[发明专利]基于时空特征的城市路网拥堵模式识别方法、设备及介质

说明书

本发明公开了一种基于时空特征的城市路网拥堵模式识别方法、电子设备和计算机存储介质，涉及智能交通领域，旨在完成拥堵路段的拥堵模式识别。其中所述方法包含以下步骤：获取实时路网拥堵报警数据和历史路网拥堵报警数据；通过核密度估计方法，分别建立各路段的历史拥堵报警强度分布模型和实时拥堵报警强度分布模型；比对各路段的所述历史拥堵报警强度分布模型和所述实时拥堵报警强度分布模型，确定各路段的拥堵报警时段特征；根据所述各路段下游路口的重要度等级以及各方向拥堵路段构成的空间形态，构成所述各路段的拥堵报警形态特征；组合所述拥堵报警时段特征和所述拥堵报警形态特征，构成拥堵模式。

技术领域

本发明涉及智能交通领域，尤其涉及一种基于时空特征的城市路网拥堵模式识别方法、设备及介质。

背景技术

随着信息技术、大数据技术的不断发展，基于导航软件GPS轨迹数据的路网拥堵状态识别技术已经在我国多个城市落地应用，例如高德、百度等公司提供的实时路况信息，为交通拥堵治理提供了实时有效的数据支持。根据实时拥堵路况信息，交通信号配时人员可以对相应路口的信号控制方案进行优化调整，但并不是所有的拥堵都能够通过简单调整信号配时方案来处理。

在城市路网中，拥堵通常起始于交叉口，根据交叉口不同方向路段的拥堵情况，交通拥堵可划分为多种模式，不同的拥堵模式需要应用不同的处置方法。因此如何对城市路网拥堵模式进行精确识别，是有效治理交通拥堵的重要前提，有益于提高路网的运行效率。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明的目的之一在于提供一种基于时空特征的城市路网拥堵模式识别方法，为拥堵治理提供高纬度的数据支持，提高拥堵治理的工作效率。

本发明的目的之一采用以下技术方案实现：

一种基于时空特征的城市路网拥堵模式识别方法，包括以下步骤：

获取实时路网拥堵报警数据和历史路网拥堵报警数据；

根据所述历史路网拥堵报警数据和所述实时路网拥堵报警数据，通过核密度估计方法，分别建立各路段的历史拥堵报警强度分布模型和实时拥堵报警强度分布模型；

分别比对各路段的所述历史拥堵报警强度分布模型和所述实时拥堵报警强度分布模型，确定各路段的拥堵报警时段特征；

根据所述各路段下游路口的重要度等级以及各方向拥堵路段构成的空间形态，构成所述各路段的拥堵报警形态特征；

分别组合所述各路段的所述拥堵报警时段特征和所述拥堵报警形态特征，分别构成所述各路段的拥堵模式。

进一步地，获取实时路网拥堵报警数据和历史路网拥堵报警数据，包括：

基于移动检测技术和/或断面检测技术获取路网拥堵报警数据；

其中，获取的所述路网拥堵报警数据包括拥堵路口编号、拥堵路口名称、拥堵路段方向、报警编号、报警时间和拥堵路段的进出口道类型。

进一步地，根据所述历史路网拥堵报警数据和所述实时路网拥堵报警数据，通过核密度估计方法，分别建立历史拥堵报警强度分布模型和实时拥堵报警强度分布模型，包括：

根据所述历史路网拥堵报警数据，统计预设历史时间段内各路段的路网拥堵报警数据并进行分类，得到分类后的历史路网拥堵报警数据；

根据所述分类后的历史路网拥堵报警数据，通过所述核密度估计方法分别计算各路段在各分类类别下的历史拥堵报警强度分布模型；

根据所述实时路网拥堵报警数据，统计当天各路段的路网拥堵报警数据，并通过所述核密度估计方法计算各路段的实时拥堵报警强度分布模型；

其中，所述统计预设历史时间段内各路段的路网拥堵报警数据并进行分类，包括：