【技术实现步骤摘要】
所属的技术人员知道，本专利技术可以实现为系统、方法或计算机程序产品，因此，本专利技术可以具体实现为以下形式，即：可以是完全的硬件、也可以是完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，还可以是硬件和软件结合的形式，本文一般称为“电路”、“模块”或“系统”。此外，在一些实施例中，本专利技术还可以实现为在一个或多个计算机可读介质中的计算机程序产品的形式，该计算机可读介质中包含计算机可读的程序代码。可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是一一但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(ram)，只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本专利技术中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。尽管上面已经示出和描述了本专利技术的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本专利技术的限制，本领域的普通技术人员在本专利技术的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
技术介绍
1、随着机动车保有量迅猛增长，居民出行需求不断增长，城市交通拥堵问题也随之恶化。如今高速公路的快速
2、根据交通拥堵产生原因不同，交通拥堵可分为常发性和偶发性拥堵。常发性拥堵是由于交通需求超出道路设施正常容量而产生的，目前的预测方法有很多且较为准确，而偶发性拥堵是由于突发交通事件造成道路通行能力短时下降并低于当时交通需求而引起的拥堵，随机性较强，属于难度较大的“无监督拥堵模式分析”问题，交通管理部门现有方法和业务系统针对偶发性拥堵的预测不准确，应急管控预案不足、不科学，常导致的长距离、长时间、大范围拥堵的问题。不能保证高速公路的运行效率，也无法满足精细化、多样化的交通管理模式。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，具体提供了一种交通态势拥堵预测的方法、系统、计算机设备和存储介质，具体如下：
2、1)第一方面，本专利技术提供一种交通态势拥堵预测的方法，具体技术方案如下：
3、确定预设路段上的每个机动车的停留区域；
4、基于每个机动车的停留区域，对每个机动车进行活动类型聚类；
5、根据每个机动车的活动聚类结果，得到每个机动车的活动聚类的语义序列；
6、根据预设时间窗，对每个机动车的活动聚类的语义序列进行短时分帧，得到每个机动车的短时个体机动车活动类型语义序列；
7、对每个机动车的短时个体机动车活动类型语义序列进行聚类；
8、根据对每个机动车的短时个体机动车活动类型语义序列的聚类结果，对预设路段进行交通拥堵预测。
9、本专利技术提供的一种交通态势拥堵预测的方法的有益效果如下：
10、跳出现有“根据与正常模式的偏离度来判别拥堵行为”的无监督识别方法和“根据与已知拥堵行为模式的相似性来判别拥堵行为”的有监督识别方法等传统思维模式，基于车辆行为语义分析与拥堵风险预警来预测交通拥堵，解决“新发未知”特点的偶发性拥堵预警分析难题。本专利技术可解决现有技术无法对偶发性拥堵进行准确判断的传统问题。
11、在上述方案的基础上，本专利技术的一种交通态势拥堵预测的方法还可以做如下改进。
12、进一步，确定预设路段上的每个机动车的停留区域，包括：
13、获取并根据预设路段上的每个机动车的时空轨迹点集合，确定每个机动车的停留区域。
14、进一步，基于每个机动车的停留区域，对每个机动车进行活动类型聚类，包括：
15、采用图模型聚类方案，并基于每个机动车的停留区域，对每个机动车进行活动类型聚类。
16、进一步，还包括：
17、当预设路段的交通的拥堵预设结结果为拥堵时，发出提醒。
18、2)第二方面，本专利技术还提供一种交通态势拥堵预测的系统，具体技术方案如下：
19、包括确定模块、第一聚类模块、语义序列获取模块、分帧模块、第二聚类模块和拥堵预测模块；
20、确定模块用于：确定预设路段上的每个机动车的停留区域；
21、第一聚类模块用于：基于每个机动车的停留区域，对每个机动车进行活动类型聚类；
22、语义序列获取模块用于：根据每个机动车的活动聚类结果，得到每个机动车的活动聚类的语义序列；
23、分帧模块用于：根据预设时间窗，对每个机动车的活动聚类的语义序列进行短时分帧，得到每个机动车的短时个体机动车活动类型语义序列；
24、第二聚类模块用于：对每个机动车的短时个体机动车活动类型语义序列进行聚类；
25、拥堵预测模块用于：根据对每个机动车的短时个体机动车活动类型语义序列的聚类结果，对预设路段进行交通拥堵预测。
26、在上述方案的基础上，本专利技术的一种交通态势拥堵预测的系统还可以做如下改进。
27、进一步，确定模块具体用于：
28、获取并根据预设路段上的每个机动车的时空轨迹点集合，确定每个机动车的停留区域。
29、进一步，第一聚类模块具体用于：
30、采用图模型聚类方案，并基于每个机动车的停留区域，对每个机动车进行活动类型聚类。
31、进一步，还包括提醒模块，提醒模块用于：当预设路段的交通的拥堵预设结结果为拥堵时，发出提醒。
32、3)第三方面，本专利技术还提供一种计算机设备，计算机设备包括处理器，处理器与存储器耦合，存储器中存储有至少一条计算机程序，至少一条计算机程序由处理器加载并执行，以使计算机设备实现上述任一项交通态势拥堵预测的方法。
33、4)第四方面，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有至少一条计算机程序，至少一条计算机程序由处理器加载并执行，以使计算机实现上述任一项交通态势拥堵预测的方法。
34、需要说明的是，本专利技术的第二方面至第四方面的技术方案及对应的可能的实现方式所取得的有益效果，可以参见上述对第一方面及其对应的可能的实现方式的技术效果，此处不再赘述。
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1.一种交通态势拥堵预测的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种交通态势拥堵预测的方法，其特征在于，确定预设路段上的每个机动车的停留区域，包括：
3.根据权利要求2所述的一种交通态势拥堵预测的方法，其特征在于，基于每个机动车的停留区域，对每个机动车进行活动类型聚类，包括：
4.根据权利要求1至3任一项所述的一种交通态势拥堵预测的方法，其特征在于，还包括：
5.一种交通态势拥堵预测的系统，其特征在于，包括确定模块、第一聚类模块、语义序列获取模块、分帧模块、第二聚类模块和拥堵预测模块；
6.根据权利要求5所述的一种交通态势拥堵预测的系统，其特征在于，所述确定模块具体用于：
7.根据权利要求6所述的一种交通态势拥堵预测的系统，其特征在于，所述第一聚类模块具体用于：
8.根据权利要求5至7任一项所述的一种交通态势拥堵预测的系统，其特征在于，还包括提醒模块，所述提醒模块用于：当所述预设路段的交通的拥堵预设结结果为拥堵时，发出提醒。
9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条计算机程序，所述至少一条计算机程序由处理器加载并执行，以使计算机实现如权利要求1至4任一项权利要求所述的一种交通态势拥堵预测的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种交通态势拥堵预测的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种交通态势拥堵预测的方法，其特征在于，确定预设路段上的每个机动车的停留区域，包括：
3.根据权利要求2所述的一种交通态势拥堵预测的方法，其特征在于，基于每个机动车的停留区域，对每个机动车进行活动类型聚类，包括：
4.根据权利要求1至3任一项所述的一种交通态势拥堵预测的方法，其特征在于，还包括：
5.一种交通态势拥堵预测的系统，其特征在于，包括确定模块、第一聚类模块、语义序列获取模块、分帧模块、第二聚类模块和拥堵预测模块；
6.根据权利要求5所述的一种交通态势拥堵预测的系统，其特征在于，所述确定模块具体用于：
7.根据权利要求6所述的一种交通态势拥堵预测的系...
【专利技术属性】
技术研发人员：何晓罡，吴银，吴柯维，朱小平，张辉华，
申请(专利权)人：北京卓视智通科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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