交通状况识别方法、装置、服务器、存储介质和程序产品制造方法及图纸

本公开实施例涉及一种交通状况识别方法、装置、服务器、存储介质和程序产品。获取当前时刻之前目标历史时段内目标路段中车辆的定位信息；根据获取到的所述定位信息，生成多个行驶轨迹图；利用预先建立的交通状况识别模型对所述多个行驶轨迹图进行识别，得到交通状况识别结果；其中，所述交通状况识别结果包括所述目标路段是否拥堵或所述目标路段的预计通过时间。所述方法包括：采用本方法能够提高交通状况的识别准确性。状况的识别准确性。状况的识别准确性。

【技术实现步骤摘要】
交通状况识别方法、装置、服务器、存储介质和程序产品


[0001]本公开实施例涉及交通状况识别
，特别是涉及一种交通状况识别方法、装置、服务器、存储介质和程序产品。

技术介绍

[0002]随着互联网技术的发展，出现了基于互联网技术的出行服务，为人们的工作生活带来了极大的便利。通常情况下，出行服务会识别目标路段的交通状况，从而避开拥堵路段。
[0003]目前，交通状况的识别方式大多是根据人工设定的规则确定客户出行路径中各车辆的行驶特征，比如是否停车、停车时长等，然后根据车辆的行驶特征计算客户出行路径中的车辆平均速度，再根据车辆平均速度判断是否拥堵。
[0004]但是，人工并不能总结出所有行驶特征，一些深层特征并未被发掘，因此交通状况的识别准确性还有待提高。

技术实现思路

[0005]本公开实施例提供一种交通状况识别方法、装置、服务器、存储介质和程序产品，可以用于提高交通状况的识别准确性。
[0006]第一方面，本公开实施例提供一种交通状况识别方法，所述方法包括：
[0007]获取当前时刻之前目标历史时段内目标路段中车辆的定位信息；
[0008]根据获取到的所述定位信息，生成多个行驶轨迹图；
[0009]利用预先建立的交通状况识别模型对所述多个行驶轨迹图进行识别，得到交通状况识别结果；其中，所述交通状况识别结果包括所述目标路段是否拥堵或所述目标路段的预计通过时间。
[0010]第二方面，本公开实施例提供一种交通状况识别装置，所述装置包括：
>[0011]定位信息获取模块，用于获取当前时刻之前目标历史时段内目标路段中车辆的定位信息；
[0012]轨迹图生成模块，用于根据获取到的所述定位信息，生成多个行驶轨迹图；
[0013]状况识别模块，用于利用预先建立的交通状况识别模型对所述多个行驶轨迹图进行识别，得到交通状况识别结果；其中，所述交通状况识别结果包括所述目标路段是否拥堵或所述目标路段的预计通过时间。
[0014]第三方面，本公开实施例提供一种服务器，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的方法。
[0015]第四方面，本公开实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面所述的方法。
[0016]第五方面，本公开实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程
序被处理器执行时实现上述第一方面所述的方法。
[0017]本公开实施例提供的交通状况识别方法、装置、服务器、存储介质和程序产品，服务器获取当前时刻之前目标历史时段内目标路段中车辆的定位信息；根据获取到的定位信息，生成多个行驶轨迹图；利用预先建立的交通状况识别模型对多个行驶轨迹图进行识别，得到交通状况识别结果。通过本公开实施例，服务器将定位信息组织成行驶轨迹图后，直接由交通状况识别模型进行交通状况的识别，在这个过程中，并不由人工来总结行驶特征，交通状况识别模型可以发掘出定位信息中的深层特征，因而可以提高交通状况的识别准确性。
附图说明
[0018]图1为一个实施例中交通状况识别方法的应用环境图；
[0019]图2为一个实施例中交通状况识别方法的流程示意图；
[0020]图3为一个实施例中生成多个行驶轨迹图步骤的流程示意图；
[0021]图4为一个实施例中时段划分的示意图；
[0022]图5为一个实施例中行驶轨迹图的示意图；
[0023]图6为一个实施例中利用交通状况识别模型对多个行驶轨迹图进行识别步骤的流程示意图；
[0024]图7为一个实施例中交通状况识别装置的结构框图之一；
[0025]图8为一个实施例中交通状况识别装置的结构框图之二；
[0026]图9为一个实施例中电子设备的内部结构图。
具体实施方式
[0027]为了使本公开实施例的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本公开实施例进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本公开实施例，并不用于限定本公开实施例。
[0028]首先，在具体介绍本公开实施例的技术方案之前，先对本公开实施例基于的技术背景或者技术演进脉络进行介绍。通常情况下，交通状况的识别方式大多是根据人工设定的规则确定客户出行路径中各车辆的行驶特征，比如是否停车、停车时长等，然后根据车辆的行驶特征计算客户出行路径中的车辆平均速度，再根据车辆平均速度判断是否拥堵。但是，申请人通过长期的研发以及实验数据的搜集、演示和验证发现，人工并不能总结出所有行驶特征，一些深层特征并未被发掘，交通状况的识别准确性仍有可提高的空间。另外，需要说明的是，从确定上述识别方式中深层信息并未被发掘、交通状况的识别准确性可以进一步提高及下述实施例介绍的技术方案，申请人均付出了大量的创造性劳动。
[0029]下面结合本公开实施例所应用的场景，对本公开实施例涉及的技术方案进行介绍。
[0030]本公开实施例提供的交通状况识别方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。该应用环境包括用户终端102和服务器104；其中，用户终端102通过网络与服务器104进行通信。用户终端102向服务器104发送交通状况识别请求，服务器104根据交通状况识别请求对目标路段的交通状况进行识别，在得到交通状况识别结果后，将交通状况识别结果反馈到
用户终端102；用户终端102可以在地图界面中展示交通状况识别结果。上述用户终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、便携式可穿戴设备和车载设备，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
[0031]在一个实施例中，如图2所示，提供了一种交通状况识别方法，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤：
[0032]步骤201，获取当前时刻之前目标历史时段内目标路段中车辆的定位信息。
[0033]其中，车辆的定位信息可以是通过GPS(Global Positioning System，全球定位系统)对车辆进行定位得到。该定位信息可以包括位置坐标、速度、角速度中的至少一种。
[0034]当服务器需要对目标路段的交通状况进行识别时，将当前时刻之前的一个预设时段确定为目标历史时段。然后，服务器获取目标历史时段中在目标路段上行驶的车辆的定位信息。
[0035]例如，将当前时刻之间的20分钟确定为目标历史时段，获取这20分钟内在目标路段上行驶的车辆的定位信息。在实际应用中，还可以采用其他方式确定目标历史时段，本公开实施例对此不做限定。
[0036]步骤202，根据获取到的定位信息，生成多个行驶轨迹图。
[0037]服务器获取到多个定位信息后，对多个定位信息进行划分，得到多个定位信息集合。划分过程可以包括：将目标历史时段平均划分为多个子历史时段本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种交通状况识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取当前时刻之前目标历史时段内目标路段中车辆的定位信息；根据获取到的所述定位信息，生成多个行驶轨迹图；利用预先建立的交通状况识别模型对所述多个行驶轨迹图进行识别，得到交通状况识别结果；其中，所述交通状况识别结果包括所述目标路段是否拥堵或所述目标路段的预计通过时间。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据获取到的所述定位信息，生成多个行驶轨迹图，包括：将所述目标历史时段划分为多个子历史时段；其中，各所述子历史时段的时长相等，且每相邻两个子历史时段的终止时刻相隔预设时长；根据各所述子历史时段内的定位信息，生成各所述子历史时段对应的行驶轨迹图；其中，所述行驶轨迹图包括多个车辆的行驶轨迹线。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各所述子历史时段内的定位信息，生成各所述子历史时段对应的行驶轨迹图，包括：根据各车辆在所述子历史时段内的定位信息，生成各车辆对应的行驶轨迹线；根据多个车辆在所述子历史时段内的行驶轨迹线，生成所述子历史时段对应的行驶轨迹图。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用预先建立的交通状况识别模型对所述多个行驶轨迹图进行识别，得到交通状况识别结果，包括：将所述多个行驶轨迹图按照所述多个子历史时段之间的时序关系组成轨迹图序列；将所述轨迹图序列输入到所述交通状况识别模型中，得到所述交通状况识别模型输出的所述交通状况识别结果。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述交通状况识别模型包括路况识别模型，所述将所述轨迹图序列输入到所述交通状况识别模型中，得到所述交通状况识别模型输出的所述交通状况识别结果，包括：将...

【专利技术属性】
技术研发人员：陶涛，方君，
申请(专利权)人：北京嘀嘀无限科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：