[发明专利]智能交通信息处理方法、装置、智能交通系统及服务器

说明书

本申请实施例提供一种智能交通信息处理方法、装置、智能交通系统及服务器，通过在提取信息采集区域的区域特征信息后，首先计算信息采集区域的异常特征信息，然后结合区域特征信息的第一特征向量以及获取异常特征信息的第二特征向量来确定信息采集区域的区域画像日志信息，由此进行交通异常检测。由于每个信息采集区域为逻辑采集区域，且对应有交通标签，由此基于交通标签以充分考虑到不同交通运输类型产生的交通信息的特征差距，使得在进行交通异常检测时可以有效减少噪声数据，进而提高检测结果的精度。

技术领域

本申请涉及智能信息检测技术领域，具体而言，涉及一种智能交通信息处理方法、装置、智能交通系统及服务器。

背景技术

随着智能交通技术的快速发展，通过将先进的信息技术、数据通信技术、传感器技术、电子控制技术以及计算机技术等有效地综合运用于整个交通运输管理体系，从而可以建立起一种大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合运输和管理系统。

当前，在采集交通信息的过程中，通常是通过部署于各个交通区域的路段、卡口的交通信息采集设备（例如但不限于交通检测传感器、交通卡口相机等）来实时采集的，通过分析这些采集到的交通信息，可以针对一些异常事件提供有针对性地联动排查方案和后续解决方案。经本申请发明人研究发现，在传统检测交通异常情况的方案中，通常会引入诸多噪声数据，并未充分考虑到不同交通运输类型产生的交通信息的特征差距，从而导致检测结果的精度较差。

发明内容

为了至少克服现有技术中的上述不足，本申请的目的在于提供一种智能交通信息处理方法、装置、智能交通系统及服务器，能够充分考虑到不同交通运输类型产生的交通信息的特征差距，使得在进行交通异常检测时可以有效减少噪声数据，进而提高检测结果的精度。

第一方面，本申请提供一种一种智能交通信息处理方法，应用于服务器，所述服务器与至少一个交通信息采集设备通信连接，所述服务器中预先配置有每个交通信息采集设备所对应的信息采集区域以及每个信息采集区域对应的交通标签，所述信息采集区域为连通区域或者非连通区域，所述交通标签用于表征所述信息采集区域的交通运输类型，所述方法包括：

对于目标交通区域中的每一个信息采集区域，对所述信息采集区域所对应的交通信息采集设备所采集的交通信息进行特征提取，得到所述信息采集区域的区域特征信息；

根据所述信息采集区域的区域特征信息和预先得到的至少一个第一异常检测模型，计算所述信息采集区域的异常特征信息，所述至少一个第一异常检测模型是通过对标注异常特征的不同交通标签的信息采集区域的区域特征信息进行训练得到的；

获取所述区域特征信息的第一特征向量以及获取所述异常特征信息的第二特征向量，根据所述第一特征向量和所述第二特征向量生成所述信息采集区域的区域画像日志信息，所述第一特征向量根据所述至少一个第一异常检测模型的模型矩阵生成，所述第二特征向量根据预先得到的至少一个第二异常检测模型的模型矩阵生成，所述至少一个第二异常检测模型是通过对标注关键特征向量的不同交通标签的异常特征信息进行训练得到的，所述模型矩阵是通过所述第一异常检测模型或者所述第二异常检测模型完成训练时的各个不同类型的交通检测参数得到的；

基于所述每一个信息采集区域的区域画像日志信息，生成所述目标交通区域的交通检测结果。

在第一方面的一种可能的设计中，所述对所述信息采集区域所对应的交通信息采集设备所采集的交通信息进行特征提取，得到所述信息采集区域的区域特征信息的步骤，包括：

针对所述信息采集区域所对应的交通信息采集设备所采集的交通信息的每个采集节点，获取所述采集节点对应的采集信息序列和采集备注信息，所述采集备注信息包括需要在采集信息中显示的备注内容，所述备注内容至少包括采集设备类型和采集过程信息，所述采集过程信息用于表示所述交通信息采集设备在采集交通信息过程中的控制信息；