[发明专利]一种道路通行状态的获取方法、装置及服务器

说明书

本公开涉及一种道路通行状态的获取方法。所述方法包括：获取当前时刻开始向前预设时长内的道路历史交通流量数据；在所述道路历史交通流量数据中，确定指定的第一检测时刻所在的观测窗口和对应的至少一个历史窗口；所述第一检测时刻为所述当前时刻或者所述当前时刻的邻近时刻；所述历史窗口与所述观测窗口的时长相同且所述历史窗口早于所述观测窗口；根据所述观测窗口内流量和与所述至少一个历史窗口内流量和的比较结果，确定所述道路在所述第一检测时刻的流量是否异常；当确定所述第一检测时刻的道路的流量异常时，确定所述道路当前通行状态异常。本公开能够大大提升道路异常检测的准确率。

技术领域

本公开涉及智能出行技术领域，特别涉及一种道路通行状态的获取方法、装置及服务器。

背景技术

导致道路状态异常的原因有多种，其中，道路的动态事件(如道路封闭、道路施工、交通事故等)是导致道路流量异常的主要方面，而实时交通流量是衡量一条道路的状态是否发生异常的基本动态属性。因此，当道路上出现动态事件时，实时交通流量就会发生异常改变，道路流量异常主要引起道路的流量下降，也就是道路的通行状态发生了异常。基于此，可以通过检测实时交通流量的异常程度，有效地判断道路是否异常。

目前，道路异常检测的方法主要存在以下两种方式：

第一种，基于情报信息的道路异常检测。情报人员(如交通局、政府、新媒体、用户等)会在实时交通流量发生异常以后，上报收集到的交通信息。经过人工审核之后，可以有效地判断该道路是否异常。

基于情报信息的道路异常检测获取交通信息的效率低，并且获取到的交通信息，通常还要经过人工审核，才能最终判断道路是否异常，运营成本很高。

第二种，自动异常检测的方式，这种方式是基于统计方法的道路异常检测，若以天为单位来统计实时交通流量，则会预先统计道路在若干天内的实时交通流量的均值和方差。均值代表道路整体的实时交通流量水平，方差则代表每一天实时交通流量相对于均值的波动。如果某一天道路的实时交通流量波动大于n倍的方差(在实际应用中，通常将n的值设置为2或者3)，则表明当天该道路的实时交通流量出现异常，可以判定该道路在当天出现异常。

基于统计方法的道路异常检测虽然在一定程度上解决了获取交通信息效率低的问题，但是由于以固定粒度(比如天)来判断该时间粒度范围内是否发生了异常，往往，在一天内，由于道路每天的实时交通流量并不是一个理想的均值分布，在每天内道路的实时交通流量的波动可能会很大，很难检测到那些波动是道路本身出现异常引起的，而哪些不是，按固定时间粒度来判断的方式，就无法发现更小时间粒度的道路异常或者跨时间粒度的道路异常，从而不能准确地判断真正发生动态事件的道路，从而导致道路异常检测的准确率低。

因此，如何高效准确并且经济地检测道路上是否发生了动态事件便成为了一个亟待解决的问题。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本公开以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种道路通行状态的获取方法、装置及服务器。

第一方面，本公开实施例提供一种道路通行状态的获取方法，包括：

获取当前时刻开始向前预设时长内的道路历史交通流量数据；

在所述道路历史交通流量数据中，确定指定的第一检测时刻所在的观测窗口和对应的至少一个历史窗口；所述第一检测时刻为所述当前时刻或者所述当前时刻的邻近时刻；所述历史窗口与所述观测窗口的时长相同且所述历史窗口早于所述观测窗口；

根据所述观测窗口内流量和与所述至少一个历史窗口内流量和的比较结果，确定所述道路在所述第一检测时刻的流量是否异常；

当确定所述第一检测时刻的道路的流量异常时，确定所述道路当前通行状态异常。

在一个实施例中，所述方法还包括：