一种路段拥堵测量方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例属于人工智能技术领域，涉及一种路段拥堵测量方法。本申请实施例所述方法通过道路卡口采集待预测路段及其关联路段的过车记录数据，并对采集的所述过车记录数据进行处理，统计各关联路段和待预测路段中的车流量，进而计算出各个关联路段的拥堵指数以及对待预测路段造成的拥堵权重从而预测出所述待预测路段未来的拥堵状况。本申请还提供一种路段拥堵测量装置、计算机设备及存储介质。本申请实施例基于待预测道路的实际车辆情况预测道路未来的拥堵情况，数据准确度高，预测结果精确率高。

A road congestion measurement method, device, computer equipment and storage medium

【技术实现步骤摘要】
一种路段拥堵测量方法、装置、计算机设备及存储介质
本申请涉及人工智能
，具体涉及交通道路拥堵预测
，尤其涉及一种路段拥堵测量方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
道路卡口指的是分布在道路口用于采集车辆信息数据的电子装置，道路口的电子眼是所述道路卡口的一种，道路卡口采用光电技术、图像处理技术和模式识别技术等采集过往的每一辆车辆的图像等信息数据。道路卡口采集到的车辆的信息数据保存在车流量数据库中，通过所述车流量数据库可以准确识别出车辆，还可以获取在单位时间内通过一个路段的车量数。目前市面上的主流地图软件包括百度、高德，这些软件判断道路是否拥堵的方式，几乎都是通过布设很多的信息节点，通过出租车、公交车、用户app等传送的信息去判断实时路况，还没有通过过车记录数据去判断路况的解决方案。
技术实现思路
本申请实施例的目的在于提出一种路段拥堵测量方法、装置、计算机设备及存储介质，通过道路卡口采集待预测路段及其关联路段的过车记录数据，根据过车记录数据来确定所述待预测路段未来的拥堵状况。为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种路段拥堵测量方法，采用了如下所述的技术方案：一种路段拥堵测量方法，包括下述步骤：从车流量数据库中提取待预测路段及其关联路段入口处和出口处设置的道路卡口上报的过车记录数据，其中，所述关联路段为所述待预测路段所有的连通路段且所述关联路段与所述待预测路段行进路径方向相同；根据所述过车记录数据，获取预定时间段内所述关联路段与所述待预测路段上的车辆数量和车流量；根据所述关联路段与所述待预测路段上的车流量计算各个关联路段对所述待预测路段拥堵的拥堵权重；根据各个关联路段的车辆数量分别计算所述各个关联路段的拥堵指数；根据所述各关联路段对所述待预测路段拥堵的拥堵权重和所述各关联路段的拥堵指数计算所述待预测路段的拥堵预测值；根据所述拥堵预测值与预设的拥堵阈值的大小关系确定所述待预测路段的拥堵状况。进一步，所述过车记录数据包括卡口信息、车牌信息和时间信息；所述从车流量数据库中提取待预测路段及其关联路段入口处和出口处设置的道路卡口上报的过车记录数据具体包括以下步骤：获取所述待预测路段及其所有关联路段的所有卡口信息；基于所述卡口信息，获取其对应的道路卡口经过车辆的车牌信息以及车辆通过的时间信息。进一步，所述获取预定时间段内所述关联路段与所述待预测路段上的车辆数量和车流量具体包括：根据所述关联路段与所述待预测路段所述预定时间段内的入口处道路卡口上报的过车记录数据所包括的车牌信息数量减去出口处道路卡口上报的过车记录数据所包括的车牌信息数量，分别确定所述关联路段与所述待预测路段的车辆数量；根据所述关联路段与所述待预测路段上所述预定时间段内的车辆数量与所述预定时间的比值分别确定所述预定时间段内所述关联路段与所述待预测路段上的车流量。进一步，所述获取预定时间段内所述关联路段与所述待预测路段上的车辆数量和车流量具体包括:根据所述关联路段与所述待预测路段所述预定时间段内的入口处道路卡口上报的过车记录数据所包括的车牌信息数量减去出口处道路卡口上报的过车记录数据所包括的车牌信息数量，分别确定所述关联路段与所述待预测路段的车辆数量；根据所述关联路段与所述待预测路段入口处和出口处的道路卡口上报的过车记录数据所包括的车牌信息的数量与所述预定时间的比值，分别确定所述预定时间段内所述关联路段与所述待预测路段上的车流量。进一步，所述根据各个关联路段的车辆数量分别计算所述各个关联路段的拥堵指数具体包括：根据各个关联路段的车辆数量，从预设的拥堵指数映射表中分别确定所述各个关联路段的拥堵指数，所述拥堵指数映射表包含不同车辆数量及车辆数量对应的拥堵指数。进一步，所述根据所述关联路段与所述待预测路段上的车流量计算各个关联路段对所述待预测路段拥堵的拥堵权重具体包括：根据以下公式计算所述各关联路段对所述待预测路段的拥堵权重：其中，Qi表示第i个关联路段对所述待预测路段的拥堵权重，D表示所述待预测路段的车流量，Ci表示第i个关联路段的车流量，n为关联路段的总数量，i和n均为大于等于1的整数。进一步，所述根据所述各关联路段对所述待预测路段拥堵的拥堵权重和所述各关联路段的拥堵指数计算所述待预测路段的拥堵预测值包括：根据以下公式计算所述待预测路段的拥堵预测值：其中，Y为所述拥堵预测值，Qi表示第i个关联路段对所述待预测路段的拥堵权重，Gi表示第i个关联路段的拥堵指数，n为关联路段的总数量，i和n均为大于等于1的整数。为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种路段拥堵测量装置，采用了如下所述的技术方案：一种路段拥堵测量装置，包括：数据提取模块，用于从车流量数据库中提取待预测路段及其关联路段入口处和出口处设置的道路卡口上报的过车记录数据，其中，所述关联路段为所述待预测路段所有的连通路段且所述关联路段与所述待预测路段行进路径方向相同；获取模块，用于根据所述过车记录数据，获取预定时间段内所述关联路段与所述待预测路段上的车辆数量和车流量；拥堵权重计算模块，用于根据所述关联路段与所述待预测路段上的车流量计算各个关联路段对所述待预测路段拥堵的拥堵权重；拥堵指数计算模块，用于根据各个关联路段的车辆数量分别计算所述各个关联路段的拥堵指数；拥堵预测值计算模块，用于根据所述各关联路段对所述待预测路段拥堵的拥堵权重和所述各关联路段的拥堵指数计算所述待预测路段的拥堵预测值；拥堵判断模块，用于根据所述拥堵预测值与预设的拥堵阈值的大小关系确定所述待预测路段的拥堵状况。为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机设备，采用了如下所述的技术方案：一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述所述的路段拥堵测量方法的步骤。为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，采用了如下所述的技术方案：一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质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上述所述的路段拥堵测量方法的步骤。与现有技术相比，本申请实施例主要有以下有益效果：本申请实施例提供一种路段拥堵测量方法、装置、计算机设备及存储介质，通过道路卡口采集待预测路段及其关联路段的过车记录数据，并对过车记录数据进行处理，计算各个关联路段的拥堵指数以及对待预测路段造成的拥堵权重进而计算出所述待预测路段的拥堵预测值，根据该拥堵预测值与预设的拥堵阈值的大小关系确定所述待预测路段未来的拥堵状况。本申请基于待预测道路的实际车辆情况预测道路未来的拥堵情况，数据准确度高，预测结果精确率高。附图说明为了更清楚地说明本申请中的方案，下面将对本申请实施例描述中所需要使用的附图作一个简单介绍，显而易见本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种路段拥堵测量方法，其特征在于，包括下述步骤：/n从车流量数据库中提取待预测路段及其关联路段入口处和出口处设置的道路卡口上报的过车记录数据，其中，所述关联路段为所述待预测路段所有的连通路段且所述关联路段与所述待预测路段行进路径方向相同；/n根据所述过车记录数据，获取预定时间段内所述关联路段与所述待预测路段上的车辆数量和车流量；/n根据所述关联路段与所述待预测路段上的车流量计算各个关联路段对所述待预测路段拥堵的拥堵权重；/n根据各个关联路段的车辆数量分别计算所述各个关联路段的拥堵指数；/n根据所述各关联路段对所述待预测路段拥堵的拥堵权重和所述各关联路段的拥堵指数计算所述待预测路段的拥堵预测值；/n根据所述拥堵预测值与预设的拥堵阈值的大小关系确定所述待预测路段的拥堵状况。/n

【技术特征摘要】
1.一种路段拥堵测量方法，其特征在于，包括下述步骤：
从车流量数据库中提取待预测路段及其关联路段入口处和出口处设置的道路卡口上报的过车记录数据，其中，所述关联路段为所述待预测路段所有的连通路段且所述关联路段与所述待预测路段行进路径方向相同；
根据所述过车记录数据，获取预定时间段内所述关联路段与所述待预测路段上的车辆数量和车流量；
根据所述关联路段与所述待预测路段上的车流量计算各个关联路段对所述待预测路段拥堵的拥堵权重；
根据各个关联路段的车辆数量分别计算所述各个关联路段的拥堵指数；
根据所述各关联路段对所述待预测路段拥堵的拥堵权重和所述各关联路段的拥堵指数计算所述待预测路段的拥堵预测值；
根据所述拥堵预测值与预设的拥堵阈值的大小关系确定所述待预测路段的拥堵状况。


2.根据权利要求1所述的路段拥堵测量方法，其特征在于，所述过车记录数据包括卡口信息、车牌信息和时间信息；所述从车流量数据库中提取待预测路段及其关联路段入口处和出口处设置的道路卡口上报的过车记录数据具体包括以下步骤：
获取所述待预测路段及其所有关联路段的所有卡口信息；
基于所述卡口信息，获取其对应的道路卡口经过车辆的车牌信息以及车辆通过的时间信息。


3.根据权利要求2所述的路段拥堵测量方法，其特征在于，所述获取预定时间段内所述关联路段与所述待预测路段上的车辆数量和车流量具体包括：
根据所述关联路段与所述待预测路段所述预定时间段内的入口处道路卡口上报的过车记录数据所包括的车牌信息数量减去出口处道路卡口上报的过车记录数据所包括的车牌信息数量，分别确定所述关联路段与所述待预测路段的车辆数量；
根据所述关联路段与所述待预测路段上所述预定时间段内的车辆数量与所述预定时间的比值分别确定所述预定时间段内所述关联路段与所述待预测路段上的车流量。


4.根据权利要求2所述的路段拥堵测量方法，其特征在于，所述获取预定时间段内所述关联路段与所述待预测路段上的车辆数量和车流量具体包括:
根据所述关联路段与所述待预测路段所述预定时间段内的入口处道路卡口上报的过车记录数据所包括的车牌信息数量减去出口处道路卡口上报的过车记录数据所包括的车牌信息数量，分别确定所述关联路段与所述待预测路段的车辆数量；
根据所述关联路段与所述待预测路段入口处和出口处的道路卡口上报的过车记录数据所包括的车牌信息的数量与所述预定时间的比值，分别确定所述预定时间段内所述关联路段与所述待预测路段上的车流量。


5.根据权利要求1-4任意一项所述的路段拥堵测量方法，其特征在于，所述根据各个关联路段的车辆数量分别计算所述各个关...

【专利技术属性】
技术研发人员：林岳鹏，
申请(专利权)人：平安国际智慧城市科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44