1.一种基于DBSCAN+的道路拥堵识别可视化方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)对大量浮动车OBD车载终端上传数据进行清洗预处理；

(2)根据其瞬时速度提取单位时段内行驶缓慢GPS轨迹点数据；

(3)将提取的数据点载入队列，通过设定DBSCAN+聚类算法的扫描半径、最小簇点数和分块队列个数进行并行聚类，标记行驶缓慢区域类簇块相关数据点簇号标记；

(4)对聚类结果中每个类簇块内各数据点之间分别通过经纬度计算地表距离，找出最远两点并拟合线段；

(5)将拟合线段根据实际路网信息中各路段间拓补关系进行地图匹配纠偏，使其匹配符合实际道路；

(6)通过分别计算各类簇块内不同车辆单位时间段内行驶距离，并综合计算平均行驶距离判断各类簇块拥堵程度，并加以可视化区分。

2.根据权利要求1所述的一种基于DBSCAN+的道路拥堵识别可视化方法，其特征在于，步骤(2)所述GPS轨迹点数据通过以下公式设定：N＝{p∈M|Vp＜10kph,tcurrent-Min(tp)＜T(min)}其中，N表示满足单位时间内缓行的所有GPS轨迹点集合，M表示所有GPS轨迹点，p表示满足条件的数据点，Vp表示瞬时速度，tcurrent表示当前时刻，tp表示轨迹数据点p的时间戳，Min(tp)表示满足条件的轨迹数据点p的最早时间戳，单位时间为T分钟；在GPS数据轨迹中提取当前T分钟内瞬时速度小于10kph(V)的GPS数据轨迹点序列N；保留满足上式的GPS数据轨迹点。

3.根据权利要求1所述的一种基于DBSCAN+的道路拥堵识别可视化方法，其特征在于，步骤(3)中设定DBSCAN+算法参数并标记簇号的方法为：设定扫描半径Eps为100m，最小包含点数MinPts为12，分块队列个数QueueNum为10000，将并行聚类后的各类簇块依次累加设定簇号，并标定类簇块中各轨迹数据点的类簇属性簇号。

4.根据权利要求1所述的一种基于DBSCAN+的道路拥堵识别可视化方法，其特征在于，所述步骤(4)通过以下公式实现：其中，L表示t分钟前数据点与当前数据点间的距离，lat1表示第一个数据点的纬度，lat2表示第二个数据点的纬度，lng1表示第一个轨迹点的经度，lng2表示第二个轨迹点的经度，R表示地球半径；其中用于对同一类簇块中各数据点的线段拟合方法采用最小二乘法：其中，error为预测与实际轨迹误差值，hθ(x)为预测函数，hθ(x(i))为预测值，y为实际轨迹点，m为样本数，n为特征个数。

5.根据权利要求1所述的一种基于DBSCAN+的道路拥堵识别可视化方法，其特征在于，所述步骤(6)包括以下步骤：(61)对各类簇块中t分钟内各车辆行驶距离分别进行统计，并采用K-Means++算法对类簇块中各行驶距离综合计算平均移动距离；

(62)以平均行驶距离设定评判标准，判断各类簇块拥堵程度，并加以可视化区分：其中，a，b，c为自定义值。