一种针对特定车辆潜在群体的行驶轨迹预测方法

摘要

本发明涉及一种针对特定车辆潜在群体的行驶轨迹预测方法，当发现某一特定车辆，则利用原始交通数据查找该特定车辆的潜在群体车辆，判断潜在群体车辆是否为特定车辆，如果不是则增加其危险系统，当其危险系数超过预定阈值时，将其车牌号码加入特定车辆名单；如果是则预测其行驶轨迹；轨迹预测时，首先利用类Apriori算法对特定车辆的行驶记录进行模式提取，生成规则集R；判断特定车辆最后行经的卡口是否存在于生成的规则集R中，如果是则根据R中相应的规则查找特定车辆的预测路径，否则通过建立特定车辆最后行经卡口的贝叶斯网络预测特定车辆的行驶轨迹；本发明所提供的预测结果能够为有关部门决策及保障城市道路安全供有效的技术支持。

主权项

一种针对特定车辆潜在群体的行驶轨迹预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：通过现有智能交通信息系统获取原始交通数据；步骤2：对原始交通数据进行预处理；步骤3：将经过预处理的原始交通数据存储在源挖掘数据集S中；步骤4：实时捕获行经各监测卡口的车辆的车牌号码，并与特定车辆名单List1进行对比，若所捕获车辆为特定车辆名单List1上的车辆则执行步骤5；否则执行步骤9；步骤5：在源挖掘数据集S中查找捕获的特定车辆的潜在群体车辆，并将潜在群体车辆对应的车牌号记录在特定车辆潜在群体名单List2上；步骤6：逐个判断特定车辆潜在群体名单List2上的潜在群体车辆是否为特定车辆名单List1上的特定车辆，如果是则确认该车辆为特定车辆并执行步骤8；否则确认该车辆为非特定车辆并执行步骤7；步骤7：增加该车辆的危险系数，判断该车辆的危险系数是否大于预设阈值，如果大于预设阈值则将该车辆的车牌号码添加入特定车辆名单List1，执行步骤9；否则直接执行步骤9；步骤8：对捕获的特定车辆及特定车辆潜在群体名单List2上确认为特定车辆的行驶轨迹进行预测，并记录所述特定车辆的预测行驶轨迹，随后执行步骤9；步骤9：结束。