[发明专利]交通路况的评估方法以及装置

权利要求书

1.一种交通路况的评估方法，其特征在于，包括：

根据浮动车在待评估区域行驶过程中上报的各定位点的定位信息，计算所述待评估区域的区域路况信息；

对所述待评估区域内各视频采集路段的路段视频数据进行检测，获得所述待评估区域内各视频采集路段的车流信息；

根据所述车流信息计算所述待评估区域内各视频采集路段的视频路况信息；

利用所述视频路况信息，对所述区域路况信息中各视频采集路段对应的路况信息进行修正。

2.根据权利要求1所述的交通路况的评估方法，其特征在于，所述定位信息包括：

所述定位点的位置信息和对应的时间信息。

3.根据权利要求2所述的交通路况的评估方法，其特征在于，所述根据浮动车在待评估区域行驶过程中上报的各定位点的定位信息，计算所述待评估区域的区域路况信息，采用如下方式实现：

针对所述待评估区域内每个路段，根据该路段范围内各定位点的位置信息和时间信息，计算所述浮动车通过该路段的平均行驶速度；

对计算生成的所述待评估区域内每个路段的平均行驶速度按照路段进行聚合，获得所述待评估区域内各路段的平均行驶速度，作为所述区域路况信息。

4.根据权利要求3所述的交通路况的评估方法，其特征在于，所述车流信息包括：

车流量、车辆行驶轨迹、车辆数目、车型信息和车牌信息。

5.根据权利要求4所述的交通路况的评估方法，其特征在于，所述根据所述车流信息计算所述待评估区域内各视频采集路段的视频路况信息，采用如下方式实现：

根据所述待评估区域内各视频采集路段的车流信息，分别计算车辆通过各视频采集路段的平均行驶速度。

6.根据权利要求4所述的交通路况的评估方法，其特征在于，所述对所述待评估区域内各视频采集路段的路段视频数据进行检测，采用如下方式实现：

针对所述待评估区域内的每个视频采集路段，执行如下操作：

采用卷积神经网络对该视频采集路段的路段视频数据中包含的图像帧进行检测，获得该视频采集路段的车辆数目以及各车辆的车型信息；

采用车牌识别算法结合该视频采集路段的路段视频数据中包含的图像帧进行检测计算，获得所述车辆的车牌信息；

结合所述车型信息或者所述车牌信息，采用跟踪算法对各车辆在该视频采集路段的路段视频数据的图像帧当中的位置进行跟踪计算，获得各车辆的车辆行驶轨迹；

采用聚类算法结合所述车辆数目和所述车辆行驶轨迹进行分析计算，获得该视频采集路段的车流信息。

7.根据权利要求5所述的交通路况的评估方法，其特征在于，所述对所述待评估区域内各视频采集路段的路段视频数据进行检测，获得所述待评估区域内各视频采集路段的车流信息步骤执行之后，执行下述步骤：

在所述视频采集路段车辆的车牌信息中查找所述浮动车的车牌信息；

根据查找到的车牌信息，判断该车牌信息对应的定位信息中的时间信息，与该车牌信息对应的路段视频数据中的时间信息之间的时间差是否大于或者等于预设时间阈值；

若是，以所述定位信息中的时间信息为准对所述路段视频数据中的时间信息进行修正。

8.根据权利要求5所述的交通路况的评估方法，其特征在于，所述对所述待评估区域内各视频采集路段的路段视频数据进行检测，获得所述待评估区域内各视频采集路段的车流信息步骤执行之后，执行下述步骤：

计算所述视频采集路段的车流量在特定时间段内的车流量变化趋势参数；

计算所述视频采集路段在所述待评估区域内对应路段浮动车的车流量，以及在所述特定时间段内的车流量变化趋势参数；

判断所述视频采集路段的车流量变化趋势参数与所述路段的车流量变化趋势参数是否一致，若否，从所述路段视频数据中剔除所述特定时间段内的路段视频数据。