[发明专利]预测限速信息的方法、装置、计算机设备和介质

权利要求书

1.一种预测限速信息的方法，包括：

获取第一预定时段内的多个交通轨迹，其中每个交通轨迹包括多个轨迹点，每个轨迹点具有位置信息和速度信息；

对于每个交通轨迹，基于所述交通轨迹的多个轨迹点的位置信息和速度信息，确定所述交通轨迹的降速行为数据；

基于所述多个交通轨迹各自的降速行为数据，确定候选位置区域；

确定所述候选位置区域的特征；以及

将所述候选位置区域的特征输入至目标分类模型，以利用所述目标分类模型预测所述候选位置区域的限速信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定所述交通轨迹的降速行为数据包括：

根据所述交通轨迹中多个轨迹点的速度信息，确定所述多个轨迹点中符合降速行为规则的轨迹点；以及

将所述符合降速行为规则的轨迹点的位置信息和速度信息作为所述交通轨迹的降速行为数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定所述交通轨迹的降速行为数据还包括：如果所述交通轨迹的多个轨迹点中不存在符合降速行为规则的轨迹点，则确定所述交通轨迹的降速行为数据为零。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述交通轨迹中多个轨迹点的速度信息，确定所述多个轨迹点中符合降速行为规则的轨迹点包括：

对于所述多个轨迹点中连续排列的L个轨迹点，根据每个轨迹点的速度信息来确定是否所述L个轨迹点中前M个轨迹点的速度持续降低且所述L个轨迹点中后L-M个轨迹点的速度均在预定速度范围内，如果是，则确定所述L个轨迹点符合降速行为规则，其中，L和M均为大于1的整数，且L大于M。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述预定速度范围包括：相对于预设限速值的波动幅度小于第一阈值的速度范围。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述多个交通轨迹各自的降速行为数据，确定候选位置区域包括：

对所述多个交通轨迹各自的降速行为数据进行密度聚类，以得到至少一个聚类结果和所述至少一个聚类结果各自的密度；

确定所述至少一个聚类结果中密度大于第二阈值的聚类结果；以及

根据针对所述密度大于第二阈值的聚类结果中的多个轨迹点的位置信息，确定所述候选位置区域的位置信息。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定所述候选位置区域的特征包括：

从所述多个交通轨迹中选取关于所述候选位置区域的交通轨迹；以及

基于所述关于所述候选位置区域的交通轨迹，确定所述候选位置区域的特征。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述基于所述关于所述候选位置区域的交通轨迹，确定所述候选位置区域的特征包括：

根据所述关于所述候选位置区域的交通轨迹中轨迹点的速度信息，确定所述候选位置区域的速度相关特征。

9.根据权利要求7所述的方法，其中，所述基于所述关于所述候选位置区域的交通轨迹，确定所述候选位置区域的特征还包括：

根据所述关于所述候选位置区域的交通轨迹中轨迹点的位置信息，确定所述候选位置区域的道路属性特征。

10.根据权利要求1所述的方法，还包括：在所述将所述候选位置区域的特征输入至目标分类模型之前，构建所述目标分类模型；

所述构建所述目标分类模型包括：

构建初始分类模型；

获取至少一个位置区域的样本数据和标签，其中，对于每个位置区域，所述样本数据包括第二预定时段内所述位置区域的特征，所述标签包括在所述第二预定时段之后所述位置区域的限速信息；以及

利用所述至少一个位置区域的样本数据和标签对所述初始分类模型进行训练，以得到所述目标分类模型。