本发明专利技术实施方式提供一种基于5G的智慧交通数据处理方法、装置及存储介质，属于智能交通技术领域。方法包括：基于5G网络切片获取目标车辆的第一驾驶状态数据及目标车辆所处的当前道路的第一道路状态数据；将第一驾驶状态数据和第一道路状态数据进行数据融合，得到融合后的融合交通数据；以融合交通数据为输入，在经预训练的违章预测模型预测目标车辆存在交通违章风险的情况下，向目标车辆发送预警信息。本发明专利技术能够根据当前车辆的行驶状态和道路状态实时的对车辆的违章风险进行预警，以对驾驶员进行提示，能有效降低驾驶员的违章概率，间接提高了车辆的行车安全。间接提高了车辆的行车安全。间接提高了车辆的行车安全。
【技术实现步骤摘要】
基于5G的智慧交通数据处理方法、装置及存储介质
[0001]本专利技术涉及智能交通
，具体地涉及一种基于5G的智慧交通数据处理方法、一种基于5G的智慧交通数据处理装置及一种机器可读存储介质。
技术介绍
[0002]目前的城市道路交通系统已经能够对车流量进行有效的监控，通过云计算、大数据等技术手段实现对道路状况的实时监控，出行者可根据道路的实时状况选择出行的交通方式和交通路线选择；交通管理部门也可根据道路的实时状况进行合理的交通疏导、控制和事故处理等；运输部门可随时掌握车辆的运行情况，进行合理调度；从而使路网上的交通流运行处于最佳状态，改善交通拥挤和阻塞，最大限度提高路网的通过能力，提高整个公路运输系统的机动性、安全性和生产效率。但是，车辆在行驶过程中，往往会因为疏忽或对道路状况不了解而导致车辆违章，而现有的智慧交通系统在与网络进行连接的过程中，获取信息速度较慢，从而无法实现数据的快速、准确分析，也无法对行驶中的车辆进行违章预警，进而难以完善智慧交通系统，导致智慧交通系统的实际使用效果差。
技术实现思路
[0003]本专利技术实施方式的目的是提供一种基于5G的智慧交通数据处理方法、一种基于5G的智慧交通数据处理装置及一种机器可读存储介质，以解决现有技术数据获取速度慢、无法实现对行驶中的车辆进行违章预警的问题。
[0004]为了实现上述目的，在本专利技术的第一方面，提供一种基于5G的智慧交通数据处理方法，包括：
[0005]基于5G网络切片获取目标车辆的第一驾驶状态数据及所述目标车辆所处的当前道路的第一道路状态数据；
[0006]将所述第一驾驶状态数据和所述第一道路状态数据进行数据融合，得到融合后的融合交通数据；
[0007]以所述融合交通数据为输入，在训练后的违章预测模型预测所述目标车辆存在交通违章风险的情况下，向所述目标车辆发送预警信息。
[0008]可选地，所述违章预测模型通过以下步骤训练得到：
[0009]确定在预设时间段内，在目标道路上具有违章行为的违章车辆；
[0010]获取所述违章车辆的第二驾驶状态数据及所述违章车辆违章时所述目标道路的第二道路状态数据，并分别提取所述第二驾驶状态数据的特征向量及所述第二道路状态数据的特征向量构成所述违章车辆的特征向量集；
[0011]将提取到的所有违章车辆的特征向量集分为训练集和测试集；
[0012]依据所述训练集对BP/卷积神经网络进行训练，得到初始的违章预测模型；
[0013]依据所述测试集对所述初始的违章预测模型进行验证，得到所述违章预测模型。
[0014]可选地，所述第一驾驶状态数据包括：
[0015]所述目标车辆的车辆型号、所述目标车辆的驾驶时长、所述目标车辆对应的驾驶员身份信息及所述目标车辆的车速；
[0016]所述第一道路状态数据包括：
[0017]当前道路在当前时刻的车流量值及人流量值。
[0018]可选地，将所述第一驾驶状态数据和所述第一道路状态数据进行数据融合，包括：
[0019]分别确定所述第一驾驶状态数据的权重及所述第一道路状态数据的权重；
[0020]基于所述第一驾驶状态数据的权重及所述第一道路状态数据的权重对所述第一驾驶状态数据和所述第一道路状态数据进行数据融合。
[0021]可选地，将所述第一驾驶状态数据和所述第一道路状态数据进行数据融合，包括：
[0022]确定所述第一驾驶状态数据的第一数据长度值及所述第一道路状态数据的第二数据长度值；
[0023]基于所述第一数据长度值及所述第二数据长度值对所述第一驾驶状态数据和所述第一道路状态数据进行数据融合。
[0024]可选地，基于所述第一数据长度值及所述第二数据长度值对所述第一驾驶状态数据和所述第一道路状态数据进行数据融合，包括：
[0025]计算所述第一数据长度值与所述第二数据长度值的相似度，在所述第一数据长度值与所述第二数据长度值的相似度满足预设条件的情况下，对所述第一驾驶状态数据和所述第一道路状态数据进行数据融合。
[0026]可选地，基于所述第一数据长度值及所述第二数据长度值对所述第一驾驶状态数据和所述第一道路状态数据进行数据融合，包括：
[0027]依据所述第一数据长度值及预设的数据融合模型确定所述第一数据长度值的兼容系数；以及
[0028]依据所述第二数据长度值及所述数据融合模型确定所述第二数据长度值的兼容系数；
[0029]当所述第一数据长度值的兼容系数与所述第二数据长度值的兼容系数满足预设条件时，将所述第一驾驶状态数据和所述第一道路状态数据进行数据融合。
[0030]可选地，所述数据融合模型为：
[0031][0032]其中，Z
i
为数据长度值的兼容系数，为调和函数，y
r
为系数，为数据长度值，为数据长度值的调整阈值。
[0033]在本专利技术的第二方面，提供一种基于5G的智慧交通数据处理装置，包括：
[0034]数据采集模块，被配置为基于5G网络切片获取目标车辆的第一驾驶状态数据及所述目标车辆所处的当前道路的第一道路状态数据；
[0035]数据融合模块，被配置为将所述第一驾驶状态数据和所述第一道路状态数据进行数据融合，得到融合后的融合交通数据；
[0036]预测模块，被配置为以所述融合交通数据为输入，在训练后的违章预测模型预测所述目标车辆存在交通违章风险的情况下，向所述目标车辆发送预警信息。
[0037]在本专利技术的第三方面，提供一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储
有指令，该指令在被处理器执行时使得所述处理器被配置成执行上述的基于5G的智慧交通数据处理方法。
[0038]本专利技术上述技术方案通过5G网络切片实时获取车辆的驾驶状态及车辆行驶道路的道路数据并将获取到的驾驶状态数据与道路状态数据融合后作为经深度学习算法预训练的预测模型的输入，经预测模型对车辆的违章风险进行预测，从而能够根据当前车辆的行驶状态和道路状态实时的对车辆的违章风险进行预警，以对驾驶员进行提示，能有效降低驾驶员的违章概率，间接提高了车辆的行车安全。
[0039]本专利技术实施方式的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
[0040]附图是用来提供对本专利技术实施方式的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本专利技术实施方式，但并不构成对本专利技术实施方式的限制。在附图中：
[0041]图1是本专利技术优选实施例提供的一种基于5G的智慧交通数据处理方法的方法流程图；
[0042]图2是本专利技术优选实施例提供的一种基于5G的智慧交通数据处理装置的结构示意图。
具体实施方式
[0043]以下结合附图对本专利技术的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本专利技术，并不用于限制本专利技术。
[0044]如图本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于5G的智慧交通数据处理方法，其特征在于，包括：基于5G网络切片获取目标车辆的第一驾驶状态数据及所述目标车辆所处的当前道路的第一道路状态数据；将所述第一驾驶状态数据和所述第一道路状态数据进行数据融合，得到融合后的融合交通数据；以所述融合交通数据为输入，在训练后的违章预测模型预测所述目标车辆存在交通违章风险的情况下，向所述目标车辆发送预警信息。2.根据权利要求1所述的基于5G的智慧交通数据处理方法，其特征在于，所述违章预测模型通过以下步骤训练得到：确定在预设时间段内，在目标道路上具有违章行为的违章车辆；获取所述违章车辆的第二驾驶状态数据及所述违章车辆违章时所述目标道路的第二道路状态数据，并分别提取所述第二驾驶状态数据的特征向量及所述第二道路状态数据的特征向量构成所述违章车辆的特征向量集；将提取到的所有违章车辆的特征向量集分为训练集和测试集；依据所述训练集对BP/卷积神经网络进行训练，得到初始的违章预测模型；依据所述测试集对所述初始的违章预测模型进行验证，得到所述违章预测模型。3.根据权利要求1所述的基于5G的智慧交通数据处理方法，其特征在于，所述第一驾驶状态数据包括：所述目标车辆的车辆型号、所述目标车辆的驾驶时长、所述目标车辆对应的驾驶员身份信息及所述目标车辆的车速；所述第一道路状态数据包括：当前道路在当前时刻的车流量值及人流量值。4.根据权利要求1所述的基于5G的智慧交通数据处理方法，其特征在于，将所述第一驾驶状态数据和所述第一道路状态数据进行数据融合，包括：分别确定所述第一驾驶状态数据的权重及所述第一道路状态数据的权重；基于所述第一驾驶状态数据的权重及所述第一道路状态数据的权重对所述第一驾驶状态数据和所述第一道路状态数据进行数据融合。5.根据权利要求1所述的基于5G的智慧交通数据处理方法，其特征在于，将所述第一驾驶状态数据和所述第一道路状态数据进行数据融合，包括：确定所述第一驾驶状态数据的第一数据长度值及所述第一道路状态数据的第二数据长度值；基于所述第一数据长度值及所述第二数据长度值对所述第一...
【专利技术属性】
技术研发人员：卢会春，林静，柯星，陈桓，王利琴，洪苑坤，
申请(专利权)人：杭州天翼智慧城市科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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