交通流信息获取的方法、装置和计算机设备制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种交通流信息获取的方法、装置和计算机设备，属于智能交通技术领域，可以用于智能交通系统(ITS，Intelligent Traffic System)。所述方法包括：对于目标区域的多个路段，先根据采集的在多个时间段内这些路段的交通流参数的参数值，确定每两个路段的相关系数。然后，在建立交通流参数对应的缺失矩阵时，对于各路段对在缺失矩阵中的顺序按照上述计算出的相关系数进行排序。最后，基于缺失参数值和多个路段在多个时间段内采集的交通流参数的参数值，确定目标区域的交通流信息。可见，本申请按照相关性对路段进行排序，而非是随机排序，使得本申请的交通流信息获取的方法稳定性更好。

【技术实现步骤摘要】
交通流信息获取的方法、装置和计算机设备
本申请涉及智能交通
，特别涉及一种交通流信息获取的方法、装置和计算机设备。
技术介绍
随着城市中汽车数量的增加，各种交通问题也在不断产生。为了能够有效的对交通问题进行分析，在城市的各路段正在逐步设置各种交通流参数获取装置，如感应线圈检测器、微波传感器、视频检测器等。交通流参数获取装置用于采集路网中各路段的交通流参数的参数值，其中，交通流参数可以包括行车速度、交通流量和车流密度等。相关机构可以根据采集的交通流参数的参数值，得到路网中各路段的交通流信息并进行分析处理，以实现路网交通状态可视化、事故预测等应用。交通流信息由采集的交通流参数的参数值组成，在对某路段的交通流参数的参数值进行采集的过程中，可能由于该路段设置的交通流参数获取装置的硬件故障、通信故障等，造成该路段的交通流参数的参数值缺失，那么，得到的交通流信息就会有缺失。这样，对于参数值缺失的路段也就无法进行后续的分析处理，进而无法实现该路段的交通状态可视化，甚至会对路网的事故预测等应用造成影响。目前，对于为了获取到完整的交通流信息，通常采用如下方法：首先，建立目标区域路网的目标交通流参数对应的缺失矩阵。该缺失矩阵中的每个元素为该路网中的一个路段在一个时间段内的目标交通流参数的参数值，目标交通流参数为缺失至少一个参数值的交通流参数。该缺失矩阵中同一行的元素为相同路段在不同时间段内的目标交通流参数的参数值，且同一行的元素按照对应的时间段先后进行排序。该目标参数矩阵中同一列的元素为不同路段在相同时段内的目标交通流参数的参数值，且不同路段对应的行在缺失矩阵中的顺序是随机排列的。此外，如果某路段在某时间段的目标交通流参数的参数值缺失的话，则该路段和该时间段在缺失矩阵中共同对应的位置为空。然后，采用矩阵分解算法对上述缺失矩阵进行矩阵分解。再将分解得到的两个矩阵相乘，得到近似矩阵。该近似矩阵的尺寸与缺失数矩阵的尺寸相同。最后，确定缺失矩阵中为空的目标位置，将近似矩阵中与目标位置相同的位置处的元素，作为该目标位置对应的缺失参数值。例如，缺失矩阵中第三行第三列相交的位置为空，则获取近似矩阵中第三行第三列相交位置处的元素，填充到缺失矩阵中第三行第三列相交的位置，作为该位置对应的缺失参数值。最后，将缺失参数值和采集的参数值共同作为该目标区域的交通流信息。在实现本申请的过程中，专利技术人发现相关技术至少存在以下问题：上述方法中，缺失矩阵中不同路段对应的行的顺序是随机排列，而采用矩阵分解算法求解出的缺失矩阵中空位置对应的缺失参数值，与该空位置周围的位置处的元素有关，因此，在缺失矩阵中不同路段对应的行的顺序随机排列的情况下，虽然得到的完整的交通流信息，但是该交通流信息中的缺失参数值可能会比较准确也可能会不准确，也即是，该相关技术提出的方法稳定性较差。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种交通流信息获取的方法、装置和计算机设备，可以解决相关技术中获取交通流信息的方法稳定性差的问题。所述技术方案如下：第一方面，提供了一种交通流信息获取的方法，该方法包括：获取目标区域的多个路段在多个时间段内采集的交通流参数的参数值，其中，交通流参数可以为行车速度、交通流量、车流密度中的任一参数。对于该目标区域的多个路段中的每两个路段，基于这两个路段在多个时间段内采集的交通流参数的参数值，确定这两个路段的相关系数，这样，可以得到目标区域内任意两条路段的相关系数。然后，基于每两个路段的相关系数，确定每个路段在交通流参数对应的缺失矩阵中对应的位置，并基于每个路段在交通流参数对应的缺失矩阵中对应的位置和每个路段在多个时间段内采集的交通流参数的参数值，建立交通流参数对应的缺失矩阵。再最后，基于矩阵分解算法，确定缺失矩阵中的缺失参数值。最后，基于缺失参数值和多个路段在多个时间段内采集的交通流参数的参数值，确定目标区域的交通流信息。可见，在本申请中，在建立交通流参数对应的缺失矩阵时，对于各路段在缺失矩阵中的顺序按照相关系数进行排序。也即是，本申请中各路段在缺失矩阵中的顺序是按照一定规则排序而非随机排序，使得本申请的方法稳定性更好。并且由于缺失矩阵中路段是按照相关系数排序的，使得相邻两路段之间具有一定相关性，这样，通过矩阵分解得到的路段的缺失参数值的准确度更高。在一种可能的实现方式中，可以对目标区域内的各路段进行聚类，得到多个路段组，并对每个路段组建立对应的缺失矩阵。相应的，处理可以如下：以相关系数为参数距离，对目标区域内的多个路段进行聚类处理，得到多个路段组以及每个路段组中作为聚类中心的目标路段。对于每个路段组，基于该路段组中除目标路段以外的路段与目标路段的相关系数，确定该路段组中各路段在路段组对应的缺失矩阵中对应的位置，其中，每一种交通流参数对应一个或多个缺失矩阵，缺失矩阵由对应的交通流参数在不同路段、不同时间段的参数值和空位置组成。然后，根据该路段组中各路段在路段组对应的缺失矩阵中对应的位置和各路段在多个时间段内采集的交通流参数的参数值，建立该路段组对应的缺失矩阵。通过以上处理，使得本申请实施例提供的方案可以适用于大规模路网的交通流参数补全。即，在大规模路网中有大量路段存在缺失参数值的情况下，通过上述处理，可以对大规模路网中的路段进行聚类，然后针对聚类得到的每个路段组建立缺失矩阵。这样，建立的每个缺失矩阵数据量都会较小，多个缺失矩阵可以并行进行矩阵分解补全，使得即使在大规模路网场景下，也可以高效的实现对路段的缺失参数值进行补全。在一种可能的实现方式中，在计算路段的相关性之前，可以先对路段的缺失的参数值进行初始预估，然后，再根据初始预估的参数值以及采集的参数值，计算路段的相关性。相应的，处理可以如下：如果第一路段在第一时间段内未采集到交通流参数的参数值，则获取第一路段在第一时间段之前采集的至少一个交通流参数的参数值以及在第一时间段之后采集的至少一个交通流参数的参数值。计算在第一时间段之前采集的交通流参数的至少一个参数值以及在第一时间段之后采集的交通流参数的至少一个参数值的平均值，作为第一路段在第一时间段的交通流参数的预估参数值。对于目标区域的多个路段中的每两个路段，基于这两个路段在多个时间段内采集的交通流参数的参数值和计算得到的交通流参数的预估参数值，确定两个路段的相关系数。通过上述处理，在计算相关系数之前，先对路段缺失的参数值进行初始预估，然后，根据预估参数值和采集的参数值一起计算路段的相关系数，这样，在计算相关系数时，每个路段的数据量更大，使得相关系数计算更加准确，可以更好的表现出两路段的相关度。在一种可能的实现方式中，对第一路段缺失的参数值进行初始预估，还可以采用如下方法：如果第一路段在第一时间段内未采集到所述交通流参数的参数值，则获取第一路段的多个相邻路段在第一时间段采集的交通流参数的参数值。计算多个相邻路段在第一时间段采集的所述交通流参数的参数值的平均值，作为第一路段在第一时间段的交通流参数的预估参数值。在一种可能的实现方式中，上述相关系数可以为皮尔逊相关系数本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种交通流信息获取的方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取目标区域的多个路段在多个时间段内采集的交通流参数的参数值；/n对于所述多个路段中的每两个路段，基于所述两个路段在多个时间段内采集的所述交通流参数的参数值，确定所述两个路段的相关系数；/n基于每两个路段的相关系数，确定每个路段在所述交通流参数对应的缺失矩阵中对应的位置，其中，所述缺失矩阵由所述交通流参数在不同路段、不同时间段的参数值和空位置组成；/n基于每个路段在所述交通流参数对应的缺失矩阵中对应的位置和每个路段在所述多个时间段内采集的所述交通流参数的参数值，建立所述交通流参数对应的缺失矩阵；/n基于矩阵分解算法，确定所述缺失矩阵中空位置对应的缺失参数值；/n基于所述缺失参数值和所述多个路段在多个时间段内采集的交通流参数的参数值，确定所述目标区域的交通流信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种交通流信息获取的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标区域的多个路段在多个时间段内采集的交通流参数的参数值；
对于所述多个路段中的每两个路段，基于所述两个路段在多个时间段内采集的所述交通流参数的参数值，确定所述两个路段的相关系数；
基于每两个路段的相关系数，确定每个路段在所述交通流参数对应的缺失矩阵中对应的位置，其中，所述缺失矩阵由所述交通流参数在不同路段、不同时间段的参数值和空位置组成；
基于每个路段在所述交通流参数对应的缺失矩阵中对应的位置和每个路段在所述多个时间段内采集的所述交通流参数的参数值，建立所述交通流参数对应的缺失矩阵；
基于矩阵分解算法，确定所述缺失矩阵中空位置对应的缺失参数值；
基于所述缺失参数值和所述多个路段在多个时间段内采集的交通流参数的参数值，确定所述目标区域的交通流信息。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于每两个路段的相关系数，确定每个路段在交通流参数对应的缺失矩阵中对应的位置，包括：
以所述相关系数为参数距离，对所述多个路段进行聚类处理，得到多个路段组以及每个路段组中作为聚类中心的目标路段；
对于每个路段组，基于所述路段组中除目标路段以外的路段与所述目标路段的相关系数，确定所述路段组中各路段在所述路段组对应的缺失矩阵中对应的位置；
所述基于每个路段在所述交通流参数对应的缺失矩阵中对应的位置和每个路段在所述多个时间段内采集的所述交通流参数的参数值，建立所述交通流参数对应的缺失矩阵，包括：
对于每个路段组，基于所述路段组中各路段在所述路段组对应的缺失矩阵中对应的位置和各路段在所述多个时间段内采集的所述交通流参数的参数值，建立所述路段组对应的缺失矩阵；
所述基于矩阵分解算法，确定所述缺失矩阵中的缺失参数值，包括：
基于矩阵分解算法，分别确定每个路段组对应的缺失矩阵中的缺失参数值。


3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述对于所述多个路段中的每两个路段，基于所述两个路段在多个时间段内采集的所述交通流参数的参数值，确定所述两个路段的相关系数之前，所述方法还包括：
如果第一路段在第一时间段内未采集到所述交通流参数的参数值，则获取所述第一路段在所述第一时间段之前采集的至少一个所述交通流参数的参数值以及在所述第一时间段之后采集的至少一个所述交通流参数的参数值；
计算在所述第一时间段之前采集的所述交通流参数的至少一个参数值以及在所述第一时间段之后采集的所述交通流参数的至少一个参数值的平均值，作为所述第一路段在第一时间段的交通流参数的预估参数值，其中，所述多个路段包括所述第一路段，所述多个时间段包括所述第一时间段；
所述对于所述多个路段中的每两个路段，基于所述两个路段在多个时间段内采集的交通流参数的参数值，确定所述两个路段的相关系数，包括：
对于所述多个路段中的每两个路段，基于所述两个路段在多个时间段内采集的交通流参数的参数值和计算得到的所述交通流参数的预估参数值，确定所述两个路段的相关系数。


4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述对于所述多个路段中的每两个路段，基于所述两个路段在多个时间段内采集的交通流参数的参数值，确定所述两个路段的相关系数之前，所述方法还包括：
如果第一路段在第一时间段内未采集到所述交通流参数的参数值，则获取所述第一路段的多个相邻路段在所述第一时间段采集的所述交通流参数的参数值；
计算所述多个相邻路段在所述第一时间段采集的所述交通流参数的参数值的平均值，作为所述第一路段在第一时间段的交通流参数的预估参数值，其中，所述多个路段包括所述第一路段，所述多个时间段包括所述第一时间段；
所述对于所述多个路段中的每两个路段，基于所述两个路段在多个时间段内采集的交通流参数的参数值，确定所述两个路段的相关系数，包括：
对于所述多个路段中的每两个路段，基于所述两个路段在多个时间段内采集的交通流参数的参数值...

【专利技术属性】
技术研发人员：王萌，陈喜群，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44