【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及异常处理，具体涉及多目标融合的数据处理方法及装置。
技术介绍
1、多目标融合的数据处理方法是在计算机技术和通信技术迅速发展且日趋紧密结合的背景下，应运而生的一种数据处理新兴技术。这种数据处理方法在近10年中得到了惊人的发展，并已广泛应用于诸多交通应用领域。它通过对各种信息源提供的有用信息进行采集、传输、综合、过滤、相关及合成，以辅助人们进行态势/环境判定、规划等任务。
2、传统的交通异常处理方式是通过依赖交通管理人员或者市民的报告，或者通过交通监控系统自动检测。一旦发现异常，需要进一步确认是否确实存在异常，例如，可能需要派遣警车或警员到场检查。然后进行交通管制、解决异常等操作。
3、但本申请专利技术人在实现本申请实施例中专利技术技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：
4、传统的交通异常处理方式处理成本较高，但处理效率相对较低，且不能实时地对监测结果进行识别并进行预警的问题。
技术实现思路
1、本申请主要解决了传统的交通异常处理方式处理成本较高，处理效率相对较低，且不能实时地对监测结果进行识别并进行预警的问题。
2、鉴于上述问题，本申请提供了多目标融合的数据处理方法及装置，第一方面，本申请实施例提供了多目标融合的数据处理方法，所述方法包括：对目标车辆进行实时监测，获得车辆实时监测结果；基于所述车辆实时监测结果进行特征识别，获得多个实时运行特征；基于所述多个实时运行特征进行异常识别，获得多个运行异常指数；基于所
3、第二方面，本申请提供了多目标融合的数据处理装置，所述装置包括：实时监测结果获取模块，所述实时监测结果获取模块用于对目标车辆进行实时监测，获得车辆实时监测结果；实时运行特征获取模块，所述实时运行特征获取模块是基于所述车辆实时监测结果进行特征识别，获得多个实时运行特征；异常指数获取模块，所述异常指数获取模块是基于所述多个实时运行特征进行异常识别，获得多个运行异常指数；车辆运行异常指数获取模块，所述车辆运行异常指数获取模块是基于所述多个运行异常指数进行多目标融合，获得车辆运行异常指数；异常指数判断模块，所述异常指数判断模块用于判断所述车辆运行异常指数是否大于预设异常指数；车辆异常预警信号获取模块，所述车辆异常预警信号获取模块是若所述车辆运行异常指数大于所述预设异常指数，获得车辆异常预警信号；异常预警模块，所述异常预警模块用于根据所述车辆异常预警信号对所述目标车辆进行异常预警。
4、本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
5、本申请提供了多目标融合的数据处理方法及装置，涉及异常处理
，所述方法包括：通过对目标车辆进行实时监测，获取车辆实时监测结果，然后进行特征识别，得到多个实时运行特征，然后进行异常识别，获取多个运行异常指数，再进行多目标融合，获得车辆运行异常指数，判断和预设异常指数的大小，如果大于预设指数，则获得车辆异常预警信号，然后对目标车辆进行异常预警。
6、本申请主要解决了传统的交通异常处理方式处理成本较高，处理效率相对较低，且不能实时地对监测结果进行识别并进行预警的问题。通过融合多源交通数据，可以帮助交通机构更好地了解交通状况，从而更好地管理和控制交通流量，减少拥堵和交通事故的发生。
7、上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
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1.多目标融合的数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述车辆实时监测结果进行特征识别，获得多个实时运行特征，包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述多个实时运行特征进行异常识别，获得多个运行异常指数，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，构建第一运行异常识别单元，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述多个运行异常指数进行多目标融合，获得车辆运行异常指数，包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括：
7.多目标融合的数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：
【技术特征摘要】
1.多目标融合的数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述车辆实时监测结果进行特征识别，获得多个实时运行特征，包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述多个实时运行特征进行异常识别，获得多个运行异常指数，包括：
4.如权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：闫军，霍建杰，
申请(专利权)人：智慧互通科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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