【技术实现步骤摘要】
基于智能交通数据分析的时长预测平台及方法
[0001]本专利技术涉及智能交通领域，尤其涉及一种基于智能交通数据分析的时长预测平台及方法。
技术介绍
[0002]智能交通系统(ITS)作为一种大范围、全方位覆盖的运输和管理系统，依托于近年来物联网的迅猛发展，将先进的控制、传感、通讯、信息技术与计算机技术高效结合，综合应用于整个交通管理体系。由于其极大地缓解了交通拥堵，有效减少了交通事故的发生，提高了交通系统的安全性，减少了环境污染，因此成为物联网领域中最具代表性的应用。
[0003]ITS囊括众多分支系统，主要包括出行者信息系统、交通管理系统、公共运输系统、车辆控制和安全系统、不停车收费系统、应急管理系统，以及商用车辆运营系统等。各系统之间各司其职、相辅相成，有效改善交通状况。
[0004]现有技术中，在人们驾驶车辆准备出行之前，仍需要手工输入目的地以获得各条前往目的地的行驶路线，并人工进行各条前往目的地的行驶路线中最习惯行驶路线的选择，同时会通过系统算法或者人工经验进行选择的行驶路线的行驶时长的预估，例如，相
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于智能交通数据分析的时长预测平台，其特征在于，所述平台包括：模式检测器件，设置在车辆内部，用于在检测到车辆的发动机转速超过设定转速时，发出第一控制指令，还用于在检测到车辆的发动机转速小于等于所述设定转速时，发出第二控制指令；启动控制器件，与所述模式检测器件连接，用于在接收到所述第一控制指令时，启动位于车辆控制台内的导航显示器件，还用于在接收到所述第二控制指令时关闭所述导航显示器件；数据分析器件，与所述启动控制器件连接，用于在接收到所述第一控制指令时，统计当前时刻车辆行驶最频繁的行驶路线作为目标行驶路线，获取所述目标行驶路线的出发地和目的地；预测处理机构，与所述数据分析器件连接，用于将历史上各个车辆在当前时刻仍处于目标行驶路线上的每一次行驶过程作为有效行驶过程，将所述模式检测器件所在的本车的历史行车均速、本车的最高行驶车速、所述目标行驶路线的构成路段的总数以及最近设定数量的有效行驶过程的行驶信息作为深度神经网络的各份输入内容，并运行所述深度神经网络，以获得所述深度神经网络输出的本车本次行驶所述目标行驶路线需要的行驶时长，并作为预测行驶时长输出，所述各个车辆包括所述模式检测器件所在的本车以及其他车辆；其中，每一有效行驶过程的行驶信息包括所述有效行驶过程的行驶时长、行驶均速以及峰值车辆数量；其中，每一有效行驶过程的行驶信息包括所述有效行驶过程的行驶时长、行驶均速以及峰值车辆数量包括：获取所述有效行驶过程中所述目标行驶路线在各个时刻分别存在的车辆数量，将对应的车辆数量最多的时刻作为峰值时刻，将所述峰值时刻对应的车辆数量作为峰值车辆数量。2.如权利要求1所述的基于智能交通数据分析的时长预测平台，其特征在于，所述平台还包括：云端存储机构，与所述预测处理机构连接，用于存储历史上各个车辆驾驶在目标行驶路线上的每一次行驶过程的行驶信息；其中，所述云端存储机构采用多个不同的云端存储网元用于分别存储多次不同行驶过程的行驶信息。3.如权利要求2所述的基于智能交通数据分析的时长预测平台，其特征在于：所述云端存储机构用于基于历史上各个车辆驾驶在目标行驶路线上的每一次行驶过程搜索历史上各个车辆在当前时刻仍处于目标行驶路线上的每一次行驶过程并发送给所述预测处理机构。4.如权利要求1所述的基于智能交通数据分析的时长预测平台，其特征在于，所述平台还包括：导航显示器件，设置在车辆控制台内，用于在启动状态时提供电子地图以及导航路线。5.如权利要求1
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4任一所述的基于智能交通数据分析的时长预测平台，其特征在于：将...
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