[发明专利]基于深度学习的智能交通疏导方法及相关装置

说明书

本申请实施例提供一种基于深度学习的智能交通疏导方法及相关装置，应用于电子设备，所述方法包括：获取目标车辆行驶的目标行驶道路的拥堵状态信息；根据所述拥堵状态信息，确定关联行驶道路的车辆汇入通行信息，所述关联道路包括与所述目标行驶道路相接的道路；根据所述关联行驶道路的车辆汇入通行信息，通过智能交通疏导模型，确定目标交通疏导方法；将所述目标交通疏导方法推送给所述目标车辆。能够提升交通疏导方法确定时的智能性。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于深度学习的智能交通疏导方法及相关装置。

背景技术

在交通遇到拥堵时，通常会由交警到现场进行交通疏导或者通过行车的司机进行自行疏导，通过交警进行交通疏导等方式虽然能够有效的缓解交通拥堵，但是由于需要交警的接入，其进行交通疏导时的智能性较低。

发明内容

本申请实施例提供一种基于深度学习的智能交通疏导方法及相关装置，能够提升模型构件的属性信息修改时的便捷性。

本申请实施例的第一方面提供了一种基于深度学习的智能交通疏导方法，应用于电子设备，所述方法包括：

获取目标车辆行驶的目标行驶道路的拥堵状态信息；

根据所述拥堵状态信息，确定关联行驶道路的车辆汇入通行信息，所述关联道路包括与所述目标行驶道路相接的道路；

根据所述关联行驶道路的车辆汇入通行信息，通过智能交通疏导模型，确定目标交通疏导方法；

将所述目标交通疏导方法推送给所述目标车辆。

结合第一方面，在一个可能的实现方式中，所述根据所述拥堵状态信息，确定关联行驶道路的车辆汇入通行信息，包括：

根据所述拥堵状态信息，确定所述目标行驶道路的拥堵车辆的数量；

根据所述拥堵车辆的数量，确定所述目标行驶道路的拥堵等级；

根据所述拥堵等级，确定所述汇入所述关联行驶道路的车辆的第一数量；

获取所述拥堵道路的拥堵车辆的行车路线；

根据所述拥堵车辆的行车路线，确定汇入所述关联行驶道路的车辆的第二数量；

根据所述第一数量和所述第二数量，确定所述关联行驶道路的车辆汇入通行信息。

结合第一方面，在一个可能的实现方式中，所述根据所述拥堵状态信息，确定关联行驶道路的车辆汇入通行信息，包括：

根据所述拥堵状态信息，确定汇入所述关联行驶道路的车辆的第三数量；

获取所述关联行驶道路当前的车辆通行信息；

根据所述关联行驶道路当前的车辆通行信息，确定汇入所述关联行驶道路的车辆的第四数量；

根据所述第三数量和所述第四数量，确定所述关联行驶道路的车辆汇入通行信息。

结合第一方面，在一个可能的实现方式中，所述方法还包括：

获取所述目标行驶道路的目标图像；

根据所述目标图像，确定所述目标行驶道路的参考车辆，所述参考车辆为变道车辆；

获取所述参考车辆的变道信息，以及所述参考车辆与所述目标车辆之间的目标距离；

根据所述变道信息和所述目标距离，确定所述参考车辆的变道风险等级；

若所述变道风险等级高于预设风险等级，则向所述目标车辆发送告警信息。

结合第一方面，在一个可能的实现方式中，所述方法还包括：