路况确定方法、装置、系统、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及路况确定方法、装置、系统、计算机设备和存储介质，属于数据处理技术领域。所述方法包括：分别对多个初始交通流数据进行数据匹配和数据融合，得到多个交通流数据；对所述多个交通流数据进行数据融合，得到融合交通流数据；获取交通事件数据，根据所述交通事件数据对所述融合交通流数据进行事件校正，得到校正后的融合交通流数据；根据所述校正后的融合交通流数据确定路况信息。上述技术方案，解决了现有的路况确定方法得出的交通流状况不准确全面，不能真实反映交通的实时情况的问题。能通过数据分析准确地确定路况信息。

Road condition determination method, device, system, computer equipment and storage medium

The invention relates to a road condition determination method, device, system, computer equipment and storage medium, and belongs to the technical field of data processing. The method comprises data matching and data fusion for multiple initial traffic flow data, data fusion for multiple traffic flow data, data fusion for multiple traffic flow data, and traffic event data acquisition for the fusion traffic flow data according to the traffic event data. Event correction is used to obtain the corrected fused traffic flow data, and the road condition information is determined according to the corrected fused traffic flow data. The above technical scheme solves the problem that the traffic flow condition obtained by the existing road condition determination method is not accurate and comprehensive, and can not truly reflect the real-time traffic situation. It can accurately determine road information through data analysis.

【技术实现步骤摘要】
路况确定方法、装置、系统、计算机设备和存储介质
本专利技术涉及交通数据处理
，特别是涉及路况确定方法、装置、系统、计算机设备和存储介质。
技术介绍
作为智慧城市的重要组成部分，智能交通系统已日渐成为解决当前城市交通难题的最佳出路。如何突破城市智能交通的核心问题，提供快捷、准确的交通民生服务，成为当前交通信息化建设的最迫切挑战之一。在实现本专利技术过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题：目前交通数据的处理和发布，多是以单个、两个或三个数据源进行分析和处理，且目前对交通信息进行静态采集和实时情景感知的方式都不够全面，导致得出的交通流状况不准确全面，不能真实反映交通的实时情况。
技术实现思路
基于此，本专利技术提供了路况确定方法、装置、系统、计算机设备和存储介质，能通过数据分析得出准确的路况信息。本专利技术实施例的内容如下：一种路况确定方法，包括以下步骤：分别对多个初始交通流数据进行数据匹配和数据融合，得到多个交通流数据；对所述多个交通流数据进行数据融合，得到融合交通流数据；获取交通事件数据，根据所述交通事件数据对所述融合交通流数据进行事件校正，得到校正后的融合交通流数据；根据所述校正后的融合交通流数据确定路况信息。相应的，本专利技术实施例提供一种路况确定装置，包括：初始数据处理模块，用于分别对多个初始交通流数据进行数据匹配和数据融合，得到多个交通流数据；数据融合模块，用于对所述多个交通流数据进行数据融合，得到融合交通流数据；事件校正模块，用于获取交通事件数据，根据所述交通事件数据对所述融合交通流数据进行事件校正，得到校正后的融合交通流数据；以及，路况确定模块，用于根据所述校正后的融合交通流数据确定路况信息。一种路况确定系统，包括：数据采集设备、数据处理设备以及数据发布设备；所述数据采集设备，用于采集交通流量采集系统数据、电子警察系统数据、悉尼协调自适用交通控制系统数据、浮动车数据和交通事件数据；所述数据处理设备，用于分别对交通流量采集系统数据、电子警察系统数据、悉尼协调自适用交通控制系统数据进行数据匹配和数据融合，得到多个交通流数据；对所述多个交通流数据和所述浮动车数据进行数据融合，得到融合交通流数据；根据所述交通事件数据对所述融合交通流数据进行事件校正，得到校正后的融合交通流数据；所述数据发布设备，用于根据所述校正后的融合交通流数据确定路况信息，发布所述路况信息。上述路况确定方法、装置及系统，分别对多个初始交通流数据进行数据匹配和数据融合，得到多个交通流数据，这些交通流数据能表征多个路段的交通数据；将这些交通流数据与其它渠道获取的交通信息进行结合，通过信息挖掘获取不同时间和时空条件下的路段状态。能够得到准确全面的交通状况，进而可以对交通进行有效指导。一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在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以下步骤：分别对多个初始交通流数据进行数据匹配和数据融合，得到多个交通流数据；对所述多个交通流数据进行数据融合，得到融合交通流数据；获取交通事件数据，根据所述交通事件数据对所述融合交通流数据进行事件校正，得到校正后的融合交通流数据；根据所述校正后的融合交通流数据确定路况信息。上述计算机设备，能够得到准确全面的交通状况，进而可以对交通进行有效指导。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：分别对多个初始交通流数据进行数据匹配和数据融合，得到多个交通流数据；对所述多个交通流数据进行数据融合，得到融合交通流数据；获取交通事件数据，根据所述交通事件数据对所述融合交通流数据进行事件校正，得到校正后的融合交通流数据；根据所述校正后的融合交通流数据确定路况信息。上述计算机可读存储介质，能够得到准确全面的交通状况，进而可以对交通进行有效指导。附图说明图1为一个实施例中路况确定方法的应用环境图；图2为一个实施例中路况确定方法的流程示意图；图3为一个实施例中单数据源数据融合的流程示意图；图4为一个实施例中对VDS数据进行过滤的流程示意图；图5为一个实施例中对SCATS数据进行过滤的流程示意图；图6为一个实施例中实现K-Means算法的流程示意图；图7为一个实施例中事件校验的流程示意图；图8为一个实施例中多源数据融合和事件校验的流程示意图；图9为另一个实施例中路况确定方法的流程示意图；图10为一个实施例中路况确定方法的具体应用图；图11为一个实施例中路况确定装置的结构框图；图12为一个实施例中路况确定方法的对象模型。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。本申请提供的路况确定方法可以应用于如图1所示的计算机设备中。该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图1所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于初始交通流数据、交通流数据、交通事件数据等数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种路面病害区域的确定方法。本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。本专利技术实施例提供一种路况确定方法、装置、系统、计算机设备和存储介质。以下分别进行详细说明。在一个实施例中，如图2所示，提供了一种路况确定方法，包括以下步骤：S201、分别对多个初始交通流数据进行数据匹配和数据融合，得到多个交通流数据。其中，初始交通流数据指的是原始交通数据，可以是通过交通信息采集系统采集的交通数据，也可以是通过GPS信息等方式获得的原始交通数据。可选地，初始交通流数据可以指交通流量采集系统数据(VDS)、电子警察系统数据(VES)、悉尼协调自适用交通控制系统数据(SCATS)等数据，还可以为其他交通数据。具体地，可以包括车辆数、车速、车辆位置、路段编号等交通数据。S202、对所述多个交通流数据进行数据融合，得到融合交通流数据。根据初始交通流数据处理得到交通流数据之后，本步骤将多个交通流数据进行整合，去除各个路段的冗余数据，融合得到融合交通流数据。在该融合交通流数据中，某一路段的各个交通数据种类对应的数据唯一。根据该融合交通流数据可得到唯一的路况信息。S203、获取交通事件数据，根据所述交通事件数据对所述融合交通流数据进行事件校正，得到校正后的融合交通流数据。其中，交通事件信息指的是电子设备等采集不到而通过其他方式获取的交通信息，可以指交通事故、人工获取的交通信息等，也可以指天气状况等信息。交通事件信息能反映道路的实际状况，通过交通事件信息来校正融合交通流数据，能使校正后的融合交通流数据与事件的交通状况一致，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种路况确定方法，其特征在于，包括以下步骤：分别对多个初始交通流数据进行数据匹配和数据融合，得到多个交通流数据；对所述多个交通流数据进行数据融合，得到融合交通流数据；获取交通事件数据，根据所述交通事件数据对所述融合交通流数据进行事件校正，得到校正后的融合交通流数据；根据所述校正后的融合交通流数据确定路况信息。

【技术特征摘要】
1.一种路况确定方法，其特征在于，包括以下步骤：分别对多个初始交通流数据进行数据匹配和数据融合，得到多个交通流数据；对所述多个交通流数据进行数据融合，得到融合交通流数据；获取交通事件数据，根据所述交通事件数据对所述融合交通流数据进行事件校正，得到校正后的融合交通流数据；根据所述校正后的融合交通流数据确定路况信息。2.根据权利要求1所述的路况确定方法，其特征在于，所述分别对多个初始交通流数据进行数据匹配和数据融合的步骤，包括：将同一路段对应的初始交通流数据进行匹配；若任意路段对应的任意一个初始交通流数据为两个以上，将对应的初始交通流数据融合为一个交通流数据。3.根据权利要求2所述的路况确定方法，其特征在于，所述将同一路段对应的初始交通流数据进行匹配的步骤之前，还包括：将预设的映射表中的各个路段与对应的检测器进行匹配；所述预设的映射表用于存储多个路段以及各个路段对应的初始交通流数据，所述检测器用于采集初始交通流数据；从所述预设的映射表中获取匹配后的各个路段对应的初始交通流数据。4.根据权利要求2所述的路况确定方法，其特征在于，所述初始交通流数据包括交通流量采集系统数据、电子警察系统数据和悉尼协调自适用交通控制系统数据；所述分别对多个初始交通流数据进行数据匹配和数据融合，得到多个交通流数据的步骤之前，还包括：若所述初始交通流数据为交通流量采集系统数据或电子警察系统数据，过滤所述初始交通流数据中的无效数据和外侧车道对应的数据；若所述初始交通流数据为悉尼协调自适用交通控制系统数据，过滤所述初始交通流数据中的无效数据；对过滤后的初始交通流数据中的错误数据进行纠正。5.根据权利要求4所述的路况确定方法，其特征在于，所述交通流量采集系统数据和电子警察系统数据均包括交通量、占用率和速度；所述过滤所述初始交通流数据中的无效数据和外侧车道对应的数据的步骤，包括：若交通量、占用率和速度中的其中一个为0，另两个不为0；或，交通量、占用率和速度均为0；或，交通量为0，速度为预设值；确定对应的交通流量采集系统数据或电子警察系统数据为第一无效数据，过滤所述第一无效数据；过滤所述交通流量采集系统数据和电子警察系统数据中外侧车道对应的数据；和/或，所述悉尼协调自适用交通控制系统数据包括饱和度、流量和检测器编号；所述过滤所述初始交通流数据中的无效数据的步骤，包括：若饱和度和流量中的任意一个为0；或，检测器编号为预设值；或，饱和度和流量均不为0，检测器编号为预设值；确定对应的悉尼协调自适用交通控制系统数据为第二无效数据，过滤所述第二无效数据。6.根据权利要求1至5任一所述的路况确定方法，其特征在于，所述对...

【专利技术属性】
技术研发人员：李日涵，谭志标，黄嘉庚，
申请(专利权)人：广州优路加信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44