[发明专利]一种确定路面凝冰时延的方法和装置

权利要求书

1.一种确定路面凝冰时延的方法，其特征在于，包括：

获取目标道路的气象数据和路面状态数据；

将所述气象数据和所述路面状态数据输入凝冰时延确定模型，经所述凝冰时延确定模型输出所述目标道路的凝冰时延，其中，所述凝冰时延确定模型被设置为利用气象数据样本和路面状态数据样本与凝冰时延之间的对应关系训练获得，所述凝冰时延表示从当前时刻至路面呈凝冰状态的凝冰时刻之间的时延；

其中，所述气象数据样本和所述路面状态数据样本包括与目标气象类型特征和目标路面状态类型特征分别相匹配的气象数据样本和路面状态数据样本，所述目标气象类型特征和目标路面状态类型特征通过对所述气象数据样本中包含的气象类型特征和所述路面状态数据样本中包含的路面状态类型特征进行选择得到；

对所述气象数据样本中包含的气象类型特征和所述路面状态数据样本中包含的路面状态类型特征进行选择，包括：

将所述气象数据样本和所述路面状态数据样本分成已经凝冰和未凝冰两个类别，已经凝冰类别包括在已经凝冰的路面采集的气象数据样本和所述路面状态数据样本，未凝冰类别包括在未凝冰路面采集的气象数据样本和所述路面状态数据样本；

从已经凝冰类别的所述气象数据样本和路面状态数据样本中获取第一特征集和第二特征集；

从未凝冰类别的所述气象数据样本和路面状态数据样本中获取第三特征集，所述第一特征集、第二特征集和第三特征集中包含特征的个数和类型均相同；

根据第一特征集、第二特征集和第三特征集中包含特征对应的特征值，从所述第一特征集筛选出与第二特征集中同类别特征的关联强度大于与第三特征集中同类型特征的关联强度的特征，作为目标气象类型特征和目标路面状态类型特征。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述气象数据和所述路面状态数据输入凝冰时延确定模型，经所述凝冰时延确定模型输出所述目标道路的凝冰时延，包括：

根据所述目标道路所在地域的地域特征，从多个预设凝冰时延确定模型中确定出与所述地域特征相匹配的目标模型；

将所述气象数据和所述路面状态数据输入所述目标模型，经所述目标模型输出所述目标道路的凝冰时延。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述凝冰时延确定模型被设置为利用气象数据和路面状态数据与凝冰时延之间的对应关系训练获得，包括：

获取样本集合，所述样本集合包括多个标注有凝冰时延的气象数据样本和路面状态数据样本；

构建凝冰时延确定模型，所述凝冰时延确定模型中设置有训练参数；

将所述气象数据样本和所述路面状态数据样本输入至所述凝冰时延确定模型，生成预测结果；

基于所述预测结果与标注的凝冰时延之间的差异，对所述训练参数进行迭代调整，直至所述差异满足预设要求。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取气象数据和路面状态数据的样本集合，包括：

分别获取气象数据、路面状态数据以及所述气象数据和所述路面状态数据的记录时刻；

将所述记录时刻与凝冰时刻的时间间隔标注为凝冰时延。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述气象数据样本和所述路面状态数据样本输入至所述凝冰时延确定模型，生成预测结果，包括：

对所述气象数据样本中包含的气象类型特征和所述路面状态数据样本中包含的路面状态类型特征进行选择，选择出目标气象类型特征和目标路面状态类型特征；

将与选择出的目标气象类型特征和目标路面状态类型特征分别相匹配的气象数据样本和所述路面状态数据样本，输入至所述凝冰时延确定模型，生成预测结果。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述第一特征集筛选出与第二特征集中同类型特征的关联强度大于与第三特征集中同类型特征的关联强度的特征，包括：

根据第一特征集中与第二特征集中同类型特征的关联强度，以及第一特征集中与第三特征集中同类型特征的关联强度，确定所述第一特征集中各个特征的特征权重；

从所述第一特征集中筛选出特征权重大于预设阈值的气象类型特征和路面状态类型特征。