随着城市中私家车数量的迅速增长,为了提高城市通行的效率,同时也为用户提供及时的城市的道路信息更新,实时路况系统通过将城市中的道路情况收集汇总后,定时地向用户进行城市路况的更新,为用户规划当前最优的路线,提高用户的出行效率,减少拥堵路段的交通压力。本文主要是基于活动识别的实时路况信息增强模块的设计与实现,原实时路况系统收集城市道路信息的数据来源主要是浮动车模型回传的位置数据,但是因为数据源的限制,会导致城市部分道路的信息不能真实地反映在应用中。在本模块中,为了提高城市道路信息的数据量以及准确性,对用户的传感器数据进行了活动识别,通过训练模型得到用户的当前状态,同时根据用户回传的位置数据计算得到用户的移动速度,得到用户所在路段的道路通行情况,从而使得实时路况系统的信息更加准确。本模块的实现主要分为两大部分,一是活动识别,通过数据收集、数据清洗、特征抽取、模型训练、模型选择等阶段,同时根据采样定理和傅里叶变换等理论,完成对用户的活动识别。二是速度计算,通过用户回传的位置点,采用一定的策略,将用户的路线映射到路网中,同时计算用户的移动速度。实时路况的主要数据来源是实时数据,同时还需要参考历史数据来进行当前路况信息的推送。添加了信息增强模块后的实时路况系统可以使用更多的数据源进行路况信息的计算,用户回传的传感器数据和位置数据提高了道路预测的准确率,与原系统相比,提高了用户使用产品的体验。