(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211116113.9 (22)申请日 2022.09.14 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115186781 A (43)申请公布日 2022.10.14 (73)专利权人 南京感动科技有限公司 地址 210004 江苏省南京市秦淮区菱角市 66号国创园39-102 (72)发明人 王鑫之　齐家　朱磊　 (74)专利代理 机构 江苏致邦律师事务所 32 230 专利代理师 樊文红　尹妍 (51)Int.Cl. G06K 9/62(2022.01) G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/26(2012.01)(56)对比文件 CN 114267173 A,202 2.04.01 CN 113379805 A,2021.09.10 审查员 王爽 (54)发明名称 一种多来源路侧交通观测数据的实时融合 方法 (57)摘要 本发明涉及一种多来源路侧交通观测数据 的实时融合方法， 对每条路侧交通观测数据， 将 包含的数据拼接为字符串后， 计算其哈希值作为 身份码， 所述身份码与对应的路侧交通观测数据 形成有序对的集合； 基于观测数据的身份、 时间、 位置对不同来源的路侧交通观测数据进行精准 融合和模糊融合。 本发明的方法充分利用多个来 源的观测数据进行融合获得观测记录； 将多来 源、 海量、 不完备的数据进行系统性整合与优化， 从而在数据管理、 数据分布与存储、 数据生命周 期管理、 数据质量管控等方面提高数据治理水 平。 权利要求书2页 说明书10页 附图1页 CN 115186781 B 2022.11.22 CN 115186781 B 1.一种多来源路侧交通观测数据的实时融合方法， 其特 征在于， 包括： 对每条路侧交通观测数据， 提取其中表征观测对象身份、 位置、 时间的数据， 形成有序 三元组， 并结合观测数据本身对每条路侧交通观测数据形成身份、 位置、 时间、 观测数据 组 成的有序四元组； 对每条路侧交通观测数据， 将包含的数据拼接为字符串后， 计算其哈希值作为身份码， 所述身份码与对应的路侧交通观测数据形成有序对的集 合； 对不同来源的路侧交通观测数据， 基于其有序四元组进行融合： a. 对身份、 位置相同， 且时间差值在预设第一阈值范围内的有序四元组， 提取其身份 码， 并在有序对的集合中查找第一元素与提取 的身份码存在对应关系的所有有序对， 将其 对应的第二元 素进行横向拼接， 即为融合后的数据； b. 对于未在a中实现融合的有序四元组， 找出满足位置相同， 且时间差值在预设阈值 范围内的有序四元 组， 提取其身份数据； 对于身份相似程度在预设第二阈值范围内的， 则认 为属于可融合数据， 按照a 中的数据融合方式进行融合。 2.根据权利要求1所述的实时融合方法， 其特征在于， 在数据融合前， 对不同来源的路 侧交通观测数据进行 预处理， 通过数据清洗剔除重复和无效数据。 3.根据权利要求2所述的实时融合方法， 其特 征在于， 所述预处 理还包括： 对于数据清洗中判别的无效数据， 基于其 错误类型进行编码， 编码规则如下： 对于n个错误类型， 初始化由 n个0组成的二进制编码， 对于任意记录中出现的无效数据 所属错误类型， 将对应位置的0更新为1后得到的新的二进制编码转换为十进制， 即为错误 类型编码。 4.根据权利要求1所述的实时融合方法， 其特征在于， 还包括： 在数据融合后， 根据融合 数据形成路网中通行的对象清单及对象观测行程， 包括： 根据观测对象的身份， 将属于同一身份的观测数据按照 时间序列排序形成包含位置、 时间的有序 元组， 与身份共同形成该对象的观测行程序 列。 5.根据权利要求1所述的实时融合方法， 其特征在于， 对获取的观测行程序列， 按照路 网入口或出 口设施进行切分； 其中， 如果观测对 象最后一条时间记录数据与当前时间的间 隔超过预设的最大通行时间阈值， 则判断观测对象离开路网。 6.根据权利要求1所述的实时融合方法， 其特征在于， 还包括， 对未在a、 b中实现融合的 数据， 基于已确定正确的数据对未融合数据进行时空合理性判断。 7.根据权利 要求4或6所述的实时融合方法， 其特征在于， 还包括， c.  对未在a、 b中实现 融合的数据， 提取其有序三元组， 并查找与其身份相同的观测行程序列； 获取该观测行程序列中记录的最后一个位置、 时间信息， 并结合有序三元组中记录的 位置、 时间， 计算两个位置间的长度及距离， 以及时间差， 如果长度在设定长度的范围内， 根 据距离和时间差计算的速度也在设定速度阈值上下限的范围内， 则直接将该数据按时间添 加至该对象的观测行程序列。 8.根据权利要求7所述的实时融合方法， 其特征在于， 还包括， 对于c中仍未融合的数 据， 提取其有序四元组； 对已判定为正确的数据提取有序三元组， 并找出与有序三元组身份相同的有序四元 组， 分别根据其记录的位置和时间获取时间差、 位置间的长度及距离， 如果长度在设定长度权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115186781 B 2的范围内， 根据距离和时间差计算的速度也在设定速度阈值上下限的范围内， 则直接将该 数据按时间添加至该对象的观测行程序列。 9.根据权利要求4或6所述的实时融合方法， 其特征在于， 还包括， 在数据融合前， 根据 观测数据的有序三元组判断时间是否延误， 获取时间延误的观测数据； 对于时间延误的观测数据， 提取其有序三元组， 找出观测行程序列中同身份的序列， 并 根据时间顺序判断该时间延误的观测数据在序列中的位置； 如果该观测数据早于当前观测行程， 则提取序列中第 一个位置、 时间信息， 并结合提取 的有序三元组计算两个位置间的长度及距离， 以及时间差， 如果长度在设定长度的范围内， 根据距离和时间差计算的速度也在设定速度阈值上下限的范围内， 则直接将该数据按时间 添加至该对象的观测行程序列； 如果该观测数据晚于当前观测行程， 则提取序列中最后一个位置、 时间信息， 并结合提 取的有序三元组计算两个位置间的长度及距离， 以及时间差， 如果长度在设定长度的范围 内， 根据距离和时间差计算的速度也在设定速度阈值上下限的范围内， 则直接将该数据按 时间添加至该对象的观测行程序列； 如果该观测数据在 当前观测行程中， 则提取序列中位于该观测数据 前、 后的位置、 时间 信息， 并分别计算该观测数据与前一观测数据的时间差、 长度及距离， 以及与后一观测数据 的时间差、 长度及距离， 如果长度、 速度均在范围内， 则直接将该数据按时间添加至该对象 的观测行程序列。 10.根据权利要求1所述的实时融合方法， 其特征在于， 采用流式计算的方式进行数据 融合。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115186781 B 3