，得车辆高速出行真实od包括：对于任意相邻的两个现象od，判断前一个现象od的高速出口与后一个现象od的高速入口是否符合合并场景，如符合则将两个现象od合并；
12.合并场景包括第一场景，第一场景需要同时满足以下条件：
13.a、如高速路网中从前一个现象od的高速出口到后一个现象od的高速入口不存在第一最短可达路径，或存在且在高速路网的第一最短可达路径比，从前一个现象od的高速出口到后一个现象od的高速入口在路网中的第二最短可达路径的λ倍大；
14.b、历史统计的预设时间内的所有车辆先后经过前一个现象od的高速出口和后一个现象od的高速入口的次数总和，大于预设次数阈值κ；
15.c、车辆从前一个现象od的高速出口到后一个现象od的高速入口的耗时η不大于第一预设耗时阈值η
x,y
。
16.优选的是，所述的高速出行真实od识别方法，合并场景还包括第二场景，第二场景需要同时满足以下条件：
17.i、高速路网中从前一个现象od的高速出口到后一个现象od的高速入口存在第一最短可达路径，且高速路网的第一最短可达路径比，从前一个现象od的高速出口到后一个现象od的高速入口在路网中的第二最短可达路径的ξ倍小；
18.ii、历史统计的预设时间内的所有车辆先后经过前一个现象od的高速出口和后一个现象od的高速入口的次数总和，大于κ；
19.iii、车辆从前一个现象od的高速出口到后一个现象od的高速入口的耗时η不大于预设耗时阈值η
x,y
。
20.优选的是，所述的高速出行真实od识别方法，合并场景还包括第三场景，第三场景需要同时满足以下条件：
21.i、高速路网中存在第一最短可达路径；
22.ii、从前一个现象od的高速出口到后一个现象od的高速入口耗时小于第二预设耗时阈值μ；
23.iii、从前一个现象od的高速出口到后一个现象od的高速入口的直线距离小于预设距离阈值l。
24.优选的是，所述的高速出行真实od识别方法，将符合预设合并条件的相邻的现象od进行合并，得车辆高速出行真实od，还包括：在车辆的现象od队列中，从第一个现象od开始，按照顺序判断相邻的两个od是否符合合并场景，若符合任意一个场景则将两个现象od合并形成一个真实od，否则不合并，并将该被合并的现象od从现象od队列中删除，如此往复，直至最后一个现象od判断完毕，合并处理后的现象od队列记为车辆高速出行真实od。
25.优选的是，所述的高速出行真实od识别方法，高速路网文件数据g1的获取具体为：获取路网文件数据g(n,e)，其中n为路网中节点n的集合，e为路网中路段e的集合，从路网文件中抽取e的属性为高速和匝道的路段及其关联节点的数据，构成高速路网数据g1(n1,e1)。
26.本发明还提供一种高速出行真实od识别系统，其包括：
27.获取模块，其用于获取高速路网中车辆的所有通行记录的现象od；
28.排序模块，其用于根据车辆进出口的位置以及过车时间对现象od进行排序；
29.合并模块，其用于将符合预设合并条件的相邻的现象od进行合并，得车辆高速出行真实od。
30.本发明还提供一种电子设备，其包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行上述的方法。
31.本发明还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时，实现上述的方法。
32.本发明至少包括以下有益效果：本发明通过统计分析方法，结合地理信息分析方法，以车辆高速通行记录序列为输入，研究相邻现象od间的关联关系，从而识别车辆高速出行的真实od。本发明能够处理换道、借道等行为导致的高速用户出行真实od被分裂成多个现象od的问题，将多个现象od合并成一个真实od，从而识别出行意愿更为精确。
33.本发明的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本
发明的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。
附图说明
34.图1为本发明所述的高速出行真实od识别方法的流程示意图；
35.图2为高速公路收费网络示意图；
36.图3为借用地方道路实现高速换道(第一场景)示意图；
37.图4为借用地方道路实现通行费节省(第二场景)的示意图；
38.图5为借用地方道路实现路线修正(第三场景)示意图。
具体实施方式
39.下面结合附图及实施例对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。
40.应当理解，本文所使用的诸如“具有”、“包含”以及“包括”术语并不排除一个或多个其它元件或其组合的存在或添加。
41.需要说明的是，下述实施方案中所述实验方法，如无特殊说明，均为常规方法，所述试剂和材料，如无特殊说明，均可从商业途径获得。
42.在本发明的描述中，术语“横向”、“纵向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，并不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
43.如图1所示，本发明提供一种高速出行真实od识别方法，其包括：
44.获取高速路网中车辆的所有通行记录的现象od；
45.根据车辆进出口的位置以及过车时间对现象od进行排序；
46.将符合预设合并条件的相邻的现象od进行合并，得车辆高速出行真实od。
47.在上述技术方案中，本发明通过统计分析方法，结合地理信息分析方法，以车辆高速通行记录序列为输入，研究相邻现象od间的关联关系，从而识别车辆高速出行的真实od。本发明能够处理换道、借道等行为导致的高速用户出行真实od被分裂成多个现象od的问题，将多个现象od合并成一个真实od，从而识别出行意愿更为精确。
48.另一种技术方案中，所述的高速出行真实od识别方法，任意车辆在高速路网中先后经过的高速入口和高速出口形成一个现象od。
49.上述技术方案中，如图2所示为高速公路收费网络的一个局部，高速路网布设有收费设置，一般分为收费广场和收费门架。收费广场一般布设在与高速连通的匝道上，并与地方道路连接，车辆借匝道进出高速；收费门架一般布设在高速道路上。当车辆经过高速的收费设施时，会在云端产生一条通行记录，本发明将其定义为一个三元组：
[0050][0051]
其中，c为车辆的唯一标识；q代表高速路网上的一个收费设施，k为q的唯一id；π为q的类型，本发明将q的类型定义为三类：a为入口广场，b为出口广场，d为收费门架；t为车辆c经过该收费设施q的时刻。
[0052]
设ψ为高速通行记录序列集合，有设c为高速入网车辆的集合，有c∈c。设
ψc为ψ中提取的车辆c的高速通行记录序列集合，有鉴于高速出行od分析只与车辆进出高速的通行记录相关，进一步提取车辆c经过收费广场时的高速通行记录序列集合为有
[0053]
本发明用j指代在序列集合中的下标。设和为相邻的两条高速出入口记录，如果并且说明车辆c在时刻由入口收费广场进入高速路网，并在时刻由出口收费广场出高速路网，从而在一般意义上形成从到的一个od，本发明称之为现象od；本发明研究与之间的相关性。本发明将从出发地某一入口收费站进入高速，并到达目的地后由某一出口收费广场驶出高速的一个od，称为真实od，即将多个现象od进行合并处理还原成真实od。
[0054]
另一种技术方案中，所述的高速出行真实od识别方法，将符合预设合并条件的相邻的现象od进行合并，得车辆高速出行真实od包括为：对于任意相邻的两个现象od，判断前一个现象od的高速出口与后一个现象od的高速入口是否符合合并场景，如符合则将两个现象od合并；
[0055]
合并场景包括第一场景，第一场景需要同时满足以下条件：
[0056]
a、如高速路网中从前一个现象od的高速出口到后一个现象od的高速入口不存在第一最短可达路径，或存在且在高速路网的第一最短可达路径比，从前一个现象od的高速出口到后一个现象od的高速入口在路网中的第二最短可达路径的λ倍大；
[0057]
b、历史统计的预设时间内的所有车辆先后经过前一个现象od的高速出口和后一个现象od的高速入口的次数总和，大于预设次数阈值κ；
[0058]
c、车辆从前一个现象od的高速出口到后一个现象od的高速入口的耗时η不大于第一预设耗时阈值η
x,y
。
[0059]
上述技术方案中，对于车辆的任意两个相邻的现象od，前一个现象od的出口广场记为后一个现象od的入口广场记为获取路网文件数据g和高速路网文件数据g1，从在路网g中执行逆向广度优先遍历算法(bfs)上溯至高速路网的一条路段e1∈g1；同理从在路网g中执行正向bfs算法得到路段e2∈g1；进一步的，e1和e2的选取也可以基于ψ中与和相近的门架所在的路段替代；例如：如图3中，的e1可以取所在路段，的e2可以取所在路段，鉴于离离较远，可以提高地理信息分析的可靠性。
[0060]
以e1为起始路段，e2为终止路段，在路网g和高速路网g1上执行正向bfs算法，分别搜索从e1到e2的最短可达路径(第二最短可达路径)和(第一最短可达路径)。高速路网g1中可能不存在最短可达路径，例如如图3所示，g中的可达路径可以经过地面道路，而g1中的可达路径不可以；当高速路网g1中存在最短可达路径且其中len()函数取路径长度，则该相邻的两个现象od满足第一场景的a条件，λ为第一预设倍数阈值；
[0061]
获取预设时间内先后经过和所有历史车辆的通行记录数据。提取车辆c通行
记录集合中先后经过和的次数mc＝count(x,y,c)和耗时集合＝count(x,y,c)和耗时集合同理，可得到高速入网车辆集合c中所有车辆经过和的次数∑
c∈c
count(x,y,c)，以及耗时集合∪
c∈c
ω(x,y,c)；并以耗时集合∪
c∈c
ω(x,y,c)作为样本集，对η进行置信区间为α的正态检验，从而得到和间的耗时阈值上限η
x,y
，记为第一预设耗时阈值；
[0062]
若∑
c∈c
count(x,y,c)》κ，则该相邻的两个现象od满足第一场景的b条件，κ为预设次数阈值；
[0063]
若车辆的耗时η≤η
x,y
，则该相邻的两个现象od满足第一场景的c条件；当η》η
x,y
时，认为车辆出高速的时间过久，不能视为正常的换道行为，也就不能将该相邻的两个现象od进行合并；
[0064]
同时满足a、b和c条件的相邻的两个现象od符合第一场景，将该相邻的两个现象od进行合并形成一个真实od；
[0065]
第一场景：借用地方道路实现高速的切换。如图3所示，即先从某一出口驶出高速，行驶一段地方道路后再由别的入口驶入其他高速；
[0066]
对于第一场景而言，借用地方道路实现不同高速间的换道行为往往是对很多车辆的最优选择，即如果通过高速实现相同的目的需要绕远或根本无法实现，因此其行为模式具有很强的同一性，特别是导航引擎的广泛使用(最短路径优先策略)更加强了这种同一性。
[0067]
另一种技术方案中，所述的高速出行真实od识别方法，合并场景还包括第二场景，第二场景需要同时满足以下条件：
[0068]
i、高速路网中从前一个现象od的高速出口到后一个现象od的高速入口存在第一最短可达路径，且高速路网的第一最短可达路径比，从前一个现象od的高速出口到后一个现象od的高速入口在路网中的第二最短可达路径的ξ倍小；
[0069]
ii、历史统计的预设时间内的所有车辆先后经过前一个现象od的高速出口和后一个现象od的高速入口的次数总和，大于κ；
[0070]
iii、车辆从前一个现象od的高速出口到后一个现象od的高速入口的耗时η不大于预设耗时阈值η
x,y
。
[0071]
上述技术方案中，同时满足i、ii、iii三个条件的相邻的两个现象od符合第二场景，将该相邻的两个现象od进行合并形成一个真实od；
[0072]
第二场景与第一场景类似，在费用优先的导航场景下，车辆在第二场景下的换道行为同样具有同一性。与第一场景所不同的是，确定起始路段e1和终止路段e2后，g1中存在可达路径且其路径长度小于g中的可达路径的ξ倍(ξ为第二预设倍数阈值)，即
[0073]
第二场景：借用地方道路实现通行费的节省，特别是对于货车等对通行费敏感的车辆而言。如图4所示，当地方道路不收费且路况较好时，往往先由某一出口驶出高速，借用一段地方道路后再由别的入口驶入高速；对于第二场景，可以发现地方非高速路网对
高速路网的分流相关性，这对于差异化收费、高速引流等工作具有参考意义。
[0074]
另一种技术方案中，所述的高速出行真实od识别方法，合并场景还包括第三场景，第三场景需要同时满足以下条件：
[0075]
i、高速路网中存在第一最短可达路径；
[0076]
ii、从前一个现象od的高速出口到后一个现象od的高速入口耗时小于第二预设耗时阈值μ；
[0077]
iii、从前一个现象od的高速出口到后一个现象od的高速入口的直线距离小于预设距离阈值l。
[0078]
在上述技术方案中，同时满足i、ii、iii三个条件的相邻的两个现象od符合第三场景，将该相邻的两个现象od进行合并形成一个真实od；
[0079]
第三场景往往由于驾驶员的错误导致，因此其行为不具有同一性，这一点与第一和第二场景存在差异；
[0080]
第三场景：误过了换道的时机。如图5所示，车辆本来的行驶路线是由门架驶向但由于错过了换道的路口，只能由最近的出口驶出高速，再有对向的入口驶入高速，再经由门架驶向
[0081]
给定的一个出口广场和入口广场第三场景不对和的共现频次做约束；
[0082]
第三场景约束和间的耗时η，需满足η《μ(μ为第二预设耗时阈值)；
[0083]
第三场景约束和的直线距离需满足(l为预设距离阈值)；
[0084]
以图5为例，从地理分析的角度，从在路网g中执行路径距离参数为ρ的逆向广度优先遍历算法(bfs)上溯至高速路网的一条路段e1∈g1；同理从在路网g中执行路径距离参数为ρ的正向bfs算法得到路段e2∈g1。参数ρ的设定是为了是e1能够选到错过路口的上游，如所在路段，以及使得e2能够选到错过高速的下游，如所在路段。因此，e1和e2的选取也可以基于ψ中与和相近的门架所在的路段替代。以e1为起始路段，e2为终止路段，在路网g1上执行正向bfs算法，搜索从e1到e2的最短可达路径若可达路径存在，则证明和间满足第三场景的条件i；
[0085]
和间的耗时η《μ，则证明和间满足第三场景的条件ii；
[0086]
计算和间的直线距离若则证明和间满足第三场景的条件iii。
[0087]
另一种技术方案中，所述的高速出行真实od识别方法，将符合预设合并条件的相邻的现象od进行合并，得车辆高速出行真实od，还包括：在车辆的现象od队列中，从第一个现象od开始，按照顺序判断相邻的两个od是否符合合并场景，若符合任意一个场景则将两个现象od合并形成一个真实od，否则不合并，并将该被合并的现象od从现象od队列中删除，如此往复，直至最后一个现象od判断完毕，合并处理后的现象od队列记为车辆高速出行真
实od。
[0088]
调查出行od的目的是为了了解人们出行的意愿和需求，从车辆一次出行需求的满足为着眼点，本发明将从出发地某一入口收费站进入高速，并到达目的地后由某一出口收费广场驶出高速的一个od，称为真实od。
[0089]
在上述技术方案中，本发明获取车辆(待分析车辆)的现象od的阵列，车辆在高速路网中行驶的过程中，会出现很多场景导致od的中断，从而将真实od分裂成若干现象od，常见的有：
[0090]
第一场景：借用地方道路实现高速的切换。如图3所示，即先从某一出口驶出高速，行驶一段地方道路后再由别的入口驶入其他高速；
[0091]
第二场景：借用地方道路实现通行费的节省，特别是对于货车等对通行费敏感的车辆而言。如图4所示，当地方道路不收费且路况较好时，往往先由某一出口驶出高速，借用一段地方道路后再由别的入口驶入高速；
[0092]
第三场景：误过了换道的时机。如图5所示，车辆本来的行驶路线是由门架驶向但由于错过了换道的路口，只能由最近的出口驶出高速，再有对向的入口驶入高速，再经由门架驶向
[0093]
当出现上述情况时，用户出行的真实od被分割成若干条短的现象od，从而使真正的出行需求和意图被隐藏，影响高速出行od调查工作的精度。
[0094]
因此，本发明对现象od阵列，基于上述三种场景进行合并处理，从第一个现象od开始，进行依次判断、分析、合并处理，任意相邻的两个现象od符合任意一种场景，就说明这两个现象od实际为被中断的一个真实od，实际判断中，存在两个以上的现象od实际为一个真实od的情况，此种情况的合并处理同上述判断分析过程，例如第n、第n+1
……
第n+n现象od为一个真实od，合并处理过程为：首先对第n现象od与第n+1现象od进行分析，合并处理成一个新的od，然后将这个新的od与第n+2现象od进行分析，并在此合并，如此往复，直至第(n+n+1)现象od与前面合并处理的新的od进行分析，前一个高速出口与后一个高速出口不关联，则中止合并处理，以第m现象od作为起始现象od依次向后分析剩余的现象od。
[0095]
另一种技术方案中，所述的高速出行真实od识别方法，高速路网文件数据g1的获取具体为：获取路网文件数据g(n,e)，其中n为路网中节点n的集合，e为路网中路段e的集合，从路网文件中抽取e的属性为高速和匝道的路段及其关联节点的数据，构成高速路网数据g1(n1,e1)。从路网文本数据中提取属性为高速和匝道路段的数据，即得高速路网数据。
[0096]
本发明还提供一种高速出行真实od识别系统，其包括：
[0097]
获取模块，其用于获取高速路网中车辆的所有通行记录的现象od；
[0098]
排序模块，其用于根据车辆进出口的位置以及过车时间对现象od进行排序；
[0099]
合并模块，其用于将符合预设合并条件的相邻的现象od进行合并，得车辆高速出行真实od。
[0100]
上述技术方案中，本发明提供一种高速出行真实od识别系统，能够执行高速出行真实od识别方法，将多个现象od进行合并处理，得到精确的车辆出行真实od。
[0101]
本发明还提供一种电子设备，其包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理
器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行上述的方法。
[0102]
本发明还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时，实现上述的方法。
[0103]
一种高速出行真实od识别方法，其包括以下步骤：
[0104]
步骤101、获取高速路网中车辆的所有通行记录的现象od；
[0105]
如图2所示为高速公路收费网络的一个局部，高速路网布设有收费设置，一般分为收费广场和收费门架。收费广场一般布设在与高速连通的匝道上，并与地方道路连接，车辆借匝道进出高速；收费门架一般布设在高速道路上。当车辆经过高速的收费设施时，会在云端产生一条通行记录，本发明将其定义为一个三元组：
[0106][0107]
其中，c为车辆的唯一标识；q代表高速路网上的一个收费设施，k为q的唯一id；π为q的类型，本发明将q的类型定义为三类：a为入口广场，b为出口广场，d为收费门架；t为车辆c经过该收费设施q的时刻。
[0108]
设ψ为高速通行记录序列集合，有设c为高速入网车辆的集合，有c∈c。设ψc为ψ中提取的车辆c的高速通行记录序列集合，有鉴于高速出行od分析只与车辆进出高速的通行记录相关，进一步提取车辆c经过收费广场时的高速通行记录序列集合为有
[0109]
本发明用j指代在序列集合中的下标。设和为相邻的两条高速出入口记录，如果并且说明车辆c在时刻由入口收费广场进入高速路网，并在时刻由出口收费广场出高速路网，从而在一般意义上形成从到的一个od，本发明称之为现象od；本发明研究与之间的相关性。本发明将从出发地某一入口收费站进入高速，并到达目的地后由某一出口收费广场驶出高速的一个od，称为真实od，即将多个现象od进行合并处理还原成真实od。
[0110]
步骤102、根据车辆进出口的位置以及过车时间对现象od进行排序；
[0111]
将车辆的现象od进行排序，按照经过的先后进行排序，方便后续的相邻的两个现象od的关联性的分析；
[0112]
步骤103、对现象od阵列进行分析并进行合并处理，具体为：
[0113]
在进行分析之前，进行基本参数的获取和计算：
[0114]
获取路网文件数据g(n,e)，其中n为路网中节点n的集合，e为路网中路段e的集合，从路网文件中抽取e的属性为高速和匝道的路段及其关联节点的数据，构成高速路网数据g1(n1,e1)；
[0115]
对于车辆的任意两个相邻的现象od，前一个现象od的出口广场记为后一个现象od的入口广场记为获取路网文件数据g和高速路网文件数据g1，从在路网g中执行逆向广度优先遍历算法(bfs)上溯至高速路网的一条路段e1∈g1；同理从在路网g中执行正向bfs算法得到路段e2∈g1；进一步的，e1和e2的选取也可以基于ψ中与和相近的门
架所在的路段替代；以e1为起始路段，e2为终止路段，在路网g和高速路网g1上执行正向bfs算法，分别搜索从e1到e2的最短可达路径(第二最短可达路径)和(第一最短可达路径)；其中，高速路网g1中可能不存在最短可达路径，例如如图3所示，g中的可达路径可以经过地面道路，而g1中的可达路径不可以；
[0116]
获取预设时间内先后经过和所有历史车辆的通行记录数据，提取车辆c通行记录集合中先后经过和的次数mc＝count(x,y,c)和耗时集合＝count(x,y,c)和耗时集合同理，可得到高速入网车辆集合c中所有车辆经过和的次数∑
c∈c
count(x,y,c)，以及耗时集合∪
c∈c
ω(x,y,c)；并以耗时集合∪
c∈c
ω(x,y,c)作为样本集，对η进行置信区间为α的正态检验，从而得到和间的耗时阈值上限η
x,y
，
[0117]
基于上述参数数据，构建合并场景的判定条件，本发明提出了三种合并场景，分别为：
[0118]
第一场景，其需要同时满足以下条件：
[0119]
a、如高速路网中从前一个现象od的高速出口到后一个现象od的高速入口不存在第一最短可达路径，或存在且在高速路网的第一最短可达路径比，从前一个现象od的高速出口到后一个现象od的高速入口在路网中的第二最短可达路径的λ倍大，即
[0120]
b、历史统计的预设时间内的所有车辆先后经过前一个现象od的高速出口和后一个现象od的高速入口的次数总和，大于预设次数阈值κ，即∑
c∈c
count(x,y,c)》κ；
[0121]
c、车辆(待分析车辆)从前一个现象od的高速出口到后一个现象od的高速入口的耗时η不大于第一预设耗时阈值η
x,y
，即η≤η
x,y
。
[0122]
第二场景，其需要同时满足以下条件：
[0123]
i、高速路网中从前一个现象od的高速出口到后一个现象od的高速入口存在第一最短可达路径，且高速路网的第一最短可达路径比，从前一个现象od的高速出口到后一个现象od的高速入口在路网中的第二最短可达路径的ξ倍小，即现象od的高速入口在路网中的第二最短可达路径的ξ倍小，即
[0124]
ii、历史统计的预设时间内的所有车辆先后经过前一个现象od的高速出口和后一个现象od的高速入口的次数总和，大于κ，即∑
c∈c
count(x,y,c)》κ；
[0125]
iii、车辆从前一个现象od的高速出口到后一个现象od的高速入口的耗时η不大于预设耗时阈值η
x,y
，即η≤η
x,y
。
[0126]
第三场景，其需要同时满足以下条件：
[0127]
i、高速路网中存在第一最短可达路径；
[0128]
ii、从前一个现象od的高速出口到后一个现象od的高速入口耗时小于第二预设耗时阈值μ，即η《μ；
[0129]
iii、从前一个现象od的高速出口到后一个现象od的高速入口的直线距离小于预设距离阈值l，即
[0130]
基于构建的三个场景判定条件，对排序后的现象od阵列进行分析：在车辆的现象od队列中，从第一个现象od开始，按照顺序判断相邻的两个od是否符合合并场景，若符合任意一个场景(第一场景或第二场景或第三场景)则将两个现象od合并形成一个真实od，否则不合并，并将该被合并的现象od从现象od队列中删除，如此往复，直至最后一个现象od判断完毕，合并处理后的现象od队列记为车辆高速出行真实od；
[0131]
将合并处理后的od阵列作为识别结果输出，最终得到了高速出行真实od。
[0132]
分析任意相邻的两个现象od的高速出口和高速入口的关联性分析(场景判定)
[0133]
这里说明的设备数量和处理规模是用来简化本发明的说明的。对本发明的应用、修改和变化对本领域的技术人员来说是显而易见的。
[0134]
尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。

技术特征：

1.高速出行真实od识别方法，其特征在于，包括：获取高速路网中车辆的所有通行记录的现象od；根据车辆进出口的位置以及过车时间对现象od进行排序；将符合预设合并条件的相邻的现象od进行合并，得车辆高速出行真实od。2.如权利要求1所述的高速出行真实od识别方法，其特征在于，任意车辆在高速路网中先后经过的高速入口和高速出口形成一个现象od。3.如权利要求2所述的高速出行真实od识别方法，其特征在于，将符合预设合并条件的相邻的现象od进行合并，得车辆高速出行真实od包括：对于任意相邻的两个现象od，判断前一个现象od的高速出口与后一个现象od的高速入口是否符合合并场景，如符合则将两个现象od合并；合并场景包括第一场景，第一场景需要同时满足以下条件：a、如高速路网中从前一个现象od的高速出口到后一个现象od的高速入口不存在第一最短可达路径，或存在且在高速路网的第一最短可达路径比，从前一个现象od的高速出口到后一个现象od的高速入口在路网中的第二最短可达路径的λ倍大；b、历史统计的预设时间内的所有车辆先后经过前一个现象od的高速出口和后一个现象od的高速入口的次数总和，大于预设次数阈值κ；c、车辆从前一个现象od的高速出口到后一个现象od的高速入口的耗时η不大于第一预设耗时阈值η
x,y
。4.如权利要求3所述的高速出行真实od识别方法，其特征在于，合并场景还包括第二场景，第二场景需要同时满足以下条件：i、高速路网中从前一个现象od的高速出口到后一个现象od的高速入口存在第一最短可达路径，且高速路网的第一最短可达路径比，从前一个现象od的高速出口到后一个现象od的高速入口在路网中的第二最短可达路径的ξ倍小；ii、历史统计的预设时间内的所有车辆先后经过前一个现象od的高速出口和后一个现象od的高速入口的次数总和，大于κ；iii、车辆从前一个现象od的高速出口到后一个现象od的高速入口的耗时η不大于预设耗时阈值η
x,y
。5.如权利要求4所述的高速出行真实od识别方法，其特征在于，合并场景还包括第三场景，第三场景需要同时满足以下条件：i、高速路网中存在第一最短可达路径；ii、从前一个现象od的高速出口到后一个现象od的高速入口耗时小于第二预设耗时阈值μ；iii、从前一个现象od的高速出口到后一个现象od的高速入口的直线距离小于预设距离阈值l。6.权利要求5所述的高速出行真实od识别方法，其特征在于，将符合预设合并条件的相邻的现象od进行合并，得车辆高速出行真实od，还包括：在车辆的现象od队列中，从第一个现象od开始，按照顺序判断相邻的两个od是否符合合并场景，若符合任意一个场景则将两个现象od合并形成一个真实od，否则不合并，并将该被合并的现象od从现象od队列中删除，如此往复，直至最后一个现象od判断完毕，合并处理后的现象od队列记为车辆高速出行真
实od。7.如权利要求5所述的高速出行真实od识别方法，其特征在于，高速路网文件数据g1的获取具体为：获取路网文件数据g(n,e)，其中n为路网中节点n的集合，e为路网中路段e的集合，从路网文件中抽取e的属性为高速和匝道的路段及其关联节点的数据，构成高速路网数据g1(n1,e1)。8.高速出行真实od识别系统，其特征在于，包括：获取模块，其用于获取高速路网中车辆的所有通行记录的现象od；排序模块，其用于根据车辆进出口的位置以及过车时间对现象od进行排序；合并模块，其用于将符合预设合并条件的相邻的现象od进行合并，得车辆高速出行真实od。9.电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行权利要求1～7中任一项所述的方法。10.存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时，实现权利要求1～7中任一项所述的方法。

技术总结

本发明公开了一种高速出行真实OD识别方法，其包括：获取高速路网中车辆的所有通行记录的现象OD；根据车辆进出口的位置以及过车时间对现象OD进行排序；将符合预设合并条件的相邻的现象OD进行合并，得车辆高速出行真实OD。本发明通过统计分析方法，结合地理信息分析方法，以车辆高速通行记录序列为输入，研究相邻现象OD间的关联关系，从而识别车辆高速出行的真实OD。本发明能够处理换道、借道等行为导致的高速用户出行真实OD被分裂成多个现象OD的问题，将多个现象OD合并成一个真实OD，从而识别出行意愿更为精确。别出行意愿更为精确。别出行意愿更为精确。