[发明专利]一种基于拥堵画像的交通拥堵预测方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于拥堵画像的交通拥堵预测方法及系统，所述方法包括：获取交通数据，并根据所述交通数据，得到所述交通数据中交通瓶颈点的拥堵画像数据，其中所述拥堵画像数据反映所述交通瓶颈点的路况状态；根据所述交通瓶颈点的拥堵画像数据，并确定所述交通瓶颈点的拥堵画像特征参数；根据所述拥堵画像特征参数，对所述交通数据进行拥堵预测，得到预测结果，所述预测结果用于交通管理。本发明可基于拥堵画像来对交通数据进行预测，得到的预测结果可用于主动交通诱导管理，并且还可根据该预测结果确定交警的出警依据，为信号等优化配时提供依据，也可以为出行路线规划提供依据。

技术领域

本发明涉及交通拥堵预测技术领域，尤其涉及一种基于拥堵画像的交通拥堵预测方法及系统。

背景技术

现有可实时预测交通拥堵的技术大体上分为三类，一类是基于宏观交通需求数据，通过动态交通分配进行的仿真预测；二是基于大数据分析的交通拥堵预测；三是基于实时交通数据的微观仿真预测。目前交通拥堵预测方式基本都存在预测精确度不高，预测结果实时性不够，需要依赖大量的样本数据，并且现有的交通数据采集设备也难以满足预测的需求，采集的数据类型单一，且数据精度比较低，难以确保预测的准确性。

因此，现有技术还有待改进和提高。

发明内容

本发明提供基于拥堵画像的交通拥堵预测方法及系统，旨在解决现有技术的目前交通拥堵预测方式基本都存在预测精确度不高，预测结果实时性不够，需要依赖大量的样本数据，并且现有的交通数据采集设备也难以满足预测的需求，采集的数据类型单一，且数据精度比较低，难以确保预测的准确性的问题。

为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案如下：

第一方面，本发明提供一种基于拥堵画像的交通拥堵预测方法，其中，所述方法包括：

获取交通数据，并根据所述交通数据，得到所述交通数据中交通瓶颈点的拥堵画像数据，其中所述拥堵画像数据反映所述交通瓶颈点的路况状态；

根据所述交通瓶颈点的拥堵画像数据，并确定所述交通瓶颈点的拥堵画像特征参数；

根据所述拥堵画像特征参数，对所述交通数据进行拥堵预测，得到预测结果，所述预测结果用于交通管理。

在一种实现方式中，所述获取交通数据，并根据所述交通数据，得到所述交通数据中交通瓶颈点的拥堵画像数据，包括：

获取基于交通数据检测设备所采集得到的全息视频数据，并将所述全息视频数据作为所述交通数据；

将所述交通数据输入至预设的拥堵画像模型，通过所述拥堵画像模型的处理，确定出出所述交通数据中的交通瓶颈点，以及与所述交通瓶颈点所对应的拥堵画像数据。

在一种实现方式中，所述拥堵画像模型的创建方式包括：

当路况处于过饱和交通状态时，获取交通拥堵参数，所述交通拥堵参数包括交通瓶颈类型、道路结构、交通流特征；

根据所述交通拥堵参数，构建所述拥堵画像模型。

在一种是实现方式中，所述获取交通拥堵参数包括：

获取现场的交通调研数据，或者，获取基于传感器所采集到的交通实时数据；

根据所述交通调研数据或者所述交通实时数据，确定所述交通拥堵参数。

在一种实现方式中，所述根据所述交通瓶颈点的拥堵画像数据，并确定所述交通瓶颈点的拥堵画像特征参数，包括：

根据所述交通瓶颈点的拥堵画像数据，确定所述拥堵画像数据所对应的拥堵类型；

根据所述拥堵类型，确定所述交通瓶颈点的拥堵画像特征数据。