【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能数据处理，本专利技术提供的一种基于人工智能的交通数据处理方法及系统。
技术介绍
1、随着科技的飞速发展，人工智能(ai)在交通数据处理领域的应用日益广泛。当前，ai技术正被用于分析海量的交通数据，包括交通流量、车辆速度、道路状况等，以优化交通管理、提升道路安全，通过实时处理这些数据，ai能够智能调整交通信号灯的配时、优化交通流的分布，从而有效减少交通拥堵，提高交通效率。同时，ai还在自动驾驶技术中发挥着关键作用，通过深度学习算法和传感器技术，实现车辆的自主感知和决策，为未来的智能交通系统奠定基础。
2、然而，人工智能在交通数据处理领域面临如下技术痛点，交通数据的来源多样、类型繁杂，包括结构化数据和非结构化数据，如传感器数据、视频图像数据等，交通数据的实时性和准确性要求极高，需要ai算法能够在短时间内处理大量数据并做出精确决策。此外，随着城市交通规模的不断扩大，数据量的激增也给ai算法的性能和效率带来了困难，在面对交通数据处理过程中如果出现数据处理错误或数据处理超时，将对交通系统的运行稳定性造成影响，为此本专利技术提供一种基于人工智能的交通数据处理方法及系统。
技术实现思路
1、针对现有技术不足，本专利技术提供一种基于人工智能的交通数据处理方法及系统，解决在面对交通数据处理过程中如果出现数据处理错误或数据处理超时，将对交通系统的运行稳定性造成影响的问题。
2、为解决上述技术问题，本专利技术的具体技术方案如下：
3、第一方面，本
4、步骤s101，获取交通数据，交通数据包括交通流量、车辆速度、交通视频图像以及交通传感器数据；
5、步骤s102，对获取交通数据进行预处理，得到待处理后的交通数据，将预处理后的交通数据进行复制，得到待处理交通数据组，待处理交通数据组包括第一待处理交通数据、第二待处理交通数据以及第三待处理交通数据；
6、步骤s103，利用大数据分析方法，对第一待处理交通数据进行深入分析，通过深度学习算法提取出交通拥堵模式数据特征以及车辆行驶轨迹数据特征，对交通拥堵模式数据特征以及车辆行驶轨迹数据特征进行数据完整性检测，若交通拥堵模式数据特征以及车辆行驶轨迹数据特征存在数据缺失，则确定缺失数据时间信息，根据缺失数据时间信息将第二待处理交通数据以及第三待处理交通数据代入预设的交通数据模拟模型中，得到交通模拟数据；
7、步骤s104，将交通模拟数据与第一待处理交通数据进行数据融合，得到修正后的处理交通数据，将修正后的处理交通数据代入预设的交通数据预测模型中，得到实时交通运行数据预测结果；
8、步骤s105，采集实时交通运行数据预测结果中的数据时间特征，根据数据时间特征调取对应的交通数据，将实时交通运行数据预测结果与根据数据时间特征调取对应的交通数据进行对比，若对比结果的误差值大于预设允许范围，则对交通数据预测模型进行优化，使用优化后的交通数据预测模型对交通数据进行处理，得到优化后的交通数据处理结果。
9、进一步地，本专利技术提供的所述的基于人工智能的交通数据处理方法，所述步骤s103，包括：
10、数据分析模块对数据进行聚合和摘要处理，以生成数据的统计概览和趋势分析，利用关联规则挖掘技术提取交通数据项之间的关联，交通数据项之间的关联包括某时间段和地点的交通拥堵情况与天气之间的关联、某时间段和地点的交通拥堵情况与特殊事件之间的关联；
11、采用深度学习算法对交通数据进行训练和学习，以自动提取交通拥堵模式和车辆行驶轨迹的数据特征，深度学习模型识别交通流量中的周期性模式、异常模式以及车辆行驶轨迹的规律性特征；
12、提取出的交通拥堵模式数据特征和车辆行驶轨迹数据特征经过完整性校验，检查特征是否完整、是否存在缺失值或异常值；
13、如果数据缺失，则使用插值、填充或删除处理缺失值，如果数据异常值处理，则对于异常值进行修正。
14、进一步地，本专利技术提供的所述的基于人工智能的交通数据处理方法，所述步骤s104，包括：
15、获取生成的交通模拟数据，交通模拟数据包括不同时间段的流量预测、拥堵状况模拟数据；
16、实时处理模块从交通监控系统、车辆gps追踪、手机信令采集第一待处理交通数据；
17、将实时捕获的交通数据与模拟数据进行融合包括时间对齐、空间匹配和数据归一化处理，通过深度学习中的注意力机制对实时捕获的交通数据与模拟数据进行融合，得到融合后的数据；
18、加载预设的交通数据预测模型，将修正后的处理交通数据输入到预设的交通数据预测模型中，预设的交通数据预测模型根据输入数据，结合模型内部参数和训练时学到的知识，进行实时交通运行数据的预测；
19、预设的交通数据预测模型输出实时交通运行数据的预测结果，实时交通运行数据的预测结果包括交通流量、拥堵情况以及平均车速。
20、进一步地，本专利技术提供的所述的基于人工智能的交通数据处理方法，所述步骤s105，包括：
21、采集实时交通运行数据预测结果，实时交通运行数据的预测结果包括交通流量、拥堵指数以及平均车速；
22、从交通数据库中根据实时交通运行数据预测结果的时间特征调取对应的实际交通数据，时间特征包括日期特征以及时间段特征；
23、将实时交通运行数据的预测结果与实际调取的交通数据进行对比，对比指标包括交通流量、平均车速以及拥堵持续时间；
24、计算对比结果的误差值，判断对比结果的误差值是否大于预设的允许范围；
25、如果误差值大于预设允许范围，则当前交通数据预测模型的预测精度不满足要求，
26、根据误差分析结果，识别交通数据预测模型中的偏差来源，调整交通数据预测模型参数、更新交通数据预测模型结构，得到优化后的交通数据预测模型，在新的数据集上重新训练优化后的交通数据预测模型。
27、第二方面，本专利技术提供一种基于人工智能的交通数据处理系统，应用于所述的基于人工智能的交通数据处理方法，包括：服务器端、交通设备端、数据采集端以及后台控制端，服务器端与交通设备端、数据采集端以及后台控制端建立通信连接，服务器端包括：
28、数据获取模块，获取交通数据，交通数据包括交通流量、车辆速度、交通视频图像以及交通传感器数据；
29、数据预处理模块，对获取交通数据进行预处理，得到待处理后的交通数据，将预处理后的交通数据进行复制，得到待处理交通数据组，待处理交通数据组包括第一待处理交通数据、第二待处理交通数据以及第三待处理交通数据；
30、数据分析模块，利用大数据分析方法，对第一待处理交通数据进行深入分析，通过深度学习算法提取出交通拥堵模式数据特征以及车辆行驶轨迹数据特征，对交通拥堵模式数据特征以及车辆行驶轨迹数据特征进行数据完整性检测，若交通拥堵模式数据特征以及车辆行驶轨迹数据特征存在数据缺失，则确定缺失本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的交通数据处理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于人工智能的交通数据处理方法，其特征在于，所述步骤S103，包括：
3.如权利要求1所述的基于人工智能的交通数据处理方法，其特征在于，所述步骤S104，包括：
4.如权利要求1所述的基于人工智能的交通数据处理方法，其特征在于，所述步骤S105，包括：
5.一种基于人工智能的交通数据处理系统，应用于权利要求1～4任意一项所述的基于人工智能的交通数据处理方法，其特征在于，包括：服务器端、交通设备端、数据采集端以及后台控制端，服务器端与交通设备端、数据采集端以及后台控制端建立通信连接，服务器端包括：
6.如权利要求5所述的基于人工智能的交通数据处理系统，其特征在于，所述数据分析模块，还用于：
7.如权利要求5所述的基于人工智能的交通数据处理系统，其特征在于，所述实时处理模块，还用于：
8.如权利要求5所述的基于人工智能的交通数据处理系统，其特征在于，所述交通数据处理优化单元，还用于：
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的交通数据处理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于人工智能的交通数据处理方法，其特征在于，所述步骤s103，包括：
3.如权利要求1所述的基于人工智能的交通数据处理方法，其特征在于，所述步骤s104，包括：
4.如权利要求1所述的基于人工智能的交通数据处理方法，其特征在于，所述步骤s105，包括：
5.一种基于人工智能的交通数据处理系统，应用于权利要求1～4任意一项所述的基于人工智能的交通数...
【专利技术属性】
技术研发人员：卢浩雷，
申请(专利权)人：北京蜂云科创信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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