[发明专利]一种交通事件识别方法及装置

说明书

本发明公开了一种交通事件识别方法，包括：接收路侧单元发送的待预测道路的交通参数；所述交通参数是根据待预测道路上的各传感线圈采集的交通流量信息得到的交通参数；利用所述交通参数，采用分层次分类的方式对所述交通参数进行分类，得到分类结果；利用分类结果识别所述待预测道路上的交通事件。本发明同时还公开了一种交通事件识别装置。

技术领域

本发明涉及物联网技术，尤其涉及一种交通事件识别方法及装置。

背景技术

交通事件是指是指高速公路上影响交通安全和畅通的偶发性事件，如车辆交通事故、故障停车、管制等。交通事件对道路交通存在着严重的影响，有报道表明，60%的交通阻塞是由交通事件引起的非周期性拥挤造成的，并在逐年急剧增长。因此，对交通事件进行检测，同时对交通事件引发的交通流量的变化进行预测，对道路通行效率的提升有重要的影响。

然而，现有的交通事件检测主要基于视频文件进行，那就需要在道路上布设多个摄像头，每个摄像头将视频文件传输至平台，然后根据视频文件进行直观分析，从而得到交通事件，这种方式成本较高；而且在极端天气发生时，交通事件的识别效率低。

发明内容

为解决现有存在的技术问题，本发明实施例提供一种交通事件识别方法及装置。

本发明实施例的技术方案是这样实现的：

本发明实施例提供了一种交通事件识别方法，包括：

接收路侧单元（RSU）发送的待预测道路的交通参数；所述交通参数是根据待预测道路上的各传感线圈采集的交通流量信息得到的交通参数；

利用所述交通参数，采用分层次分类的方式对所述交通参数进行分类，得到分类结果；

利用分类结果识别所述待预测道路上的交通事件。

上述方案中，所述利用所述交通参数，采用分层次分类的方式对所述交通参数进行分类，得到分类结果，包括：

利用所述交通参数进行聚类分析，得到第一次聚类结果；

利用所述第一次聚类结果，并结合所述交通参数，进行第二次分类，得到所述分类结果。

上述方案中，利用所述交通参数进行聚类分析，得到第一次聚类结果，包括：

利用所述交通参数，结合设置的至少两个第一交通流量及聚类算法，进行聚类分析。

上述方案中，所述交通参数包括：交通流量、交通流平均速度及时间占有率；所述时间占有率为所述待预测道路上的传感器线圈被车辆占用的时间总和与观测时长的比值；

所述利用所述交通参数，结合设置的至少两个第一交通流量及聚类算法，进行聚类分析，包括：

根据所述至少两个第一交通流量及所述交通参数中的交通流量，将所述交通参数中的交通流平均速度及时间占有率进行划分，得到划分后的数据；

利用划分后的数据，结合K聚类（K-means）方法，得到所述第一次聚类结果。

上述方案中，所述利用所述第一次聚类结果，并结合所述交通参数，进行第二次分类，得到所述分类结果，包括：

利用设置的至少两个第二交通流量，对所述第一次聚类结果中未区分出类的交通参数进行划分，得到划分后的各组数据；所述第二交通流量不等于所述第一交通流量；

基于建立的模型，对划分后的各组数据进行分类，得到所述分类结果。

上述方案中，所述方法还包括：

向所述路侧单元发送交通事件识别结果；所述交通事件识别结果包含交通事件的类别和发生地点。

本发明实施例还提供了一种交通事件识别装置，包括：