一种交通管理方法、装置、设备及介质与流程

技术特征：
1.一种交通管理方法，其特征在于，所述方法包括：根据预先设立的设定区域中的交通事件图谱，获取多个交通场景对应的交通事件数据；所述交通事件图谱包括所述多个交通场景中交通事件的发生时间和发生地点；根据所述多个交通场景对应的交通事件数据，确定至少一个满足所述预先设定的触发条件的候选交通场景；将所述至少一个候选交通场景推荐给指挥人员，并响应于所述指挥人员从所述至少一个候选交通场景选择的至少一个目标交通场景的操作，显示所述目标交通场景对应的重点关注区域；所述重点关注区域为根据所述多个交通场景预先确定的关注区域。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个交通场景对应的交通事件数据，确定至少一个满足所述预先设定的触发条件的候选交通场景，包括：根据所述交通事件图谱中至少两个交通场景之间的关联关系和所述多个交通场景对应的交通事件数据，确定至少一个满足所述预先设定的触发条件的候选交通场景。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述交通事件图谱中至少两个交通场景之间的关联关系和所述多个交通场景对应的交通事件数据，确定至少一个满足所述预先设定的触发条件的候选交通场景，包括：根据预先建立的具备关联关系的至少两个交通场景之间的主次影响关系，以及所述交通事件数据中包括的具备关联关系的至少两个交通场景对应的交通事件数据，确定次要交通场景和所述次要交通场景对应的综合交通事件数据；若所述综合交通事件数据满足预先设定的触发条件，则将所述次要交通场景作为所述候选交通场景。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述交通场景至少包括高峰出行场景、高速出行场景、恶劣天气场景、节假日场景、管制任务场景以及大型活动场景；所述高峰出行场景的交通事件数据为所述设定区域内各指定路段的路况数据；所述高速出行场景的交通事件数据为表征所述设定区域中高速路段当前车流量的高速交通流量；所述恶劣天气场景的交通事件数据为天气预测结果；所述节假日场景、管制任务场景以及大型活动场景的交通事件数据为对应场景的起始时间。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个交通场景对应的交通事件数据，确定至少一个满足所述预先设定的触发条件的候选交通场景，包括：若所述高峰出行场景对应的路况数据满足第一触发条件，则将所述高峰出行场景作为所述候选交通场景；若所述预测交通流量满足第二触发条件，则将所述高速出行场景作为所述候选交通场景；所述预测交通流量是根据所述高速交通流量确定的；若当前天气的天气预测结果满足第四触发条件，则将所述恶劣天气场景作为所述候选交通场景；若所述节假日场景的起始时间与当前时间差值满足第三触发条件，则将所述节假日场景作为所述候选交通场景；若所述管制任务场景的起始时间与当前时间的差值满足第五触发条件，则将所述管制任务场景作为所述候选交通场景；若所述大型活动场景的起始时间与当前时间的差值满足第六触发条件，则将所述大型
活动场景作为所述候选交通场景。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述若所述高峰出行场景对应的路况数据满足第一触发条件，则将所述高峰出行场景作为所述候选交通场景，包括：从所述路况数据中获取过车数据，并将所述过车数据进行划分，得到每个子区域的过车数据；对所述每个子区域的过车数据进行统计，将所述过车数据按照设定时段进行分割，确定所述每个子区域中各个设定时段的过车流量值；基于预设识别时段确定识别时段中第i个设定时段的过车流量值；若所述第i个设定时段的过车流量值满足所述第一触发条件，则将所述高峰出行场景作为所述候选交通场景；所述识别时段用于识别子区域是否进入高峰时段。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述若确定所述第i个设定时段的过车流量值满足所述第一触发条件，则将所述高峰出行场景作为所述候选交通场景，包括：针对任一子区域，确定预设时段的过车流量均值；所述预设时段是基于所述第i个设定时段确定的；根据所述任一子区域中第i个设定时段的过车流量值、第i-1个设定时段的过车流量值和所述任一子区域的过车流量均值，确定第i个设定时段的第一梯度值；根据所述任一子区域中第i个设定时段的过车流量值、第i-2个设定时段的过车流量值和所述任一子区域的过车流量均值，确定第i个设定时段的第二梯度值；若所述任一子区域中第i个设定时段的过车流量值大于或者等于所述过车流量均值、第i个设定时段的第一梯度值大于或等于第一设定阈值且第i个设定时段的第一梯度值大于或等于第二设定阈值，则确定所述过车流量值满足所述第一触发条件，将所述高峰出行场景作为所述候选交通场景。8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述若所述预测交通流量满足第二触发条件，则将所述高速出行场景作为所述候选交通场景，包括：对所述高速交通流量进行归一化处理，得到归一化流量数据；通过小波变换对所述归一化流量数据进行l层级分解，得到一个高频子序列和l-1个低频子序列；将各子序列输入已训练的递归循环网络模型中，提取各所述子序列对应的隐含特征向量，并对所述隐含特征向量进行特征重构，得到l个交通流量预测值；所述子序列包括所述高频子序列和所述低频子序列；对所述l个交通流量预测值进行线性叠加，得到所述预测交通流量；若所述预测交通流量大于所述第三设定阈值，则确定所述预测交通流量满足所述第二触发条件，将所述高速出行场景作为所述候选交通场景。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述递归循环网络模型包括特征提取层、特征重构层和全连接层；所述递归循环网络模型通过下述方式确定各所述子序列对应的交通流量预测值：针对任一子序列，将所述子序列输入所述特征提取层，得到所述隐含特征向量；将所述隐含特征向量输入所述特征重构层中，分别对隐含特征向量中的每个特征进行特征重构，得到多个深度时序特征；
将所述多个深度时序特征分别输入所述全连接层中进行加权处理，得到所述子序列对应的交通流量预测值。10.一种交通管理装置，其特征在于，所述装置包括：数据获取模块，被配置为执行根据预先设立的设定区域中的交通事件图谱，获取多个交通场景对应的交通事件数据；所述交通事件图谱包括所述多个交通场景中交通事件的发生时间和发生地点；场景候选模块，被配置为执行根据所述多个交通场景对应的交通事件数据，确定至少一个满足所述预先设定的触发条件的候选交通场景；场景展示模块，被配置为执行将所述至少一个候选交通场景推荐给指挥人员，并响应于所述指挥人员从所述至少一个候选交通场景选择的至少一个目标交通场景的操作，显示所述目标交通场景对应的重点关注区域；所述重点关注区域为根据所述多个交通场景预先确定的关注区域。

技术总结
本申请公开了一种交通管理方法、装置、设备及介质，涉及交通管理技术领域。该方法包括：通过预先建立表征不同交通场景中交通事件发生时间、地点信息的交通事件图谱，以基于交通事件图谱确定各交通场景下发生的交通事件数据。进而通过对交通事件数据的分析确定至少一个满足预设触发条件的候选交通场景。此外，本申请实施例针对每一候选交通场景预设有根据各交通场景预设的重点关注区，由此通过将上述候选交通场景推荐给指挥人员以从中确定目前交通管控对应的目标交通场景，进而显示出该目标交通场景下的重点关注区，以便指挥人员基于重点关注区的交通事件数据快速下达指挥决策。重点关注区的交通事件数据快速下达指挥决策。重点关注区的交通事件数据快速下达指挥决策。


技术研发人员：陈维强 孟亭亭 王雯雯 刘晓冰 曹禹 张国庆 赵建龙
受保护的技术使用者：青岛海信网络科技股份有限公司
技术研发日：2022.08.16
技术公布日：2022/11/18