交通事件预测方法、装置及终端设备制造方法及图纸

一种交通事件预测方法、装置及终端设备，包括：采集交通数据，所述交通数据包括基础路网数据以及浮动车数据；融合所述基础路网数据和浮动车数据，得到对应的事件特征；将所述事件特征与预先定义的交通事件的事件特征比较；若所述事件特征与预先定义的交通事件的事件特征相同，则将所述事件特征对应的交通事件作为预测的交通事件。通过上述方法能够提高交通事件预测的准确性。

Traffic Event Prediction Method, Device and Terminal Equipment

A traffic incident prediction method, device and terminal device includes: collecting traffic data, which includes basic road network data and floating car data; fusing the basic road network data and floating car data to obtain corresponding event characteristics; comparing the event characteristics with the pre-defined event characteristics; and if the event characteristics are pre-defined, the event characteristics are compared with the pre-defined event characteristics. If the characteristics of traffic events are the same, the traffic events corresponding to the characteristics of the events are regarded as the predicted traffic events. The method mentioned above can improve the accuracy of traffic accident prediction.

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】交通事件预测方法、装置及终端设备
本申请属于交通数据处理
，尤其涉及交通事件预测方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着互联网及物联网的发展，使得数据之间的交互更快捷，也使得智能交通成为可能。智能交通系统(IntelligentTransportationSystem，ITS)是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、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。现有的智能交通系统主要是通过设置在路段中的传感器等获取该路段的车辆运行信息，通过对采集的该路段的车辆运行信息进行处理，进而对交通事件进行预测。由于交通事件只根据设置在路段的传感器等设备获取的数据进行预测，而传感器获得的数据有限，因此导致交通事件预测的准确性较低。故，需要提出一种新的技术以解决上述技术问题。
技术实现思路
有鉴于此，本申请实施例提供了一种交通事件预测方法，以解决现有的交通事件预测方法只根据设置在路段的传感器等设备获取的数据进行预测，而传感器获得的数据有限，因此导致交通事件预测的准确性较低的问题。本申请实施例的第一方面提供了一种交通事件预测方法，包括：采集交通数据，所述交通数据包括基础路网数据以及浮动车数据；融合所述基础路网数据和浮动车数据，得到对应的事件特征；将所述事件特征与预先定义的交通事件的事件特征比较；若所述事件特征与预先定义的交通事件的事件特征相同，则将所述事件特征对应的交通事件作为预测的交通事件。本申请实施例的第二方面提供了一种交通事件预测装置，包括：交通数据采集单元，用于采集交通数据，所述交通数据包括基础路网数据以及浮动车数据；事件特征确定单元，用于融合所述基础路网数据和浮动车数据，得到对应的事件特征；事件特征比较单元，用于将所述事件特征与预先定义的交通事件的事件特征比较；交通事件预测单元，用于若所述事件特征与预先定义的交通事件的事件特征相同，则将所述事件特征对应的交通事件作为预测的交通事件。本申请实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如所述交通事件预测方法的步骤。本申请实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如所述交通事件预测方法的步骤。本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：由于交通事件结合了基础路网数据和浮动车数据进行预测，因此，保证用于预测的交通数据更全面，进而提高了交通事件预测的准确性。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本申请实施例一提供的一种交通事件预测方法的流程图；图2是本申请实施例二提供的一种交通事件预测装置的结构示意图；图3是本申请实施例三提供的终端设备的示意图。具体实施方式以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。为了说明本申请所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。还应当理解，在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。还应当进一步理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。实施例一：图1示出了本申请实施例一提供的一种交通事件预测方法的流程图，详述如下：步骤S11，采集交通数据，所述交通数据包括基础路网数据以及浮动车数据；具体地，采集路网设备系统、交通车辆系统以及出行民众系统里的交通数据，例如，采集路网设备系统的基础路网数据，采集交通车辆系统以及出行民众系统里的浮动车数据等。可选地，统一采集的交通数据的格式。具体地，由于每个系统的交通数据的格式是不同的，因此，统一从不同系统采集的交通数据的格式之后有助于提高后续数据处理的效率。步骤S12，融合所述基础路网数据和浮动车数据，得到对应的事件特征；该步骤中，只融合同一区域的基础路网数据和浮动车数据。具体地，从采集的交通数据中确定同一区域的基础路网数据和同一区域的浮动车数据，再融合处于同一区域的基础路网数据和浮动车数据。例如，假设区域A包括基础路网数据A和浮动车数据A，则只融合该基础路网数据A和浮动车数据A。步骤S13，将所述事件特征与预先定义的交通事件的事件特征比较；其中，预先定义的交通事件与区域有关，不同区域，在同一事件特征下其对应的交通事件可能不同。具体地，该步骤将事件特征与该事件特征所在的区域对应的预先定义的交通事件的事件特征比较。其中，预先定义的交通事件的事件特征通过分析不同区域下的历史数据确定，该历史数据包括历史基础路网数据和历史浮动车数据。步骤S14，若所述事件特征与预先定义的交通事件的事件特征相同，则将所述事件特征对应的交通事件作为预测的交通事件。需要指出的是，预先定义的交通事件的个数大于或等于1，不同交通事件的事件特征是不同的，例如，假设交通事件X对应的事件特征是X1和X2，交通事件Y对应的事件特征是Y1和Y2，若步骤S12得到的事件特征与事件特征X1和事件特征X2都相同，则判定事件特征X1和事件特征X2对应的交通事件X作为预测的交通事件。可选地，所述步骤S11中的基础路网数据包括各类红绿灯上报的数据、测速监控上报的数据以及流量监控设备上报的数据；所述浮动车数据包括：部署在各类具有GPS和/或视频监控车辆上的设备上报的位置信息；此时，所述步骤S12包括：A1、根据所述各类红绿灯上报的数据和流量监控设备上报的数据与所述浮动车数据包括的位置信息比较，确定进出车辆不对称的区域；例如，在红绿灯为绿灯(或者为绿灯和黄灯)时，将流量监控设备上报的数据与浮动车数据包括的位置信息比较，具体比较进出同一个红绿灯的车辆，进而确定该红绿灯所在的区域是否为进出车辆不对称的区域。A2、根据所述测本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种交通事件预测方法，其特征在于，包括：采集交通数据，所述交通数据包括基础路网数据以及浮动车数据；融合所述基础路网数据和浮动车数据，得到对应的事件特征；将所述事件特征与预先定义的交通事件的事件特征比较；若所述事件特征与预先定义的交通事件的事件特征相同，则将所述事件特征对应的交通事件作为预测的交通事件。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种交通事件预测方法，其特征在于，包括：采集交通数据，所述交通数据包括基础路网数据以及浮动车数据；融合所述基础路网数据和浮动车数据，得到对应的事件特征；将所述事件特征与预先定义的交通事件的事件特征比较；若所述事件特征与预先定义的交通事件的事件特征相同，则将所述事件特征对应的交通事件作为预测的交通事件。2.如权利要求1所述的交通事件预测方法，其特征在于，所述基础路网数据包括各类红绿灯上报的数据、测速监控上报的数据以及流量监控设备上报的数据；所述浮动车数据包括：部署在各类具有GPS和/或视频监控车辆上的设备上报的位置信息；此时，所述融合所述基础路网数据和浮动车数据，得到对应的事件特征，包括：根据所述各类红绿灯上报的数据和流量监控设备上报的数据与所述浮动车数据包括的位置信息比较，确定进出车辆不对称的区域；根据所述测速监控对所述进出车辆不对称的区域的车辆上报的数据，判断所述进出车辆不对称的区域的拥堵类型，所述拥堵类型包括长期性和时段性；将所述测速监控对所述进出车辆不对称的区域的车辆上报的数据与以下至少一种数据结合，得到结合的数据对应的事件特征：基础设施数据、时段数据、天气数据、时节数据、关键节日数据。3.如权利要求2所述的交通事件预测方法，其特征在于，若所述车辆为公交车，则所述将所述测速监控对所述进出车辆不对称的区域的车辆上报的数据与上下客数量以及以下至少一种数据结合，得到结合的数据对应的事件特征：基础设施数据、时段数据、天气数据、时节数据、关键节日数据。4.如权利要求1所述的交通事件预测方法，其特征在于，在所述则将所述事件特征对应的交通事件作为预测的交通事件之后，包括：通过调度策略配置启动与预测的交通事件对应的调度策略，所述调度策略配置包括以下至少一项：时段配置、区域范围配置、通行车辆配置、通行方向及时长配置。5.如权利要求4所述的交通事件预测方法，其特征在于，在所述通过调度策略配置启动与预测的交通事件对应的调度策略时，还包括以下至少一项：通知指定管理部门、联动通知附近医院、向公众...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋新春，刘文涛，
申请(专利权)人：深圳市锐明技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44