基于北斗系统的营运车辆数据分析与异常数据处理探究
技术 < TECHNOLOGY
DOI :10.13439/jki.itsc.2020.12.016
基于北斗系统的营运车辆
数据分析与异常数据处理探究
董军1，陈溱2，许静雯2，张朝晖1，张浩1，骆志辉1
(1.广州市高速公路有限公司营运分公司，广东广州511385; 2.北京交通大学交通运输学院，北京100044)
摘要：随着北斗系统车栽终端在重点营运车辆上安装的逐渐普及，大量的营运车辆驾驶数据随时间不断累积。为了有效利用这些驾驶数据，本文首先对原始数据进行统计分析，分析车辆数与记录数的时间分布、整体车辆速度分布，以及预警情况等规律；其次，针对原始数据采集过程中存在的数据异常问题制定相应规则，完成对冗余、错误数据的剔除及对缺失数据的填充，提高了数据分析的准确性。
关键词：北斗系统；数据分析；异常处理；重点营运车辆
基金项目：广州交投集团科技项目（编号ALX-SGYY-2019-003)
广州交通投资集团有限公司东部片区管辖路段有广河高速、
增从高速、派街高速支线、北三环高速，管辖里程超过180公
里，地跨天河区、白云区、黄埔区、增城区、从化区五个辖区，重点营运车辆通行数量每曰超过5万辆，周边有厂、危化 品工厂、物流园不低于100家，是广州市重点营运车辆的必经要 道。为了有效利用从上述高速公路中收集的驾驶数据，需要对北 斗数据进行数据清洗和统计分析，发现北斗营运车辆数据的整体 性规律，为后续研究提供数据支持和参考。
一、概述
北斗卫星导航系统是我国自行研制的全球卫星导航系统，具 有可靠性高、精度高、功能全面的特点。在道路交通领域，2011 年开始，我国启动开发了基于北斗卫星定位系统的重点运输过程 管理服务示范工程111，聚焦于“两客一危”车辆的全程、实时监 控，率先在道路运输行业开展并实现了基于自主研发的北斗系统 的大规模实际应用，同时推动了各级道路运输管理机构、各个道 路运输企业，建立相应的道路运输车辆应用卫星定位动态监管系 统平台，实现了对辖区区域内运输企业监控平台以及道路运输车 辆的监控|21。基于北斗卫星定位的车辆监测系统对于大规模车队 的管理意义重大，能够对车辆经纬度、报警以及车辆行驶状况信 息等进行实时监测。
截止到2019年12月，国内已有超过650万辆营运车辆装备有北 斗系统，与其他类型装载兼容北斗系统的车辆一起，组成全球最 大的营运车辆动态监管系统，整体提升了我国综合交通管理效率 和道路运输安全水平。
(一）原始数据
本文所用数据主要来源于广河高速公路，部分来源于与广河 高速相交的广州北三环高速、从莞深高速。原始数据共有29个csv 文件，数据大小为4.76G，每个文件包含22个字段，包括车辆编 号、车身颜、车辆类型、经度、讳度、方向角、定位时间、速 度、预警信息等，以及车辆状态编码等。
(二） 车辆类型与记录数
表1车辆类型与对应记录数统计
车辆类型每类车辆数记录数
1•营运客车125108708606
2•营运货车12698717439459
3.危化品车辆85892064837
总计147950(148086)28212902车辆类型与对应记录数统计见表1，原始数据中，营运货车 占比最高，营运客车次之，危化品车辆最少。
(三） 按日期统计车辆数与记录数
按曰期车辆数与记录数统计车辆数和记录数如图1所示，每 曰记录数与车辆数的变化情况基本一致，当天车辆数多时，记录 数也相应较多；车辆数与记录数会周期性地呈现峰值与谷值，单 纯根据北斗定位数据无法准确判定其原因，查询当地天气预报记 录得知出现谷值的几天有雷阵雨或大暴雨天气，因此可能为天气 造成的车辆出行减少或车载系统通信问题。
(四） 车辆速度分布
车辆整体运行速度统计如图2所示
，车辆整体速度呈现偏
C H IN A  ITS  J O U R N A L  Vol 251 N o 12 2020
2020年第12期（总第251期）I 中国交通信息化
129
图I 按曰期车辆数与记录数统计
图2车辆整体运行速度统计
态分布，其中80〜90km /h 的记录数最多，其次为70〜80km /h 和 90〜I 00km /h 的记录，由于原始数据来源于重点营运车辆，驾驶 员需在限速值的规定的范围内，考虑相应行程的时间成本，因此 高速行驶的车辆较多。
etc被拉入黑名单了怎么办
(五）车辆总体预瞥情况
表2车辆各类型预警教量统计
预警类型统计数目
超速预警33凌晨行驶3809疲劳驾驶1889846非法停车预警
23312
车辆各类型预警数量统计见表2。预警可以间接反映系统现 有对超速、凌晨行驶、疲劳驾驶、非法停车行为的识别机制， 也能成为后续超速驾驶行为识别算法的结果进行对比的参考。 根据澳大利亚和美国等国家的相关研究情况发现，在车速大于 60kni /h 时，时速每增加5公里交通事故率增加约一倍，事故严 重程度指数倍提高|31，超速预警的统计分析很有必要。
三、营运车辆异常数据处理
由于环境因素干扰、传输出现问题、存储存在错误等原因，
高速公路营运车辆终端设备存在不稳定性，采集的数据中有一定 的异常情况，无法反映出车辆真实的运行状态，对后续的驾驶行 为识别的精确度也会带来一定的影响。经总结，原始数据共有5 类异常数据，本文针对异常数据表现形式和特点分别制定了相应 的处理规则。
(一） 数据重复采集
对于同一辆车，在同一时刻采集到两条或多条数据，处理方 法为只保留第一条记录。
(二） 车辆持续停车
对于同一车辆的定位数据，经度和纬度始终保持不变，所有 采集速度均为0。由于本研究重点为车辆在行驶过程中的驾驶速 度行为，因此对于上述一直停车的情况，处理方式为进行剔除。
(三） 车辆速度过大
根据道路相关法规，本文对于营运客车、营运货车、危化 品运输车辆采用的高速公路限速值分别为100km /h 、100km /h 与 80km /h 。需要设置阈值将车速过大的记录进行删除，而由于车 速记录仪偶然性的误差等原因，此阈值的设定不能过于严格。 同时，考虑到目前三种营运车辆在超过规定时速时
既有扣分规 定，又有处罚（超速20%以上时将被处以12分、200元及以 上），驾驶员会因此受到约束，故设定阈值为180km /h ，并删除
超过此阈值的记录。
(四） 车速记录缺失
对于同一辆车，如果在一次行程中速度均为〇km /h ，但是经 度和纬度正常变化，即表示车辆存在速度值缺失的情况。此时根 据相邻两条记录的经祎度坐标计算空间距离，通过空间距离除以 相邻记录的时间间隔得到这两个相邻时刻的平均速度，再利用平 均速度对此时的速度进行填充。
(五） 定位记录过少
每辆车定位记录过少对于硏究车辆的驾驶速度行为作用甚 微，筛选车辆对应的记录数，对只有5条及以下数据记录的车辆 进行删除。
(六） 异常处理效果与流程
上述异常数据的类型与对应的处理方式可通过图3表示。表3 中数据为每种异常记录数及占比。五种异常数据站原始数据的总 比例约为13%，数据总体质量较好。
表3每种异常记录數及占比
异常数据类型
数景占原始数据的比例
同一定位时刻两条或多条记录
13782440.48851%车速超过180km /h
4130.00146%经纬度不变速度始终为0的停车
323251611.45758%经纬度改变速度为0
2776580.98415%记录数小于5
43899
0.15559%
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图3营运车辆数据异常与处理流程
四、结束语
以上对北斗数据进行了统计，分析车辆数与记录数的时间分 布、整体车辆速度分布、以及预警情况，为数据处理工作及后续 硏究打下基础；M后，针对原始数据中存在的五类异常数据制定 相应规则，完成对冗余、错误数据的剔除和对缺失数据的填充，提高数据分析的准确性。
参考文献
[1]刘建.李晶，刘法龙.北斗卫星导航系统在交通运输行业的应用及展望丨J1.卫星应用，20丨9(03):28—34
[2】丁琛.基于车辆动态监控数据的异常驾驶行为识别技术研究[Dj.北京交通大 学,2015.
[3]李英涛.程国柱.裴玉龙域市快速路位车速特征分析[J]域市交逋. 2008(05)；9!-95.
贵任编辑王虹
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责
任编辑彭翔

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