机动车关键出行路径的提取方法、装置及存储介质与流程

本发明涉及交通路径规划，尤其涉及一种机动车关键出行路径的提取方法、装置及存储介质。

背景技术：

1、在对城市道路交通运行的内在属性进行深入挖掘的过程中，城市路网内关键出行路径的提取是至关重要的一环。合理地提取出行路径不仅能够探索城市路网内车流的行驶规律与特性，还能够为后续城市交通运行的服务管理、设施布设、信号优化等工作提供必要的研究支撑。

2、近年来，随着交通检测设施设备的不断升级，海量且内容丰富的交通信息数据极大地促进了机动车出行路径的提取研究。当前的研究主要包括基于车牌识别数据重构车辆出行路径和基于机器学习算法识别路径选择特征并重构出行路径等方面。然而，这些方法对路网内车辆出行信息的精确度和完整度的要求都较高，这增加了交通信息数据采集与测量的工作量，并且模型的应用效果很大程度上受路网内交通检测设备的影响。

技术实现思路

1、本发明实施例的目的在于，提供一种机动车关键出行路径的提取方法、装置及存储介质，能够降低路网中交通信息采集设备的内容精度、广度对出行路径提取的影响。

2、本发明第一方面实施例提供了一种机动车关键出行路径的提取方法，包括：

3、获取路网中所有路段在同一评价时段内的交通运行状态时间序列和所述评价时段对应时长下的交通运行指数；

4、基于所述路网中各路段之间的连通性，构建路网无向图；其中，所述路网无向图中每一个节点表示一个路段，每一条边的权重为对应的两个路段的交通运行状态时间序列之间的相似度；

5、从所述路网无向图中提取出满足预设条件的子路网无向图；

6、基于交通事件影响的传播规则对所述子路网无向图赋予方向，得到子路网有向图；并且基于所述子路网有向图，生成机动车的候选出行路径集合；

7、基于预设筛选规则，从所述候选出行路径集合中筛选出目标出行路径。

8、可选地，每一条边对应的所述相似度由以下步骤获取：

9、根据每一条边确定对应的两个路段的交通运行状态时间序列，组成序列对；

10、获取每一个所述序列对之间的最短规整路径和最小累计欧式距离；

11、根据以下公式计算得到每一个所述序列对的相似度：

12、

13、其中，dtws,s'为序列对的相似度；为路段ss的交通运行状态时间序列，为路段ss′的交通运行状态时间序列；k为序列对的最短规整路径p*的长度，为序列对的最小累计欧式距离。

14、可选地，所述基于所述路网中各路段之间的连通性，构建路网无向图，包括：

15、将所有所述路段分别设置为所述路网无向图的节点；

16、在所述路网内所有交叉路口处，根据每两个所述路段之间的车流行驶方向，判断对应的两个所述路段之间是否连通；

17、若连通，则将所述路网中对应的两个节点进行连接，并对连接的边赋予权重。

18、可选地，所述交通运行指数按照数值大小，确定交通状况等级；其中，所述交通状况等级包括：畅通、基本畅通、轻度拥堵、中度拥堵、严重拥堵。

19、可选地，所述从所述路网无向图中提取出满足第一预设条件的子路网无向图，包括：

20、判断连接的每一对节点是满足以下预设条件：

21、第一子预设条件为对应的所述交通运行指数均大于或等于预设状态阈值；

22、第二子预设条件为对应边的权重小于预设相似度阈值；

23、若至少满足第一子预设条件或者第二子预设条件，则从所述路网无向图中提取出对应的节点对作为所述子路网无向图的节点对，所述路网无向图中对应的边和权重分别作为所述子路网无向图的边和权重。

24、进一步地，所述交通事件影响的传播规则，具体为：

25、当所述节点对的交通运行指数属于严重拥堵对应的数值区间时，由所述交通事件发生的时序确定交通运行状态的传播方向；其中，所述传播方向用于表示所述子路网有向图中对应边的方向；

26、当所述节点对的交通运行指数属于轻度拥堵或者中度拥堵对应的数值区间，并且对应边的权重小于所述预设相似度阈值时，由所述交通事件发生的时序确定交通运行状态的传播方向；

27、当所述节点对的交通运行指数属于畅通或者基本畅通对应的数值区间，并且对应边的权重小于所述预设相似度阈值时，由车流行驶方向的相反方向确定交通运行状态的传播方向。

28、可选地，所述候选出行路径集合中任意两个候选出行路径在所述子路网有向图中对应的路线上不存在相同的边。

29、可选地，所述基于所述子路网有向图，生成机动车的候选出行路径集合，具体为：

30、s11：确定所述子路网有向图中所有的起始点、终点、拐点；其中，所述起始点为只有出边的节点；所述终点为只有入边的节点；所述拐点为同时存在出边和入边的节点，并且所述拐点的出边大于1或者入边大于1；

31、s12：判断每一个起始点向前延伸的路线上是否存在有所述拐点；

32、s13：若无所述拐点，则将对应的起始点向前延伸至对应的终点所经过的路线作为一条候选出现路径；

33、s14：若有所述拐点，则仅选取所述拐点的最小权重的出边、最小权重的入边以及对应的延伸路线，并将所述延伸路线作为一条候选出现路径；

34、s15：删除所有所述候选出行路径对应的有向边，获得更新后的所述子路网有向图；

35、s16：重复步骤s11至s15，获得候选出行路径集合。

36、本发明第二方面实施例还提供了一种机动车关键出行路径的提取装置，用于实现上述第一方面任一项所述的机动车关键出行路径的提取方法，所述装置包括：

37、数据获取模块，用于获取路网中所有路段在同一评价时段内的交通运行状态时间序列和所述评价时段对应时长下的交通运行指数；

38、路网无向图构建模块，用于基于所述路网中各路段之间的连通性，构建路网无向图；其中，所述路网无向图中每一个节点表示一个路段，每一条边的权重为对应的两个路段的交通运行状态时间序列之间的相似度；

39、子路网无向图提取模块，用于从所述路网无向图中提取出满足预设条件的子路网无向图；

40、候选出行路径获取模块，用于基于交通事件影响的传播规则对所述子路网无向图赋予方向，得到子路网有向图；并且基于所述子路网有向图，生成机动车的候选出行路径集合；

41、目标出行路径筛选模块，用于基于预设筛选规则，从所述候选出行路径集合中筛选出目标出行路径。

42、本发明第三方面实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序；其中，所述计算机程序在运行时控制所述计算机可读存储介质所在的设备执行上述第一方面任一项所述的机动车关键出行路径的提取方法。

43、与现有技术相比，本发明实施例提供了一种机动车关键出行路径的提取方法、装置及存储介质，所述方法包括：获取路网中所有路段在同一评价时段内的交通运行状态时间序列和评价时段对应时长下的交通运行指数；基于路网中各路段之间的连通性，构建路网无向图；其中，路网无向图中每一个节点表示一个路段，每一条边的权重为对应的两个路段的交通运行状态时间序列之间的相似度；从路网无向图中提取出满足预设条件的子路网无向图；基于交通事件影响的传播规则对子路网无向图赋予方向，得到子路网有向图；并且基于子路网有向图，生成机动车的候选出行路径集合；基于预设筛选规则，从候选出行路径集合中筛选出目标出行路径。本发明能够降低路网中交通信息采集设备的内容精度、广度对出行路径提取的影响。