本发明专利技术实施例公开了一种交通预警方法、装置和系统。该方法包括：标记特殊区域，建立对应特殊区域的路网拓扑图；关联城市路网模型，采集特殊区域的交通数据；构建路径库，结合交通数据分析特殊区域内路径相关性，筛选关键交通检测器；将关键交通检测器采集的数据转换为交通流空间密度，并依据交通流空间密度设置区域交通预警的压力阈值；依据压力阈值获取特殊区域的拥堵信息，并对拥堵信息进行确认和标记，生成标记数据；依据标记数据和交通数据，训练拥堵预测模型，并通过拥堵预测模型对特殊区域的交通情况进行预警。本发明专利技术提供的方案能够在保证模型精度的前提下，减少输入样本量，降低训练压力，减小过拟合的技术效果。减小过拟合的技术效果。减小过拟合的技术效果。
【技术实现步骤摘要】
一种交通预警方法、装置和系统
[0001]本专利技术涉及交通路网技术应用领域，尤其涉及一种交通预警方法、装置和系统。
技术介绍
[0002]随着私人汽车保有量的增多，城市道路供需之间的矛盾日益加剧，道路上行车环境也更加复杂，交通拥堵的情况时常发生，普遍降低了出行者的行车速度，行程时间增大，因此需要交通拥堵预警技术及时发现拥堵点，并高效地对工作人员分配任务，快速处理堵塞，帮助出行者更有效地规划出行路线，节约出行时间。
[0003]但是传统道路拥堵预警多针对于单节点，覆盖范围小，当监测的路口即将存在拥堵时就会发出警报，无法根据实际道路流通情况及时针对拥堵上下流进行监测和提前预警，在一些特定时间段特殊区域如医院学校等交通密度大的建筑周边拥堵现象严重时，传统的交通预警系统无法快速判断交通压力的种类和问题来源，进而导致无法有效快速处理疏通问题路段，难以快速高效缓解交通堵塞，难以保证交通的顺畅性。
[0004]针对上述由于相关技术中无法快速判断交通压力的种类和问题来源，进而导致无法有效快速处理疏通问题路段，难以快速高效缓解交通堵塞，难以保证交通的顺畅性的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术期望提供一种交通预警方法、装置和系统，以至少解决由于相关技术中无法快速判断交通压力的种类和问题来源，进而导致无法有效快速处理疏通问题路段，难以快速高效缓解交通堵塞，难以保证交通的顺畅性的问题。
[0006]本专利技术的技术方案是这样实现的：
[0007]第一方面，本专利技术提供一种交通预警方法，包括：标记特殊区域，建立对应特殊区域的路网拓扑图；关联城市路网模型，采集特殊区域的交通数据；构建路径库，结合交通数据分析特殊区域内路径相关性，筛选关键交通检测器；将关键交通检测器采集的数据转换为交通流空间密度，并依据交通流空间密度设置区域交通预警的压力阈值；依据压力阈值获取特殊区域的拥堵信息，并对拥堵信息进行确认和标记，生成标记数据；依据标记数据和交通数据，训练拥堵预测模型，并通过拥堵预测模型对特殊区域的交通情况进行预警。
[0008]可选的，标记特殊区域，建立对应特殊区域的路网拓扑图包括：标记特殊区域，其中，特殊区域为在特定时间段存在大于预设阈值的通行需求的建筑或设施及其周边预设相邻范围的道路设施所覆盖的区域；筛选特殊区域的中心节点，并将中心节点预设相邻范围的路口设置为节点，以节点为中心，将节点的所有关联路段作为与中心节点相近的路段，建立特殊区域的路网拓扑图。
[0009]进一步地，可选的，通过关联城市路网模型，采集路网拓扑图中区域路网模型的交通数据包括：通过关联城市路网模型，根据各路段的交通检测器采集路网拓扑图中区域路网模型的交通数据，其中，交通数据包括：区域路网模型的数据和交通检测器数据。
[0010]可选的，构建路径库，结合交通数据分析特殊区域内路径相关性，筛选关键交通检测器包括：基于历史交通检测器数据，筛选中心节点周围通过的车辆，跟踪车辆轨迹，反推车辆在特殊区域内的行车路径，构建路径库；基于历史交通数据，统计路径在指定周期内的流量数据得到各路径的流量特征；基于实时交通数据，统计指定周期内流入中心节点的流量数据得到中心节点的流量特征；通过路径的流量特征和中心节点的流量特征的相关系数判断路径与中心节点的相关性，依据相关性筛选目标路径；对各相关性对应的目标路径，按对应目标路径的权重考虑路径流量对区域拥堵的影响，路径上依据流向，选取路段中安装在流向上的交通检测器，作为关键交通检测器。
[0011]进一步地，可选的，该方法还包括：对于路径中缺失卡口设备的路段，采用路径搜索算法搜索最短路径，补全路径。
[0012]可选的，将关键交通检测器采集的数据转换为交通流空间密度包括：使用流量或车头间距，按照标准小型汽车长度与车头间距之和计算当前排队长度的近似值，并将当前排队长度的近似值与路段长度进行比较，得到路段的第一交通流空间密度；使用车头时距或排队长度，将连续两辆车通过固定点中关键交通检测器采集的时间间隔和路段自由流速度相乘，得到距离间隔，将距离间隔与路段长度对比得到路段的第二交通流空间密度；将第一交通流空间密度和第二交通流空间密度进行归一化处理，对归一化处理后的数据进行加权平均，得出路段的目标交通流空间密度。
[0013]进一步地，可选的，依据交通流空间密度设置区域交通预警的压力阈值包括：依据交通流空间密度对交通压力分类，设置区域交通预警的压力阈值；其中，交通压力分类包括流入压力和内部压力；压力阈值设置有多组。
[0014]可选的，依据压力阈值获取特殊区域的拥堵信息，并对拥堵信息进行确认和标记，生成标记数据包括：根据压力阈值的压力报警获取区域实时拥堵情况并报警，并通过人工确认实时拥堵情况，标记正确的感知结果，生成标记数据；其中，人工确认，通过监控、交通指标对比进行实时或离线确认。
[0015]进一步地，可选的，依据标记数据和交通数据，训练拥堵预测模型，并通过拥堵预测模型对特殊区域的交通情况进行预警包括：对目标路径中的关键交通检测器数据按时间排序，进行数据处理得到目标路径的交通状态指标，并关联标记数据的拥堵标签；输入神经网络时序模型进行训练，得到时序拥堵预警模型；利用状态估计算法，对通过测试集得到的时间序列预测结果进行调整，训练得到特殊区域的拥堵预测模型；依据拥堵预测模型对特殊区的交通情况进行预警。
[0016]第二方面，本专利技术提供一种交通预警装置，包括：建立模块，用于标记特殊区域，建立对应特殊区域的路网拓扑图；采集模块，用于关联城市路网模型，采集路网拓扑图中区域路网模型的交通数据；筛选模块，用于构建路径库，结合交通数据分析特殊区域内路径相关性，筛选关键交通检测器；转换模块，用于将关键交通检测器采集的数据转换为交通流空间密度，并依据交通流空间密度设置区域交通预警的压力阈值；标记模块，用于依据压力阈值获取特殊区域的拥堵信息，并对拥堵信息进行确认和标记，生成标记数据；预警模块，用于依据标记数据和交通数据，训练拥堵预测模型，并通过拥堵预测模型对特殊区域的交通情况进行预警。
[0017]第三方面，本专利技术提供一种交通预警系统，包括：标记模块，用于对特殊区域进行
划分标记；数据采集模块，用于对重点路段路网模型和交通数据进行采集；数据转化模块，用于对采集的数据进行转化计算；重点路径监控模块，用于监控区域中重点路径的实时整体交通状态及基于相关性权重展示热力图；实时拥堵感知模块，用于对特殊区域路网进行实时报警，并由人工进行警情确认；拥堵预警模块，将实时数据输入到离线模型库进行拥堵预测，发出预警信号；
[0018]其中，数据转化模块包括：长度数据转化模块，用于对标准小型汽车长度与车头间距之和计算当前排队长度的近似值，并将结果与路段长度进行比较，得到路段的第一交通流空间密度；速度数据转化模块，用于对连续两辆车通过固定点的时间间隔和路段自由流速度做对比，得到距离间隔，并将距离间隔与路段长度对比得到路段的第二交通流空间密度。
[0本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种交通预警方法，其特征在于，包括：标记特殊区域，建立对应所述特殊区域的路网拓扑图；关联城市路网模型，采集所述特殊区域的交通数据；构建路径库，结合所述交通数据分析所述特殊区域内路径相关性，筛选关键交通检测器；将所述关键交通检测器采集的数据转换为交通流空间密度，并依据所述交通流空间密度设置区域交通预警的压力阈值；依据所述压力阈值获取所述特殊区域的拥堵信息，并对所述拥堵信息进行确认和标记，生成标记数据；依据所述标记数据和交通数据，训练拥堵预测模型，并通过所述拥堵预测模型对所述特殊区域的交通情况进行预警。2.根据权利要求1所述的交通预警方法，其特征在于，所述标记特殊区域，建立对应所述特殊区域的路网拓扑图包括：标记所述特殊区域，其中，所述特殊区域为在特定时间段存在大于预设阈值的通行需求的建筑或设施及其周边预设相邻范围的道路设施所覆盖的区域；筛选所述特殊区域的中心节点，并将所述中心节点预设相邻范围的路口设置为节点，以所述节点为中心，将所述节点的所有关联路段作为与所述中心节点相近的路段，建立所述特殊区域的所述路网拓扑图。3.根据权利要求2所述的交通预警方法，其特征在于，所述构建路径库，结合所述交通数据分析所述特殊区域内路径相关性，筛选关键交通检测器包括：基于历史交通检测器数据，筛选所述中心节点周围通过的车辆，跟踪车辆轨迹，反推车辆在所述特殊区域内的行车路径，构建所述路径库；基于历史交通数据，统计所述路径在指定周期内的流量数据得到各路径的流量特征；并基于实时交通数据，统计指定周期内流入所述中心节点的流量数据得到所述中心节点的流量特征；通过所述路径的流量特征和所述中心节点的流量特征的相关系数判断所述路径与所述中心节点的相关性，依据所述相关性筛选目标路径；对各相关性对应的所述目标路径，按对应所述目标路径的权重考虑路径流量对区域拥堵的影响，所述路径上依据流向，选取路段中安装在所述流向上的交通检测器，作为所述关键交通检测器。4.根据权利要求3所述的交通预警方法，其特征在于，所述方法还包括：对于所述路径中缺失卡口设备的路段，采用路径搜索算法搜索最短路径，补全路径。5.根据权利要求3所述的交通预警方法，其特征在于，所述将所述关键交通检测器采集的数据转换为交通流空间密度包括：使用流量或车头间距，按照标准小型汽车长度与车头间距之和计算当前排队长度的近似值，并将所述当前排队长度的近似值与路段长度进行比较，得到路段的第一交通流空间密度；使用车头时距或排队长度将连续两辆车通过固定点中所述关键交通检测器采集的时间间隔和路段自由流速度相乘，得到距离间隔，将距离间隔与路段长度对比得到路段的第
二交通流空间密度；将所述第一交通流空间密度和所述第二交通流空间密度进行归一化处理，对归一化处理后的数据进行加权平均，得出路段的目标交通流空间密度。6.根据权利要求5所述的交通预警方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋立靓，丁楚吟，邓晓磊，孔桦桦，罗剑云，那慧，沈坚，
申请(专利权)人：银江技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。