【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于交通，特别是涉及一种基于跨模态特征关联的交通子区划分方法、设备、介质。
技术介绍
1、交通信号是实现道路交通状态控制的主要手段之一，单路口和主干道的控制方法已经日趋成熟，但是在更大范围的交通子区域协调控制方面仍然缺乏有效的方法，由于城市不同区域、不同历史时段呈现不同的交通流变化特性，其中历史时间段包括：早高峰历史时段、晚高峰历史时段、平峰历史时段；早高峰时段的车流方向主要从居住区向工作区流动，晚高峰时段的车流方向主要从工作区向居住区流动；因此，早、晚高峰的车辆方向呈现出明显的潮汐效应。
2、为了减少交通调查、交通分析的复杂性，在进行交通规划时通常会将研究区域划分为若干子区域，如何进行合理的交通子区域的划分是一个亟待解决的问题。
技术实现思路
1、鉴于此，本专利技术提供了一种基于跨模态特征关联的交通子区划分方法、设备、介质。
2、第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于跨模态特征关联的交通子区划分方法；其中，所述模态特征包括：车辆在时间维度特征、车辆在平面维度的邻近特征，以及安装摄像头的交叉路口关键点拓扑维度特征，通过关联上述三种模态特征，从而划分出目标交通子区。
3、具体地，所述方法包括：
4、获取初始卡口设备列表a={a1,a2,…, am}，m为初始卡口设备的数量；
5、获取历史时间段内经过相邻两个初始卡口设备的第一车辆数量列表b={b1,b2,…，bm-1}；
6、根据第一车辆数量列表b和车
7、设置关键卡口设备数量阈值，当第j个关键卡口设备簇cj中的关键卡口设备的数量f大于预设的关键卡口设备数量阈值η时，从第一车辆数量列表b中获取经过第j个关键卡口设备簇cj中的相邻两个关键卡口设备的第二车辆数量列表dj={dj1,dj2,…, dj(f-1)}；
8、根据第二车辆数量列表和历史时间段内经过若干个依次相接的关键卡口设备的车辆数量，划分出初始交通子区；
9、根据初始交通子区，以及初始交通子区内每一关键卡口设备对应的若干车辆驶入量和若干车辆驶出量，划分出目标交通子区。
10、第二方面，本专利技术实施例提供了一种基于跨模态特征关联的交通子区划分方法，所述方法包括：
11、获取初始卡口设备列表a={a1,a2,…, am}，m为初始卡口设备的数量；
12、获取历史时间段内经过相邻两个初始卡口设备的第一车辆数量列表b={b1,b2,…，bm-1}；
13、对第一车辆数量列表b={b1,b2,…，bm-1}中的第一车辆数量排序，获取前w个第一车辆数量对应的第一卡口设备组合，从而得到第一卡口设备组合列表z={z1,z2,…,zv,…,zw}，v∈[1,w]，w为初始筛选数量；
14、获取历史时间段内经过相邻λ个初始卡口设备的关键车辆数量列表t={t1,t2,…,tm-λ+1}；
15、设置最小筛选车辆数量阈值ζλ，从关键车辆数量列表t中筛选到若干个不小于最小筛选车辆数量阈值ζλ的关键车辆数量，将筛选到的若干个关键车辆数量对应的第二卡口设备组合合并为第二卡口设备组合列表y={y1,y2,…,yα,…,yβ}，α∈[1,β]，β为第二卡口设备组合的数量；
16、根据第二卡口设备组合列表y更新第一卡口设备组合列表z，将更新后的第一卡口设备组合列表z中的每一卡口设备组合之间的路段分别划分为初始交通子区；
17、根据初始交通子区，以及初始交通子区内每一卡口设备对应的若干车辆驶入量和若干车辆驶出量，划分出目标交通子区。
18、第三方面，本专利技术实施例提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器与所述处理器耦接；其中，所述存储器用于存储程序数据，所述处理器用于执行所述程序数据以实现上述的基于跨模态特征关联的交通子区划分方法。
19、第四方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述的基于跨模态特征关联的交通子区划分方法。
20、第五方面，本专利技术实施例提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现上述的基于跨模态特征关联的交通子区划分方法。
21、本专利技术的有益效果为：
22、本专利技术通过获取每相邻两个关键卡口设备之间的车流量以及贯穿行驶在间隔的两个关键卡口设备之间的车流量，能够得知当贯穿行驶在间隔的两个关键卡口设备之间的车流量较大时，只有小部分车辆从两个间隔的关键卡口设备之间的其他路口驶离，说明间隔的两个关键卡口设备的车辆行驶连贯性较高，能够将这两个间隔的关键卡口设备之间的交通区域划分为初始交通子区，并根据每一关键卡口设备对应的若干车辆驶入量和若干车辆驶出量，划分出目标交通子区，进而提高了交通子区划分的合理性，有利于为交通管理人员提供有效的交通子区划分参考。
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1.一种基于跨模态特征关联的交通子区划分方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于跨模态特征关联的交通子区划分方法，其特征在于，所述历史时间段包括早高峰历史时段、晚高峰历史时段、平峰历史时段。
3.根据权利要求1所述的一种基于跨模态特征关联的交通子区划分方法，其特征在于，根据第一车辆数量列表B和车辆数量阈值θ对初始卡口设备列表A中的初始卡口设备进行聚簇处理，获取关键卡口设备簇列表C的过程包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于跨模态特征关联的交通子区划分方法，其特征在于，根据第二车辆数量列表D和历史时间段内经过若干个依次相接的关键卡口设备的车辆数量，划分出初始交通子区的过程包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于跨模态特征关联的交通子区划分方法，其特征在于，根据初始交通子区，以及初始交通子区内每一关键卡口设备对应的车辆驶入量和车辆驶出量，划分出目标交通子区的过程包括：
6.一种基于跨模态特征关联的交通子区划分方法，其特征在于，所述方法包括：
7.根据权利要求6所述的一种基于跨模态特征关
8.一种电子设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器与所述处理器耦接；其中，所述存储器用于存储程序数据，所述处理器用于执行所述程序数据以实现上述权利要求1-7任一项所述的基于跨模态特征关联的交通子区划分方法。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的基于跨模态特征关联的交通子区划分方法。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1-7中任一所述的基于跨模态特征关联的交通子区划分方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于跨模态特征关联的交通子区划分方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于跨模态特征关联的交通子区划分方法，其特征在于，所述历史时间段包括早高峰历史时段、晚高峰历史时段、平峰历史时段。
3.根据权利要求1所述的一种基于跨模态特征关联的交通子区划分方法，其特征在于，根据第一车辆数量列表b和车辆数量阈值θ对初始卡口设备列表a中的初始卡口设备进行聚簇处理，获取关键卡口设备簇列表c的过程包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于跨模态特征关联的交通子区划分方法，其特征在于，根据第二车辆数量列表d和历史时间段内经过若干个依次相接的关键卡口设备的车辆数量，划分出初始交通子区的过程包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于跨模态特征关联的交通子区划分方法，其特征在于，根据初始交通子区，以及初始交通子区内每一关键卡口设备对应的车辆驶入量和车辆驶出量，划分出目标交通子区的过程包括：
6.一种基于...
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