基于深度学习的智能交通疏导方法及相关装置制造方法及图纸

本申请实施例提供一种基于深度学习的智能交通疏导方法及相关装置，应用于电子设备，所述方法包括：获取目标车辆行驶的目标行驶道路的拥堵状态信息；根据所述拥堵状态信息，确定关联行驶道路的车辆汇入通行信息，所述关联道路包括与所述目标行驶道路相接的道路；根据所述关联行驶道路的车辆汇入通行信息，通过智能交通疏导模型，确定目标交通疏导方法；将所述目标交通疏导方法推送给所述目标车辆。能够提升交通疏导方法确定时的智能性。

【技术实现步骤摘要】
基于深度学习的智能交通疏导方法及相关装置
本申请涉及数据处理
，具体涉及一种基于深度学习的智能交通疏导方法及相关装置。
技术介绍
在交通遇到拥堵时，通常会由交警到现场进行交通疏导或者通过行车的司机进行自行疏导，通过交警进行交通疏导等方式虽然能够有效的缓解交通拥堵，但是由于需要交警的接入，其进行交通疏导时的智能性较低。
技术实现思路
本申请实施例提供一种基于深度学习的智能交通疏导方法及相关装置，能够提升模型构件的属性信息修改时的便捷性。本申请实施例的第一方面提供了一种基于深度学习的智能交通疏导方法，应用于电子设备，所述方法包括：获取目标车辆行驶的目标行驶道路的拥堵状态信息；根据所述拥堵状态信息，确定关联行驶道路的车辆汇入通行信息，所述关联道路包括与所述目标行驶道路相接的道路；根据所述关联行驶道路的车辆汇入通行信息，通过智能交通疏导模型，确定目标交通疏导方法；将所述目标交通疏导方法推送给所述目标车辆。结合第一方面，在一个可能的实现方式中，所述根据所述拥堵状态信息，确定关联行驶道路的车辆汇入通行信息，包括：根据所述拥堵状态信息，确定所述目标行驶道路的拥堵车辆的数量；根据所述拥堵车辆的数量，确定所述目标行驶道路的拥堵等级；根据所述拥堵等级，确定所述汇入所述关联行驶道路的车辆的第一数量；获取所述拥堵道路的拥堵车辆的行车路线；根据所述拥堵车辆的行车路线，确定汇入所述关联行驶道路的车辆的第二数量；根据所述第一数量和所述第二数量，确定所述关联行驶道路的车辆汇入通行信息。结合第一方面，在一个可能的实现方式中，所述根据所述拥堵状态信息，确定关联行驶道路的车辆汇入通行信息，包括：根据所述拥堵状态信息，确定汇入所述关联行驶道路的车辆的第三数量；获取所述关联行驶道路当前的车辆通行信息；根据所述关联行驶道路当前的车辆通行信息，确定汇入所述关联行驶道路的车辆的第四数量；根据所述第三数量和所述第四数量，确定所述关联行驶道路的车辆汇入通行信息。结合第一方面，在一个可能的实现方式中，所述方法还包括：获取所述目标行驶道路的目标图像；根据所述目标图像，确定所述目标行驶道路的参考车辆，所述参考车辆为变道车辆；获取所述参考车辆的变道信息，以及所述参考车辆与所述目标车辆之间的目标距离；根据所述变道信息和所述目标距离，确定所述参考车辆的变道风险等级；若所述变道风险等级高于预设风险等级，则向所述目标车辆发送告警信息。结合第一方面，在一个可能的实现方式中，所述方法还包括：获取目标车辆的车辆信息，所述车辆信息包括车辆外观信息；根据所述车辆外观信息和所述目标交通疏导方法，确定所述目标车辆的行驶路线；将所述行驶路线推送给所述目标车辆。本申请实施例的第二方面提供了一种基于深度学习的智能交通疏导装置，应用于电子设备，所述装置包括：获取单元，用于获取目标车辆行驶的目标行驶道路的拥堵状态信息；第一确定单元，用于根据所述拥堵状态信息，确定关联行驶道路的车辆汇入通行信息，所述关联道路包括与所述目标行驶道路相接的道路；第二确定单元，用于根据所述关联行驶道路的车辆汇入通行信息，通过智能交通疏导模型，确定目标交通疏导方法；推送单元，用于将所述目标交通疏导方法推送给所述目标车辆。结合第二方面，在一个可能的实现方式中，所述第一确定单元用于：根据所述拥堵状态信息，确定所述目标行驶道路的拥堵车辆的数量；根据所述拥堵车辆的数量，确定所述目标行驶道路的拥堵等级；根据所述拥堵等级，确定所述汇入所述关联行驶道路的车辆的第一数量；获取所述拥堵道路的拥堵车辆的行车路线；根据所述拥堵车辆的行车路线，确定汇入所述关联行驶道路的车辆的第二数量；根据所述第一数量和所述第二数量，确定所述关联行驶道路的车辆汇入通行信息。结合第二方面，在一个可能的实现方式中，所述第一确定单元用于：根据所述拥堵状态信息，确定汇入所述关联行驶道路的车辆的第三数量；获取所述关联行驶道路当前的车辆通行信息；根据所述关联行驶道路当前的车辆通行信息，确定汇入所述关联行驶道路的车辆的第四数量；根据所述第三数量和所述第四数量，确定所述关联行驶道路的车辆汇入通行信息。结合第二方面，在一个可能的实现方式中，所述装置还用于：获取所述目标行驶道路的目标图像；根据所述目标图像，确定所述目标行驶道路的参考车辆，所述参考车辆为变道车辆；获取所述参考车辆的变道信息，以及所述参考车辆与所述目标车辆之间的目标距离；根据所述变道信息和所述目标距离，确定所述参考车辆的变道风险等级；若所述变道风险等级高于预设风险等级，则向所述目标车辆发送告警信息。结合第二方面，在一个可能的实现方式中，所述装置还用于：获取目标车辆的车辆信息，所述车辆信息包括车辆外观信息；根据所述车辆外观信息和所述目标交通疏导方法，确定所述目标车辆的行驶路线；将所述行驶路线推送给所述目标车辆。本申请实施例的第三方面提供一种终端，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如本申请实施例第一方面中的步骤指令。本申请实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，其中，上述计算机可读存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，上述计算机程序使得计算机执行如本申请实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤。本申请实施例的第五方面提供了一种计算机程序产品，其中，上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，上述计算机程序可操作来使计算机执行如本申请实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。实施本申请实施例，至少具有如下有益效果：获取目标车辆行驶的目标行驶道路的拥堵状态信息，根据所述拥堵状态信息，确定关联行驶道路的车辆汇入通行信息，所述关联道路包括与所述目标行驶道路相接的道路，根据所述关联行驶道路的车辆汇入通行信息，通过智能交通疏导模型，确定目标交通疏导方法，将所述目标交通疏导方法推送给所述目标车辆，相对于现有方案中，采用人工的方式进行交通疏导，能够通过智能交通疏导模型确定出交通疏导方法，提升了交通疏导时的智能性。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本申请实施例提供了一种基于深度学习的智能交通疏导方法的流程本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于深度学习的智能交通疏导方法，其特征在于，应用于电子设备，所述方法包括：/n获取目标车辆行驶的目标行驶道路的拥堵状态信息；/n根据所述拥堵状态信息，确定关联行驶道路的车辆汇入通行信息，所述关联道路包括与所述目标行驶道路相接的道路；/n根据所述关联行驶道路的车辆汇入通行信息，通过智能交通疏导模型，确定目标交通疏导方法；/n将所述目标交通疏导方法推送给所述目标车辆。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的智能交通疏导方法，其特征在于，应用于电子设备，所述方法包括：
获取目标车辆行驶的目标行驶道路的拥堵状态信息；
根据所述拥堵状态信息，确定关联行驶道路的车辆汇入通行信息，所述关联道路包括与所述目标行驶道路相接的道路；
根据所述关联行驶道路的车辆汇入通行信息，通过智能交通疏导模型，确定目标交通疏导方法；
将所述目标交通疏导方法推送给所述目标车辆。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述拥堵状态信息，确定关联行驶道路的车辆汇入通行信息，包括：
根据所述拥堵状态信息，确定所述目标行驶道路的拥堵车辆的数量；
根据所述拥堵车辆的数量，确定所述目标行驶道路的拥堵等级；
根据所述拥堵等级，确定所述汇入所述关联行驶道路的车辆的第一数量；
获取所述拥堵道路的拥堵车辆的行车路线；
根据所述拥堵车辆的行车路线，确定汇入所述关联行驶道路的车辆的第二数量；
根据所述第一数量和所述第二数量，确定所述关联行驶道路的车辆汇入通行信息。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述拥堵状态信息，确定关联行驶道路的车辆汇入通行信息，包括：
根据所述拥堵状态信息，确定汇入所述关联行驶道路的车辆的第三数量；
获取所述关联行驶道路当前的车辆通行信息；
根据所述关联行驶道路当前的车辆通行信息，确定汇入所述关联行驶道路的车辆的第四数量；
根据所述第三数量和所述第四数量，确定所述关联行驶道路的车辆汇入通行信息。


4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取所述目标行驶道路的目标图像；
根据所述目标图像，确定所述目标行驶道路的参考车辆，所述参考车辆为变道车辆；
获取所述参考车辆的变道信息，以及所述参考车辆与所述目标车辆之间的目标距离；
根据所述变道信息和所述目标距离，确定所述参考车辆的变道风险等级；
若所述变道风险等级高于预设风险等级，则向所述目标车辆发送告警信息。


5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取目标车辆的车辆信息，所述车辆信息包括车辆外观信息；

【专利技术属性】
技术研发人员：李志雄，
申请(专利权)人：广东荣文科技集团有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44