拥堵状态的确定方法、装置、设备及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本申请实施例提供了拥堵状态的确定方法、装置、设备及计算机可读存储介质，其中，本申请实施例提供的拥堵状态的确定方法，包括：获取道路在历史时段的实际车流量以及道路在当前时段的实际车流量，历史时段的结束时刻早于或者等于当前时段的起始时刻；根据历史时段的实际车流量获取道路在当前时段的预测车流量；根据预测车流量、预测车流量的误差阈值以及当前时段的实际车流量，获取道路在当前时段的拥堵状态，用于在道路拥堵状态的监控过程中，可显著提高拥堵状态的精确性。

【技术实现步骤摘要】
拥堵状态的确定方法、装置、设备及计算机可读存储介质
本申请涉及交通领域，具体涉及拥堵状态的确定方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
路况的分析，在交通领域的数据化管理中占有重要的地位，尤其是较大车流量的道路，若可获悉实时路况，对于该道路的交通管理则可提供强有力的数据支持。在现有的相关技术中，传统的路况监控方式，可通过摄像头采集道路的视频信息，再从视频信息捕捉路过的车辆，进而可分析车流量，或者也可通过地感线圈等感应设备来识别路过的车辆，车辆靠近感应设备时会触发相应的触发信息，进而可确定经过车辆，车流量大的话可认定为路况良好，未发生拥堵，然而这类定点配置监控设备的路况监控方式，意味着较大的硬件成本以及维护成本，这导致了往往只覆盖了较大车流量的道路，难以实现所有道路的路况监控。而另外一种路况监控方式，则可通过采集道路上的车辆持续上报的定位信息，来获悉道路上行驶的车辆及其车速，并通过车速的快慢来判断路况是否发生拥堵。在对现有技术的研究和实践过程中，本申请实施例的专利技术人发现，上述通过定位信息实现的路况监控方式相比于传统的定点路况监控方式，可显著降低硬件成本以及维护成本，然而该方式存在着精确度不高的问题。
技术实现思路
本申请实施例提供了拥堵状态的确定方法、装置、设备及计算机可读存储介质，用于在拥堵状态的监控过程中，可显著提高拥堵状态的精确性。第一方面，本申请实施例提供了一种拥堵状态的确定方法，方法包括：获取道路在历史时段的实际车流量以及道路在当前时段的实际车流量，历史时段的结束时刻早于或者等于当前时段的起始时刻；根据历史时段的实际车流量获取道路在当前时段的预测车流量；根据预测车流量、预测车流量的误差阈值以及当前时段的实际车流量，确定道路在当前时段的拥堵状态。在第一方面一种示例性的实现方式中，根据预测车流量、预测车流量的误差阈值以及当前时段的实际车流量，确定道路在当前时段的拥堵状态之前，方法还包括：获取预测车流量与当前时段的实际车流量的差值；根据差值，计算误差阈值。在第一方面又一种示例性的实现方式中，获取当前时段的预测车流量与当前时段的实际车流量的差值包括：获取预测车流量与当前时段的实际车流量的初始差值；当初始差值大于预设的差值阈值时，修正初始差值，得到差值。在第一方面又一种示例性的实现方式中，根据历史时段的实际车流量获取道路在当前时段的预测车流量包括：获取历史时段的实际车流量的时序特征；将历史时段的实际车流量的时序特征与道路在不同时段的历史车流量的时序特征进行匹配，并根据匹配度高于匹配度阈值的历史车流量确定预测车流量。在第一方面又一种示例性的实现方式中，根据历史时段的实际车流量获取道路在当前时段的预测车流量包括：获取在历史时段内道路对应的定位信息，定位信息携带车辆标识；获取车辆标识对应车辆的驾驶行为特征；将车辆标识对应车辆的驾驶行为特征与道路在不同时段的历史车流量的驾驶行为特征进行相匹配，并根据匹配度高于匹配度阈值的历史车流量确定预测车流量。在第一方面又一种示例性的实现方式中，根据当前时段的预测车流量、预测车流量的误差阈值以及当前时段的实际车流量，确定道路在当前时段的拥堵状态之后，方法还包括：获取更新后的道路的状态信息，状态信息包括道路对应的长度阈值或者道路的实际车流量的变化特征；当状态信息满足预设的拥堵状态更新条件时，更新拥堵状态。在第一方面又一种示例性的实现方式中，拥堵状态保存在区块链节点上。第二方面，本申请实施例提供了一种拥堵状态的确定装置，装置包括：获取单元，用于获取道路在历史时段的实际车流量以及道路在当前时段的实际车流量，历史时段的结束时刻早于或者等于当前时段的起始时刻；获取单元，还用于根据历史时段的实际车流量获取道路在当前时段的预测车流量；确定单元，用于根据预测车流量、预测车流量的误差阈值以及当前时段的实际车流量，确定道路在当前时段的拥堵状态。在一种示例性的实现方式中，获取单元，还用于：获取预测车流量与当前时段的实际车流量的差值；根据差值，计算误差阈值。在又一种示例性的实现方式中，获取单元，具体用于：获取预测车流量与当前时段的实际车流量的初始差值；当初始差值大于预设的差值阈值时，修正初始差值，得到差值。在又一种示例性的实现方式中，获取单元，具体用于：提取历史时段的实际车流量的时序特征；将时序特征与道路在不同时段的历史车流量的时序特征进行匹配，并根据匹配度高于匹配度阈值的历史车流量确定预测车流量。在又一种示例性的实现方式中，获取单元，具体用于：获取在历史时段内道路对应的定位信息，定位信息携带车辆标识；获取车辆标识对应车辆的驾驶行为特征；将驾驶行为特征与道路在不同时段的历史车流量的驾驶行为特征进行相匹配，并根据匹配度高于匹配度阈值的历史车流量确定预测车流量。在又一种示例性的实现方式中，确定单元，还用于：获取更新后的道路的状态信息，状态信息包括道路对应的长度阈值或者道路的实际车流量的变化特征；当状态信息满足预设的拥堵状态更新条件时，更新拥堵状态。在又一种示例性的实现方式中，拥堵状态保存在区块链节点上。第三方面，本申请实施例还提供了一种拥堵状态的确定设备，包括处理器和存储器，存储器中存储有计算机程序，处理器调用存储器中的计算机程序时执行本申请实施例提供的任一种方法中的步骤。第四方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有多条指令，指令适于处理器进行加载，以执行本申请实施例提供的任一种方法中的步骤。从以上内容可得出，本申请实施例具有以下的有益效果：本申请实施例，在道路的拥堵状态确定过程中，一方面获取道路在当前时段的预测车流量，该预测车流量由该道路在历史时段的实际车流量的基础上通过预测处理计算得到的，其中，该历史时段的结束时刻早于或者等于该当前时段的起始时刻，并针对该预测车流量获取了误差阈值，另一方面还获取了该道路在该当前时段的实际车流量，如此，可结合当前时段的预测车流量、当前时段的实际车流量以及误差阈值，获取道路在当前时段的拥堵状态，由于该误差阈值是可以对实际需要调整的，因此可起到调节作用，进一步地提高拥堵状态的检测精度。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本申请实施例的一种应用场景示意图；图2为本申请实施例中拥堵状态的确定方法的一种流程示意图；图3为本申请图2对应实施例步骤S202的一种流程示意图；图4为本申请图2对应实施例步骤S202的又一种流程示意图；本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种拥堵状态的确定方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取道路在历史时段的实际车流量以及所述道路在当前时段的实际车流量，所述历史时段的结束时刻早于或者等于所述当前时段的起始时刻；/n根据所述历史时段的实际车流量获取所述道路在当前时段的预测车流量；/n根据所述预测车流量、所述预测车流量的误差阈值以及所述当前时段的实际车流量，确定所述道路在所述当前时段的拥堵状态。/n

【技术特征摘要】
1.一种拥堵状态的确定方法，其特征在于，所述方法包括：
获取道路在历史时段的实际车流量以及所述道路在当前时段的实际车流量，所述历史时段的结束时刻早于或者等于所述当前时段的起始时刻；
根据所述历史时段的实际车流量获取所述道路在当前时段的预测车流量；
根据所述预测车流量、所述预测车流量的误差阈值以及所述当前时段的实际车流量，确定所述道路在所述当前时段的拥堵状态。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述预测车流量、所述预测车流量的误差阈值以及所述当前时段的实际车流量，确定所述道路在所述当前时段的拥堵状态之前，所述方法还包括：
获取所述预测车流量与所述当前时段的实际车流量的差值；
根据所述差值，计算所述误差阈值。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述当前时段的预测车流量与所述当前时段的实际车流量的差值包括：
获取所述预测车流量与所述当前时段的实际车流量的初始差值；
当所述初始差值大于预设的差值阈值时，修正所述初始差值，得到所述差值。


4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史时段的实际车流量获取所述道路在当前时段的预测车流量包括：
获取所述历史时段的实际车流量的时序特征；
将所述时序特征与所述道路在不同时段的历史车流量的时序特征进行匹配，并根据匹配度高于匹配度阈值的历史车流量确定所述预测车流量。


5.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史时段的实际车流量获取所述道路在当前时段的预测车流量包括：
获取在所述历史时段内所述道路对应的定位信息，所述定位信息携带车辆标识；

【专利技术属性】
技术研发人员：阳勇，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44