居民出行指标的评估方法、装置及计算机可读存储介质与流程

本发明涉及人口统计领域，尤其涉及一种居民出行指标的评估方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术

居民出行调查工作一方面是事务性的调查组织，调查培训，调查数据编码，录入等工作，另一方面是技术性的调查表格的设计、数据编码标准制定、数据校核、数据分析等工作。

通过对城市居民出行特征的统计和分析，掌握城市交通需求总量、主要交通发生源和吸引源、出行的时空分布、交通方式分布等，为政府制定交通发展政策，编制道路交通、轨道交通规划、公交规划、停车站场规划、行人过街设施规划，以及交通设施和环境改善提供科学的依据。

传统的采用入户调查和微信等形式进行调查，总抽样率达到2％而已。调查往往需要更多人力，居民出行调查任务通过行政指令经过区政府、街道办、居委会三级，层层下达任务的方式，组织居委会工作人员调查。而且调查日只能选择在周二至周四的工作日，不是节假日等特殊日期，无重大活动，天气正常。调查周期长，一共需要15-20天左右完成。采取随机抽样和集中抽样的方式。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

技术实现要素：

本发明的主要目的在于提供一种居民出行指标的评估方法，旨在解决现有统计城市居民出行数据时，采用传统方式在实施数据采集的过程中数据收集周期过长，且数据收集不够完善造成的居民出行数据统计效率低的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种居民出行指标的评估方法，包括以下内容：

获取目标区域的人口出行指标参数，其中，所述人口出行指标参数包括所述目标区域居民的出行距离、出行时间及出行频次；

根据所述人口出行指标参数，确认所述目标区域居民的出行/停留状态以及人口发生/吸引量数据；

根据所述出行/停留状态以及人口发生/吸引量数据评估居民出行指标。

优选地，所述获取目标区域的人口出行指标参数的步骤之前，还包括：

获取所述目标区域的基站位置，并以所述基站位置确认城市空间结构；

将已确认到的城市空间结构生成城市空间结构图。

优选地，所述根据所述人口出行指标参数，确认所述目标区域居民的出行/停留状态以及人口发生/吸引量数据的步骤，包括：

根据所述人口出行指标参数生成人口流动数据图，并统计所述人口流动数据图中的人口出行数据确认所述出行/停留状态；

根据所述人口出行数据以及所述出行/停留状态统计所述人口发生/吸引量数据。

优选地，所述根据所述人口出行指标参数生成人口流动数据图，并统计所述人口流动数据图中的人口出行数据确认所述出行/停留状态的步骤，还包括：

在所述人口出行数据中提取人口出行、人口停留数据，并根据所述人口出行、人口停留数据确认用户处于出行/停留状态的概率；

根据已确认的所述出行/停留状态的概率生成出行/停留状态概率分布图。

优选地，所述根据所述人口出行数据以及所述出行/停留状态统计所述人口发生/吸引量数据的步骤，还包括：

在所述人口出行数据中提取客流集散特征，根据所述客流集散特征确认所述目标区域的人口发生/吸引量数据；

根据所述人口发生/吸引量数据生成人口发生/吸引量分布图。

优选地，所述根据所述出行/停留状态以及人口发生/吸引量数据评估居民出行指标的步骤之后，还包括：

根据所述出行/停留状态以及人口发生/吸引量数据分析所述目标区域的整体居民出行情况；

以预设格式将分析结果在所述目标区域的城市空间结构图上标记显示。

优选地，所述以预设格式将分析结果在所述目标区域的城市空间结构图上标记显示的步骤，包括：

根据所述分析结果确认所述目标区域的人口出行数量以及人口出行的移动方向；

以预设格式分别将所述人口出行数量及人口出行的移动方向在所述目标区域的城市空间结构图上标记显示。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种居民出行指标的评估装置，所述居民出行指标的评估装置包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上所述居民出行指标的评估方法的步骤。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有居民出行指标的评估应用程序，所述居民出行指标的评估应用程序被处理器执行时实现如上所述居民出行指标的评估方法的步骤。

本发明实施例提出的一种居民出行指标的评估方法，通过获取目标区域的人口出行指标参数，其中，所述人口出行指标参数包括所述目标区域居民的出行距离、出行时间及出行频次；根据所述人口出行指标参数，确认所述目标区域居民的出行/停留状态以及人口发生/吸引量数据；根据所述出行/停留状态以及人口发生/吸引量数据评估居民出行指标。本发明方法通过获取出行指标数据，对应计算居民的出行/停留状态以及人口发生/吸引量数据，进而通过计算到的数据评估城市居民出行指标，通过此种数据收集方式实现了提高居民出行数据统计效率的有益效果。

附图说明

图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的终端\装置结构示意图；

图2为本发明居民出行指标的评估方法第一实施例的流程示意图；

图3为本发明居民出行指标的评估方法第二实施例的流程示意图；

图4为城市空间结构图；

图5为出行/停留状态概率分布图；

图6为人口发生/吸引量分布图；

图7为居民出行情况标记图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明实施例的主要解决方案是：获取目标区域的人口出行指标参数，其中，所述人口出行指标参数包括所述目标区域居民的出行距离、出行时间及出行频次；根据所述人口出行指标参数，确认所述目标区域居民的出行/停留状态以及人口发生/吸引量数据；根据所述出行/停留状态以及人口发生/吸引量数据评估居民出行指标。

由于现有技术在统计城市居民出行数据时，采用传统方式在实施数据采集的过程中数据收集周期过长，且数据收集不够完善造成的居民出行数据统计效率低的技术问题。

本发明提供一种解决方案，通过获取出行指标数据，对应计算居民的出行/停留状态以及人口发生/吸引量数据，进而通过计算到的数据评估城市居民出行指标，通过此种数据收集方式实现了提高居民出行数据统计效率的有益效果。

如图1所示，图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的终端结构示意图。

本发明实施例终端可以是pc，也可以是智能手机、平板电脑、电子书阅读器，便携计算机等具有显示功能的可移动式终端设备。

如图1所示，该终端可以包括：处理器1001，例如cpu，网络接口1004，用户接口1003，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(display)、输入单元比如键盘(keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如wi-fi接口)。存储器1005可以是高速ram存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatilememory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的终端结构并不构成对终端的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及居民出行指标的评估应用程序。

在图1所示的终端中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与后台服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于连接客户端(用户端)，与客户端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的居民出行指标的评估应用程序，并执行以下操作：

获取目标区域的人口出行指标参数，其中，所述人口出行指标参数包括所述目标区域居民的出行距离、出行时间及出行频次；

根据所述人口出行指标参数，确认所述目标区域居民的出行/停留状态以及人口发生/吸引量数据；

根据所述出行/停留状态以及人口发生/吸引量数据评估居民出行指标。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的居民出行指标的评估应用程序，还执行以下操作：

获取所述目标区域的基站位置，并以所述基站位置确认城市空间结构；

将已确认到的城市空间结构生成城市空间结构图。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的居民出行指标的评估应用程序，还执行以下操作：

根据所述人口出行指标参数生成人口流动数据图，并统计所述人口流动数据图中的人口出行数据确认所述出行/停留状态；

根据所述人口出行数据以及所述出行/停留状态统计所述人口发生/吸引量数据。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的居民出行指标的评估应用程序，还执行以下操作：

在所述人口出行数据中提取人口出行、人口停留数据，并根据所述人口出行、人口停留数据确认用户处于出行/停留状态的概率；

根据已确认的所述出行/停留状态的概率生成出行/停留状态概率分布图。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的居民出行指标的评估应用程序，还执行以下操作：

在所述人口出行数据中提取客流集散特征，根据所述客流集散特征确认所述目标区域的人口发生/吸引量数据；

根据所述人口发生/吸引量数据生成人口发生/吸引量分布图。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的居民出行指标的评估应用程序，还执行以下操作：

根据所述出行/停留状态以及人口发生/吸引量数据分析所述目标区域的整体居民出行情况；

以预设格式将分析结果在所述目标区域的城市空间结构图上标记显示。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的居民出行指标的评估应用程序，还执行以下操作：

根据所述分析结果确认所述目标区域的人口出行数量以及人口出行的移动方向；

以预设格式分别将所述人口出行数量及人口出行的移动方向在所述目标区域的城市空间结构图上标记显示。

参照图2，图2为本发明居民出行指标的评估方法第一实施例的流程示意图，所述居民出行指标的评估方法包括：

步骤s10，获取目标区域的人口出行指标参数，其中，所述人口出行指标参数包括所述目标区域居民的出行距离、出行时间及出行频次；

在确认当前的目标区域有居民出行评估需求时，获取所述目标区域的人口出行指标参数，其中，所述人口出行指标参数包括出行距离、出行时间以及出行频次；在所述人口出行指标参数中，其出行距离以及出行时间是基于现有的od调查得到的，所述od调查(即交通起止点调查又称od交通量调查)，od交通量就是指起终点间的交通出行量。“o”来源于英文origin，指出行的出发地点，“d”来源于英文destination，指出行的目的地。在实际应用中，od调查通常利用个人出行调查和机动车od调查来获取od交通量。所述od调差可分为客流od调查和货流od调查。前者的调查内容主要有起止点分布、出行目的、出行方式、出行时间、出行距离、出行次数等。在本发明方法中，所需要的人口出行指标参数只需出行距离、出行时间及出行频次，其出行距离为od矩阵里各用户相邻中心点间的距离差值；出行时间，为od矩阵中用户相邻话单数据间时间差值；出行频次为统计到的用户由停留-出行-停留的状态变化数量。

基于当前的人口出行指标参数的获取，需对目标区域的地图进行划分进而提高人口出行指标参数的获取，因此，所述获取目标区域的人口出行指标参数的步骤之前，还包括：

获取所述目标区域的基站位置，并以所述基站位置确认城市空间结构；

将已确认到的城市空间结构生成城市空间结构图。

根据当前需评估居民出行指标的目标区域，确认所述目标区域的基站位置，并根据确认到的基站位置，以基站位置定义为基站中心点，相邻之间距离超过90％距离在500米左右时，可确认到所述目标区域的城市中心区较为密集，城市近郊或城市副中心较远，可达到1000-2000米左右。进一步的，根据已确认到的城市区域，以voronoi(泰森多边形或dirichlet图，它是由一组由连接两邻点直线的垂直平分线组成的连续多边形组成)技术划分城市空间结构生成城市空间结构图，如图4所述，图4为城市空间结构图。

步骤s20，根据所述人口出行指标参数，确认所述目标区域居民的出行/停留状态以及人口发生/吸引量数据；

根据获取到的人口出行指标参数(出行距离、出行时间、出行频次)，确认所述目标区域居民的出行/停留状态以及人口发生/吸引量数据，其中，所述出行/停留状态，为基于所述人口出行指标参数中的出行时间及出行频次统计所述目标区域居民的用户出行以及出行后/未出行时的停留状态；所述人口发生/吸引量数据，在本领域中，人口发生/吸引量数据指基于目标区域的人口流出以及人口流入所述目标区域的人口统计数量，因此，在本发明方法中，所述人口发生/吸引量数据为基于已统计到的出行/停留状态进行数据整合及收集确认到的所述目标区域的人口流出的密集区域以及人口出行后流入的密集区域的人口统计数量。

步骤s30，根据所述出行/停留状态以及人口发生/吸引量数据评估居民出行指标。

基于人口出行指标参数确认到的目标区域居民的出行/停留状态以及人口发生/吸引量数据，评估所述目标区域的居民出行指标。其中，在评估所述目标区域的居民出行指标时，可通过已定义的评估方式根据已确认的所述出行/停留状态以及人口发生/吸引量数据进行居民出行评估操作，其中，基于所述出行/停留状态以及人口发生/吸引量数据评估的评估内容，可包括居民出行强度、出行目的结构、初心方式结构、出行时间分布、出行耗时分布、出行距离分布等。人口出行特征分析，包括出行量、出行率、出行的时间和空间特征、选择的交通方式、出行目的等。交通趋势分析，对扩样校验后的数据生成交通od，结合城市各类交通方式特点，指出存在问题，通过指向性调查的结果反映出交通改善的方向等。

在本实施例中，通过获取出行指标数据，对应计算居民的出行/停留状态以及人口发生/吸引量数据，进而通过计算到的数据评估城市居民出行指标，通过此种数据收集方式实现了提高居民出行数据统计效率的有益效果。

进一步的，参照图3，图3为本发明居民出行指标的评估方法第二实施例的流程示意图，基于上述所示的第一实施例，所述根据所述出行/停留状态以及人口发生/吸引量数据评估居民出行指标的步骤之后，还包括：

步骤s40，根据所述出行/停留状态以及人口发生/吸引量数据分析所述目标区域的整体居民出行情况；

基于人口出行指标参数已确认的所述目标区域居民的出行/停留状态以及人口发生/吸引量数据，分析所述目标区域的整体居民出行情况，其中，所述居民出行情况，其出行情况的内容包括人口出行的人口出行数量以及人口出行时的整体移动方向，其分析方式可通过统计用户的出行距离与出行时间，求出平均出行速度，并为求出的所述平均出行速度分配速度区间，其各个速度区间代表不同的出行方式，例如公交、地铁、步行、骑行、自驾车等。根据已分配的用户出行方式及速度分配区间，得出用户的初心方式以及各种出行方式的出行频次。进一步的，通过识别用户的任职居住所在地计算用户的通勤出行距离，计算平均出行距离、平均通勤出行距离、累计出行频次统计，作为所述目标区域的总体居民出行的情况。

另外，在通过人口出行指标参数确认目标区域居民出行状态，即所述根据所述人口出行指标参数，确认所述目标区域居民的出行/停留状态以及人口发生/吸引量数据的步骤，包括：

根据所述人口出行指标参数生成人口流动数据图，并统计所述人口流动数据图中的人口出行数据确认所述出行/停留状态；

根据所述人口出行数据以及所述出行/停留状态统计所述人口发生/吸引量数据。

根据已确认到的人口出行指标参数生成对应的人口流动数据图；基于所述人口流动数据图统计人口流动信息，进而，查看所述人口流动数据图，确认所述出行/停留状态的信息，所述人口流动状态，包括人口出行、人口停留状态，因此，在实际应用中，即所述根据所述人口出行指标参数生成人口流动数据图，并统计所述人口流动数据图中的人口出行数据确认所述出行/停留状态的步骤，还包括：

在所述人口出行数据中提取人口出行、人口停留数据，并根据所述人口出行、人口停留数据确认用户处于出行/停留状态的概率；

根据已确认的所述出行/停留状态的概率生成出行/停留状态概率分布图。

根据所述人口出行数据中的人口出行、人口停留数据，确认所述用户处于出行/停留状态的概率，在统计所述出行/停留状态时，以预设各的计算公式对所述人口出行、人口停留数据进行计算，根据计算到的出行/停留状态的概率数据，生成出行/停留状态概率分布图，所述出行/停留状态概率分布图可如图5所示。进一步的，为确认居民出行的数据特征，即所述根据所述人口出行数据以及所述出行/停留状态统计所述人口发生/吸引量数据的步骤，还包括：

在所述人口出行数据中提取客流集散特征，根据所述客流集散特征确认所述目标区域的人口发生/吸引量数据；

根据所述人口发生/吸引量数据生成人口发生/吸引量分布图。

在所述人口出行数据中，提取客流集散特征，所述客流集散特征为特定时间特定区域的人口流动情况，根据所述客流集散特征确认所述目标区域的人口发生/吸引量数据，所述人口发生/吸引量数据定义为人口在时间周期内的流动走向，以及走向趋势。在提取到特定时间特定区域的客流集散特征后，通过累计群体出行发生量与累计群体吸引分布量确认客流集聚效率，进而以人流导数作为客流的集聚速度。根据已确认的客流集散特征以及客流集聚效率确认所述目标区域的人口发生/吸引量数据，进而生成所述目标区域的人口发生/吸引量分布图，所述人口发生/吸引量分布图如图6所示。

步骤s50，以预设格式将分析结果在所述目标区域的城市空间结构图上标记显示。

根据已分析到的居民出行情况，以预设格式将所述居民出行情况在所述目标区域的城市空间结构图上标记，并显示。其中，在标记所述居民出行情况时，以预设时间为周期重新确认居民出行情况并重新标记，所述预设时间可根据目标区域的人口总数对应由管理员设定。在将所述居民出行情况标记在城市空间结构图时，即所述以预设格式将分析结果在所述目标区域的城市空间结构图上标记显示的步骤，包括：

根据所述分析结果确认所述目标区域的人口出行数量以及人口出行的移动方向；

以预设格式分别将所述人口出行数量及人口出行的移动方向在所述目标区域的城市空间结构图上标记显示。

在以预设格式将人口出行数量及人口出行的移动方向在所述目标区域的城市空间结构图上标记显示时，通过分别定义人口出行数量以及人口出行的移动方向的标记类型实现，例如将人口出行数量以圆圈标记，人口出行以线条标记，人口出行的方向以箭头指示，基于此种情况，所述居民出行情况标记图可如图7所示。

在本实施例中，通过出行/停留状态以及人口发生/吸引量数据分析所述目标区域的整体居民出行情况，并将分析结果在城市空间结构图上标记显示，使得城市群体出行状态直观可视化，在统计居民出行情况时实现了提高了用户体验的有益效果。

此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有居民出行指标的评估应用程序，所述居民出行指标的评估应用程序被处理器执行时实现如下操作：

获取目标区域的人口出行指标参数，其中，所述人口出行指标参数包括所述目标区域居民的出行距离、出行时间及出行频次；

根据所述人口出行指标参数，确认所述目标区域居民的出行/停留状态以及人口发生/吸引量数据；

根据所述出行/停留状态以及人口发生/吸引量数据评估居民出行指标。

进一步地，所述居民出行指标的评估应用程序被处理器执行时还实现如下操作：

获取所述目标区域的基站位置，并以所述基站位置确认城市空间结构；

将已确认到的城市空间结构生成城市空间结构图。

进一步地，所述居民出行指标的评估应用程序被处理器执行时还实现如下操作：

根据所述人口出行指标参数生成人口流动数据图，并统计所述人口流动数据图中的人口出行数据确认所述出行/停留状态；

根据所述人口出行数据以及所述出行/停留状态统计所述人口发生/吸引量数据。

进一步地，所述居民出行指标的评估应用程序被处理器执行时还实现如下操作：

在所述人口出行数据中提取人口出行、人口停留数据，并根据所述人口出行、人口停留数据确认用户处于出行/停留状态的概率；

根据已确认的所述出行/停留状态的概率生成出行/停留状态概率分布图。

进一步地，所述居民出行指标的评估应用程序被处理器执行时还实现如下操作：

在所述人口出行数据中提取客流集散特征，根据所述客流集散特征确认所述目标区域的人口发生/吸引量数据；

根据所述人口发生/吸引量数据生成人口发生/吸引量分布图。

进一步地，所述居民出行指标的评估应用程序被处理器执行时还实现如下操作：

根据所述出行/停留状态以及人口发生/吸引量数据分析所述目标区域的整体居民出行情况；

以预设格式将分析结果在所述目标区域的城市空间结构图上标记显示。

进一步地，所述居民出行指标的评估应用程序被处理器执行时还实现如下操作：

根据所述分析结果确认所述目标区域的人口出行数量以及人口出行的移动方向；

以预设格式分别将所述人口出行数量及人口出行的移动方向在所述目标区域的城市空间结构图上标记显示。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。