[發明專利]一種基于跨媒體數據的交通知識圖譜構建方法

在審

• 申請號: 202010798431.2
• 申請日: 2020-08-11
• 公開（公告）號: CN112084339A
• 公開（公告）日: 2020-12-15
• 發明（設計）人: 李健;徐晨捷
• 申請（專利權）人: 同濟大學
• 主分類號: G06F16/36
• 分類號: G06F16/36;G06F16/35;G06K9/62;G08G1/01
• 代理公司: 上海科盛知識產權代理有限公司 31225
• 代理人: 宣慧蘭

1.一種基于跨媒體數據的交通知識圖譜構建方法，其特征在于，具體包括以下步驟：

步驟S1：獲取多源異構的交通原始數據并處理；

步驟S2：通過知識表示與知識存儲的方法，將所述交通原始數據轉化為交通實體，形成初步交通知識圖譜并存儲在圖數據庫中；

步驟S3：通過知識融合與知識推理的方法，對所述初步交通知識圖譜進行關聯與擴展，形成基于跨媒體數據的跨域交通知識圖譜。

2.根據權利要求1所述的一種基于跨媒體數據的交通知識圖譜構建方法，其特征在于，所述交通原始數據包括浮動車GPS車速數據和交通事故文本數據。

3.根據權利要求2所述的一種基于跨媒體數據的交通知識圖譜構建方法，其特征在于，所述浮動車GPS車速數據為結構化數據，所述交通事故文本數據為非結構化數據。

4.根據權利要求3所述的一種基于跨媒體數據的交通知識圖譜構建方法，其特征在于，所述交通實體包括交通擁堵實體和交通事故實體。

5.根據權利要求4所述的一種基于跨媒體數據的交通知識圖譜構建方法，其特征在于，所述交通擁堵實體由浮動車GPS車速數據通過知識表示與知識存儲的方法轉化得到，所述交通事故實體由交通事故文本數據通過知識表示與知識存儲的方法轉化得到。

6.根據權利要求5所述的一種基于跨媒體數據的交通知識圖譜構建方法，其特征在于，所述交通擁堵實體和交通事故實體的轉化過程具體為：

步驟S201：根據所述浮動車GPS速度數據設定速度閾值，獲取目標路段在目標時間段內的平均速度，若所述平均速度低于所述速度閾值，判定目標路段對應的時空點的交通運行狀態為擁堵；

步驟S202：獲取交通運行狀態為所述擁堵的所有時空點，通過聚類方法將時空距離小于距離閾值的時空點聚為一類，形成所述交通擁堵實體；

步驟S203：根據所述交通事故文本數據進行知識提取，得到事故時間、事故地點、事故方向和事故人員信息，進而提取得到所述交通事故實體；

步驟S204：所述交通擁堵實體與交通事故實體進行時空對齊；

步驟S205：分別構建交通擁堵實體與交通事故實體的知識存儲方法，將所述交通擁堵實體與交通事故實體存儲到所述圖數據庫中。

7.根據權利要求6所述的一種基于跨媒體數據的交通知識圖譜構建方法，其特征在于，所述步驟S202中的聚類方法具體為DBSCAN聚類方法。

8.根據權利要求6所述的一種基于跨媒體數據的交通知識圖譜構建方法，其特征在于，所述步驟S202中還包括對交通運行狀態為擁堵的時空點進行修正，修正內容包括：

同一瓶頸造成的兩次時間差值小于時間差閾值的交通運行狀態為擁堵的時空點；

經上游瓶頸蔓延到下游瓶頸的兩次擁堵交通運行狀態為擁堵的時空點。

9.根據權利要求6所述的一種基于跨媒體數據的交通知識圖譜構建方法，其特征在于，所述步驟S205中圖數據庫的存儲內容包括交通擁堵實體的擁堵時間、所述擁堵時間對應的擁堵路段以及交通事故實體對應的事故時間、事故地點、事故方向和事故人員信息。

10.根據權利要求1所述的一種基于跨媒體數據的交通知識圖譜構建方法，其特征在于，所述交通擁堵實體和交通事故實體的相關性的計算過程如下：

步驟S301：獲取交通事故實體與交通擁堵實體中目標元素之間的時空距離，以及交通事故實體與交通擁堵實體的起始元素之間的時空距離，具體如下以下公式所示：

Δst_ij＝Δs_ij+Δt_ij

Δs_ij＝|s_incident,i-s_congestion,j|

Δt_ij＝|t_incident,i-t_congestion,j|

其中，s_incident,i與t_incident,i分別為第i次交通事故的發生地點與發生時間，s_congestion,j與t_congestion,j分別為第j次交通擁堵元素中目標元素或起始元素的地點與時間，Δs_ij為地點差，Δt_ij為時間差，Δst_ij為時空距離，具體為兩者地點差與時間差的絕對值之和；

步驟S302：所述目標元素之間的時空距離與起始元素之間的時空距離相加，并進行排序，根據排序結果確定交通擁堵實體和交通事故實體的相關性。