公交车辆GPS运营信息数据判别算法讨论

宋苏镔

摘要：随着社会市场经济的发展，我国的交通网络建设力度不断加大，整个交通系统变得越来越复杂，对大量的营运公交车辆进行有效的管理是非常必要的，为了保证司机的规范化操作，保证所有车辆进出站的准时性，将GPS技术应用于公交车辆运营管理工作中具有积极的作用，该文就主要对公交车辆GPS运营信息数据判别算法进行简单分析探讨。

关键词：GPS数据；车辆运营；信息判别；算法

中图分类号：TP301 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2014）22-5323-02

目前很多城市的公交调度系统中都已经广泛应用了GPS技术，基于GPS的智能调度系统不仅能够有效的实现车辆调度、道路的实时监控，还能有效的实现车辆的日常运营统计，这对于大量公交车辆的运营管理具有非常重要的作用，该文就主要对其信息判别算法予以简单分析。

1 传统车辆运营信息判别模式中存在的问题

应用车辆的进出站信息来生成相关的营运记录是目前常用的一种营运趟次信息的汇总方式，其主要原理是充分应用了GPS的自动报站功能，从车辆的始发站开始，在整个趟次的沿途中，终端系统会在依次报站的同时，对车辆的进出站信息进行记录，直到终端检测到车辆到达终点站，并会对该趟次的进出站信息记录予以停止，将所采集到的大量的进出站信息在后台系统进行汇总，就能够生成相关的运营记录。在实际的应用中，要想实现自动报站功能，需要司机在终端开启的前提下，在始发站对安装于车上的终端实施相关操作，也就是说，要想很好的实现自动报站功能，就需要司机的规范化操作，这才会保证进出站信息的有效采集。

在终端开启的情况下，即使是司机没有启动终端的自动报站模块，车辆在行驶的过程中，GPS数据一直在产生，在此基础上，为了保证其所有运营任务记录的完整性，下面提出一种基于GPS的车辆运营信息判别方法。

2 车辆趟次识别模型的建立

2.1 基本原理

本次研究中的车辆运营信息判别算法主要是将车辆当天采集到的GPS数据的连续序列转换成为易于处理的数据序列，并要将其作为文本串，如果需要对某一服务所完成的趟次信息进行查找，就需要依据公交公司每条线路的实际运营情况，制定出该服务所有完成的标准路线，定义一个模式串之后，可以利用该模式串从文本串中实施模式匹配，并要找出所有的，能够与该服务模式串近似匹配的字符串。

2.2 GPS数据的方格化

通常情况下，公交车辆从始发站行驶至公交终点站的整个过程中，终端会在每秒钟产生一条GPS数据，并将其传递给通讯服务器，该服务器会每间隔十秒向后台写入一条GPS数据，该GPS数据包中所包含的内容主要有：车辆的行驶速度、车辆的行驶方向、车辆的经纬度坐标、产生时间等，依据这些GPS数据产生的先后顺序，可以将其形象的看作是车辆行驶过程中的轨迹记录，在实际应用中，对车辆的行驶位置进行分析时，如果直接应用其GPS经纬度坐标来进行匹配，是非常不方便的，要解决这一问题，可以将一条GPS数据对应成为含有一个整数编号的方格。

对GPS数据的方格化进行简单分析，在某市的公交车辆信息判别分析中，可以将该市的整个行政区域左上角的经纬度坐标记为：A1（X1，Y1） ，而将其右下角的经纬度坐标记为：A2（X2，Y2） ，然后应用一个最小面积的基本单位来对整个区域进行划分，将其划分成为m×n个方格，在该区域中每采集一条GPS数据，其都会落于该区域中的某一个方格中，如果为该区域中的所有方格依据从上到下、从左到右的顺序从1开始依次标识序号，那么实际应用中所采集到的每一条GPS数据的经纬度坐标都能够与其中的一个方格相对应，所有的连续GPS坐标序列都能转换成为一段连续的方格序列。

对其中的一些注意要点进行简单分析：（1） 基本单元方格面积大小的确定，在实际应用中，要保证一段GPS数据所对应的一段方格序列的连续性，也就是要保证相邻两个方格中都至少落入了一条GPS数据，并且所确定的基本单元方格的面积不能太大，对于短路程的运营趟次，其整个运营过程中，所采集到的GPS数据的数量是不大的，如果应用的基本单元的面积过大，会出现多个GPS数据点落入同一方格中的现象，这会导致转化而成的方格序列的数量较少，在进行进一步匹配时具有较大难度；（2） 单元方格的覆盖经纬度范围的计算，假定某单元方格B处于第i行，第j列，并假设其右下角的点经纬度坐标标记为（α2，β2） ，而其左上角的点的经纬度坐标表示为：（α1，β1） ，那么在该面积中所形成的方格行数表示为：m=DISTANCE（（X2，Y1），（X1，Y1））/d；列数表示为：DISTANCE（（X2，Y1），（X2，Y2））/d；球面上两点之间的距离表示为：DISTANCE（A，B）；基本单元方格的边长表示为：d。对于处于不同维度上的、相隔距离的为d的两点，其经度之差Dlongi可以表示为：Dlongi=180°d/（PI*R*COS（α）），其中α表示的含义是：点所在的纬度；对于处于不同经线上、相隔d两点，其纬度之差Dlat可以表示为：Dlat=180*d/（PI*R），其中R表示的含义是：地球的半径。方格的划分图如图1所示。

2.3 建立模式串

对于某一具体线路的车辆，或者是某一车辆的一种具体的服务，选择一条有效的行驶路线作为该服务的规定行驶路线，选择某一公路的上行服务，并规定其行驶路线从始发站到终点站所贯穿的方格依次连接起来形成序列，所形成的标准方格序列，就相当于模式串，在模式串P中，每一个方格Pj中所包含的信息有：方格在P中的顺序号、方格的编号。

2.4 方格匹配算法设计

在数据处理、数据压缩、信息检索、网络安全的入侵检测等工作中，都会应用到字符串的匹配，字符串文本比较庞大，为了进行快速的匹配与查找，就要求所应用到的字符串的匹配算法具有较好的降低时间复杂性的功能，但是在本次研究中，不需要应用特定的复杂匹配算法，对本次研究中的算法进行简单分析，首先应用模拟的车辆营运信息的字符串S，其中包含某一辆车当天所有的GPS数据序列转换而成的方格序列，其中包含n个方格，假设车辆全程上行的标准方格序列为P，每个方格序列中都会包含一个出场趟次、多个交替的上行下行趟次，最后一个是回场趟次；将S中存在的连续重复方格予以去除，将时间最大的GPS数据所对应的方格予以保留，并将该重复段方格序列的GPS数据产生的最大最小时间予以记录得到方格序列T；依据方格的经纬度、在P中的先后顺序号以及其地理位置，对其进行编号；依据相关原则，对方格进行筛选；依据方格的有向性原则，查找出属于一趟服务的所有方格序列，并将连续的三个方格逐个取出，对其两两相邻的顺序号进行比较，全天GPS数据转换成的方格序列如图2所示：

3 试验及应用

将本次研究中的算法应用于某市的18路公交中，对其运营车辆进行一周的运营统计，并对其与应用进出站信息汇总方式的结果进行比较，发现非运营服务趟次，尤其是加油服务的过程中，由于司机不启动服务导致趟次缺失的现象比较普遍，应用公交车辆GPS运营信息数据判别算法得到的结果与实际的营运信息的符合度非常的高，高达百分之九十七，其对比结果如图4所示。

4 结束语

本文主要结合公交车辆运营信息管理的实际情况，对公交车辆GPS运营信息数据判别算法进行了简单分析探讨，试验结果表明，该种算法在实际应用中具有非常好的应用效果。

参考文献：

[1] 殷建红.基于动态GPS信息诱导平台关键技术的探讨[J].科技创业家，2013（15）.

[2] 原东玲，董玄理.浅谈“公交车辆运营信息采集分析系统”的开发与应用[J].黑龙江交通科技，2004（4）.