[發明專利]路徑預測方法、裝置、設備以及存儲介質

在審

• 申請號: 201910375803.8
• 申請日: 2019-05-07
• 公開（公告）號: CN111915044A
• 公開（公告）日: 2020-11-10
• 發明（設計）人: 張欣;茅嘉磊;楊磊;肖楠;賀亞靜
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴集團控股有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G08G1/01
• 代理公司: 北京太合九思知識產權代理有限公司 11610
• 代理人: 曹威;劉戈

本發明實施例提供一種路徑預測方法、裝置、設備以及存儲介質，該方法包括：確定目標交通區域的第一車流路徑；基于預設的路徑預測模型，利用所述第一車流路徑獲得預測車流路徑；基于預設的類別預測模型，利用所述第一車流路徑獲得預測路徑類別；其中，所述類別預測模型基于所述目標交通區域的歷史車流路徑，結合所述至少一個路徑類別訓練獲得；按照所述預測路徑類別，調整所述預測車流路徑以獲得目標車流路徑。本發明實施例提高了獲得的車流路徑的準確度。

技術領域

本發明涉及智能交通技術領域，尤其涉及一種路徑預測方法、裝置、設備以及存儲介質。

背景技術

交通路網是由各個交通路段構成的交通網絡。為了方便管理，可以將交通路網劃分為多個交通區域，每個交通區域對應多個交通路段形成的子交通網絡。為了獲得各個交通區域的行駛狀況，可以對各個交通區域中的車流的行駛方向、行駛途中經過的交通路段以及行駛速度進行監控，其中，車流包括汽車、火車等交通車輛在各交通路段中連續行駛形成的車流。車流的行駛速度是車流在單位時間內通過一個交通路段序列形成的路程的車輛數量，單位為車/小時。車流路徑是一種結構化信息，可以包含車流途經路段形成的交通路段序列以及各個路段序列分別對應的車流量。

目前，針對任一個交通區域，可以利用該交通區域的歷史車流路徑對該交通區域未來時刻的車流路徑進行短時分布預測，以利用獲得的目標車流路徑對該交通區域進行交通優化控制，例如，利用車流路徑分布預估該交通區域中的紅綠燈運行周期等。現有技術中，對一個交通區域的車流路徑分布進行短時預測時，通常利用路徑預測模型，將當前車流路徑輸入路徑預測模型獲得多個可選車流路徑，將獲得的多個可選車流路徑組合以形成所述交通區域的目標車流路徑。

但是，由于一個交通區域對應的可選車流路徑的數量可以達到幾十條到幾千條，每個可選車流路徑存在一定的誤差，采用直接組合多個可選車流路徑以獲得目標車流路徑時存在誤差積累，獲得的目標車流路徑的與實際的車流路徑分布的偏差較大，不夠準確。

發明內容

有鑒于此，本發明實施例提供一種路徑預測方法、裝置、設備以及存儲介質，用以解決直接疊加獲得的車流路徑與實際的車流路徑偏差較大，預測的車流路徑的結果誤差較大的技術問題。

第一方面，本發明實施例提供一種路徑預測方法，包括：

確定目標交通區域的第一車流路徑；

基于預設的路徑預測模型，利用所述第一車流路徑獲得預測車流路徑；

基于預設的類別預測模型，利用所述第一車流路徑獲得預測路徑類別；其中，所述類別預測模型基于所述目標交通區域的歷史車流路徑，結合所述至少一個路徑類別訓練獲得；

按照所述預測路徑類別，調整所述預測車流路徑以獲得目標車流路徑。

第二方面，本發明實施例提供一種路徑預測裝置，包括：

第一確定模塊，用于確定目標交通區域的第一車流路徑；

路徑預測模塊，用于基于預設的路徑預測模型，利用所述第一車流路徑獲得預測車流路徑；

模型預測模塊，用于基于預設的類別預測模型，利用所述第一車流路徑獲得預測路徑類別；其中，所述類別預測模型基于所述目標交通區域的歷史車流路徑，結合所述至少一個路徑類別訓練獲得；

路徑調整模塊，用于按照所述預測路徑類別，調整所述預測車流路徑以獲得目標車流路徑。

第三方面，本發明實施例提供一種路徑預測設備，包括：存儲組件以及處理組件；所述存儲組件用于存儲一條或多條計算機指令，所述一條或多條計算機指令用于被所述處理組件調用，以執行任一種路徑預測方法。

第四方面，本發明實施例提供一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序；所述計算機程序使計算機執行時實現任一種路徑預測方法。