一种基于雷达组群的车辆行为连续跟踪探测系统及方法
阅读说明：本技术 一种基于雷达组群的车辆行为连续跟踪探测系统及方法 (Radar group-based vehicle behavior continuous tracking detection system and method ) 是由 王俊骅 刘硕 张兰芳 于 2019-06-18 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种基于雷达组群的车辆行为连续跟踪探测系统,包括雷达组群,数据通信设备,数据存储设备,后台数据处理服务器,车辆行驶状态显示模块和电源控制模块。本发明在指定区域安装雷达设备,并组网为雷达组群；通过雷达组群采集道路交通数据,并发送给数据存储设备；车辆行驶状态显示模块实现车辆行驶状态的初步可视化显示；后台数据处理服务器将每一个雷达设备监测区域车辆离散行驶状态数据关联,实现轨迹跟踪；后台数据处理服务器将雷达组群数据融合,实现相邻区域同一车辆行驶轨迹衔接；后台数据处理服务器实现全路段车辆驾驶行为分析与过程重建；车辆行驶状态显示模块实现全路段车辆驾驶行为过程可视化显示。(The invention discloses a radar group-based vehicle behavior continuous tracking detection system which comprises a radar group, data communication equipment, data storage equipment, a background data processing server, a vehicle running state display module and a power supply control module. The method comprises the steps of installing radar equipment in a designated area, and networking the radar equipment into radar groups; collecting road traffic data through a radar group and sending the road traffic data to data storage equipment; the vehicle driving state display module realizes the primary visual display of the vehicle driving state; the background data processing server associates the discrete driving state data of the vehicles in each radar equipment monitoring area to realize track tracking; the background data processing server fuses the radar group data to realize the connection of the same vehicle running track of adjacent areas; the background data processing server realizes the analysis and process reconstruction of the driving behaviors of the vehicles in the whole road section; the vehicle driving state display module realizes the visual display of the driving behavior process of the vehicles in the whole road section.)
技术领域
本发明属于道路交通数据采集技术领域，具体涉及一种基于雷达组群的车辆行为连续跟踪探测系统及方法。
背景技术
确保安全与提升效率一直是交通控制、交通管理和道路安全专业领域努力的方向。能够实时、准确、便捷地采集丰富多样的道路交通数据，是研究人员和交通管理者深入分析与诊断现状交通问题、提出和实施有效交通管控措施的前提条件之一。道路交通数据是基于各种交通探测器采集的，目前我国关于道路交通实时动态数据采集、处理、信息发布等技术手段总体来说尚不够先进，数据采集手段的落后对深入研究道路交通安全和道路交通流运行特征存在阻碍作用，不利于新的设计理念、交通控制与管理理论、方法的产生。
传统的道路交通数据采集主要依靠布设于道路断面的环形线圈、地磁、视频图像、微波雷达、红外传感器、超声波雷达等检测器来实现。在实际工程应用中发现这些检测器在复杂的道路交通环境中存在诸多不足：地磁和线圈因为埋置于路面内，安装与后期维护较为不便，通常需要破坏路面，且在车辆荷载的长期作用下容易受损而失效。另外，该方式通常仅采集断面交通数据，无法跟踪车辆在通过较大范围时的运行轨迹，因而无法获取车辆在通过较大范围时相对完整的运行状态或行为过程；视频检测设备通常安装于道路上方或路侧，不与路面接触，能监测车辆运行的过程，但该方式目前依赖于天气、能见度等环境条件，可靠性不高，会存在较大程度的漏检与误检；传统的微波雷达检测设备具有很强的抗干扰能力，基本不受外界天气条件影响，它采用多普勒原理探测移动车辆，可实现多目标同时跟踪，在检测范围上可根据安装位置不同调整微波覆盖范围，探测范围广，可实现路段或交叉口车辆运行状态的检测，但当车辆静止或低速行驶时，就会出现目标丢失问题；红外传感器灵敏度高，响应快，不受光线条件的影响，能在完全黑暗的情况下工作，但受周围环境影响太大，比如大气的温度和湿度；超声波雷达全天候性强，对信息采集的准确率高，但探测范围有限，一对超声波探测器一般只能探测一条车道。
与其它种类探测器相比，基于雷达(微波雷达、毫米波雷达、激光雷达等) 的探测器目前主要应用于车载障碍物智能探测、车辆防撞预警等方面，在道路交通信息采集方面应用相对较少。但由于雷达探测器具有安装方便、不受天气影响、不破坏路面、复杂环境下抗干扰能力强、后期维护便捷等优势，在道路交通数据采集方面显示出很好的应用潜力，近年来逐渐为研究人员所重视。尤其是毫米波雷达引起了人们很大的研究兴趣，并在交通领域获得了快速的发展，被逐渐应用到车辆防撞探测、交通信息采集、无人驾驶环境感知等诸多方面，目前在车载障碍物探测与行车风险预警方面应用已较为普及。以下对已公开的关于雷达探测技术在道路交通数据采集与交通状态检测方面的专利技术进行简单介绍。
(1)发明专利CN108550269A(2018.09)提供了一种基于毫米波雷达的交通流量检测系统及其检测方法。通过架设于道路上方的毫米波雷达检测器对探测范围内的车辆进行跟踪，识别每个目标的行驶状态信息，由MCU控制单元对离散车辆点的行驶状态信息进行分类，识别出检测范围内的车辆轨迹，并对识别车辆进行编号。再将车辆编号和轨迹数据信息发送至中心系统单元，中心系统单元根据探测范围内的目标车辆数和驶入驶出探测范围的车辆运动特性，结合毫米波雷达检测器断面部署方案，对路段实时交通流量和统计交通量进行计算。
(2)发明专利CN108010334A(2018.05)提供了一种基于多普勒技术的矩阵雷达的交叉***通数据采集方法及系统。通过在交叉口设置矩阵雷达对交叉口进行扫描，记录无车状态时的扫描数据作为对比的基准；当车辆到达路口并进入检测区域，矩阵雷达检测到扫描区域信号发生变化，通过与系统原始数据进行对比，对扫描物体进行判断；对检测区域内的车辆的数量进行计数，矩阵雷达将采集到数据发送给后台数据采集系统，进行数据分析处理后计算出路口车辆长度、车速、车流量信息数据。
(3)发明专利CN107767668A(2018.03)提供了一种基于雷达主动探测车辆连续实时跟踪的方法。该方法通过在车辆上安装特定的特征信号发射装置，如车载蓝牙、电子标签、无线信号发射器等，利用组建的雷达组群获取车辆特征信号，针对雷达获得的信号进行分析，把分析出的车辆的位置、轨迹发送给后台融合服务器，融合服务器实时绘制出车辆的运动轨迹。该技术最大不足为只能对安装有特征信号发射装置的车辆进行识别与跟踪，不能针对一般的社会车辆，限制了该技术的使用范围。
(4)发明专利CN104575049A(2015.04)提供了一种基于阵列雷达的高架匝道智能诱导方法及装置。通过在高架道路上多个断面位置安装阵列雷达检测设备，采集检测区域路段的实时交通参数信息；计算检测区域路段的平均交通流密度参数，并基于密度-运行指数模型，提取检测区域路段的实时交通运行指数，计算入口匝道和出口匝道的平均交通运行指数，从而判定各个匝道的交通运行状态等级，构建智能交通诱导模型，并通过入口匝道诱导屏和出口匝道诱导屏实时显示智能交通诱导决策。
(5)发明专利CN104408925A(2015.03)提供了一种基于陈列雷达的交叉口运行状态评价方法。该方法采用二维主动式阵列雷达技术，通过在道路交叉口各个进口方向上安装阵列雷达设备，获取检测区域的实时交通流和车辆速度信息，该信息经数据通信设备传输至后台服务器存储和处理，计算平均交通流密度参数，进一步计算得到交叉口实时交通运行指数和交通运行状态等级。最后利用发布终端设备，将交叉口的实时交通状态信息向公众进行发布，实现交叉口运行态势的实时监控和动态诱导。
(6)发明专利CN103901431A(2014.07)提供了一种三维交通信息采集雷达及其实现方法。该雷达装置将线性调频连续波技术和相参技术结合起来实现多车道目标的同时检测，包括DDS、调制器、功率放大器、发射天线、混频器、接收天线、低频放大器、信号处理器和通讯接口。该雷达是一种宽波束雷达，该雷达输出的目标数据不仅包括车辆的速度，而且还包括车辆的位置坐标，能同时检测目标的速度、距离和方位信息，能实现多车道，多目标的同时跟踪与定位。
由以上公开专利可以看出，快速发展的雷达探测技术的优势结合交通领域的实际需求，为创造新的应用提供了可能。目前研究人员对雷达探测技术在道路交通数据采集(如交通量统计、行车速度、车辆位置及行车轨迹等)、交通运行状态检测(由计算得到的交通运行指数确定)、交通智能诱导等应用方面已开展深入的探索。通过在道路平面交叉口，或高架道路不同断面位置布设雷达组群，可实现对较大交叉口或较长路段范围内运动车辆行驶状态的连续跟踪捕捉。但是，目前采用的道路交通数据采集手段普遍存在可靠性不高、对环境依赖性强、抗干扰能力差、覆盖范围较小无法捕捉大范围下的行为过程、维护不便等缺陷，迫切需要一种新的道路交通数据采集方式，以适应新的时代背景下道路交通管控技术不断发展和道路交通安全研究不断深入的需要。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术中的不足，提供一种基于雷达组群的车辆行为连续跟踪探测系统，创造性地采用一组毫米波雷达设备，雷达各自的监测区域彼此相邻且无缝对接，实现长距离范围内全程采集车辆行驶状态微观参数；利用车辆行驶状态在时间和空间上的连续性和相关性，对雷达组群探测数据进行关联与融合，识别出同一车辆在通过整个监测范围内连续的行车轨迹与行驶速度特征，从而实现大区域长距离范围下对任意通行车辆驾驶行为过程的监测。另外，利用行车轨迹数据和速度特征数据，可对车辆的驾驶行为特征进行深入分析，判断是否存在违规变道、超速、随意停车、急刹车等行为，并能对行车过程予以重建，并在可视化界面中予以显示。
本发明所解决的技术问题可以采用以下技术方案来实现：
一种基于雷达组群的车辆行为连续跟踪探测系统，包括
雷达组群，其用于探测指定区域内的车辆目标，采集所有车辆目标某一时刻的行驶状态数据；雷达组群的输出端与数据通信设备输入端相连，雷达组群采集数据时将信号实时传输至数据通信设备；
数据通信设备，雷达组群中的每一台雷达设备对应独立的数据通信设备，其用于将雷达组群采集的原始数据传送至数据存储设备，数据通信设备输入端与雷达设备输出端相连，数据通信设备输出端与数据存储设备输入端相连；
数据存储设备，其用于将数据通信设备传输的原始数据存入数据库，数据存储设备存在若干数据输入端，每一台雷达设备对应一个数据输入端；数据存储设备输出端与后台数据处理服务器输入端相连；
后台数据处理服务器，其用于读取存储于数据存储设备中的数据、将车辆原始位置信息由各自的独立坐标系转换为全路段统一的坐标系、进行单台雷达内部的数据关联处理、实现对同一车辆在某一子监测区域下的轨迹跟踪、进行雷达组群之间的数据融合处理、实现雷达监测区域之间的车辆轨迹匹配衔接、获取车辆通过整个监测区域的完整行车轨迹与速度、加速度运行特征，并对典型的违规驾驶行为进行分析与特殊标记，后台数据处理服务器输入端与数据存储设备输出端相连，后台数据处理服务器输出端与车辆行驶状态显示模块相连；
车辆行驶状态显示模块：其用于将车辆在监测区域内的行驶过程在计算机上可视化显示，包括显示完整的运动轨迹、运动速度和加速度，若出现违法违规驾驶行为，采用红颜色予以突出标识；显示模块输入端与后台数据处理服务器输出端相连；
电源控制模块，其用于对雷达设备供电进行控制。
进一步的，所述雷达组群包括若干台毫米波雷达，毫米波雷达依次设置于指定区域内路侧上方，所有毫米波雷达形成一组监测范围彼此无缝衔接、覆盖全路段的毫米波雷达组群。
一种基于雷达组群的车辆行为连续跟踪探测方法，包括如下步骤：
步骤一：在指定区域安装雷达设备，并组网为雷达组群；
步骤二：通过雷达组群采集道路交通数据，并发送给数据存储设备；
步骤三：车辆行驶状态显示模块实现车辆行驶状态的初步可视化显示；
步骤四：后台数据处理服务器将每一个雷达设备监测区域车辆离散行驶状态数据关联，实现轨迹跟踪；
步骤五：后台数据处理服务器将雷达组群数据融合，实现相邻区域同一车辆行驶轨迹衔接；
步骤六：后台数据处理服务器实现全路段车辆驾驶行为分析与过程重建；
步骤七：车辆行驶状态显示模块实现全路段车辆驾驶行为过程可视化显示。
进一步的，所述步骤一的实现过程如下：
1)安装雷达设备
根据预先指定的公路路段监测范围大小，结合选定的雷达设备的监测能力及布设高度、角度，确定需要布设的雷达数量，并选择合适的断面位置在路侧安装雷达设备；
2)雷达设备与监测路段编码关联
根据每台雷达设备的监测范围对道路监测路段进行划分和编码，同时对相应的雷达设备也予以编码，将路段编码与雷达设备编码进行关联；安装完成的雷达设备形成一组监测范围无缝衔接、监测范围全覆盖的毫米波雷达组群。
进一步的，步骤二的实现过程如下：
1)数据采集
当车辆驶入监测区域，毫米波雷达主动探测目标，获取每一个目标车辆的行驶状态信息，包括雷达设备编号、路段区域编号、探测到目标的时间点、车辆位置和行驶速度；雷达设备探测的频率为20Hz，行驶状态信息描述了目标的瞬时移动状态特性，每一次探测采集到的原始数据为离散数据，每相邻两次探测的数据之间没有关联性；
2)数据传输
每一台数据通信设备将对应的雷达采集到的原始数据按统一的格式实时传输至数据存储设备予以存储备份；
3)原始数据存储备份
数据存储设备接收来自数据传输设备传输的原始数据，并对原始数据进行存储；存储信息包括：雷达设备编号、路段区域编号、时间点、原始车辆位置信息和车辆行驶速度；一个目标车辆的一次被探测到的信息构成一条数据记录，存储于指定的数据库A中；
4)车辆位置坐标转换后的数据二次存储
后台数据处理服务器从数据存储设备的数据库A中读取原始数据，提取出其中的位置信息，然后对该位置信息进行坐标转换处理，即逐一将所有车辆原始位置信息由各自的独立坐标系转换至全路段统一的坐标系下的坐标，再重新存入存储设备指定的数据库B中。
进一步的，步骤三的实现过程如下：
车辆行驶状态显示模块读取数据库B中车辆离散的行驶状态数据，并将其显示于可视化界面中，同时伴随显示瞬时速度信息，完成探测目标的初步可视化显示。
进一步的，步骤四的实现过程如下：
1)对每一帧的所有雷达碰撞进行聚类；
2)得到每一处聚类的速度/位置/RCS；
3)根据当前时间戳以及当前对象的位置速度，计算下一次时间戳的对象预测位置；
4)根据下一时间戳下的所有信息完成对上一帧的匹配，并用RCS进行验证；
进一步的，步骤五的实现过程如下：
1)对进入雷达重叠扫描区的碰撞点的特征进行提取；
2)在相近的时间戳匹配相邻雷达计算得到的节点特征；
3)对特征节点进行匹配；
4)将偏差小于某一给定阈值的组合认定为同一辆车；
5)得到车辆轨迹衔接；
进一步的，步骤六的实现过程如下：
1)驾驶行为特征分析
在经过数据融合处理后，每一辆通过监测区域的目标车辆的都具有如下数据记录：车辆ID编号，时间点，统一坐标系下的位置坐标，速度；其中时间点、位置坐标、速度均为向量，它们的每一个分量都存在一一对应关系，能详细刻画车辆在通过监测区域时的驾驶行为特征；
将统一坐标系下的位置坐标依时间顺序连接，即获得车辆的行驶轨迹，通过对行驶轨迹分析，可检测车辆是否存在违规变道行为；通过对速度值进行分析，可检测车辆在行车过程中是否存在超速、随意停车行为；通过将速度值对时间变量求导，可获得车辆的瞬时加速度；分析加速度值的大小，结合相关的理论阈值可检测车辆在驾驶行为过程中是否存在急刹车行为。
2)车辆驾驶行为过程重构
经过以上分析计算，重新更新每一辆通过监测区域的目标车辆对应的数据记录：车辆ID编号，时间点，统一坐标系下的位置坐标，速度，加速度；
以上所得到的每一车辆的行驶状态数据虽然仍为离散的瞬时状态信息，但在时间和空间上已相互关联，且与唯一的目标车辆相匹配；以时间和空间为坐标轴，可以固定车辆在任一时空条件下的瞬时行驶状态，从而也就能够重新构建车辆在通过监测区域的整个行驶过程，并且能在可视化界面中加以显示。
进一步的，步骤七的实现过程如下：
车辆行驶状态显示模块从数据库中读取监测范围内每一经过车辆的轨迹、速度、加速度、时间信息，完成车辆驾驶行为过程在计算机上的可视化显示，实现对监测范围、监测时间段内的车流运行过程的重新展示，同时对驾驶过程中存在的违规变道、超速、急刹车、随意停车等行为予以突出显示。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
1)有效地解决了传统地磁、环形线圈、视频图像处理、微波雷达在道路交通数据采集中存在的可靠性不高、对环境依赖性强、抗干扰能力差、覆盖范围有限、精度不够、维护困难等诸多不足，将目前在车载设备上已广泛采用的毫米波雷达应用于道路交通数据采集，采集数据的精度与可靠性大大提升。
2)结合道路交通管理与道路安全研究的实际需求和雷达探测技术的优势，创造性地采用毫米波雷达组群实现大区域长距离的车辆连续跟踪探测，实现了对车辆驾驶行为的过程监测，一方面有利于交通管理部门在管控交通流运行状态、治理如违规变道、超速、随意停车等违规驾驶行为方面提升工作效率；另一方面也可为道路交通安全研究人员提供基础数据采集平台，为深入研究复杂道路交通环境条件下车流运行特征、车流运行状态的风险识别与稳定性控制、行驶过程中车辆之间的交互行为等创造条件，因而既具有重要的工程应用前景，也具有重要的科研使用价值。
附图说明
图1为本发明所述的基于毫米波雷达组群连续跟踪探测的车辆驾驶行为监测系统的结构框图。
图2为本发明所述的基于毫米波雷达组群连续跟踪探测的车辆驾驶行为监测方法的流程图。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
参见图1，本发明所述的一种基于毫米波雷达组群连续跟踪探测的车辆驾驶行为监测系统，其包括多台毫米波雷达设备、数据通信设备、数据存储设备、后台数据处理服务器、车辆行驶状态显示模块、电源控制模块。
毫米波雷达设备：负责探测指定区域内的车辆目标，采集每一目标某一时刻的行驶状态数据。根据实际需要确定雷达设备数量，雷达依次设置于需要实施监测的道路路侧上方一定高度处，形成一组监测范围彼此无缝衔接、覆盖全路段的毫米波雷达组群。雷达设备输出端与数据通信设备输入端相连，采集数据时将信号实时传输至数据通信设备。
数据通信设备：负责将毫米波雷达采集的数据按统一的格式传送至数据存储设备。每一台毫米波雷达设备对应独立的数据通信设备，均独立接入数据存储设备。数据通信设备输入端与毫米波雷达设备输出端相连，输出端与数据存储设备输入端相连。
数据存储设备：负责将数据通信设备传输来的原始数据存入存储设备中指定的数据库。数据存储设备存在多个数据输入端，每一台雷达设备对应一个输入端。数据存储设备输出端与后台数据处理服务器输入端相连。
后台数据处理服务器：读取存储于存储设备中的数据，完成车辆原始位置信息由各自的独立坐标系向全路段统一坐标系的转换；进行单台雷达内部的数据关联处理，实现对同一车辆在某一子监测区域下的轨迹跟踪；进行雷达组群之间的数据融合处理，实现雷达监测区域之间的车辆轨迹匹配衔接，获取车辆通过整个监测区域的完整行车轨迹与速度、加速度运行特征，并对典型的违规驾驶行为如超速、违规变道、紧急刹车、随意停车等进行分析与特殊标记。其输入端与数据存储设备输出端相连，输出端与车辆行驶状态显示模块相连。
车辆行驶状态显示模块：负责车辆在监测区域内的行驶过程在计算机上的可视化显示，包括显示完整的运动轨迹、运动速度和加速度，若出现违法违规驾驶行为，采用红颜色予以突出标识。显示模块输入端与后台数据处理服务器输出端相连。
电源控制模块：负责对毫米波雷达设备供电进行控制。
参见图2，本发明所述的一种基于毫米波雷达组群连续跟踪探测的车辆驾驶行为监测方法，包括如下步骤：
步骤一：合理布设毫米波雷达组群并组网
(1)安装雷达设备
根据预先指定的公路路段监测范围大小(如长度为1km)，结合选定的雷达设备的监测能力(如单台设备监测范围长度200m，最多监测车道6车道)及布设高度、角度，确定需要布设的雷达数量，并选择合适的断面位置在路侧安装雷达设备。设备应具备一定高度，尽量减小车辆之间的遮挡。设备布设的基本原则是：一方面确保每相邻两台雷达的监测区域存在适当大小的范围重叠，保证相邻探测区域彼此无缝衔接，实现对指定道路监测路段不留任何死角的全覆盖；另一方面，在保证需求的前提下尽量减少雷达组群的数量，在节省经济成本的同时减轻后续数据处理服务器的计算压力。选定的探测雷达应为毫米波雷达，应具备同时跟踪多车道多目标的功能，单台雷达可同时跟踪128个目标对象，且扫描频率应不小于20Hz。
(2)雷达设备与监测路段编码关联
根据每台雷达的监测范围对道路监测路段进行划分和编码，同时对相应的雷达设备也予以编码，将路段编码与雷达设备编码进行关联。
安装完成的雷达设备形成一组监测范围无缝衔接、监测范围全覆盖的毫米波雷达组群。
步骤二：道路交通数据采集、传输及存储
(1)数据采集
当车辆驶入监测区域，毫米波雷达主动探测目标，获取每一个目标车辆的行驶状态信息，包括雷达设备编号、路段区域编号、探测到目标的时间点、车辆位置、行驶速度等。雷达设备探测的频率为20Hz，即每50ms获取一次目标信息，它描述了目标的瞬时移动状态特性，每一次探测采集到的原始数据为离散数据，每相邻两次探测的数据之间没有关联性。
(2)数据传输
每一台数据通信设备将对应的雷达采集到的原始数据按统一的格式实时传输至数据存储设备予以存储备份。
(3)原始数据存储备份
数据存储设备接收来自数据传输设备传输的原始数据，并对原始数据进行存储。存储信息包括：雷达设备编号、路段区域编号、时间点、原始车辆位置信息、车辆行驶速度。一个目标车辆的一次被探测到的信息构成一条数据记录，存储于指定的数据库A中。
(4)车辆位置坐标转换后的数据二次存储
后台数据处理服务器从数据存储设备的数据库A中读取原始数据，提取出其中的位置信息，然后对该位置信息进行坐标转换处理，即逐一将所有车辆原始位置信息由各自的独立坐标系转换至全路段统一的坐标系下的坐标，再重新存入存储设备指定的数据库B中。
步骤三：目标车辆的实时行驶状态显示
车辆行驶状态显示模块读取数据库B中车辆离散的行驶状态数据，并将其显示于可视化界面中，同时伴随显示瞬时速度信息。完成探测目标的初步可视化显示。
步骤四：单雷达监测区域车辆离散行驶状态数据关联——轨迹跟踪
1.对每一帧的所有雷达碰撞进行聚类
2.得到每一处聚类的速度/位置/RCS(radarcrosssection)
3.根据当前时间戳以及当前对象的位置速度，计算下一次时间戳的对象预测位置
4.根据下一时间戳下的所有信息完成对上一帧的匹配，并用RCS进行验证
步骤五：雷达组群数据融合——相邻区域同一车辆行驶轨迹衔接
1.对进入雷达重叠扫描区的碰撞点(汽车/摩托车/行人)的特征进行提取 (速度/位置RCS)
2.在相近的时间戳匹配相邻雷达计算得到的节点特征
3.对特征节点进行匹配
4.将偏差小于某一给定阈值的组合认定为同一辆车
5.得到车辆轨迹衔接
步骤六：全路段车辆驾驶行为分析与过程重建
在经过步骤五的数据融合处理后，每一辆通过监测区域的目标车辆的都应对应有如下数据记录：{车辆ID编号，时间点，统一坐标系下的位置坐标，速度}，其中时间点、位置坐标、速度均为向量，它们的每一个分量都存在一一对应关系，能详细刻画车辆在通过监测区域时的驾驶行为特征。
将统一坐标系下的位置坐标依时间顺序连接，即获得车辆的行驶轨迹，通过对行驶轨迹分析，可检测车辆是否存在违规变道行为；
通过对速度值进行分析，可检测车辆在行车过程中是否存在超速、随意停车行为；
通过将速度值对时间变量求导，可获得车辆的瞬时加速度；分析加速度值的大小，结合相关的理论阈值可检测车辆在驾驶行为过程中是否存在急刹车行为。
经过以上分析计算，重新更新每一辆通过监测区域的目标车辆对应的数据记录：{车辆ID编号，时间点，统一坐标系下的位置坐标，速度，加速度}。
以上所得到的每一车辆的行驶状态数据虽然仍为离散的瞬时状态信息，但在时间和空间上已相互关联，且与唯一的目标车辆相匹配。以时间和空间为坐标轴，可以固定车辆在任一时空条件下的瞬时行驶状态，从而也就能够重新构建车辆在通过监测区域的整个行驶过程，并且能在可视化界面中加以显示。
步骤七：全路段车辆驾驶行为过程可视化显示
数据显示模块从数据库中读取监测范围内每一经过车辆的轨迹、速度、加速度、时间信息，完成车辆驾驶行为过程在计算机上的可视化显示，实现对监测范围、监测时间段内的车流运行过程的重新展示，同时对驾驶过程中存在的违规变道、超速、急刹车、随意停车等行为予以突出显示。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。