【技术实现步骤摘要】
交通流量预测方法、装置、可读存储介质及电子设备
本申请涉及智能交通
，尤其涉及一种交通流量预测方法、装置、可读存储介质及电子设备。
技术介绍
随着安防行业的飞速发展，交通信息的获取和管理逐步走向智能化，目前基于各种监控摄像头获得的数据非常多，而从大量的记录数据中可以挖掘出更多信息，在很大程度上为交通管理提供很有价值的参考，其中一个重要应用点就是交通流量预测。而相关技术中的城市交通流量预测的算法中一般未考虑整个城市道路的地理位置信息，因此预测出的交通流量值不是很精准。
技术实现思路
有鉴于此，本申请提供一种交通流量预测方法、装置、可读存储介质及电子设备，用以提高交通流量预测的精准度。第一方面，本申请实施例提供了一种交通流量预测方法，所述方法包括：确定目标区域中各个卡口之间的位置关系；根据各个卡口之间的位置关系、以及各卡口在当前单位时间内的交通流量值生成卡口流量矩阵；将所述卡口流量矩阵输入到已训练的神经网络，由所述神经网络根据输入的所述卡口流量矩阵预测各卡口在下一...
【技术保护点】
1.一种交通流量预测方法，其特征在于，所述方法包括：/n确定目标区域中各个卡口之间的位置关系；/n根据各个卡口之间的位置关系、以及各卡口在当前单位时间内的交通流量值生成卡口流量矩阵；/n将所述卡口流量矩阵输入到已训练的神经网络，由所述神经网络根据输入的所述卡口流量矩阵预测各卡口在下一个单位时间内的交通流量值。/n
【技术特征摘要】
1.一种交通流量预测方法，其特征在于，所述方法包括：
确定目标区域中各个卡口之间的位置关系；
根据各个卡口之间的位置关系、以及各卡口在当前单位时间内的交通流量值生成卡口流量矩阵；
将所述卡口流量矩阵输入到已训练的神经网络，由所述神经网络根据输入的所述卡口流量矩阵预测各卡口在下一个单位时间内的交通流量值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各个卡口之间的位置关系、以及各卡口在当前单位时间内的交通流量值生成卡口流量矩阵，包括：
根据各个卡口之间的位置关系生成卡口位置关系矩阵；其中，所述卡口位置关系矩阵中对应同一卡口的位置取值为第一标识，以及当两个不同卡口之间的位置关系为相邻关系，卡口位置关系矩阵中对应这两个不同卡口的位置取值为第一标识，否则，取值为第二标识；
依据各卡口在当前单位时间内的交通流量值更新所述卡口位置关系矩阵中的第一标识，并用0替代所述卡口位置关系矩阵中的第二标识。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据各卡口在当前单位时间内的交通流量值更新所述卡口位置关系矩阵中的第一标识，包括：
将所述卡口位置关系矩阵中的第一标识用该第一标识对应的两卡口在当前单位时间内的交通流量值的平均值来替代。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定目标区域中各个卡口之间的位置关系，包括：
获取目标区域中各个卡口的历史过车记录；所述过车记录包括：车牌、卡口编码和经过时间；
按照车牌对获取到的所述历史过车记录进行分类，得到各个车牌对应的过车记录集；
按照时间顺序对各个所述过车记录集中的过车记录各自进行排序，并基于排序后的各个过车记录集确定所述目标区域中连通的卡口对；其中，所述连通的卡口对具有方向性，其方向从先经过的卡口指向后经过的卡口；
基于所述目标区域中连通的卡口对确定目标区域中各个卡口之间的位置关系。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标区域中连通的卡口对确定目标区域中各个卡口之间的位置关系，包括：
针对所述目标区域中的任意一对卡口，若该对卡口为连通的卡口对，则确定该对卡口之间的位置关系为相邻关系，否则，确定该对卡口之间的位置关系为非相邻关系。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在基于排序后的各个过车记录集确定所述目标区域中连通的卡口对时，该方法还包括：
统计所述连通的卡口对的连通次数；
所述基于所述目标区域中连通的卡口对确定目标区域中各个卡口之间的位置关系，包括：
针对所述目标区域中的任意一对卡口，若该对卡口为连通的卡口对，并且该对卡口的连通次数不小于设定阈值，则确定该对卡口之间的位置关系为相邻关系，否则，确定该对卡口之间的位置关系为非相邻关系。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述卡...
【专利技术属性】
技术研发人员：董则恒，张兴凤，李海龙，
申请(专利权)人：杭州海康威视数字技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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