基于知识图谱的学校路段交通拥堵重点车辆识别方法技术

本发明专利技术公开了基于知识图谱的学校路段交通拥堵重点车辆识别方法，引入知识图谱技术，以个体车辆对对象，提出“基础知识‑再分析形成的特征知识‑判别知识”组成的层次化知识图谱结构，对车、路、出行、上下学事件多个对象关联产生的多维度多层次知识，进行关联表征；在特征知识的形成层面，利用车辆出行频率、目的、运行状态的多特征知识挖掘，挖掘出每一辆车的出行频率特征、目的特征、轨迹运行特征，形成多特征知识融入到知识图谱中；在多特征知识的融合判别下，形成了不同级别重点车辆的判别知识融入到知识图谱中。本发明专利技术实现了对学校路段拥堵重点车辆的精准识别，是面向智能交通治理学校拥堵场景应用的一种信息数据挖掘技术。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及城市智慧交通系统的信息数据挖掘，具体涉及基于知识图谱的学校路段交通拥堵重点车辆识别方法。

技术介绍

1、放学路段交通拥堵问题一直备受重视，基于大数据挖掘的拥堵重点车辆识别技术研究可为这一问题解决提供有力支撑。然而，现有相关研究多以传统关系型数据库为基础，数据的组织分析过程繁琐、耗时、且难以系统化，主要原因在于传统关系型数据库并不适合组织个体级数据的高效关联提取、及特征表征。

2、知识图谱是一种具有图结构的知识库，一种由结点和边组成的语义网络，利用有向图结构可实现错综复杂知识的直观表征，以结点、有向线形成的图结构化方法描述客观世界中物理知识的语义实体与关联关系。提供了一种更好地组织、理解、检索信息的能力。

3、因此，利用知识图谱技术，建立个体级车辆、道路、出行与上下学事件等多层级特征及其关联关系的表征，实现高层次个体级特征的知识关联表征与存储，是一种能够实现交通拥堵重点车辆精准识别与高效检索的更有效方法。交通管理者可通过以上识别结果，明确个体管理目标，针对性地采取不同行动级别的精准管控策略，解决学校门前路段的聚集式常发拥本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于知识图谱的学校路段交通拥堵重点车辆识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的学校路段交通拥堵重点车辆识别方法，其特征在于，步骤S2中，第一层次知识图谱的实体、关系、属性包括但不限于以下内容：

3.根据权利要求1所述的基于知识图谱的学校路段交通拥堵重点车辆识别方法，其特征在于，步骤S3中，第二层次知识图谱的实体、关系包括但不限于：

4.根据权利要求1所述的基于知识图谱的学校路段交通拥堵重点车辆识别方法，其特征在于，步骤S4中，第三层次知识图谱的实体、关系包括但不限于：

5.根据权利要求2所述的基于知识...

【技术特征摘要】

1.基于知识图谱的学校路段交通拥堵重点车辆识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的学校路段交通拥堵重点车辆识别方法，其特征在于，步骤s2中，第一层次知识图谱的实体、关系、属性包括但不限于以下内容：

3.根据权利要求1所述的基于知识图谱的学校路段交通拥堵重点车辆识别方法，其特征在于，步骤s3中，第二层次知识图谱的实体、关系包括但不限于：

4.根据权利要求1所述的基于知识图谱的学校路段交通拥堵重点车辆识别方法，其特征在于，步骤s4中，第三层次知识图谱的实体、关系包括但不限于：

5.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁卉，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：