[发明专利]一种基于拥堵画像的交通拥堵预测方法及系统

权利要求书

1.一种基于拥堵画像的交通拥堵预测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取交通数据，并根据所述交通数据，得到所述交通数据中交通瓶颈点的拥堵画像数据，其中所述拥堵画像数据反映所述交通瓶颈点的路况状态；

根据所述交通瓶颈点的拥堵画像数据，并确定所述交通瓶颈点的拥堵画像特征参数；

根据所述拥堵画像特征参数，对所述交通数据进行拥堵预测，得到预测结果，所述预测结果用于交通管理；

所述根据所述交通瓶颈点的拥堵画像数据，并确定所述交通瓶颈点的拥堵画像特征参数，包括：

根据所述交通瓶颈点的拥堵画像数据，确定所述拥堵画像数据所对应的拥堵类型；

根据所述拥堵类型，确定所述交通瓶颈点的拥堵画像特征数据；

若所述拥堵类型为信号灯路口车辆饱和拥堵，所述根据所述拥堵类型，确定所述交通瓶颈点的拥堵画像特征数据，包括：

获取所述交通瓶颈点的车辆出入需求以及相邻两次的拥堵延误特性；

根据所述车辆出入需求或者所述相邻两次的拥堵延误特性，计算得到所述交通瓶颈点的拥堵画像特征数据。

2.根据权利要求1所述的基于拥堵画像的交通拥堵预测方法，其特征在于，所述获取交通数据，并根据所述交通数据，得到所述交通数据中交通瓶颈点的拥堵画像数据，包括：

获取基于交通数据检测设备所采集得到的全息视频数据，并将所述全息视频数据作为所述交通数据；

将所述交通数据输入至预设的拥堵画像模型，通过所述拥堵画像模型的处理，确定出出所述交通数据中的交通瓶颈点，以及与所述交通瓶颈点所对应的拥堵画像数据。

3.根据权利要求2所述的基于拥堵画像的交通拥堵预测方法，其特征在于，所述拥堵画像模型的创建方式包括：

当路况处于过饱和交通状态时，获取交通拥堵参数，所述交通拥堵参数包括交通瓶颈类型、道路结构、交通流特征；

根据所述交通拥堵参数，构建所述拥堵画像模型。

4.根据权利要求3所述的基于拥堵画像的交通拥堵预测方法，其特征在于，所述获取交通拥堵参数包括：

获取现场的交通调研数据，或者，获取基于传感器所采集到的交通实时数据；

根据所述交通调研数据或者所述交通实时数据，确定所述交通拥堵参数。

5.根据权利要求1所述的基于拥堵画像的交通拥堵预测方法，其特征在于，所述根据所述车辆出入需求或者所述相邻两次的拥堵延误特性，计算得到所述交通瓶颈点的拥堵画像特征数据，包括：

根据所述车辆出入需求，确定车辆动态驶入流率、车辆动态驶出流率以及所述交通瓶颈点的拥堵周期；

根据所述车辆动态驶入流率、所述车辆动态驶出流率以及所述拥堵周期，计算得到所述拥堵画像特征数据；

或者，

根据所述相邻两次的拥堵延误特性，确定路段长度数据以及路段限速数据；

根据所述路段长度数据以及所述路段限速数据，计算得到所述拥堵画像特征数据。

6.根据权利要求1所述的基于拥堵画像的交通拥堵预测方法，其特征在于，若所述拥堵类型为道路施工拥堵，所述根据所述拥堵类型，确定所述交通瓶颈点的拥堵画像特征数据，包括：

获取施工路段，并获取所述施工路段在高峰时段的动态需求总时间、所述施工路段施工前后的行驶时间差以及所述交通瓶颈点在高峰时段的平均流速；

根据所述动态需求总时间，所述行驶时间差以及所述平均流速，计算得到所述拥堵画像特征数据。

7.根据权利要求1所述的基于拥堵画像的交通拥堵预测方法，其特征在于，若所述拥堵类型为交通事件拥堵，所述根据所述拥堵类型，确定所述交通瓶颈点的拥堵画像特征数据，包括：

获取交通事件的拥堵路段，并获取所述拥堵路段的拥堵总时间、所述所述拥堵路段在发生拥堵事件前与发生拥堵事件后的行驶时间差、所述交通瓶颈点的平均流速以及拥堵周期；

根据所述拥堵总时间，所述行驶时间差、所述平均流速以及所述拥堵周期，计算得到所述拥堵画像特征数据。

8.一种基于拥堵画像的交通拥堵预测系统，其特征在于，所述系统包括：

拥堵画像数据获取模块，用于获取交通数据，并根据所述交通数据，得到所述交通数据中交通瓶颈点的拥堵画像数据，其中所述拥堵画像数据反映所述交通瓶颈点的路况状态；

拥堵画像特征参数获取模块，用于根据所述交通瓶颈点的拥堵画像数据，并确定所述交通瓶颈点的拥堵画像特征参数；所述根据所述交通瓶颈点的拥堵画像数据，并确定所述交通瓶颈点的拥堵画像特征参数，包括：

根据所述交通瓶颈点的拥堵画像数据，确定所述拥堵画像数据所对应的拥堵类型；

根据所述拥堵类型，确定所述交通瓶颈点的拥堵画像特征数据；

若所述拥堵类型为信号灯路口车辆饱和拥堵，所述根据所述拥堵类型，确定所述交通瓶颈点的拥堵画像特征数据，包括：

获取所述交通瓶颈点的车辆出入需求以及相邻两次的拥堵延误特性；

根据所述车辆出入需求或者所述相邻两次的拥堵延误特性，计算得到所述交通瓶颈点的拥堵画像特征数据；

拥堵预测模块，用于根据所述拥堵画像特征参数，对所述交通数据进行拥堵预测，得到预测结果，所述预测结果用于交通管理。