[发明专利]交通数据压缩方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明公开一种交通数据压缩方法、装置、电子设备及存储介质，其方法包括：在待监控的交通区域部署边缘服务器，以实时采集交通区域的交通数据；利用预设的聚类算法对交通数据进行聚类，得到聚类数据，对聚类数据进行结构类型重构，得到重构数据，将重构数据进行张量压缩，得到压缩张量数据；将压缩张量数据分解成核心张量和因子矩阵，以对压缩张量数据进行张量重构，得到重构张量数据，并计算重构张量数据的压缩比；在压缩比符合预设条件时，将重构张量数据发送至预设的云端中，以分析重构张量数据的质量评分，在质量评分大于预设阈值，将重构张量数据进行存储，得到压缩结果。本发明减少交通数据的传输带宽占用资源，提高交通数据的压缩效率。

技术领域

本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种交通数据压缩方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着新能源汽车的发展（Internet of Vehicle，IoV）作为一种车载信息通信系统已经得到了广泛的应用。IoV中存在各种类型的路边监测单位设备（Roadside MonitoringUnits，RMUs）在交通信息数据的收集和传输方面发挥着重要作用，通过这些RMUs收集的信息可以大大提高区域内的交通质量、完成车流预测等活动。在以云计算为中心的 IoV 场景中，路边单元可以收集很多类型的交通数据信息，包括车牌信息、车辆行驶速度、区域安全警告、区域事故报告，交通流量等，然后RMUs系统再将这些收集到的信息发送到云服务器进行实时数据分析和处理。

目前交通信息数据通过远程云服务器来处理，但是这种传统的云计算网络模式往往需要将大量数据进行长距离的传输，这将导致传输带宽将被大量占用，从而会影响交通数据的压缩效率。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种交通数据压缩方法，能够减少交通数据的传输带宽占用资源，提高交通数据的压缩效率。

第一方面，本发明提供了一种交通数据压缩方法，包括：

获取待监控的交通区域，并在所述交通区域部署边缘服务器，以通过所述边缘服务器实时采集所述交通区域的交通数据；

利用预设的聚类算法对所述交通数据进行聚类，得到聚类数据，并对所述聚类数据进行结构类型重构，得到重构数据，将所述重构数据进行张量压缩，得到压缩张量数据；

将所述压缩张量数据分解成核心张量和因子矩阵，以根据所述核心张量和所述因子矩阵，对所述压缩张量数据进行张量重构，得到重构张量数据，并计算所述重构张量数据的压缩比；

在所述压缩比符合预设条件时，将所述重构张量数据发送至预设的云端中，以利用所述预设的云端中分析所述重构张量数据的质量评分，并在所述质量评分大于预设阈值时，将所述重构张量数据进行存储，得到所述交通数据的压缩结果。

在第一方面的一种可能实现方式中，所述在所述交通区域部署边缘服务器，包括：

识别所述交通区域的边缘拓扑结构，根据所述边缘拓扑结构，查询所述交通区域的边缘位置节点；

在所述边缘位置节点中配置服务器IP和网络地址，根据所述服务器IP和所述网络地址，执行针对所述交通区域的边缘服务器的部署操作。

在第一方面的一种可能实现方式中，所述利用预设的聚类算法对所述交通数据进行聚类，得到聚类数据，包括：

提取所述交通数据的数据元素，分析所述数据元素的元素特征；

根据所述元素特征并结合所述聚类算法，对所述交通数据进行聚类，得到聚类数据，其中，所述聚类算法包括：

其中，表示聚类数据，表示第i个交通数据的元素特征，表示第i个交通数据的元素特征，n表示交通数据的数量。

在第一方面的一种可能实现方式中，所述对所述聚类数据进行结构类型重构，得到重构数据，包括：