[发明专利]交通限制信息提取模型的训练方法及装置

说明书

本公开提供了一种交通限制信息提取模型的训练方法及装置。所述方法包括：获取在多个路口处的车辆行驶轨迹，及所述多个路口分别对应的多条行驶链路对；其中，所述行驶链路对包括：驶入链路和与所述驶入链路匹配的驶出链路；对所述车辆行驶轨迹的轨迹点与所述多条行驶链路对进行匹配处理，生成匹配的链路对行驶轨迹；基于提取的所述链路对行驶轨迹中的绕路特征、链路对拓扑特征和链路流量特征进行模型训练，得到交通限制信息提取模型。本公开可以降低对轨迹采样覆盖率的依赖，解决短小道路匹配缺失问题，利用轨迹绕路特征检测交限，避免绕路干扰。

技术领域

本公开的实施例涉及模型训练技术领域，尤其涉及一种交通限制信息提取模型的训练方法及装置。

背景技术

随着城市建设的发展，城市路网愈发复杂，给交通管理带来巨大压力。交通限制的制定有力地促进了交通合理分流，保证交通安全、提升交通效率，但同时也使得出行的路线选择变得更为复杂。交通限制信息的准确性直接影响到用户的体验，当用户在路口处使用导航规划的路线和现场不一致时会造成用户违章，甚至出现交通事故。目前，电子地图上显示的交通限制信息通常通过地图供应商的外业采集人员在外采集获得，且路口的情况变化比较频繁，因而需要耗费大量的时间，且采集成本很大，无法保证交通限制信息的实时性。

随着GPS(Global Positioning System，全球定位系统)嵌入式设备的广泛使用，不同类型的移动对象产生海量的GPS轨迹数据，这为交限的挖掘提供了新的契机。通过海量轨迹，可以挖掘较为全面的道路信息，以极低的成本获取高效、实时且准确的交限情报。

而在现有技术方案中，通常是通过对车辆在道路路口的行驶轨迹和该路口的通行链路进行分析，快速发现路口交通限制信息的变化，提高数据的实时性，从而为用户提供更加安全和快速的驾驶环境。该技术要求海量数据足够覆盖完整的路口，在满足这样的情况下，对未有匹配轨迹的道路组合判定成存在交通限制。但是海量数据获取难度较大，且无法保证足够覆盖全部的路口以及完整的路口。并且，交通限制信息的存在会导致用户产生绕路的行为，这种绕路距离在不同的路网中差异较大。在交通限制信息存在的部分情况下，用户只需要在短暂的绕路调头后便可到达预期的道路，在这种情况下会将存在交限的道路组合判定为不存在交通限制信息，降低交通限制信息检测的召回率。

发明内容

本公开的实施例提供一种交通限制信息提取模型的训练方法及装置，用以降低对轨迹采样覆盖率的依赖，解决短小道路匹配缺失问题，利用轨迹绕路特征检测交限，避免绕路干扰。

根据本公开的实施例的第一方面，提供了一种交通限制信息提取模型的训练方法，包括：

获取在多个路口处的车辆行驶轨迹，及所述多个路口分别对应的多条行驶链路对；其中，所述行驶链路对包括：驶入链路和与所述驶入链路匹配的驶出链路；

对所述车辆行驶轨迹的轨迹点与所述多条行驶链路对进行匹配处理，生成匹配的链路对行驶轨迹；

基于提取的所述链路对行驶轨迹中的绕路特征、链路对拓扑特征和链路流量特征进行模型训练，得到交通限制信息提取模型。

可选地，所述对所述车辆行驶轨迹的轨迹点与所述多条行驶链路对进行匹配处理，生成匹配的链路对行驶轨迹，包括：

对所述车辆行驶轨迹的轨迹点进行差分处理，生成所述车辆行驶轨迹对应的差分轨迹点；

将所述差分轨迹点与所述多条行驶链路对进行匹配，得到匹配的链路对轨迹；

根据预置轨迹阈值对所述链路对轨迹进行预处理，得到所述链路对行驶轨迹。

可选地，所述对所述车辆行驶轨迹的轨迹点进行差分处理，生成所述车辆行驶轨迹对应的差分轨迹点，包括：

基于所述轨迹点对应的时间戳对所述轨迹点进行排序，得到排序轨迹点；