【技术实现步骤摘要】
一种交通流模型的评测方法、系统、设备及介质
本申请涉及计算机
，尤其涉及一种交通流模型的评测方法、系统、设备及介质。
技术介绍
随着自动驾驶技术逐步兴起和智慧城市的逐渐普及，交通仿真技术显得日益重要。交通流仿真技术是通过在计算机模拟的环境下，完成对实际道路交通状态的仿真，从而根据仿真结果进行交通流的预测。未来各厂商的自动驾驶车辆和人工驾驶车辆在各种复杂的交通场景下行驶，智慧城市的设计和规划也需要一个无限接近真实的交通流仿真模型，来预测城市交通状况，交通流仿真系统应运而生。然而，如何有效地评测仿真系统中的交通流模型，证明其仿真的真实性和正确性，以便能够指导交通流模型的改进和迭代，目前没有科学有效的评测方案。
技术实现思路
本申请提供了一种交通流模型的评测方法、系统、设备及介质，以解决以上至少一种技术问题。一方面，本申请提供了一种交通流模型的评测方法，包括：获取针对目标区域路网的实际交通流基本数据，所述实际交通流基本数据是利用布设在所述目标区域路网中的多个采集装置所实时采集的；对...
【技术保护点】
1.一种交通流模型的评测方法，其特征在于，包括：/n获取针对目标区域路网的实际交通流基本数据，所述实际交通流基本数据是利用布设在所述目标区域路网中的多个采集装置所实时采集的；/n对所述实际交通流基本数据进行数据融合处理，得到包含属性标签的真实交通流数据；所述属性标签包括时段标签、路段标签、交叉口标签、区域位置标签、天气环境标签中至少一种；/n获取针对所述目标区域路网的仿真交通流基本数据，所述仿真交通流基本数据是利用交通流模型实时仿真运行所得的；/n对所述仿真交通流基本数据进行数据转换处理，得到仿真交通流数据；/n获取用于评测的评测属性标签，所述评测属性标签为所述属性标签的子...
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种交通流模型的评测方法，其特征在于，包括：
获取针对目标区域路网的实际交通流基本数据，所述实际交通流基本数据是利用布设在所述目标区域路网中的多个采集装置所实时采集的；
对所述实际交通流基本数据进行数据融合处理，得到包含属性标签的真实交通流数据；所述属性标签包括时段标签、路段标签、交叉口标签、区域位置标签、天气环境标签中至少一种；
获取针对所述目标区域路网的仿真交通流基本数据，所述仿真交通流基本数据是利用交通流模型实时仿真运行所得的；
对所述仿真交通流基本数据进行数据转换处理，得到仿真交通流数据；
获取用于评测的评测属性标签，所述评测属性标签为所述属性标签的子集；
基于所述真实交通流数据和所述评测属性标签，对所述仿真交通流数据进行仿真评测，得到对应的交通流模型的评测结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述真实交通流数据和所述评测属性标签，对所述仿真交通流数据进行仿真评测，得到对应的交通流模型的评测结果，包括：
基于所述评测属性标签，确定用于仿真评测的目标道路参数指标；
基于所述真实交通流数据、所述评测属性标签和所述目标道路参数指标，对所述仿真交通流数据进行仿真评测，得到对应的交通流模型的评测结果；
其中，所述目标道路参数指标包括以下至少一种：交通流量、交通流速度、交通流密度、车辆类型、车辆行为轨迹、行程时间、饱和流率、车辆延误时间、启动损失时间、车头时距、行人流量、行人速度和行人密度。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述评测属性标签，确定用于仿真评测的目标道路参数指标，包括：
若所述评测属性标签包括路段标签，确定用于仿真评测的第一目标道路参数指标，所述第一目标道路参数指标包括行程时间、交通流速度、交通流量和交通流密度；
若所述评测属性标签包括交叉口标签，确定用于仿真评测的第二目标道路参数指标，所述第二目标道路参数指标包括车辆延误时间和饱和流率；
若所述评测属性标签包括区域位置标签，确定用于仿真评测的第三目标道路参数指标，所述第三目标道路参数指标包括区域所处路网的车辆延误时间和交通流速度；
若所述评测属性标签包括天气环境标签且确定对应的评测天气环境类型为异常天气环境类型时，确定用于仿真评测的第四目标道路参数指标，所述第四目标道路参数指标包括饱和流率、启动损失时间和车头时距。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述真实交通流数据、所述评测属性标签和所述目标道路参数指标，对所述仿真交通流数据进行仿真评测，得到对应的交通流模型的评测结果，包括：
确定所述目标道路参数指标中各目标指标对应的权重；
基于所述目标道路参数指标和所述目标道路参数指标中各目标指标对应的权重，确定针对所有目标指标对应的真实交通流数据和仿真交通流数据的差异度；
基于所述差异度，确定对应的交通流模型的评测结果。
技术研发人员：胡太群，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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