[发明专利]一种交通态势感知分析方法、装置、计算机存储介质及终端

说明书

本发明公开交通态势感知分析方法、装置、计算机存储介质及终端。该方法包括如下：S1:获取交通卡口记录数据，对每辆车的交通卡口记录按时间先后顺序排序；S2:按时空关联性和近邻关系算法切割路径形成每辆车每次出行起止点OD；S3:基于一天不同出行时间段获取起止点OD经过的交通卡口集合，构建出行起止点交通卡口事务集合T；S4:应用时空关联规则算法在该集合T上筛选出强关联交通卡口集合X；S5:根据该集合X，计算对应时间段内交通卡口的交通量及交通态势相关性。该方法能提前分析未来受交通拥堵事件影响的路段。该装置与该方法一一对应。该计算机存储介质存储有执行该方法的程序。该终端的存储器存储有能实现该方法的程序。

技术领域

本发明涉及智能交通系统技术领域，尤其涉及交通态势感知分析方法、装置、计算机存储介质及终端。

背景技术

近几年随着城市经济的快速发展，汽车保有量迅速增加与居民出行需求迅猛增长，城市交通系统的运行压力不断增加，而道路设施、交通规划与管理等方面响应速度无法及时跟上，导致道路拥堵现象频繁出现，增加居民出行时间成本。此外，道路拥堵时车辆密度高，容易引发交通事故，进一步加剧交通延误。

为了提高居民的出行效率，不少研究基于交通大数据探索缓解交通拥堵问题的方法，例如，分析交通道路拥堵状态并对道路拥堵状态划分等级；通过分析卡口历史车流量总结规律来预测未来短期的交通卡口的车流量等。道路交通量的预测有助于政府交管部门提前知道城市的拥堵区域并采取相应的行动。

城市道路交通状态具有周期性和时空相关性，某一个路段的交通状况会沿着道路结构蔓延到周围相关路段，进而在一定时间内改变周围一定空间范围内路段的交通状况。

为此，中国发明专利申请201910998328.X公开了一种基于时空关联规则的区域交通拥堵相关性计算方法，可以给交通管理人员和出行者提供道路情况预警，可以有效避免并缓解交通拥堵的演化与传播。具体实施方案是对路网进行区域划分，并采集区域交通流量与速度数据；使用融合FCM和kmeans++的聚类算法对历史交通数据进行聚类，获得区域的交通状态；进而构建拥堵事务集T，并运用时空关联规则算法，根据相关性指标，计算强关联规则中区域间的相关性，从而获得同一时段，具有强相关关系的区域信息。

但是，上述方案存在的缺点有：(1)区域交通拥堵分析通过聚类方式识别出拥堵，聚类方式受数据影响可能存在偏差；(2)区域交通拥堵分析是通过构建拥堵事务集T，在拥堵事务集T应用时空关联规则获取强关联规则时只能分析历史发生过交通拥堵事件的路段，不能分析未发生交通拥堵事件的路段；(3)区域交通拥堵分析采用的apriori算法，在大规模数据中处理效率较低。

发明内容

为了克服上述现有技术的不足，本发明的第一个发明目的在于提供一种交通态势感知分析方法，其能够分析通过时空相关性分析计算交通卡口集合之间关联系数，从而实现卡口间交通态势动态感知，提前分析未来受交通拥堵事件影响的路段。本发明的第二个发明目的在于提供与所述交通态势感知分析方法一一对应的交通态势感知分析装置。本发明的第三个发明目的在于提供一种存储有用于运行上述交通态势感知分析方法的计算机程序的计算机存储介质；本发明的第四个发明目的在于提供一种终端，其处理器能够读取存储于存储器中能够实现上述交通态势感知分析方法的计算机程序。

为了实现上述第一个发明目的，本发明采用的技术方案内容具体如下：

交通态势感知分析方法，所述分析方法应用在服务器上，包括如下步骤：

S1:获取交通卡口的记录数据，对每辆车的交通卡口记录按时间先后顺序排序；

S2:根据时空关联性和近邻关系算法切割路径，形成每辆车每次出行的起止点OD,其具体步骤包括如下：

S21：根据同一辆车在任意两交通卡口之间的行驶顺序来辨别所述两交通卡口是否为邻近交通卡口对；若是，则执行S22,若否，则执行S25；