预测交通状态的方法、装置和电子设备制造方法及图纸

本申请涉及了一种预测交通状态的方法、装置和电子设备。该预测交通状态的方法包括：获得交通状态信息，交通状态信息包括针对第一指定位置在第一时间段的第一环境状态信息和第一车辆运动状态信息；获得与交通状态信息对应的交通状态特征，交通状态特征包括与第一环境状态信息对应的环境状态编码，以及与第一车辆运动状态信息对应的车辆运动状态特征；利用经训练的交通状态预测模型处理交通状态特征，得到针对第二指定位置在第二时间段的交通状态信息，其中，第二时间段晚于第一时间段。本申请能够提升预测的交通状态的准确度。能够提升预测的交通状态的准确度。能够提升预测的交通状态的准确度。

【技术实现步骤摘要】
预测交通状态的方法、装置和电子设备


[0001]本申请涉及人工智能
，尤其涉及一种预测交通状态的方法、装置和电子设备。

技术介绍

[0002]随着计算机技术和人工智能技术的快速发展，人工智能技术被应用到越来越多的场景中，如预测交通状态等。
[0003]然而，申请人发现相关技术预测的交通状态的准确度有待提升。

技术实现思路

[0004]为解决或部分解决相关技术中存在的问题，本申请提供一种预测交通状态的方法、装置和电子设备，能够有效提升预测的交通状态的准确度。
[0005]本申请的第一个方面提供了一种预测交通状态的方法，包括：获得交通状态信息，交通状态信息包括针对第一指定位置在第一时间段的第一环境状态信息和第一车辆运动状态信息；获得与交通状态信息对应的交通状态特征，交通状态特征包括与第一环境状态信息对应的环境状态编码，以及与第一车辆运动状态信息对应的车辆运动状态特征；利用经训练的交通状态预测模型处理交通状态特征，得到针对第二指定位置在第二时间段的交通状态信息，其中，第二时间段晚于第一时间段。
[0006]根据本申请的某些实施例，交通状态预测模型包括：至少一层改进长短时记忆网络，改进长短时记忆网络包括权重确定模块，权重确定模块的输入包括交通状态特征和与第一时间段对应的隐藏状态，权重确定模块的输出包括第一隐藏状态权重和第二隐藏状态权重，以便基于第一隐藏状态权重对与第一时间段对应的记忆细胞状态进行信息遗忘处理，并且，基于第二隐藏状态权重对经信息遗忘处理后的记忆细胞状态进行信息记忆处理，第一隐藏状态权重和第二隐藏状态权重的和为指定数值。
[0007]根据本申请的某些实施例，改进长短时记忆网络还包括记忆模块，记忆模块的输入包括与第一时间段对应的隐藏状态和第一隐藏状态权重，记忆模块的输出包括记忆信息，以便基于记忆信息与经信息遗忘处理后的记忆细胞状态进行信息记忆处理。
[0008]根据本申请的某些实施例，改进长短时记忆网络还包括输出模块，输出模块的输入包括与第一时间段对应的隐藏状态和经过信息记忆处理的记忆细胞状态，输出模块的输出经过激活函数处理后得到预测的交通状态信息。
[0009]根据本申请的某些实施例，获得交通状态信息包括：获得来自车辆的交通状态信息，交通状态信息中至少部分信息是由车辆按照第一预设频率进行采集，并且按照第二预设频率上传至云平台的信息。
[0010]根据本申请的某些实施例，环境状态信息包括天气类型信息和/或温湿度信息；获得与交通状态信息对应的交通状态特征，包括：对于天气类型信息，获得与天气类型信息对应的天气类型编码特征，天气类型编码特征是天气类型信息经过独热编码得到的特征；对
于温湿度信息，获得与温湿度信息对应的温湿度状态特征，温湿度状态特征是对温湿度信息进行归一化处理得到的；对于第一车辆运动状态信息，获得与第一车辆运动状态信息对应的车辆运动状态特征，车辆运动状态特征是对第一车辆运动状态信息进行归一化处理得到的；拼接天气类型编码特征、温湿度状态特征或者车辆运动状态特征中至少一种，得到交通状态特征。
[0011]根据本申请的某些实施例，交通状态预测模型通过如下方式进行训练：确定训练数据，训练数据包括交通状态序列数据，交通状态序列数据中的在后交通状态数据的拥堵类别，作为指定个数在前交通状态数据的标注信息；利用交通状态预测模型处理训练数据，通过调整交通状态预测模型的模型参数，使得交通状态预测模型的输出趋近于标注信息。
[0012]根据本申请的某些实施例，交通状态信息包括拥堵类别；上述方法还包括：基于拥堵类别和第一指定位置信息确定拥堵距离，以便输出拥堵距离。
[0013]本申请的第二方面提供了一种预测交通状态的装置，包括：交通状态信息获得模块、交通状态特征获得模块和交通状态信息预测模块。其中，交通状态信息获得模块用于获得交通状态信息，交通状态信息包括针对第一指定位置在第一时间段的第一环境状态信息和第一车辆运动状态信息；交通状态特征获得模块用于获得与交通状态信息对应的交通状态特征，交通状态特征包括与第一环境状态信息对应的环境状态编码，以及与第一车辆运动状态信息对应的车辆运动状态特征；交通状态信息预测模块用于利用经训练的交通状态预测模型处理交通状态特征，得到针对第二指定位置在第二时间段的交通状态信息，其中，第二时间段晚于第一时间段。
[0014]本申请的第三方面提供了一种电子设备，包括：处理器；存储器，其上存储有可执行代码，当上述可执行代码被处理器执行时，使得处理器执行上述方法。
[0015]本申请的第四方面还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行代码，当可执行代码被电子设备的处理器执行时，使处理器执行上述方法。
[0016]本申请的第五方面还提供了一种计算机程序产品，包括可执行代码，可执行代码被处理器执行时实现上述方法。
[0017]本申请提供的预测交通状态的方法、装置和电子设备，通过对针对第一指定位置在第一时间段的第一环境状态信息和第一车辆运动状态信息进行处理，得到与交通状态信息对应的交通状态特征，使得可以基于该交通状态特征预测交通状态。由于交通状态随着车辆移动以及车辆所处环境变化而改变，本申请的技术方案基于针对第一指定位置在第一时间段的第一环境状态信息和第一车辆运动状态信息来预测第二指定位置在第二时间段的交通状态信息，有效提升了预测的交通状态的准确度。
[0018]此外，权重确定模块确定与不重要信息对应的第一隐藏状态权重和与重要信息对应的第二隐藏状态权重，基于第一隐藏状态权重将输入信息中的部分不重要信息与记忆细胞状态进行信息处理，基于第二隐藏状态权重将输入信息中的部分重要信息与记忆细胞状态进行信息融合，使得已有不重要信息丢失更安全，记忆信息不冗余。
[0019]此外，将进行信息记忆处理之后的记忆细胞状态、输入信息和与第一时间段对应的隐藏状态进行融合，来确定输出信息，使得输出信息更完善，模型表达能力更强。
[0020]此外，本申请实施利用已经计算的第一隐藏状态权重来确定第二隐藏状态权重，避免多次重复计算，有效地降低对计算资源的依赖。
[0021]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
附图说明
[0022]通过结合附图对本申请示例性实施方式进行更详细地描述，本申请的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本申请示例性实施方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。
[0023]图1示意性示出了根据本申请实施例的可以应用预测交通状态的方法、装置和电子设备的一种示例性系统架构；
[0024]图2示意性示出了根据本申请实施例的预测交通状态的方法的流程图；
[0025]图3示意性示出了根据本申请实施例的一种交通状态预测模型的结构示意图；
[0026]图4示意性示出了根据本申请实施例的另一种交通状态预测模型的结构示意图；
[0027]图5示意性示出了根据本申请实施例的另一种交通状本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种预测交通状态的方法，其特征在于，包括：获得交通状态信息，所述交通状态信息包括针对第一指定位置在第一时间段的第一环境状态信息和第一车辆运动状态信息；获得与所述交通状态信息对应的交通状态特征，所述交通状态特征包括与所述第一环境状态信息对应的环境状态编码，以及与所述第一车辆运动状态信息对应的车辆运动状态特征；利用经训练的交通状态预测模型处理所述交通状态特征，得到针对第二指定位置在第二时间段的交通状态信息，其中，所述第二时间段晚于所述第一时间段。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述交通状态预测模型包括：至少一层改进长短时记忆网络，所述改进长短时记忆网络包括权重确定模块，所述权重确定模块的输入包括所述交通状态特征和与所述第一时间段对应的隐藏状态，所述权重确定模块的输出包括第一隐藏状态权重和第二隐藏状态权重，以便基于所述第一隐藏状态权重对与所述第一时间段对应的记忆细胞状态进行信息遗忘处理，并且，基于所述第二隐藏状态权重对经信息遗忘处理后的记忆细胞状态进行信息记忆处理，所述第一隐藏状态权重和所述第二隐藏状态权重的和为指定数值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述改进长短时记忆网络还包括记忆模块，所述记忆模块的输入包括与所述第一时间段对应的隐藏状态和所述第一隐藏状态权重，所述记忆模块的输出包括记忆信息，以便基于所述记忆信息与所述经信息遗忘处理后的记忆细胞状态进行信息记忆处理。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述改进长短时记忆网络还包括输出模块，所述输出模块的输入包括与所述第一时间段对应的隐藏状态和经过信息记忆处理的记忆细胞状态，所述输出模块的输出经过激活函数处理后得到预测的交通状态信息。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得交通状态信息包括：获得来自车辆的交通状态信息，所述交通状态信息中至少部分信息是由所述车辆按照第一预设频率进行采集，并且按照第二预设频率上传至云平台的信息。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述环境状态信息包括天气类型信息和/或温湿度信息；所述获得与所述交通状态信息对应的交通状态特征，包括：对于所述天气类...

【专利技术属性】
技术研发人员：李晓宵，贾双成，朱磊，李宁，
申请(专利权)人：智道网联科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：