一种道路交通拥堵确定方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本技术涉及智能交通技术领域，具体而言，涉及一种道路交通拥堵确定方法、装置、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.目前，随着社会经济水平的发展，城市化水平越来越高，城市中机动车保有量不断增长，使得交通压力也随之急剧增加，城市道路交通拥堵问题越来越严峻。因此，如何及时对城市交通拥堵状况进行预判，如何对可能发生交通拥堵的路段进行预警，越来越受到交通管理部门以及机动车驾驶者的关注。
3.现有技术中，所使用的交通拥堵算法多应用于高速公路中，但是，高速公路的交通流特点为车流量连续且不间断，这与城市路网中的间断车流量存在很大的不同，因此，适用于高速公路的拥堵判断算法无法准确判断城市道路中的交通拥堵情况。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本技术的目的在于提供一种道路交通拥堵确定方法、装置、电子设备及存储介质，能够通过不同方式采集的实时交通流数据与交通工程中的车流到达和离散函数相匹配，将匹配后计算出的车流量与历史数据对应的阈值进行比较，从而确定道路的拥堵情况，解决了现有技术中存在的无法准确判断城市道路交通拥堵情况的问题，提高了判断城市道路交通拥堵情况的准确性。
5.第一方面，本技术实施例提供了一种道路交通拥堵确定方法，包括：
6.获取第一交通流数据和第二交通流数据，第一交通流数据是通过埋设于目标路段中与路口相距设定距离的线圈在车辆驶过线圈时所采集到的信号来确定的，第一交通流数据包括在第一预定时间段内经过目标路段的第一车流量数据以及第一车流饱和度，第二交通流数据是通过布置在目标路段中路口停车线后方路面上的信号控制设备在车辆驶过信号控制设备监控区域时所采集到的信号来确定的，第二交通路流数据包括在第一预定时间段内经过目标路段的第二车流量数据以及第二车流饱和度；基于第一车流量数据，从多个候选分布函数中选取与第一车流量数据对应的第一目标分布函数，多个候选分布函数包括泊松分布函数、二项分布函数以及负二项分布函数；基于第一车流量数据，利用第一目标分布函数，确定到达率；基于第二车流量数据，从多个候选分布函数中选取与第二车流量数据对应的第二目标分布函数；基于第二车流量数据，利用第二目标分布函数，确定驶出率；基于到达率和驶出率，确定目标拥堵值；当目标拥堵值大于拥堵阈值，且第一车流饱和度和第二车流饱和度的差值小于饱和度阈值时，确定目标路段在第一预定时间段内发生交通拥堵。
7.可选地，通过以下方式确定第一车流饱和度：从第一车流量数据中提取在第一预定时间段内经过目标路段的每个车辆的第一单体车流数据,第一单体车流数包括目标路段中单个车辆的车速、车辆长度以及车型；根据每个车辆的第一单体车流数据，确定每个车辆
占用线圈的第一时长；针对每个车辆，将该车辆的第一时长与第一预定时间段的第二时长的比值，确定为该车辆的第一单车饱和度，第二时长是线圈的采集周期；将所有车辆的第一单车饱和度的目标值，确定为第一车流饱和度，目标值包括以下项中的任意一项：平均值、最大值以及最小值。
8.可选地，通过以下方式确定第二车流饱和度：从第二车流量数据中提取在第一预定时间段内经过目标路段的每个车辆的第二单体车流数据，第二单体车流数据包括目标路段中单个车辆的车速、车辆长度以及车型；根据每个车辆的第二单体车流数据，确定每个车辆占用目标路段的绿灯的第三时长；针对每个车辆，将第三时长与第一预定时间段内的绿灯的总时长的比值，确定为该车辆的第二单车饱和度；将所有车辆的第二单车饱和度的目标值，确定为第二车流饱和度，所述目标值包括以下项中的任意一项：平均值、最大值以及最小值。
9.可选地，基于第一车流量数据，从多个候选分布函数中选取与第一车流量数据对应的第一目标分布函数包括：基于第一车流量数据，确定第一平均到达数；基于第一平均到达数，确定多个候选分布函数中每个候选分布函数对应的第一方差；将多个第一方差中数值最小的第一方差对应的候选分布函数，确定为与第一交通流数据对应的第一目标分布函数。
10.可选地，基于第二车流量数据，从多个候选分布函数中选取与第二车流量数据对应的第二目标分布函数包括：基于第二车流量数据，确定第二平均到达数；基于第二平均到达数，确定多个候选分布函数中每个候选分布函数对应的第二方差；将多个第二方差中数值最小的第二方差对应的候选分布函数，确定为与第二交通流数据对应的第二目标分布函数。
11.可选地，基于到达率和驶出率，确定目标拥堵值包括：基于到达率和驶出率，确定平均排队长度和平均等待时间；将平均排队长度与第一权重系数的乘积，确定为第一乘积；将平均等待时间与第二权重系数的乘积，确定为第二乘积；将第一乘积与第二乘积之和，确定为目标拥堵值。
12.可选地，通过以下步骤确定拥堵阈值：获取第三交通流数据，第三交通流数据是通过线圈和信号控制设备采集到的信号确定的，第三交通流数据包括在第二预定时间段内经过目标路段的第三车流量数据；基于第三车流量数据，确定历史到达率和历史驶出率；基于历史到达率和历史驶出率，确定历史平均排队长度和历史平均等待时间；将历史平均排队长度与第一权重系数的乘积，确定为第三乘积；将历史平均等待时间与第二权重系数的乘积，确定为第四乘积；将第三乘积与第四乘积之和，确定为拥堵阈值。
13.第二方面，本技术实施例还提供了一种道路交通拥堵确定装置，所述装置包括：
14.获取模块，用于获取第一交通流数据和第二交通流数据，第一交通流数据是通过埋设于目标路段中与路口相距设定距离的线圈在车辆驶过线圈时所采集到的信号来确定的，第一交通流数据包括在第一预定时间段内经过目标路段的第一车流量数据以及第一车流饱和度，第二交通流数据是通过布置在目标路段中路口停车线后方路面上的信号控制设备在车辆驶过信号控制设备监控区域时所采集到的信号来确定的，第二交通路流数据包括在第一预定时间段内经过目标路段的第二车流量数据以及第二车流饱和度；
15.第一选取模块，用于基于第一车流量数据，从多个候选分布函数中选取与第一车
流量数据对应的第一目标分布函数，多个候选分布函数包括泊松分布函数、二项分布函数以及负二项分布函数；
16.第一计算模块，用于基于第一车流量数据，利用第一目标分布函数，确定到达率；
17.第二选取模块，用于基于第二车流量数据，从多个候选分布函数中选取与第二车流量数据对应的第二目标分布函数；
18.第二计算模块，用于基于第二车流量数据，利用第二目标分布函数，确定驶出率；
19.第三计算模块，用于基于到达率和驶出率，确定目标拥堵值；
20.确定模块，用于当目标拥堵值大于拥堵阈值，且第一车流饱和度和第二车流饱和度的差值小于饱和度阈值时，确定目标路段在所述预定时间段内发生交通拥堵。
21.第三方面，本技术实施例还提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行上述的道路交通拥堵确定方法的步骤。
22.第四方面，本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如上述的道路交通拥堵确定方法的步骤。
23.本技术实施例带来了以下有益效果：
24.本技术实施例提供的一种道路交通拥堵确定方法、装置、电子设备及存储介质，与现有技术中的道路交通拥堵确定方法相比，能够通过不同方式采集的实时交通流数据与交通工程中的车流到达和离散函数相匹配，将匹配后计算出的车流量与历史数据对应的阈值进行比较，从而确定道路的拥堵情况，解决了现有技术中存在的无法准确判断城市道路中交通拥堵情况的问题，提高了判断城市道路交通拥堵情况的准确性。
25.为使本技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
26.为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
27.图1示出了本技术实施例所提供的道路交通拥堵确定方法的流程图；
28.图2示出了本技术实施例所提供的道路交通拥堵确定装置的结构示意图；
29.图3示出了本技术实施例所提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
30.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例中附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本技术的
实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本技术的范围，而是仅仅表示本技术的选定实施例。基于本技术的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的每个其他实施例，都属于本技术保护的范围。
31.随着社会经济水平的发展，城市化水平越来越高，城市中机动车保有量不断增长，使得交通压力也随之急剧增加，城市道路交通拥堵问题越来越严峻。因此，如何及时对城市交通拥堵状况进行预判，如何对可能发生交通拥堵的路段进行预警，越来越受到交通管理部门以及机动车驾驶者的关注。
32.目前所使用的交通拥堵算法多应用于高速公路中，但是，高速公路的交通流特点为车流量连续且不间断，这与城市路网中的间断车流量存在很大的不同，因此，适用于高速公路的拥堵判断算法无法准确判断城市道路中的交通拥堵情况。
33.基于此，本技术实施例提供了一种道路交通拥堵确定方法，能够通过不同方式采集的实时交通流数据与交通工程中的车流到达和离散函数相匹配，将匹配后计算出的车流量与历史数据对应的阈值进行比较，从而确定道路的拥堵情况，解决了现有技术中存在的无法准确判断城市道路中交通拥堵情况的问题，提高了判断城市道路交通拥堵情况的准确性。
34.请参阅图1，图1为本技术实施例所提供的一种道路交通拥堵确定方法的流程图。如图1所示，本技术实施例提供的道路交通拥堵确定方法，包括：
35.s101，获取第一交通流数据和第二交通流数据。
36.该步骤中，第一交通流数据是通过埋设于目标路段中与路口相距设定距离的线圈在车辆驶过线圈时所采集到的信号来确定的，第一交通流数据包括在第一预定时间段内经过目标路段的第一车流量数据以及第一车流饱和度。第一车流量数据是指在单位时间内通过目标路段的车辆数。
37.这里，线圈可以是埋设在目标路段中与路口相距100米的位置，通过线圈可以采集目标路段中采集周期内的车流量、平均车速、车道占有率、平均车头时距、平均车头间距、车辆长度、车型。示例性的，采集周期可以是10秒、20秒或者30秒。
38.第二交通流数据是通过布置在目标路段中路口停车线后方路面上的信号控制设备在车辆驶过信号控制设备监控区域时所采集到的信号来确定的，第二交通流数据包括在第一预定时间段内经过目标路段的第二车流量数据以及第二车流饱和度。第二车流量数据是指在单位时间内通过目标路段的车辆数。
39.这里，信号控制设备可以是布置在目标路段中路口停车线后路面上的1米处，通过信号控制设备可以采集目标路段中采集周期内的车流量。示例性的，采集周期可以是5分钟、10分钟或者15分钟。
40.第一预定时间段可指过去n天中每天的预定时间区间。示例性的，过去n天可以是过去1周、也可以是过去1个月，每天的预定时间区间可以是每天11点至13点，也开始是每天7点至8点，本领域技术人员可以根据实际情况选择天数及每天的预定时间区间，本技术对此不作限定。
41.目标路段可指判断是否发生交通拥堵的路段，作为示例，目标路段可以是单车道，也可以是多车道。
42.在一可选实施例中，通过以下方式确定第一车流饱和度：从第一车流量数据中提
取在第一预定时间段内经过目标路段的每个车辆的第一单体车流数据；根据每个车辆的第一单体车流数据，确定每个车辆占用线圈的第一时长；针对每个车辆，将该车辆的第一时长与第一预定时间段的第二时长的比值，确定为该车辆的第一单车饱和度；将所有车辆的第一单车饱和度的目标值，确定为第一车流饱和度。
43.第一单体车流数据可指线圈采集的单个车辆的车流数据，是用于确定第一单车饱和度的数据。
44.作为示例，第一单体车流数据包括单车车速、单车车头时距、单车车头间距以及单车车辆长度，其中，单车车头时距是指前后两辆车的前端通过同一地点的时间差，单车车头间接是指前后相邻两车车头之间的距离。
45.第一时长可指车辆占用线圈的时长，作为示例，第一时长可通过单车车速和车辆行驶方向上的线圈长度确定，例如：用车辆行驶方向上的线圈长度除以单车车速可以得到第一时长。
46.第二时长可指线圈的采集周期，第二时长可以是人工设置的采集周期，作为示例，该采集周期可以是10秒，也可以是20秒。
47.目标值包括以下项中的任意一项：所有第一单车饱和度的平均值、最大值以及最小值，优选的，目标值是指所有第一单车饱和度的平均值。
48.在一可选实施例中，通过以下方式确定第二车流饱和度：从第二车流量数据中提取在第一预定时间段内经过目标路段的每个车辆的第二单体车流数据；根据每个车辆的第二单体车流数据，确定每个车辆占用目标路段的绿灯的第三时长；针对每个车辆，将第三时长与第一预定时间段内的绿灯的总时长的比值，确定为该车辆的第二单车饱和度；将所有车辆的第二单车饱和度的目标值，确定为第二车流饱和度。
49.第二单体车流数据可指信号控制设备采集的单个车辆的车流数据，是用于确定第二单车饱和度的数据。作为示例，第二单体车流数据包括单个车辆的车速、车辆长度以及车型。
50.第三时长可指每个车辆占用目标路段的绿灯的时长。
51.目标值包括以下项中的任意一项：所有第二单车饱和度的平均值、最大值以及最小值，优选的，目标值是指所有第二单车饱和度的平均值。
52.s102，基于第一车流量数据，从多个候选分布函数中选取与第一车流量数据对应的第一目标分布函数。
53.该步骤中，第一目标分布函数可指从多个候选分布函数中选取的一个分布函数，第一目标分布函数是用于确定车流到达所服从的分布，即，一定的时间间隔内到达的车辆数的所服从的分布函数，示例性的，第一目标分布函数包括但不限于以下项中任意一项：泊松分布、二项分布和负二项分布。
54.在一可选实施例中，执行步骤s102时包括：基于第一车流量数据，确定第一平均到达数；基于第一平均到达数，确定多个候选分布函数中每个候选分布函数对应的第一方差；将多个第一方差中数值最小的第一方差对应的候选分布函数，确定为与第一交通流数据对应的第一目标分布函数。
55.第一平均到达数可指在第一车流量数据中第一预设计数周期内平均到达的车辆数，记作：m1，第一到达均值可以通过观测的总车辆数与总周期数的比值确定，例如：在第一
预设计数周期内总车辆数为1000，总周期数为100，则第一到达均值为1000/100＝10。
56.预计计数周期可指第一预设时间段内的计数周期，例如：第一预设时间段为过去7天内每天7点至8点的时间区间，且将10秒作为一个计数周期，可以理解的，每天有6个计数周期，第一预设时间段内的总周期数为7
×
6＝42个周期。
57.在确定第一目标分布函数时，多个候选分布函数可指预设的多个不同的分布函数，示例性的，多个候选分布函数包括：泊松分布、二项分布、负二项分布。
58.在本技术实施例中，可将第一平均到达数代入泊松分布函数对应的方差计算公式，确定泊松分布对应的第一方差。将第一平均到达数代入二项分布函数对应的方差计算公式，确定二项分布对应的第一方差。将第一平均到达数代入负二项分布函数对应的方差计算公式，确定负二项分布对应的第一方差。从泊松分布对应的第一方差、二项分布对应的第一方差和负二项分布对应的第一方差中选取数值最小的第一方差所对应的候选分布函数作为第一目标分布函数。
59.这里，分别对泊松分布、二项分布以及负二项分布进行介绍。
60.(1)泊松分布
61.泊松分布适用于车流密度不大，车辆间相互影响微弱，其他外界干扰因素基本不存在，车流是随机的情况。
62.基本公式为：
[0063][0064]
式中：p(x)为计数周期t内到达x辆车的概率；λ为单位时间的平均到达率，单位为辆/秒；t为每个计数周期的持续时间，单位为秒；e为自然对数的底；m＝λt为计数周期t内平均到达的车辆数。
[0065]
泊松分布的数学期望e(x)与方差var(x)是相等的，若m和s2分别为其无偏估计，则当观测数据表明s2/m显著地不等于1.0时，表明泊松分布不适用了。观测数据的方差s2可按下式计算：
[0066][0067]
其中，g为观测数据分组数，n为观测的总周期数，xi为第i个分组下的到达的车辆数。
[0068]
(2)二项分布
[0069]
二项分布适用于车辆比较拥挤，自由行驶机会不多的情况。
[0070]
基本公式为：
[0071][0072]
其中，(取整)，
[0073]
二项分布的数学期望e(x)与方差var(x)，分别为：e(x)＝np，var(x)＝np(1-p)，m
和s2分别为其无偏估计，则当观测数据表明s2/m大于1.0或接近1.0时，表明二项分布已不适用了。
[0074]
(3)负二项分布
[0075]
负二项分布适用于车辆到达量波动较大的情况，如距观测点很近的上游处有信号灯控制的交叉口，而计数周期又很短时，所得到的车辆到达数具有较大的方差而服从负二项分布。
[0076]
基本公式为：
[0077][0078]
式中：β为负二项分布参数，取正实数，中：β为负二项分布参数，取正实数，
[0079]
负二项分布的数学期望e(x)与方差var(x)，分别为：负二项分布的数学期望e(x)与方差var(x)，分别为：m和s2分别为其无偏估计，则当观测数据表明s2/m小于1.0或接近1.0时，表明负二项分布已不适用了。
[0080]
无论车流属于哪种交通情形，都可以归属到上述三种分布中的一种，由此可以计算出车辆的平均到达率λ，相邻车辆到达之间的平均间隔为1/λ。
[0081]
s103，基于第一车流量数据，利用第一目标分布函数，确定到达率。
[0082]
到达率可指车辆的平均到达率，到达率用于指示在第一车流量数据中预设计数周期内到达预设计数辆车的概率，记作：λ。
[0083]
在本技术实施例中，选取第一目标分布函数后，将第一车流量数据代入现有的与第一目标分布函数对应的到达率计算公式中，可计算得出到达率。
[0084]
s104，基于第二车流量数据，从多个候选分布函数中选取与第二车流量数据对应的第二目标分布函数。
[0085]
该步骤中，第二目标分布函数可指从多个候选分布函数中选取的一个分布函数，第二目标分布函数用于确定车流离散所服从的分布，即，一定的时间间隔内驶离的车辆数的所服从的分布函数，示例性的，第二目标分布函数包括但不限于以下项中任意一项：泊松分布、二项分布和负二项分布。
[0086]
在一可选实施例中，执行步骤s104时包括：基于第二车流量数据，确定第二平均到达数；基于第二平均到达数，确定多个候选分布函数中每个候选分布函数对应的第二方差；将多个第二方差中数值最小的第二方差对应的候选分布函数，确定为与第二交通流数据对应的第二目标分布函数。
[0087]
第二平均到达数可指在第二车流量数据中预设计数周期内平均到达的车辆数，记作：m2，第二平均到达数可以通过观测的总车辆数与总周期数的比值确定，例如：在第一预设计数周期内总车辆数为2000，总周期数为400，则第二到达均值为2000/400＝5。
[0088]
预计计数周期可指第一预设时间段内的计数周期，例如：第一预设时间段为过去7
天内每天7点至8点的时间区间，且将20秒作为一个计数周期，可以理解的，每天有3个计数周期，第一预设时间段内的总周期数为7
×
3＝21个周期。
[0089]
在确定第二目标分布函数时，多个候选分布函数可指预设的多个不同的分布函数，示例性的，多个候选分布函数包括：泊松分布、二项分布、负二项分布。
[0090]
在本技术实施例中，可基于第二平均到达数确定第二平均驶出数，将第二平均驶出数代入泊松分布函数对应的方差计算公式，确定泊松分布对应的第二方差。将第二平均驶出数代入二项分布函数对应的方差计算公式，确定二项分布对应的第二方差。将第二平均驶出数代入负二项分布函数对应的方差计算公式，确定负二项分布对应的第二方差。从泊松分布对应的第二方差、二项分布对应的第二方差和负二项分布对应的第二方差中选取数值最小的第二方差所对应的候选分布函数作为第二目标分布函数。
[0091]
需要说明的是，第二目标分布函数的确定方式与第一目标分布函数的确定方式相同，采用的计算公式相同，这里不再赘述。
[0092]
s105，基于第二车流量数据，利用第二目标分布函数，确定驶出率。
[0093]
在该步骤中，驶出率用于指示在第二车流量数据中单车道的驶出率，记作：μ。
[0094]
在本技术实施例中，选取第二目标分布函数后，将第二车流量数据代入现有的与第二目标分布函数对应的驶出率计算公式，可计算得出驶出率。
[0095]
s106，基于到达率和驶出率，确定目标拥堵值。
[0096]
目标拥堵值是指目标路段在第一预设时间段的拥堵值，用于判断目标路段在第一预设时间段是否发生拥堵。
[0097]
在一可选实施例中，执行步骤s106时包括：基于到达率和驶出率，确定平均排队长度和平均等待时间；将平均排队长度与第一权重系数的乘积，确定为第一乘积；将平均等待时间与第二权重系数的乘积，确定为第二乘积；将第一乘积与所述第二乘积之和，确定为目标拥堵值。
[0098]
在本技术实施例中，可通过到达率和驶出率计算得出目标拥堵值，可采用如下方法计算目标拥堵值：将到达率除以驶出率的比值，确定为交通强度ρ，将车流量记作p。如果目标路段为单车道，则平均排队长度记作q1，平均排队长度可通过以下公式计算：q1＝ρ
×
ρ/(1-p)，平均等待时间记作w1，平均等待时间可通过以下公式计算：w1＝(λ
×
d)/(μ
×
(μ-λ))-1/μ，其中，d为车流到达时间。如果目标路段为多车道，则平均排队长度记作q2，平均排队长度可通过以下公式计算：q2＝ρ
×
p，平均等待时间记作w2，平均等待时间可通过以下公式计算：w2＝q2
×
d。以第一权重系数为0.3，第二权重系数为0.7为例，在目标路段为单车道的情况下，目标拥堵值＝0.3
×
q1 0.7
×
w1，在目标路段为多车道的情况下，目标拥堵值＝0.3
×
q2 0.7
×
w2。
[0099]
s107，当目标拥堵值大于拥堵阈值，且第一车流饱和度和第二车流饱和度的差值小于饱和度阈值时，确定目标路段在第一预定时间段内发生交通拥堵。
[0100]
该步骤中，拥堵阈值可指判断目标路段是否拥堵的阈值，该拥堵阈值可以根据第三交通流数据获取。饱和度阈值是设定的数值，用来判断第一车流饱和度和第二车流饱和度是否接近。
[0101]
第三交通流数据是通过线圈和信号控制设备采集到的信号确定的，第三车流量数据包括在第二预定时间段内经过目标路段的第三车流量数据，第三车流量数据是指在单位
时间内通过目标路段的车辆数，记作p1。
[0102]
第二预定时间段与第一预定时间段相比，第二预期时间段与第一预定时间段是日期不同，但每天的时间区间相同的时间段，并且第二预期时间段是在第一预定时间段之前的时间段，例如：第一预定时间段是12月1日至12月7日中每天8点至9点的时间区间，则第二预定时间段可以是11月1日至11月7日中每天8点至9点的时间区间。
[0103]
在本技术实施例中，将目标拥堵值与拥堵阈值进行比较，根据比较结果确定目标路段在第一预定时间段内是否发生拥堵。
[0104]
在一可选实施例中，通过以下步骤确定拥堵阈值：获取第三交通流数据；基于第三车流量数据，确定历史到达率和历史驶出率；基于历史到达率和历史驶出率，确定历史平均排队长度和历史平均等待时间；将历史平均排队长度与第一权重系数的乘积，确定为第三乘积；将历史平均等待时间与第二权重系数的乘积，确定为第四乘积；将第三乘积与第四乘积之和，确定为拥堵阈值。
[0105]
历史到达率用于指示在第三车流量数据中预设计数周期内到达预设计数辆车的概率，记作：λ1。
[0106]
历史驶出率用于指示在第三车流量数据中预设计数周期内单车道的驶出率，记作：μ1。
[0107]
作为示例，可选择泊松分布作为第三车流量数据对应的目标分布函数，然后将第三车流量数据，代入现有的泊松分布函数对应的到达率计算公式和现有的泊松分布函数对应的驶出率计算公式，确定历史到达率和历史驶出率。
[0108]
在本技术实施例中，可通过历史到达率和历史驶出率计算得出历史拥堵值，可采用如下方法计算拥堵阈值，将历史到达率除以历史驶出率的比值，确定为历史交通强度ρ1。如果目标路段为单车道，则历史平均排队长度记作q3，历史平均排队长度可通过以下公式计算：q3＝ρ1
×
ρ1/(1-p1)，历史平均等待时间记作w3，这里，历史平均等待时间可通过以下公式计算：w3＝(λ1
×
d1)/(μ1
×
(μ1-λ1))-1/μ1，其中，d1为车流到达时间。如果目标路段为多车道，则历史平均排队长度记作q4，历史平均排队长度可通过以下公式计算：q4＝ρ1
×
p1，历史平均等待时间记作w4，历史平均等待时间可通过以下公式计算：w4＝q4
×
d1。以第一权重系数为0.3，第二权重系数为0.7为例，在目标路段为单车道的情况下，拥堵阈值＝0.3
×
q3 0.7
×
w3，在目标路段为多车道的情况下，拥堵阈值＝0.3
×
q4 0.7
×
w4。
[0109]
在本技术实施例中，可以通过历史数据，确定不同时刻不同情况下的交通流拥堵阈值，然后将实时采集的交通流数据与拥堵阈值进行对比，当目标拥堵值大于拥堵阈值，且第一车流饱和度和第二车流饱和度的差距在设定范围内时，说明目标路段在第一预定时间段内的拥堵情况高于历史同期水平，因此，可以确定目标路段在第一预定时间段内发生交通拥堵。
[0110]
与现有技术中的虚拟技能释放方法相比，本技术能够通过不同方式采集的实时交通流数据与交通工程中的车流到达和离散函数相匹配，将匹配后计算出的车流量与历史数据对应的阈值进行比较，从而确定道路的拥堵情况，解决了现有技术中存在的无法准确判断城市道路中交通拥堵情况的问题，提高了判断城市道路交通拥堵情况的准确性。
[0111]
基于同一发明构思，本技术实施例中还提供了与道路交通拥堵确定方法对应的道路交通拥堵确定装置，由于本技术实施例中的装置解决问题的原理与本技术实施例上述道
路交通拥堵确定方法相似，因此装置的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。
[0112]
请参阅图2，图2为本技术实施例所提供的一种道路交通拥堵确定装置的结构示意图。如图2中所示，所述道路交通拥堵确定装置200包括：
[0113]
获取模块201，用于获取第一交通流数据和第二交通流数据，第一交通流数据是通过埋设于目标路段中与路口相距设定距离的线圈在车辆驶过线圈时所采集到的信号来确定的，第一交通流数据包括在第一预定时间段内经过目标路段的第一车流量数据以及第一车流饱和度，第二交通流数据是通过布置在目标路段中路口停车线后方路面上的信号控制设备在车辆驶过信号控制设备监控区域时所采集到的信号来确定的，第二交通路流数据包括在第一预定时间段内经过目标路段的第二车流量数据以及第二车流饱和度；
[0114]
第一选取模块202，用于基于第一车流量数据，从多个候选分布函数中选取与第一车流量数据对应的第一目标分布函数，多个候选分布函数包括泊松分布函数、二项分布函数以及负二项分布函数；
[0115]
第一计算模块203，用于基于第一车流量数据，利用第一目标分布函数，确定到达率；
[0116]
第二选取模块204，用于基于第二车流量数据，从多个候选分布函数中选取与第二车流量数据对应的第二目标分布函数，多个候选分布函数包括泊松分布函数、二项分布函数以及负二项分布函数；
[0117]
第二计算模块205，用于基于第二车流量数据，利用第二目标分布函数，确定驶出率；
[0118]
第三计算模块206，用于基于到达率和所述驶出率，确定目标拥堵值；
[0119]
确定模块207，用于当目标拥堵值大于拥堵阈值，且第一车流饱和度和第二车流饱和度的差值小于饱和度阈值时，确定目标路段在所述第一预定时间段内发生交通拥堵。
[0120]
可选地，获取模块201具体还用于通过以下方式确定第一车流饱和度：从第一车流量数据中提取在第一预定时间段内经过目标路段的每个车辆的第一单体车流数据，第一单体车流数包括目标路段中单个车辆的车速、车辆长度以及车型；根据每个车辆的第一单体车流数据，确定每个车辆占用线圈的第一时长；针对每个车辆，将该车辆的第一时长与第一预定时间段的第二时长的比值，确定为该车辆的第一单车饱和度，第二时长是线圈的采集周期；将所有车辆的第一单车饱和度的目标值，确定为第一车流饱和度，目标值包括以下项中的任意一项：平均值、最大值以及最小值。
[0121]
可选地，获取模块201具体还用于通过以下方式确定第二车流饱和度：从第二车流量数据中提取在第一预定时间段内经过目标路段的每个车辆的第二单体车流数据，第二单体车流数据包括目标路段中单个车辆的车速、车辆长度以及车型；根据每个车辆的第二单体车流数据，确定每个车辆占用目标路段的绿灯的第三时长；针对每个车辆，将第三时长与第一预定时间段内的绿灯的总时长的比值，确定为该车辆的第二单车饱和度；将所有车辆的第二单车饱和度的目标值，确定为第二车流饱和度，目标值包括以下项中的任意一项：平均值、最大值以及最小值。
[0122]
可选地，第一选取模块202具体还用于基于第一车流量数据，确定第一平均到达数；基于第一平均到达数，确定多个候选分布函数中每个候选分布函数对应的第一方差；将多个第一方差中数值最小的第一方差对应的候选分布函数，确定为与第一交通流数据对应
的第一目标分布函数。
[0123]
可选地，第二选取模块204具体还用于基于第二车流量数据，确定第二平均到达数；基于第二平均到达数，确定多个候选分布函数中每个候选分布函数对应的第二方差；将多个第二方差中数值最小的第二方差对应的候选分布函数，确定为与第二交通流数据对应的第二目标分布函数。
[0124]
可选地，第三计算模块206具体还用于基于到达率和驶出率，确定平均排队长度和平均等待时间；将平均排队长度与第一权重系数的乘积，确定为第一乘积；将平均等待时间与第二权重系数的乘积，确定为第二乘积；将第一乘积与第二乘积之和，确定为目标拥堵值。
[0125]
可选地，确定模块207具体还用于通过以下步骤确定拥堵阈值：获取第三交通流数据，第三交通流数据是通过线圈和信号控制设备采集到的信号确定的，第三车流量数据包括在第二预定时间段内经过目标路段的第三车流量数据；基于第三车流量数据，确定历史到达率和历史驶出率；基于历史到达率和历史驶出率，确定历史平均排队长度和历史平均等待时间；将历史平均排队长度与第一权重系数的乘积，确定为第三乘积；将历史平均等待时间与第二权重系数的乘积，确定为第四乘积；将第三乘积与第四乘积之和，确定为拥堵阈值。
[0126]
请参阅图3，图3示出了本技术实施例所提供的一种电子设备的结构示意图。如图3中所示，所述电子设备300包括处理器301、存储器302和总线303。
[0127]
所述存储器302存储有所述处理器301可执行的机器可读指令，当电子设备300运行时，所述处理器301与所述存储器302之间通过总线303通信，所述机器可读指令被所述处理器301执行时，可以执行如上述图1所示方法实施例中的道路交通拥堵确定方法的步骤，具体实现方式可参见方法实施例，在此不再赘述。
[0128]
本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时可以执行如上述图1所示方法实施例中的道路交通拥堵确定方法的步骤，具体实现方式可参见方法实施例，在此不再赘述。
[0129]
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0130]
在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0131]
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0132]
另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
[0133]
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0134]
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本技术的具体实施方式，用以说明本技术的技术方案，而非对其限制，本技术的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本技术实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应以权利要求的保护范围为准。