[发明专利]一种车辆轨迹预测方法、装置及电子设备

说明书

本发明实施例提供了一种车辆轨迹预测方法、装置及电子设备。其中，方法包括：确定待预测车辆的历史出行数据的熵值，是否大于预设熵值阈值；如果所述熵值不大于所述预设熵值阈值，将基于所述历史出行数据确定得到的车辆轨迹预测结果，确定为所述待预测车辆的车辆轨迹预测结果。可以通过历史出行数据的熵值，确定基于该历史出行数据确定预测得到的车辆轨迹预测结果的可信度，在该可信度较高时，再将该车辆轨迹预测结果作为待预测车辆的车辆轨迹预测结果，实现了自动过滤可信度较低的车辆轨迹预测结果，进而提高了待预测车辆的车辆轨迹预测结果的准确率。

技术领域

本发明涉及交通安全技术领域，特别是涉及一种车辆轨迹预测方法、装置及电子设备。

背景技术

为了更好的对道路交通进行管制，可以对一些特殊车辆(如多次违章的车辆)进行车辆轨迹预测，以便根据预测得到的车辆轨迹，部署人力进行针对性的安全预防。在相关技术中，可以是统计待预测车辆的历史出行数据，以得到待预测车辆最常出现的多个位置，连接这多个位置可以得到待预测车辆在待预测时间段内的车辆轨迹。

但是，确定得到的车辆轨迹并不一定准确，如果在确定得到的车辆轨迹的准确性较低的情况下，仍然将确定得到的车辆轨迹作为待预测车辆的车辆轨迹预测结果，并基于该车辆轨迹预测结果部署人力进行安全预防，可能造成人力资源的浪费。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种车辆轨迹预测方法、装置及电子设备，以实现提高车辆轨迹预测结果的准确性。具体技术方案如下：

在本发明实施例的第一方面，提供了一种车辆轨迹预测方法，所述方法包括：

确定待预测车辆的历史出行数据的熵值，是否大于预设熵值阈值；

如果所述熵值不大于所述预设熵值阈值，将基于所述历史出行数据确定得到的车辆轨迹预测结果，确定为所述待预测车辆的车辆轨迹预测结果。

结合第一方面，在第二种可能的实现方式中，在所述确定待预测车辆的历史出行数据的熵值，是否大于预设熵值阈值之前，所述方法还包括：

确定待预测时间段的维度特征；

将待预测车辆在多个具有所述维度特征的历史时间段所处的位置，确定为所述待预测车辆的历史出行数据。

结合第一方面的第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，所述维度特征包括以下三个特征中的一个或多个特征：

天气特征、节假日特征、时间特征，所述天气特征用于表示时间段的天气情况，所述节假日特征用于表示时间段是否属于节假日，所述时间特征用于表示时间段的起止时间。

结合第一方面，在第三种可能的实现方式中，在所述确定待预测车辆的历史出行数据的熵值，是否大于预设熵值阈值之前，所述方法还包括：

确定待预测时间段驾驶待预测车辆可能性最高的人员，作为目标人员；

将目标人员在多个历史时间段驾驶所述待预测车辆所处的位置，确定为所述待预测车辆的历史出行数据。

结合第一方面，在第四种可能的实现方式中，所述车辆轨迹预测结果通过以下方式确定得到：

针对历史出行数据中待预测车辆出现的每个位置，统计所述历史出行数据中所述待预测车辆在该位置出现的频率；

连接频率高于预设频率阈值的位置，得到所述待预测车辆的车辆轨迹预测结果。

结合第一方面，在第五种可能的实现方式中，在所述确定待预测车辆的历史出行数据的熵值，是否大于预设熵值阈值之前，所述方法还包括：

针对历史出行数据中待预测车辆出现的每个位置，统计所述历史出行数据中所述待预测车辆在该位置出现的频率；