本发明涉及智能交通，具体为车牌识别的道路交通od信息采集系统的处理方法。
背景技术：
1、智能交通系统是未来交通系统的发展方向，它是将先进的信息技术、数据通信传输技术、电子传感技术、控制技术及计算机技术等有效地集成运用于整个地面交通管理系统而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合交通运输管理系统。
2、中国专利公开号为cn107888877b公开了车辆追踪及道路交通信息采集的方法及其系统，所述方法包括：制定监控区域地图，将监控区域内的视频监控设备的信息和无线基站设备的信息存储于同一数据库内；分别采集无线信号以及视频信号，本发明的车辆追踪及道路交通信息采集的方法，通过设定监控区域，采集监控区域内的无线信号以及视频信号，分别对无线信号和视频信号进行处理，获取交通信息、无线终端设备的相关数据以及视频监控目标的相关数据，将这三者进行融合，获取初步交通信息，且将初步交通信息与其他监测数据融合，实现将对无线信号的监测、视频监控和其他传感技术结合起来，能够最大限度地将无线监控覆盖面积大、需要运算和数据处理量小和视频监控准确度高的优点紧密结合起来。
3、但是该系统的处理方法存在的问题有：
4、获取od矩阵的方法均拥有自身特点，但存在一定局限，且路段流量检测存在的误差以及od反推模型在算法假设和参数标定方面存在的局限性，往往导致od反推的结果与真实情况存在较大偏差。
技术实现思路
1、(一)解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本发明提供了车牌识别的道路交通od信息采集系统的处理方法，具备高质量的od信息，为交通需求管理提供理论依据等优点，解决了od反推的结果与真实情况存在较大偏差的问题。
3、(二)技术方案
4、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：车牌识别的道路交通od信息采集系统的处理方法，包括以下步骤：
5、步骤一、信息采集模块对外场采集各个断面的车牌特写图片、车辆号牌、车牌颜色、车型、经过时间、经过地点、车辆颜色等信息，并对这些车牌识别信息进行存储和上传；
6、步骤二、将步骤一的识别信息，通过预处理通过模块，对外场采集的无法识别的车牌特写图片进行二次清洗和再识别，进一步提高车牌信息采集的精度；
7、步骤三、获取待采集车辆的车辆信息以及其与车载单元的通信时间点，并将获取到的信息上传到后台服务器，后台服务器接收第一路侧单元和第二路侧单元上传的信息，并根据接收到的信息统计计算待采集路段的交通信息数据；
8、步骤四、将监控区域内的视频监控设备的信息和无线基站设备的信息存储于同一数据库内，匹配无线终端设备以及视频监控目标，并融合无线终端设备的相关数据以及视频监控目标的相关数据，获取初步交通信息；
9、步骤五、单个视频监控范围内的视频信号进行图像处理及数据分析，提取视频监控目标的车牌和车辆的其他识别信息以及车辆在视频监控范围内的位置信息，按照时间顺序并参考道路的拓扑结构将视频监控目标的所有位置连接，形成视频监控目标的移动轨迹；
10、步骤六、单车轨迹跟踪模块对车牌识别数据的道路交通od信息采集系统捕捉到的车辆路径进行实时的跟踪与更新，其最新的路径信息包括车辆的基础信息和之前出行通过的车牌识别断面的状态；
11、步骤七、分别检索出人车模式下的出行数据中mac地址相同的用户数据以及行人模式下的出行数据中mac地址相同的用户数据，对mac地址为相同的用户数据中时间戳进行比较；
12、步骤八、最早时间戳所对应的用户数据中的地理位置信息为出行起点，最晚时间戳所对应的用户数据中的地理位置信息为出行终点，更新od矩阵中的该出行起点和该出行终点的交通量，根据od矩阵进行道路交通状况的实时更新和展示。
13、优选的，所述od矩阵包括存储与展示模块将修正后的od值按照统计周期、车辆类型和起讫点等信息分类存储，并对路网动态od分布矩阵进行报表和图形展示。
14、优选的，所述通过分析od观测量误差产生的机理，建立观测od量与断面流量之间的校验方程组对起终点缺失引起的od误差进行修正，并根据断面与小区的隶属关系合成小区间od分布矩阵。
15、优选的，所述步骤一和步骤二中，所述车辆信息包括车辆类型、车牌号码、车牌颜色和车载单元的id号。
16、优选的，所述计算待采集路段上每辆待采集车辆的平均速度p和所有待采集车辆的平均速度pa，计算公式为：p＝待测试路段长度/(t2-t1)，pa＝σi＝1npi/n。
17、优选的，通过大数据分析手段，对数据进行清洗，融合，提取特征数据，得到结果数据，将得到的结果数据转移到应用系统进行存储，形成数据资产，并做好数据资产管理。
18、优选的，统计单个视频监控在一段时间内监测到的视频监控目标数量，形成视频监控点的车流量信息，利用部署在交通道路上不同位置的不同视频基站观测到同一视频监控目标的时间进行统计分析。
19、优选的，估计视频监控目标在这些交通道路间行驶时的速度以及旅程分布信息，形成交通信息采集，将视频监控目标的监控时间、位置、移动轨迹以及交通信息存储于数据库内。
20、优选的，所述单车od记录存储的信息包括车辆在一次出行中经过的车牌识别断面序列、断面经过时间等信息。
21、优选的，所述单车od生成模块是在单车轨迹跟踪的基础上进行处理，当设定的时间范围内下游未出现该车牌新的出行断面信息时，可以确认该车牌的出行od已经完成并写入单车od的数据库，反之该车牌的继续保持轨迹跟踪。
22、(三)有益效果
23、与现有技术相比，本发明提供了车牌识别的道路交通od信息采集系统的处理方法，具备以下有益效果：
24、该车牌识别的道路交通od信息采集系统的处理方法，通过对人车模式和行人模式的出行方式进行划分，获得分类交通od矩阵，为实现od流的动态分配和交通规划提供决策依据，实现了自动采集城市道路中行人以及车辆的长期、动态的od信息，对目前具有实时性要求的交通控制与管理提供基础数据，获取难度较低，相对于人工调查大量的前期准备、现场调查和后期数据处理，以及模型推算需要的复杂的算法设计、算法验证和调试工作，车牌识别数据的道路交通od信息采集系统的处理方法，在算法设计和数据处理等诸多环节都更加容易实现，具有明显的经济效益和社会效益。
1.车牌识别的道路交通od信息采集系统的处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的车牌识别的道路交通od信息采集系统的处理方法，其特征在于，所述od矩阵包括存储与展示模块将修正后的od值按照统计周期、车辆类型和起讫点等信息分类存储，并对路网动态od分布矩阵进行报表和图形展示。
3.根据权利要求1所述的车牌识别的道路交通od信息采集系统的处理方法，其特征在于，所述通过分析od观测量误差产生的机理，建立观测od量与断面流量之间的校验方程组对起终点缺失引起的od误差进行修正，并根据断面与小区的隶属关系合成小区间od分布矩阵。
4.根据权利要求1所述的车牌识别的道路交通od信息采集系统的处理方法，其特征在于，所述步骤一和步骤二中，所述车辆信息包括车辆类型、车牌号码、车牌颜色和车载单元的id号。
5.根据权利要求1所述的车牌识别的道路交通od信息采集系统的处理方法，其特征在于，所述计算待采集路段上每辆待采集车辆的平均速度p和所有待采集车辆的平均速度pa，计算公式为：p＝待测试路段长度/(t2-t1)，pa＝σi＝1npi/n。
6.根据权利要求1所述的车牌识别的道路交通od信息采集系统的处理方法，其特征在于，通过大数据分析手段，对数据进行清洗，融合，提取特征数据，得到结果数据，将得到的结果数据转移到应用系统进行存储，形成数据资产，并做好数据资产管理。
7.根据权利要求1所述的车牌识别的道路交通od信息采集系统的处理方法，其特征在于，统计单个视频监控在一段时间内监测到的视频监控目标数量，形成视频监控点的车流量信息，利用部署在交通道路上不同位置的不同视频基站观测到同一视频监控目标的时间进行统计分析。
8.根据权利要求1所述的车牌识别的道路交通od信息采集系统的处理方法，其特征在于，估计视频监控目标在这些交通道路间行驶时的速度以及旅程分布信息，形成交通信息采集，将视频监控目标的监控时间、位置、移动轨迹以及交通信息存储于数据库内。
9.根据权利要求1所述的车牌识别的道路交通od信息采集系统的处理方法，其特征在于，所述单车od记录存储的信息包括车辆在一次出行中经过的车牌识别断面序列、断面经过时间等信息。
10.根据权利要求1所述的车牌识别的道路交通od信息采集系统的处理方法，其特征在于，所述单车od生成模块是在单车轨迹跟踪的基础上进行处理，当设定的时间范围内下游未出现该车牌新的出行断面信息时，可以确认该车牌的出行od已经完成并写入单车od的数据库，反之该车牌的继续保持轨迹跟踪。