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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种基于浮动车数据的全区域路段交通流量估计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117334057B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311415686.6，技术领域涉及：G08G1/065；该发明授权一种基于浮动车数据的全区域路段交通流量估计方法是由钟绍鹏;周红媚;王彦超;洪思雨;龚云海;张国飞设计研发完成，并于2023-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于浮动车数据的全区域路段交通流量估计方法在说明书摘要公布了：本发明属于交通流量估计领域，涉及一种基于浮动车数据的全区域路段交通流量估计方法。本发明首先基于路段信息调查，对全区域路段进行分类，并确定参考路段与非参考路段；然后使用雷达采集参考路段的流量，使用浮动车法采集全区域路段的自由流速度以及实时平均速度；最后选取各参考路段，基于上述采集到的流量数据和浮动车数据，标定该类路段单一车道上的阻塞密度，并使用上述阻塞密度和浮动车数据，估计其余非参考路段流量。本发明降低了流量数据获取的成本，减少了人工的工作量和数据存储量，依据城市建成环境对研究区域内路段进行了分类，并依据分类结果对全区域路段流量进行了分类估计，显著提高了流量估计的准确性。

本发明授权一种基于浮动车数据的全区域路段交通流量估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于浮动车数据的全区域路段交通流量估计方法，其特征在于，所述的基于浮动车数据的全区域路段交通流量估计方法包括路段信息调查和分类、基础数据采集及处理、交通流量估计三个步骤；首先进行路段信息调查和分类，调查全区域路段所在进口道的信息及其周边城市建成环境属性，并对全区域路段进行分类；然后进行基础数据采集及处理，包括使用雷达采集参考路段的流量、使用浮动车法采集全区域路段上车辆的自由流速度和实际平均速度、对采集的原始数据进行预处理；最后进行交通流量估计，在预处理后的原始数据的基础上，标定各类路段的阻塞密度，并分类估计其余非参考路段的流量； 具体步骤如下： 步骤1，路段信息调查和分类： 步骤1.1，路段信息调查： 路段交通流量与路段自身特点和路段周边的城市建成环境属性有联系，在进行分类之前对研究区域内所有路段的信息进行调查；采取调查各路段所在交叉口的进口道信息，作为该路段的信息；所需要调查的信息包括进口道是否单独设置左转专用车道、进口道的车道数以及进口道周边的交通热点数； 其中，如果进口道存在展宽，则进口道的车道数按照展宽前的车道数进行统计； 步骤1.2，路段分类与参考路段的选取： 基于步骤1.1中的路段信息调查，将全区域路段按照标准进行分类，分类标准如下：该路段所在交叉口设置左转进口道、进口道数大于3条、路段周边的交通热点数大于研究区域内的平均交通热点数，称为A类交叉口；该路段所在交叉口设置左转进口道、进口道数大于3条、路段周边的交通热点数小于研究区域内的平均交通热点数，称为B类交叉口；该路段所在交叉口设置左转进口道、进口道数小于3条、路段周边的交通热点数大于研究区域内的平均交通热点数，称为C类交叉口；该路段所在交叉口设置左转进口道、进口道数小于3条、路段周边的交通热点数小于研究区域内的平均交通热点数，称为D类交叉口；该路段所在交叉口未设置左转进口道、进口道数大于3条、路段周边的交通热点数大于研究区域内的平均交通热点数，称为E类交叉口；该路段所在交叉口未设置左转进口道、进口道数大于3条、路段周边的交通热点数小于研究区域内的平均交通热点数，称为F类交叉口；该路段所在交叉口未设置左转进口道、进口道数小于3条、路段周边的交通热点数大于研究区域内的平均交通热点数，称为G类交叉口；该路段所在交叉口未设置左转进口道、进口道数小于3条、路段周边的交通热点数小于研究区域内的平均交通热点数，称为H类交叉口； 在进行分类后，为了便于后续流量数据采集，需要在各类路段中，选取道路交通条件良好，交叉口进口道视野开阔的路段作为参考路段，研究区域内其余路段称为非参考路段；在每类交叉口中，应至少选取一条路段作为参考路段； 步骤2，基础数据采集及处理： 步骤2.1，流量数据采集： 使用雷达采集参考路段的流量数据；在参考路段所在的交叉口架设雷达，区分工作日与非工作日，测定交叉口进口道的高峰时段流量，作为参考路段的流量数据； 步骤2.2，浮动车数据采集： 使用浮动车法对全区域路段的车辆自由流速度和实时平均速度进行采集，具体如下： 步骤2.2.1，自由流速度采集；在凌晨时，测试车不受外界车辆干扰在道路上行驶近似看作自由行驶状态，测试车在待测路段单向行驶12次所测得的平均速度作为该路段的自由流速度； 步骤2.2.2，实时平均速度采集；在高峰时段时，测试车在待测路段单向行驶12次所测得的平均速度作为该路段的实时平均速度； 步骤2.3，数据预处理： 首先检查采集过程中数据是否有缺失，如有缺失则需要对缺失数据进行重新采集和补充；在确保数据集完整后，将雷达采集到的参考路段流量数据每一个小时做一次集计，转化成路段小时流量；然后将同一路段相同时间的流量数据与浮动车采集的自由流速度数据以及实时平均速度数据进行匹配； 步骤3，交通流量估计： 步骤3.1，单车道流量计算；计算周中某日高峰时段的参考路段的单一车道平均流量： 其中，QSL为参考路段中单一车道的平均流量，QFL为参考路段全车道的路段流量，N为参考路段的车道数； 步骤3.2，标定阻塞密度；根据步骤3.1获得的单一车道平均流量QSL，以及步骤2.2获得的浮动车数据中车辆的实际平均速度v和车辆自由流速度vf，标定参考路段对应的单一车道阻塞密度Kj，则该类路段的阻塞密度都近似认为是Kj；标定过程中依据格林希尔治模型，其速度-流量关系如下所示： 其中，QSL为参考路段中单一车道的平均流量，Kj为某类路段的阻塞密度，v为车辆的实际平均速度，vf为车辆自由流速度； 步骤3.3，估计非参考路段流量；使用步骤3.2获得的标定的阻塞密度，根据步骤3.2格林希尔治模型，估计非参考路段的单一车道流量QSL_est；最终非参考路段交通流量可根据车道数和单一车道流量进行估计： QFL_est＝N·QSL_est 其中，QFL_est为全车道路段流量的估计值，QSL_est为单一车道路段流量的估计值。

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