本发明专利技术提供了一种基于互联网的堵车因素监控方法和装置，涉及互联网监控领域。该基于互联网的堵车因素监控方法，在确定目标路段处于堵车状态的情况下，检测在预设时长前的多个车辆身份关联的第二行驶状态参数是否表征出现异常驾驶行为，生成检测结果；根据检测结果，确定堵车因素。如此，在确定堵车因素以后，即可执行与堵车因素关联的操作，进而可以减少目标路段在未来处于堵车状态的概率。路段在未来处于堵车状态的概率。路段在未来处于堵车状态的概率。
【技术实现步骤摘要】
基于互联网的堵车因素监控方法和装置
[0001]本专利技术涉及互联网监控领域，具体而言，涉及基于互联网的堵 车因素监控方法和装置。
技术介绍
[0002]随着人们生活水平的提高，汽车已经走进千家万户，为人们的 出行带来了方便。但是，随着汽车数量的增加，也容易造成道路拥 堵(如，早高峰、晚高峰)。
[0003]在现有技术中，通常是能检测目标路段上的拥堵程度，并将拥 堵程度反馈至监控终端和用户终端。然而，通过检测拥堵程度无法 减少目标路段在未来再次处于堵车状态的概率。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的在于提供基于互联网的堵车因素监控方法和装 置，以解决上述的问题。
[0005]本专利技术是这样实现的：
[0006]第一方面，本专利技术提高一种基于互联网的堵车因素监控方法， 应用于云服务器，云服务器通过互联网与多个车载终端通信连接， 所述方法包括：
[0007]接收在目标路段上的多个车载终端发送的车辆身份、以及与每 个车辆身份关联的第一行驶状态参数；根据车辆身份的数量和第一 行驶状态参数，确定目标路段是否处于堵车状态；若目标路段是否 处于堵车状态，则检测在预设时长前的多个车辆身份关联的第二行 驶状态参数是否表征出现异常驾驶行为，生成检测结果；根据检测 结果，确定堵车因素。
[0008]该基于互联网的堵车因素监控方法，在确定目标路段处于堵车 状态的情况下，检测在预设时长前的多个车辆身份关联的第二行驶 状态参数是否表征出现异常驾驶行为，生成检测结果；根据检测结 果，确定堵车因素。如此，在确定堵车因素以后，即可执行与堵车 因素关联的操作，进而可以减少目标路段在未来处于堵车状态的概 率。
[0009]一种可能的设计方案中，检测在预设时长前的每个车辆身份关 联的第二行驶状态参数是否表征出现异常驾驶行为，包括：
[0010]计算每个第二行驶状态参数与剩余的第二驾驶参数之间的相似 度；计算每个第二驾驶状态参数对应的多个相似度的相似度平均值； 若其中一个第二驾驶状态参数对应的相似度平均值小于预设的相似 度阈值，则确定该第二行驶状态参数表征出现异常驾驶行为。当其 中一个第二驾驶状态参数对应的相似度平均值小于预设的相似度阈 值时，说明与该第二驾驶状态参数对应的车辆的驾驶员的驾驶行为， 与目标路段上的其他车辆的驾驶员的驾驶行为差距较大，该第二驾 驶状态参数对应的车辆的驾驶员的驾驶行为的可能性较高。因此， 若其中一个第二驾驶状态参数对应的相似度平均值小于预设的相似 度阈值，则确定该第二行驶状态参数表征出现异常驾驶行为。
[0011]或者，另一种可能的设计方案中，检测在预设时长前的每个车 辆身份关联的第二行驶状态参数是否表征出现异常驾驶行为，包括：
[0012]提取与目标路段关联的异常驾驶行为识别模型，其中，异常驾 驶行为识别模型基于历史上的多个经过目标路段的车载终端发送的 历史行驶状态参数、以及每个历史行驶状态参数携带的分类标识作 为训练样本输入到待训练网络中训练而成，其中，分类标识用于指 示历史行驶状态参数是否表征违规驾驶行为；根据异常驾驶行为识 别模型，识别多个第二行驶状态参数中的任一第二行驶状态参数是 否表征出现异常驾驶行为。
[0013]由于不同的目标路段对应的异常驾驶行为不同，因此，需要先 提取与目标路段关联的异常驾驶行为识别模型。进而，异常驾驶行 为识别模型可以识别多个第二行驶状态参数中的任一第二行驶状态 参数是否表征出现异常驾驶行为。
[0014]一种可能的设计方案中，根据检测结果，确定堵车因素，包括： 若其中一个第二行驶状态参数表征出现异常驾驶行为，则确定堵车 因素为个人驾驶行为因素；若多个第二行驶状态参数未表征出现异 常驾驶行为，则确定堵车因素为路况因素。
[0015]当其中一个第二行驶状态参数表征出现异常驾驶行为时，显然， 造成目标路段处于堵车状态的原因是该第二行驶状态参数对应的车 辆的驾驶员出现异常驾驶行为，进而，确定堵车因素为个人驾驶行 为因素；当多个第二行驶状态参数未表征出现异常驾驶行为时，显 然造成目标路段处于堵车状态的原因是路况出现异常，进而，确定 堵车因素为路况因素。
[0016]进一步地，在确定堵车因素为个人驾驶行为因素的情况下，对 与第二行驶状态参数关联的车辆身份执行惩罚操作。
[0017]对第二行驶状态参数关联的车辆身份执行惩罚操作后，当车辆 身份对应的车辆的驾驶员在未来再次经过目标路段时，出现异常驾 驶行为的概率降低。如此，则可以减少目标路段再次处于堵车状态 的概率。
[0018]或者，进一步地，在确定堵车因素为路况因素的情况下，发送 拥堵提示至路况管理终端。
[0019]路况管理终端接收到拥堵提示后可以显示拥堵提示。路况管理 人员即可通过路况管理终端得知由于路况因素造成目标路段堵车。 进而，可以对目标路段进行维护。在维护完毕后，即可减少目标路 段在未来处于堵车状态的概率。
[0020]一种可能的设计方案中，第一行驶状态参数包括移动速度，根 据车辆身份的数量和第一行驶状态参数，确定目标路段是否处于堵 车状态，包括：
[0021]若车辆身份的数量大于预设的阈值，则计算多个移动速度的平 均速度；若平均速度低于预设的速度阈值，则确定目标路段处于堵 车状态。在车辆身份的数量大于预设的阈值时，说明目标路段上的 车辆的数量较多；在平均速度低于预设的速度阈值时，说明目标路 段上的多个车辆的平均速度较低。在目标路段上的车辆的数量较多 且平均速度较低的情况下，说明目标路段处于堵车状态。
[0022]第二方面，本专利技术还提供一种基于互联网的堵车因素监控装置， 应用于云服务器，云服务器通过互联网与多个车载终端通信连接， 所述装置包括：
[0023]信息接收单元，用于接收在目标路段上的多个车载终端发送的 车辆身份、以及与每个车辆身份关联的第一行驶状态参数；
[0024]状态确定单元，用于根据车辆身份的数量和第一行驶状态参数， 确定目标路段是否处于堵车状态；
[0025]结果生成单元，用于若目标路段是否处于堵车状态，则检测在 预设时长前的多个车辆身份关联的第二行驶状态参数是否表征出现 异常驾驶行为，生成检测结果；
[0026]信息确定单元，用于根据检测结果，确定堵车因素。
[0027]第三方面，本专利技术还提供一种电子设备，包括：
[0028]处理器；
[0029]用于存储处理器可执行指令的存储器；
[0030]其中，处理器被配置为执行指令，以实现如第一方面的基于互联网 的堵车因素监控方法。
[0031]第四方面，本专利技术还提供一种存储介质，当存储介质中的指令由电子 设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行如第一方面的基于互联网 的堵车因素监控方法。
[0032]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文 特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
[0033]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于互联网的堵车因素监控方法，应用于云服务器，所述云服务器通过互联网与多个车载终端通信连接，其特征在于，所述方法包括：接收在目标路段上的多个车载终端发送的车辆身份、以及与每个所述车辆身份关联的第一行驶状态参数；根据所述车辆身份的数量和所述第一行驶状态参数，确定所述目标路段是否处于堵车状态；若所述目标路段是否处于堵车状态，则检测在预设时长前的多个所述车辆身份关联的第二行驶状态参数是否表征出现异常驾驶行为，生成检测结果；根据所述检测结果，确定堵车因素。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测在预设时长前的每个所述车辆身份关联的第二行驶状态参数是否表征出现异常驾驶行为，包括：计算每个所述第二行驶状态参数与剩余的第二驾驶参数之间的相似度；计算每个所述第二驾驶状态参数对应的多个相似度的相似度平均值；若其中一个第二驾驶状态参数对应的相似度平均值小于预设的相似度阈值，则确定该第二行驶状态参数表征出现异常驾驶行为。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测在预设时长前的每个所述车辆身份关联的第二行驶状态参数是否表征出现异常驾驶行为，包括：提取与所述目标路段关联的异常驾驶行为识别模型，其中，所述异常驾驶行为识别模型基于历史上的多个经过所述目标路段的车载终端发送的历史行驶状态参数、以及每个所述历史行驶状态参数携带的分类标识作为训练样本输入到待训练网络中训练而成，其中，所述分类标识用于指示所述历史行驶状态参数是否表征违规驾驶行为；根据所述异常驾驶行为识别模型，识别多个第二行驶状态参数中的任一第二行驶状态参数是否表征出现异常驾驶行为。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述检测结果，确定堵车因素，包括：若其中一个第二行驶状态参数表征出现异常驾驶行为，则确定堵车因素为个人驾驶...
【专利技术属性】
技术研发人员：鄢茜，张扬，
申请(专利权)人：鄢茜，
类型：发明
国别省市：
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