基于北斗的城市大面积路网交通感知方法、系统及云平台技术方案

本发明专利技术公开了一种基于北斗的城市大面积路网交通感知方法、系统及云平台，包括：首先获取待感知的初始路面交通状态；然后基于第一城市路网交通感知优化模型，获取初始路面交通状态属性对应的路面交通属性线性表示，再输出各初始路面交通状态属性对应的至少两个待定对比路面交通状态属性，以及各初始路面交通状态属性优化为对应的待定对比路面交通状态属性的第一置信度，以从待定对比路面交通状态属性中，确定各初始路面交通状态属性对应的目标对比路面交通状态属性；最终对各个目标对比路面交通状态属性进行标准化输出，得到初始路面交通状态优化后的目标路面交通状态，如此设计，能够提高对于城市大面积路网交通状况的感知精确度。精确度。精确度。

Beidou based traffic sensing method, system and cloud platform for large urban road network

【技术实现步骤摘要】
基于北斗的城市大面积路网交通感知方法、系统及云平台


[0001]本专利技术涉及北斗
，具体而言，涉及一种基于北斗的城市大面积路网交通感知方法、系统及云平台。

技术介绍

[0002]目前在各大城市中，由于存在高楼大厦密集区域以及立交桥区域等场景，仅依靠现有的 全球定位系统(Global Positioning System，GPS)或者北斗系统也不能保证实现城市路网的精确感知，这不仅会影响个人用户的导航体验，也会使得交管部门无法精确地对城市路网的交通状况进行感知，无法合理进行交通管制和调度。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种基于北斗的城市大面积路网交通感知方法、系统及云平台。
[0004]第一方面，本专利技术实施例提供一种基于北斗的城市大面积路网交通感知方法，包括：获取待感知的初始路面交通状态，初始路面交通状态包括至少一个初始路面交通状态属性；基于第一城市路网交通感知优化模型，获取初始路面交通状态中至少一个初始路面交通状态属性对应的路面交通属性线性表示，其中，第一城市路网交通感知优化模型是根据多个虚拟北斗路面交通数据集训练得到，虚拟北斗路面交通数据集包括第二路面交通参数，以及由第二城市路网交通感知优化模型对第二路面交通参数优化得到的第一路面交通参数，第二城市路网交通感知优化模型根据第二实际北斗路面交通数据集对预设第二城市路网交通感知优化模型的权值进行更替以构建，一个第二实际北斗路面交通数据集中包括一个目标第二路面交通参数以及多个辅助第一路面交通参数，辅助第一路面交通参数为目标第二路面交通参数的优化路面交通感知结果，预设第二城市路网交通感知优化模型的权值是根据预设第二城市路网交通感知优化模型对目标第二路面交通参数的优化结果，与目标第二路面交通参数对应的各辅助第一路面交通参数之间的第二loss函数结果来确定的；基于第一城市路网交通感知优化模型，根据路面交通属性线性表示，输出各初始路面交通状态属性对应的至少两个待定对比路面交通状态属性，以及各初始路面交通状态属性优化为对应的待定对比路面交通状态属性的第一置信度；基于第一城市路网交通感知优化模型，根据第一置信度，从待定对比路面交通状态属性中，确定各初始路面交通状态属性对应的目标对比路面交通状态属性；基于第一城市路网交通感知优化模型，对各个目标对比路面交通状态属性进行标准化输出，得到初始路面交通状态优化后的目标路面交通状态。
[0005]在一种可能的实施方式中，基于第一城市路网交通感知优化模型，根据路面交通
属性线性表示，输出各初始路面交通状态属性对应的至少两个待定对比路面交通状态属性，以及各初始路面交通状态属性优化为对应的待定对比路面交通状态属性的第一置信度，包括：基于第一城市路网交通感知优化模型中初始感知策略的第一路面交通属性线性空间和优化感知策略的第二路面交通属性线性空间之间的关联对应关系，将路面交通属性线性表示对标至第二路面交通属性线性空间中，得到参考路面交通属性线性表示；根据优化感知策略的待定路面交通状态属性值在第二路面交通属性线性空间中的路面交通属性线性表示，与参考路面交通属性线性表示的空间距离，确定待定路面交通状态属性值中各初始路面交通状态属性对应的至少两个待定对比路面交通状态属性，以及各初始路面交通状态属性优化为对应的待定对比路面交通状态属性的第一置信度。
[0006]在一种可能的实施方式中，获取待感知的初始路面交通状态之前，还包括：获取第二路面交通参数以及多个第一实际北斗路面交通数据集，其中，每个第一实际北斗路面交通数据集包括相互匹配的已配置第一路面交通参数和已配置第二路面交通参数；基于第二城市路网交通感知优化模型，对第二路面交通参数进行优化，得到优化后的第一路面交通参数，并将优化后的第一路面交通参数，与对应的第二路面交通参数，组成虚拟北斗路面交通数据集；将虚拟北斗路面交通数据集和第一实际北斗路面交通数据集，确定为第一城市路网交通感知优化模型的实际北斗路面交通数据集训练样本，其中，已配置第一路面交通参数和优化后的第一路面交通参数为第一路面交通参数样本，已配置第二路面交通参数和第二路面交通参数为第二路面交通参数样本；基于第一城市路网交通感知优化模型，对第一路面交通参数样本进行优化，得到优化后的预测第二路面交通参数，并根据预测第二路面交通参数与第一路面交通参数样本对应的第二路面交通参数样本之间的第一loss函数结果，对第一城市路网交通感知优化模型进行从初始感知策略到优化感知策略的优化训练。
[0007]在一种可能的实施方式中，基于第二城市路网交通感知优化模型，对第二路面交通参数进行优化，得到优化后的第一路面交通参数之前，还包括：获取第二实际北斗路面交通数据集；基于预设第二城市路网交通感知优化模型，获取目标第二路面交通参数中各个目标路面交通状态属性对应的路面交通属性线性表示；根据目标路面交通状态属性对应的路面交通属性线性表示，输出各目标路面交通状态属性对应的至少两个候选初始路面交通属性值，以及各目标路面交通状态属性优化为对应的候选初始路面交通属性值的第二置信度；根据第二置信度，从候选初始路面交通属性值中，确定各目标路面交通状态属性对应的目标初始路面交通属性值；对各个目标初始路面交通属性值进行标准化输出，得到目标第二路面交通参数优化后的预测第一路面交通参数；计算同一目标第二路面交通参数的预测第一路面交通参数与对应的各辅助第一路面交通参数之间的第二loss函数结果；
根据第二loss函数结果，对预设第二城市路网交通感知优化模型的权值进行更替，得到第二城市路网交通感知优化模型。
[0008]在一种可能的实施方式中，根据目标路面交通状态属性对应的路面交通属性线性表示，输出各目标路面交通状态属性对应的至少两个候选初始路面交通属性值，以及各目标路面交通状态属性优化为对应的候选初始路面交通属性值的第二置信度，包括：获取初始路面交通属性值集合，其中，初始路面交通属性值集合包括多个初始路面交通属性值；基于预设第二城市路网交通感知优化模型中优化感知策略的第二路面交通属性线性空间和初始感知策略的第一路面交通属性线性空间之间的关联对应关系，将目标路面交通状态属性的路面交通属性线性表示对标至第一路面交通属性线性空间中，得到第一参考路面交通属性线性表示；根据初始路面交通属性值在第一路面交通属性线性空间中的路面交通属性线性表示，与第一参考路面交通属性线性表示的空间距离，确定初始路面交通属性值中各目标路面交通状态属性对应的至少两个候选初始路面交通属性值，以及各目标路面交通状态属性优化为对应的候选初始路面交通属性值的第二置信度。
[0009]在一种可能的实施方式中，计算同一目标第二路面交通参数的预测第一路面交通参数与对应的各辅助第一路面交通参数之间的第二loss函数结果，包括：对于同一目标第二路面交通参数，计算其目标路面交通状态属性对应的候选初始路面交通属性值，与目标第二路面交通参数对应的辅助第一路面交通参数中，目标路面交通状态属性对应的目标路面交通属性值之间的第一匹配度；根据第一匹配度和第二置信度，计算目标第二路面交通参数中各目标路面交本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于北斗的城市大面积路网交通感知方法，其特征在于，包括：获取待感知的初始路面交通状态，所述初始路面交通状态包括至少一个初始路面交通状态属性；基于第一城市路网交通感知优化模型，获取所述初始路面交通状态中所述至少一个初始路面交通状态属性对应的路面交通属性线性表示，其中，所述第一城市路网交通感知优化模型是根据多个虚拟北斗路面交通数据集训练得到，所述虚拟北斗路面交通数据集包括第二路面交通参数，以及由第二城市路网交通感知优化模型对所述第二路面交通参数优化得到的第一路面交通参数，所述第二城市路网交通感知优化模型根据第二实际北斗路面交通数据集对预设第二城市路网交通感知优化模型的权值进行更替以构建，一个第二实际北斗路面交通数据集中包括一个目标第二路面交通参数以及多个辅助第一路面交通参数，所述辅助第一路面交通参数为所述目标第二路面交通参数的优化路面交通感知结果，预设第二城市路网交通感知优化模型的权值是根据所述预设第二城市路网交通感知优化模型对所述目标第二路面交通参数的优化结果，与所述目标第二路面交通参数对应的各辅助第一路面交通参数之间的第二loss函数结果来确定的；基于所述第一城市路网交通感知优化模型，根据所述路面交通属性线性表示，输出各所述初始路面交通状态属性对应的至少两个待定对比路面交通状态属性，以及各所述初始路面交通状态属性优化为对应的待定对比路面交通状态属性的第一置信度；基于所述第一城市路网交通感知优化模型，根据所述第一置信度，从所述待定对比路面交通状态属性中，确定各所述初始路面交通状态属性对应的目标对比路面交通状态属性；基于所述第一城市路网交通感知优化模型，对各个目标对比路面交通状态属性进行标准化输出，得到所述初始路面交通状态优化后的目标路面交通状态。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一城市路网交通感知优化模型，根据所述路面交通属性线性表示，输出各所述初始路面交通状态属性对应的至少两个待定对比路面交通状态属性，以及各所述初始路面交通状态属性优化为对应的待定对比路面交通状态属性的第一置信度，包括：基于所述第一城市路网交通感知优化模型中初始感知策略的第一路面交通属性线性空间和优化感知策略的第二路面交通属性线性空间之间的关联对应关系，将所述路面交通属性线性表示对标至所述第二路面交通属性线性空间中，得到参考路面交通属性线性表示；根据优化感知策略的待定路面交通状态属性值在所述第二路面交通属性线性空间中的路面交通属性线性表示，与所述参考路面交通属性线性表示的空间距离，确定所述待定路面交通状态属性值中各所述初始路面交通状态属性对应的至少两个待定对比路面交通状态属性，以及各所述初始路面交通状态属性优化为对应的待定对比路面交通状态属性的第一置信度。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待感知的初始路面交通状态之前，还包括：获取第二路面交通参数以及多个第一实际北斗路面交通数据集，其中，每个第一实际北斗路面交通数据集包括相互匹配的已配置第一路面交通参数和已配置第二路面交通参
数；基于第二城市路网交通感知优化模型，对所述第二路面交通参数进行优化，得到优化后的第一路面交通参数，并将优化后的第一路面交通参数，与对应的所述第二路面交通参数，组成虚拟北斗路面交通数据集；将所述虚拟北斗路面交通数据集和所述第一实际北斗路面交通数据集，确定为所述第一城市路网交通感知优化模型的实际北斗路面交通数据集训练样本，其中，所述已配置第一路面交通参数和所述优化后的第一路面交通参数为第一路面交通参数样本，所述已配置第二路面交通参数和所述第二路面交通参数为第二路面交通参数样本；基于第一城市路网交通感知优化模型，对所述第一路面交通参数样本进行优化，得到优化后的预测第二路面交通参数，并根据所述预测第二路面交通参数与所述第一路面交通参数样本对应的第二路面交通参数样本之间的第一loss函数结果，对第一城市路网交通感知优化模型进行从初始感知策略到优化感知策略的优化训练。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于第二城市路网交通感知优化模型，对所述第二路面交通参数进行优化，得到优化后的第一路面交通参数之前，还包括：获取第二实际北斗路面交通数据集；基于预设第二城市路网交通感知优化模型，获取所述目标第二路面交通参数中各个目标路面交通状态属性对应的路面交通属性线性表示；根据所述目标路面交通状态属性对应的路面交通属性线性表示，输出各所述目标路面交通状态属性对应的至少两个候选初始路面交通属性值，以及各所述目标路面交通状态属性优化为对应的候选初始路面交通属性值的第二置信度；根据所述第二置信度，从所述候选初始路面交通属性值中，确定各所述目标路面交通状态属性对应的目标初始路面交通属性值；对各个目标初始路面交通属性值进行标准化输出，得到所述目标第二路面交通参数优化后的预测第一路面交通参数；计算同一目标第二路面交通参数的预测第一路面交通参数与对应的各辅助第一路面交通参数之间的第二loss函数结果；根据所述第二loss函数结果，对预设第二城市路网交通感知优化模型的权值进行更替，得到第二城市路网交通感知优化模型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标路面交通状态属性对应的路面交通属性线性表示，输出各所述目标路面交通状态属性对应的至少两个候选初始路面交通属性值，以及各所述目标路面交通状态属性优化为对应的候选初始路面交通属性值的第二置信度，包括：获取初始路面交通属性值集合，其中，所述初始路面交通属性值集合包括多个初始路面交通属性值；基于所述预设第二城市路网交通感知优化模型中优化感知策略的第二路面交通属性线性空间和初始感知策略的第一路面交通属性线性空间之间的关联对应关系，将所述目标路面交通状态属性的路面交通属性线性表示对标至所述第一路面交通属性线性空间中，得到第一参考路面交通属性线性表示；根据所述初始路面交通属性值在所述第一路面交通属性线性空间中的路面交通属性
线性表示，与所述第一参考路面交通属性线性表示的空间距离，确定所述初始路面交通属性值中各所述目标路面交通状态属性对应的至少两个候选初始路面交通属性值，以及各所述目标路面交通状态属性优化为对应的候选初始路面交通属性值的第二置信度。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述计算同一目标第二路面交通参数的预测第一路面交通参数与对应的各辅助第一路面交通参数之间的第二loss函数结果，包括：对于同一目标第...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓维爱，李华栈，袁泽宇，彭文斌，
申请(专利权)人：广东邦盛北斗科技股份公司，
类型：发明
国别省市：