[發明專利]基于智能交通的信息處理方法、裝置及智能交通系統

有效

• 申請號: 202011053603.X
• 申請日: 2020-02-27
• 公開（公告）號: CN112150814B
• 公開（公告）日: 2022-04-15
• 發明（設計）人: 周國霞
• 申請（專利權）人: 深圳市品軒智能圖像技術有限公司
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01;G08G1/015;G06K9/62
• 代理公司: 深圳市圳博友邦專利代理事務所(普通合伙) 44600
• 代理人: 王芬思

1.一種基于智能交通的信息處理方法，其特征在于，應用于服務器，所述服務器與至少一個交通信息采集設備通信連接，所述服務器中預先配置有每個交通信息采集設備所對應的信息采集區域以及每個信息采集區域對應的交通標簽，所述信息采集區域為連通區域或者非連通區域，所述交通標簽用于表征所述信息采集區域的交通運輸類型，交通信息采集設備包括交通檢測傳感器和交通卡口相機，所述方法包括：

對于目標交通區域中的每一個信息采集區域，對所述信息采集區域所對應的交通信息采集設備所采集的交通信息進行特征提取，得到所述信息采集區域的區域特征信息；

根據所述信息采集區域的區域特征信息和預先得到的至少一個第一異常檢測模型，計算所述信息采集區域的異常特征信息，所述至少一個第一異常檢測模型是通過對標注異常特征的不同交通標簽的信息采集區域的區域特征信息進行訓練得到的，異常特征是指被標記為存在異常情況的特征；

獲取所述區域特征信息的第一特征向量以及獲取所述異常特征信息的第二特征向量，根據所述第一特征向量和所述第二特征向量生成所述信息采集區域的區域畫像日志信息，所述第一特征向量根據所述至少一個第一異常檢測模型的模型矩陣生成，所述第二特征向量根據預先得到的至少一個第二異常檢測模型的模型矩陣生成，所述至少一個第二異常檢測模型是通過對標注關鍵特征向量的不同交通標簽的異常特征信息進行訓練得到的，所述模型矩陣是通過所述第一異常檢測模型或者所述第二異常檢測模型完成訓練時的各個不同類型的交通檢測參數得到的；

基于所述每一個信息采集區域的區域畫像日志信息，生成所述目標交通區域的交通檢測結果；

所述對所述信息采集區域所對應的交通信息采集設備所采集的交通信息進行特征提取，得到所述信息采集區域的區域特征信息的步驟，包括：

針對所述信息采集區域所對應的交通信息采集設備所采集的交通信息的每個采集節點，獲取所述采集節點對應的采集信息序列和采集備注信息，所述采集備注信息包括需要在采集信息中顯示的備注內容，所述備注內容至少包括采集設備類型和采集過程信息，所述采集過程信息用于表示所述交通信息采集設備在采集交通信息過程中的控制信息，控制信息指交通信息采集設備在采集過程中的方位轉向信息和采集頻率信息；

根據所述采集備注信息獲取所述信息采集區域所對應的區域分離位置，其中，所述區域分離位置為所述信息采集區域中當前動態采集區域與靜態采集區域的區域分離位置，所述動態采集區域用于表示可進行多個方位切換采集的采集區域，所述靜態采集區域用于表示可進行固定方位采集的采集區域；

將所述采集信息序列中每個目標采集記錄的位置與所述區域分離位置進行比較，得到比較結果，并根據所述比較結果確定所述目標采集記錄是位于所述動態采集區域還是位于所述靜態采集區域內；

根據所述采集信息序列構建待聚類的目標采集信息序列，所述目標采集信息序列中采集記錄的記錄范圍為預設記錄范圍；

根據所述采集信息序列從所述采集備注信息中選取相應的目標動態控制信息，并從所述目標采集信息序列中獲取位于所述動態采集區域和靜態采集區域內的目標采集記錄；

當所述目標采集記錄位于當前的動態采集區域內時，根據所述目標采集記錄的位置在采集信息序列中確定相應的第一待聚類采集記錄、以及在所述采集備注信息中確定相應的第三待聚類采集記錄，并將所述第一待聚類采集記錄在所述采集信息序列中的記錄范圍、與所述第三待聚類采集記錄在所述采集備注信息中的記錄范圍進行聚類，得到聚類后記錄范圍，而后將所述目標采集記錄在所述目標采集信息序列中的記錄范圍更新為所述聚類后記錄范圍；

當所述目標采集記錄位于當前的靜態采集區域內時，根據所述目標采集記錄的位置在所述采集信息序列中確定相應的第一待聚類采集記錄、以及在所述目標動態控制信息中確定相應的第二待聚類采集記錄，并將所述第一待聚類采集記錄在所述采集信息序列中的記錄范圍、與所述第二待聚類采集記錄在所述目標動態控制信息中的記錄范圍進行聚類，得到聚類后記錄范圍，而后將所述目標采集記錄在所述目標采集信息序列中的記錄范圍更新為所述聚類后記錄范圍；

按照所述目標采集記錄所位于的采集區域，提取更新為聚類后記錄范圍的該目標采集記錄的特征信息，并匯總后得到所述信息采集區域的區域特征信息。