交通路况的评估方法以及装置制造方法及图纸

本申请公开一种交通路况的评估方法，包括：根据浮动车在待评估区域行驶过程中上报的各定位点的定位信息，计算所述待评估区域的区域路况信息；对所述待评估区域内各视频采集路段的路段视频数据进行检测，获得所述待评估区域内各视频采集路段的车流信息；根据所述车流信息计算所述待评估区域内各视频采集路段的视频路况信息；利用所述视频路况信息，对所述区域路况信息中各视频采集路段对应的路况信息进行修正。所述交通路况的评估方法，利用所述待评估区域局部的精准的视频路况信息，对全局的区域路况信息中局部的各视频采集路段的路况信息进行修正，提升了所述区域路况信息的准确性，使其准确性更高。

Evaluation method and device for traffic condition

Including the assessment method, the disclosed traffic: according to the location information of floating car in the area to be assessed driving the positioning points in the process of reporting, the regional traffic information calculating the area to be assessed; to evaluate the video data in the area of each section of the video acquisition section, obtain the the area to be assessed in each section of the video traffic information; according to the traffic information to calculate the area to be assessed in each section of the video capture video traffic information; using the video traffic information, the video traffic information collected in the area corresponding to the road traffic information correction. The evaluation method of the traffic, the area to be assessed local accurate video traffic information using the video acquisition section of the overall regional traffic information of local traffic information is modified to improve the accuracy of the regional traffic information, making it more accurate.

【技术实现步骤摘要】
交通路况的评估方法以及装置
本申请涉及智能交通领域，具体涉及一种交通路况的评估方法。本申请同时涉及一种交通路况的评估装置，另一种交通路况的评估方法以及装置，以及两种电子设备。
技术介绍
随着经济的高速发展和生活水平的不断提高，汽车的保有量迅速增加，随着汽车不断涌入有限的城市交通路网，给城市交通路网带来了巨大的压力，使困扰各大城市的交通拥堵问题日益严峻。交通拥堵不仅会使道路通行能力降低、交通延误增大，甚至还会造成经济损失，因此如何及时并且准确地获取道路交通的实时路况信息对用户来说显得至关重要。实时路况信息能够反应当前道路交通状况的信息，用户可根据实时路况信息选择没有拥堵或者拥堵程度较低的路线出行，提高出行效率，降低出行成本，从城市交通路网整体来看，均衡了城市交通路网的交通流量，一定程度缓解了道路交通拥堵。目前针对城市交通路网的路况预测方法，通过获取城市交通路网当中浮动车的GPS数据，一般是获取城市交通路网中安装了车载GPS定位装置并在城市交通路网中行驶的公交汽车和出租车的GPS数据，根据获取到的GPS数据计算城市交通路网中各个路段的平均行驶速度，作为各个路段的实时路况信息，并以此来反应城市交通路网中各个路段的交通状况。现有技术提供的城市交通路网的路况预测方法，基于浮动车的GPS数据进行路段的实时路况信息的计算，在实际当中，往往很难采集到某一路段所有车辆的GPS数据，因此，采集到的GPS数据并不一定覆盖路段当中所有车辆，只能够代表路段的部分车辆，因此获取到的GPS数据的精确度较低，基于此，根据所述GPS数据计算获得的实时路况信息存在一定的偏差，准确度较低。专利
技术实现思路
本申请提供一种交通路况的评估方法，以解决现有技术存在的精确度低的问题。本申请同时涉及一种交通路况的评估装置，另一种交通路况的评估方法以及装置，以及两种电子设备。本申请提供一种交通路况的评估方法，包括：根据浮动车在待评估区域行驶过程中上报的各定位点的定位信息，计算所述待评估区域的区域路况信息；对所述待评估区域内各视频采集路段的路段视频数据进行检测，获得所述待评估区域内各视频采集路段的车流信息；根据所述车流信息计算所述待评估区域内各视频采集路段的视频路况信息；利用所述视频路况信息，对所述区域路况信息中各视频采集路段对应的路况信息进行修正。可选的，所述定位信息包括：所述定位点的位置信息和对应的时间信息。可选的，所述根据浮动车在待评估区域行驶过程中上报的各定位点的定位信息，计算所述待评估区域的区域路况信息，采用如下方式实现：针对所述待评估区域内每个路段，根据该路段范围内各定位点的位置信息和时间信息，计算所述浮动车通过该路段的平均行驶速度；对计算生成的所述待评估区域内每个路段的平均行驶速度按照路段进行聚合，获得所述待评估区域内各路段的平均行驶速度，作为所述区域路况信息。可选的，所述车流信息包括：车流量、车辆行驶轨迹、车辆数目、车型信息和车牌信息。可选的，所述根据所述车流信息计算所述待评估区域内各视频采集路段的视频路况信息，采用如下方式实现：根据所述待评估区域内各视频采集路段的车流信息，分别计算车辆通过各视频采集路段的平均行驶速度。可选的，所述对所述待评估区域内各视频采集路段的路段视频数据进行检测，采用如下方式实现：针对所述待评估区域内的每个视频采集路段，执行如下操作：采用卷积神经网络对该视频采集路段的路段视频数据中包含的图像帧进行检测，获得该视频采集路段的车辆数目以及各车辆的车型信息；采用车牌识别算法结合该视频采集路段的路段视频数据中包含的图像帧进行检测计算，获得所述车辆的车牌信息；结合所述车型信息或者所述车牌信息，采用跟踪算法对各车辆在该视频采集路段的路段视频数据的图像帧当中的位置进行跟踪计算，获得各车辆的车辆行驶轨迹；采用聚类算法结合所述车辆数目和所述车辆行驶轨迹进行分析计算，获得该视频采集路段的车流信息。可选的，所述对所述待评估区域内各视频采集路段的路段视频数据进行检测，获得所述待评估区域内各视频采集路段的车流信息步骤执行之后，执行下述步骤：在所述视频采集路段车辆的车牌信息中查找所述浮动车的车牌信息；根据查找到的车牌信息，判断该车牌信息对应的定位信息中的时间信息，与该车牌信息对应的路段视频数据中的时间信息之间的时间差是否大于或者等于预设时间阈值；若是，以所述定位信息中的时间信息为准对所述路段视频数据中的时间信息进行修正。可选的，所述对所述待评估区域内各视频采集路段的路段视频数据进行检测，获得所述待评估区域内各视频采集路段的车流信息步骤执行之后，执行下述步骤：计算所述视频采集路段的车流量在特定时间段内的车流量变化趋势参数；计算所述视频采集路段在所述待评估区域内对应路段浮动车的车流量，以及在所述特定时间段内的车流量变化趋势参数；判断所述视频采集路段的车流量变化趋势参数与所述路段的车流量变化趋势参数是否一致，若否，从所述路段视频数据中剔除所述特定时间段内的路段视频数据。可选的，所述利用所述视频路况信息，对所述区域路况信息中各视频采集路段对应的路况信息进行修正步骤执行后，执行下述步骤：将修正后所述待评估区域内各路段的平均行驶速度与预设的平均行驶速度-拥堵状态信息对应关系进行比对，确定所述待评估区域内各路段的拥堵状态信息；将所述待评估区域内各路段的拥堵状态信息加入所述区域路况信息中各路段的路况信息中；其中，所述拥堵状态信息包括：无拥堵状态、低拥堵状态和高拥堵状态。可选的，所述根据浮动车在待评估区域行驶过程中上报的各定位点的定位信息，计算所述待评估区域的区域路况信息，基于预先训练的路况评估计算模型进行计算；其中，所述路况评估计算模型的训练样本，包括所述待评估区域以往的定位信息。可选的，所述根据所述车流信息计算所述待评估区域内各视频采集路段的视频路况信息，基于所述路况评估计算模型进行计算。可选的，所述根据所述车流信息计算所述待评估区域内各视频采集路段的视频路况信息步骤执行之后，执行下述步骤：利用所述视频路况信息进行回归分析计算，根据计算结果对所述路况评估计算模型的评估计算参数进行修正。可选的，所述利用所述视频路况信息，对所述区域路况信息中各视频采集路段对应的路况信息进行修正步骤执行后，执行下述步骤：将修正后的所述区域路况信息发布到用户使用的终端设备和/或用户可访问的路况信息平台。本申请还提供一种交通路况的评估装置，包括：区域路况信息计算单元，用于根据浮动车在待评估区域行驶过程中上报的各定位点的定位信息，计算所述待评估区域的区域路况信息；车流信息计算单元，用于对所述待评估区域内各视频采集路段的路段视频数据进行检测，获得所述待评估区域内各视频采集路段的车流信息；视频路况信息计算单元，用于根据所述车流信息计算所述待评估区域内各视频采集路段的视频路况信息；区域路况信息修正单元，用于利用所述视频路况信息，对所述区域路况信息中各视频采集路段对应的路况信息进行修正。本申请还提供另一种交通路况的评估方法，包括：获取车辆的定位信息，以及所述车辆行驶路段的路段视频数据；对所述路段视频数据进行检测，获得所述路段的车流信息；根据所述定位信息和所述车流信息计算所述路段的路况信息。本申请还提供另一种交通路况的评估装置，包括：数据获取单元，用于获取车辆的定位信息，以及所述车辆本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种交通路况的评估方法，其特征在于，包括：根据浮动车在待评估区域行驶过程中上报的各定位点的定位信息，计算所述待评估区域的区域路况信息；对所述待评估区域内各视频采集路段的路段视频数据进行检测，获得所述待评估区域内各视频采集路段的车流信息；根据所述车流信息计算所述待评估区域内各视频采集路段的视频路况信息；利用所述视频路况信息，对所述区域路况信息中各视频采集路段对应的路况信息进行修正。

【技术特征摘要】
1.一种交通路况的评估方法，其特征在于，包括：根据浮动车在待评估区域行驶过程中上报的各定位点的定位信息，计算所述待评估区域的区域路况信息；对所述待评估区域内各视频采集路段的路段视频数据进行检测，获得所述待评估区域内各视频采集路段的车流信息；根据所述车流信息计算所述待评估区域内各视频采集路段的视频路况信息；利用所述视频路况信息，对所述区域路况信息中各视频采集路段对应的路况信息进行修正。2.根据权利要求1所述的交通路况的评估方法，其特征在于，所述定位信息包括：所述定位点的位置信息和对应的时间信息。3.根据权利要求2所述的交通路况的评估方法，其特征在于，所述根据浮动车在待评估区域行驶过程中上报的各定位点的定位信息，计算所述待评估区域的区域路况信息，采用如下方式实现：针对所述待评估区域内每个路段，根据该路段范围内各定位点的位置信息和时间信息，计算所述浮动车通过该路段的平均行驶速度；对计算生成的所述待评估区域内每个路段的平均行驶速度按照路段进行聚合，获得所述待评估区域内各路段的平均行驶速度，作为所述区域路况信息。4.根据权利要求3所述的交通路况的评估方法，其特征在于，所述车流信息包括：车流量、车辆行驶轨迹、车辆数目、车型信息和车牌信息。5.根据权利要求4所述的交通路况的评估方法，其特征在于，所述根据所述车流信息计算所述待评估区域内各视频采集路段的视频路况信息，采用如下方式实现：根据所述待评估区域内各视频采集路段的车流信息，分别计算车辆通过各视频采集路段的平均行驶速度。6.根据权利要求4所述的交通路况的评估方法，其特征在于，所述对所述待评估区域内各视频采集路段的路段视频数据进行检测，采用如下方式实现：针对所述待评估区域内的每个视频采集路段，执行如下操作：采用卷积神经网络对该视频采集路段的路段视频数据中包含的图像帧进行检测，获得该视频采集路段的车辆数目以及各车辆的车型信息；采用车牌识别算法结合该视频采集路段的路段视频数据中包含的图像帧进行检测计算，获得所述车辆的车牌信息；结合所述车型信息或者所述车牌信息，采用跟踪算法对各车辆在该视频采集路段的路段视频数据的图像帧当中的位置进行跟踪计算，获得各车辆的车辆行驶轨迹；采用聚类算法结合所述车辆数目和所述车辆行驶轨迹进行分析计算，获得该视频采集路段的车流信息。7.根据权利要求5所述的交通路况的评估方法，其特征在于，所述对所述待评估区域内各视频采集路段的路段视频数据进行检测，获得所述待评估区域内各视频采集路段的车流信息步骤执行之后，执行下述步骤：在所述视频采集路段车辆的车牌信息中查找所述浮动车的车牌信息；根据查找到的车牌信息，判断该车牌信息对应的定位信息中的时间信息，与该车牌信息对应的路段视频数据中的时间信息之间的时间差是否大于或者等于预设时间阈值；若是，以所述定位信息中的时间信息为准对所述路段视频数据中的时间信息进行修正。8.根据权利要求5所述的交通路况的评估方法，其特征在于，所述对所述待评估区域内各视频采集路段的路段视频数据进行检测，获得所述待评估区域内各视频采集路段的车流信息步骤执行之后，执行下述步骤：计算所述视频采集路段的车流量在特定时间段内的车流量变化趋势参数；计算所述视频采集路段在所述待评估区域内对应路段浮动车的车流量，以及在所述特定时间段内的车流量变化趋势参数；判断所述视频采集路段的车流量变化趋势参数与所述路段的车流量变化趋势参数是否一致，若否，从所述路段视频数据中剔除所述特定时间段内的路段视频数据。9.根据权利要求5所述的交通路况的评估方法，其特征在于，所述利用所述视频路况信息，对所述区域路况信息中各视频采集路段对应的路况...

【专利技术属性】
技术研发人员：华先胜，黄建强，周昌，邓兵，张旭，金志勇，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛,KY