一种交通信号的信息确定方法、装置、设备及介质与流程

1.本技术实施例涉及智能交通技术领域，尤其涉及一种交通信号的信息确定方法、装置、设备及介质。


背景技术：

2.在举办大型活动、特勤任务等活动时，通常会对周围的交通状况造成影响。
3.现在信号控制管理平台针对信号优化大多采取的方式是人工根据交通流量进行优化；以及利用算法对信号方案进行优化。
4.人工配时并根据具体交通状况进行配时方案的修改，人工成本较大，且可能会存在管控不及时从而造成交通拥堵等问题。利用算法结合交通流量实时对配时方案进行更改，能够适应日常交通流量变化较大的交通状况，但无法预知一些大型活动造成的影响。
5.申请内容
6.本技术实施例提供一种交通信号的信息确定方法、装置、设备及介质，以实现在执行待执行事件前对交通信号调控的提前规划。
7.根据本技术的第一方面，提供了一种交通信号的信息确定方法，包括：
8.确定待执行事件的目标关联场地及相关的事件相关信息；
9.根据所述事件相关信息，提取待执行事件相关的历史交通数据信息；
10.根据所述历史交通数据信息，确定所述目标关联场地对应的交通态势预测结果；
11.根据所述交通态势预测结果，确定所述目标关联场地的交通信号调控信息。
12.根据本技术的第二方面，提供了一种交通信号的信息确定装置，包括：
13.第一确定模块，用于确定待执行事件的目标关联场地及相关的事件相关信息；
14.信息提取模块，用于根据所述事件相关信息，提取待执行事件相关的历史交通数据信息；
15.第二确定模块，用于根据所述历史交通数据信息，确定所述目标关联场地对应的交通态势预测结果；
16.第三确定模块，用于根据所述交通态势预测结果，确定所述目标关联场地的交通信号调控信息。
17.根据本技术的第三方面，提供了一种电子设备，包括：
18.至少一个处理器；以及
19.与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
20.所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本技术任一实施例所述的交通信号的信息确定方法。
21.根据本技术的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本技术任一实施例所述的目标跟踪方法。
22.本技术实施例的技术方案，通过确定待执行事件的目标关联场地及相关的事件相关信息；根据事件相关信息，提取待执行事件相关的历史交通数据信息；根据历史交通数据信息，确定目标关联场地对应的交通态势预测结果；根据交通态势预测结果，确定目标关联场地的交通信号调控信息。通过该方法基于历史交通数据信息对交通态势进行模拟，得到交通态势预测结果，根据交通态势预测结果对目标关联场地的交通信号进行规划，得到交通信号调控信息。实现了对待执行事件有关的交通信号的提前布控，避免了因待执行事件导致的交通拥堵情况，规避了待执行事件对交通的负面影响。
附图说明
23.图1是本技术实施例一提供的一种交通信号的信息确定方法的流程图；
24.图2是本技术实施例二提供的一种交通信号的信息确定方法的流程图；
25.图3是本技术实施例三提供的一种交通信号的信息确定装置的结构图；
26.图4是实现本发明实施例的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
27.下面结合附图和实施例对本技术实施例作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本技术实施例，而非对本技术实施例的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本技术实施例相关的部分而非全部结构。
28.为了方便理解，首先将本技术各实施例的主要实现构思进行简单表述。
29.现有的信号控制平台通常在大型活动或交通拥堵时，才能结合具体交通状况进行交通信号灯配时方案的修改，人工成本较大。在面临大型活动等任务时，通过本技术实施例提供的方法不仅仅是实时调控，更重要的应是用于针对大型活动的提前预演，结合往常大型活动的周边交通数据生成交通预案，在活动举行前模拟真实交通状况，根据模拟的交通情况修改交通信号灯配时方案，提前预演、减少不必要的拥堵等突发情况。
30.实施例一
31.图1为本技术实施例一提供的一种交通信号的信息确定方法的流程图，本实施例可适用于对交通信号的信息进行提前确定的情况，该方法可以由交通信号的信息确定装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式实现，并一般可以由电子设备执行。
32.相应的，本技术实施例的方法具体包括如下步骤：
33.s110、确定待执行事件的目标关联场地及相关的事件相关信息。
34.在本实施例中，待执行事件可以理解为对原本的交通情况产生影响的事件，如大型活动等事件。目标关联场地可以理解为发生待执行事件的场地。事件相关信息可以理解为规模、时间等与事件举办相关的信息。
35.具体的，在举行待执行事件前，相关的活动策划人员可以预先对待执行事件进行规划，如待执行事件的开始时间、结束时间、举办场地、事件类型及可到达该场地的路线等规划内容。可以预先输入待执行事件的规划内容，如场地信息、时间信息、事件类型等，将规划内容与待执行事件建立关联并输入至执行该方法的设备中，当处理器接收到待执行事件的相关信息时，处理器可以对待执行事件的关联内容进行查找，从中确定出要将举办待执行事件的场地信息作为目标关联场地，相关的时间信息、类型信息等与举办该待执行事件
相关的信息作为事件相关信息。
36.s120、根据事件相关信息，提取待执行事件相关的历史交通数据信息。
37.在本实施例中，历史交通数据信息可以理解为已经发生过的与待执行相关事件的交通情况对应的数据信息，如交通流量信息、拥堵情况信息等。
38.具体的，由于要对待执行事件进行提前的预测，则需要确定与待执行事件相似的曾经举办过的历史事件，根据历史事件举办时的交通情况，来对待执行事件举办时的交通情况进行预测。可以根据待执行事件的事件相关信息，首先可以确定与待执行事件相似的已经举办的历史事件，在历史数据库中可以保存有历史举办过的事件、其对应的事件相关信息及举办时的交通情况等信息，可以提取待执行事件的事件相关信息中的内容，可以按照不同维度在历史数据库中进行查询，找出与每个维度最为接近的历史事件，可以再按照每个维度的重要度进行综合考虑，确定出与待执行时间关联程度最高的一个或多个关联历史事件。根据历史数据库中存储的关联历史事件举办时的交通情况，如举办该历史事件时场地周围的交通流量，拥堵情况及交通信号灯的时长情况等，则可以确定出在举办关联历史事件时的历史交通数据信息。
39.s130、根据历史交通数据信息，确定目标关联场地对应的交通态势预测结果。
40.在本实施例中，交通态势预测结果可以理解为预测出的发生待执行事件时的交通情况。
41.具体的，由于确定出的历史交通数据信息与待处理事件情况是非常相似的，则可以对历史交通数据信息进行仿真，模拟出举办待执行事件时的交通情况，可以根据历史交通数据信息对待执行事件的人员规模、车辆规模、举办的时间等综合考虑后，进行待执行事件交通情况的模拟，模拟出在举办待执行事件前至待执行事件结束时间后，其对应场地的周边道路及可以到达场地的相关路线的交通情况以及交通信号灯情况，确定出哪些路口在哪些时间段可能会出现拥堵情况以及该路口对应的交通信号灯的时长，哪些路口畅通以及对应路口的交通信号灯的时长等，确定出目标关联场地对应的交通态势预测结果。如到达场地前包括一个汇合路口，需要从多个支路汇合至该路口，才可到达场地，则在待执行时间举办前30分钟该路口会出现拥堵的情况。
42.示例性的，交通态势预测结果可以以一种可视化界面的形式为调度人员进行展示，可以为地图形式，将待执行事件所涉及的区域进行划分，并确定出多条可以到达目标关联场所的路线，对每条路线中的通行情况以不同颜色进行区分，如拥堵路段可以以红色长线标出，较拥堵路段可以以橙色长线标出，畅通路段则以绿色长线标出，可以更加直观的看出区域内的交通态势。
43.s140、根据交通态势预测结果，确定目标关联场地的交通信号调控信息。
44.在本实施例中，交通信号调控信息可以理解为用于调控交通信号的时长的信息。
45.具体的，处理器可以将交通态势预测结果转换为可视化的形式展现给相关人员，处理器可以将交通态势预测结果绘制为地图形式，并标明每条可以到达目标关联场地的路线，每条路线对应的交通信号灯、原本的交通信号灯响应时长情况，处理器可以根据交通态势预测结果对拥堵路口进行分析，确定出导致拥堵的原因，根据拥堵原因可以确定出调整后的与目标关联场地相关的交通路线中交通信号灯的指示时长信息，以及对应的交通信号灯原本的指示时长信息，将调整后的指示时长信息及通行时间与原本的指示时长信息及原
本的通行时间作为交通信号调控信息，便于根据两种指示时长对应的通行时间进行比对。
46.示例性的，根据交通态势预测结果可以确定出拥堵路口及拥堵路口前后的路口信息，处理器分析出拥堵原因可能为原本该路口的车辆较少路口较短，则预先设定的交通信号灯的通行绿灯时长较短，红灯时长较长，但由于举办待执行事件会导致汇入车辆增多，红灯时通行的车辆大幅减少，但是交通信号灯的通行绿灯对应的时间过短且红灯较长时，通过该路口的车辆远远少于汇入该路口的车辆，则无法保证顺利通行，处理器可以按照设定的调度算法将通行绿灯时长增加，红灯时长相应减少，保证该路口的畅通。处理器可以将调整后的交通信号灯指示时长及对应的通行时长、原本的交通信号灯指示时长及对应的通行时长作为交通信号调控信息。
47.本技术实施例的技术方案，通过确定待执行事件的目标关联场地及相关的事件相关信息；根据事件相关信息，提取待执行事件相关的历史交通数据信息；根据历史交通数据信息，确定目标关联场地对应的交通态势预测结果；根据交通态势预测结果，确定目标关联场地的交通信号调控信息。通过该方法基于历史交通数据信息对交通态势进行模拟，得到交通态势预测结果，根据交通态势预测结果对目标关联场地的交通信号进行规划，得到交通信号调控信息。实现了对待执行事件有关的交通信号的提前布控，避免了因待执行事件导致的交通拥堵情况，规避了待执行事件对交通的负面影响。
48.实施例二
49.图2为本技术实施例二提供的一种交通信号的信息确定方法的流程图，本实施例是在上一实施例的基础上的进一步细化。
50.相应的，本技术实施例的方法具体包括如下步骤：
51.s201、获取待执行事件的计划安排信息。
52.在本实施例中，计划安排信息可以理解为与待执行事件的举办时间、场地等相关的信息。
53.具体的，在举办待执行事件前，相关策划人员会对待执行事件的举办时间、场地、类型等进行计划安排，相关策划人员可以根据计划安排形成相关的计划安排文件并输入至该方法对应的电子设备中，处理器可以读取计划安排文件，获取其中包括的待执行事件的计划安排信息。
54.s202、根据计划安排信息中的执行位置信息，确定目标关联场地。
55.在本实施例中，执行位置信息可以理解为举办待执行事件的地点。
56.具体的，由于对交通态势的预测需要基于待执行事件的举办地点，则处理器可以读取计划安排信息中包括的执行位置信息，确定目标关联场地。
57.s203、根据计划安排信息中的事件属性信息，确定待执行事件的事件相关信息。
58.其中，事件相关信息中包括：事件名称、事件类型、执行起始时间、执行终止时间以及事件规模信息。
59.在本实施例中，事件属性信息可以理解为与待执行事件的名称、类型等可以明确待执行事件的信息。
60.具体的，处理器可以识别出计划安排信息中属于事件属性的内容作为事件属性信息，如策划人员输入的待执行事件对应的名称、类型、时间规模等信息。将事件属性信息确定为待执行事件的事件相关信息。
61.s204、根据事件相关信息，从预存储的执行事件数据集中，确定与待执行事件相匹配的历史执行事件。
62.在本实施例中，执行事件数据集可以理解为用于存储于已发生过的执行事件以及其对应的信息。历史执行事件可以理解为与待执行事件相似的已经发生过的执行时间。
63.具体的，处理器可以根据事件相关信息中包括的各信息进行维度的划分，如可以将其中的执行起始时间、执行终止时间作为时间维度，事件类型作为一个维度，事件规模作为一个维度，在预储存的执行事件数据集中存储的各历史执行事件的历史事件相关信息进行比对，对历史事件相关信息也按照维度进行划分，将划分后的历史执行事件的维度与对应的待执行事件的维度进行比对，确定出各维度下与待执行事件最为相近的历史执行事件，可以综合考虑各维度对交通情况的影响程度，对各维度设置影响因子，如时间维度对交通情况的影响程度大于事件类型维度，则可以设置时间维度的影响因子高于事件类型维度的影响因子。处理器可以根据不同维度的影响因子计算出历史执行事件的相似度，对历史执行时间按照相似度的排名，可以根据预先设定的数量阈值，选择排名靠前的几个历史执行事件作为与待执行事件相匹配的历史执行事件。
64.s205、基于各历史执行事件关联的交通监控数据，确定待执行事件的历史交通数据信息。
65.在本实施例中，交通监控数据可以理解为地点、交通流量、拥堵情况、交通信号灯指示时间等信息。
66.具体的，在事件执行时，可以对事件执行的前后设定时长及执行过程中，事件执行场地的区域范围下的交通情况进行监控，形成交通监控数据，并将交通监控数据进行存储，并建立交通监控数据与其对应的历史执行事件的关联关系，可以为以后预测提供依据。当处理器确定出与待执行事件相匹配的历史执行事件后，可以在存储交通监控数据的位置对历史执行事件进行查找，确定出与历史执行事件关联的交通监控数据，将交通监控数据作为历史交通数据信息。
67.示例性的，历史交通数据信息可以为历史执行事件执行前的30分钟至结束后的30分钟，对场地周围的交通情况造成了影响，则交通监控数据包含历史执行事件执行前30分钟至结束后的30分钟造成影响的几条路线的拥堵情况、畅通情况、人流量、车流量、各交通信号灯的指示时长信息。
68.进一步的，基于各历史执行事件关联的交通监控数据，确定待执行事件的历史交通数据信息的具体步骤，可以包括：
69.a1、从预存储的交通监控数据集中，确定各历史执行事件关联的交通监控数据。
70.在本实施例中，交通监控数据集可以理解为包含多个交通监控数据。
71.具体的，在对交通监控数据进行存储前，可以先建立交通监控数据与历史执行事件的关联关系，将交通监控数据及关联关系可以统一存放至交通监控数据集中，在确定出与待执行事件相匹配的历史执行事件后，处理器可以在预存储的交通监控数据集根据各历史执行事件关联关系进行查找，确定出与各历史执行事件关联的交通监控数据。
72.b1、针对每个历史执行事件，提取交通监控数据中的事件关联区域。
73.在本实施例中，事件关联区域可以理解为历史执行事件执行时交通情况受到影响的区域。
74.需要知道的是，在历史执行事件执行时，可能包括很多从不同路线可以前往执行场地，则历史执行事件执行时，会对这些路线的交通情况造成影响，所以需要对这些路线形成的区域的交通情况进行监控。
75.具体的，处理器可以确定出历史执行事件执行时场地区域以及受到影响的路段所形成的区域，作为事件关联区域存储至交通监控数据。处理器可以针对每个历史执行事件，提取相应的交通监控数据中包括的事件关联区域。
76.c1、从交通监控数据中获得事件关联区域中各交通路口的基础交通数据，以及执行历史执行事件的时间段内的交通流量数据。
77.在本实施例中，基础交通数据可以理解为事件关联区域中各交通路口的关联关系、通行时间、交通信号灯的指示时长等基础交通数据。交通流量数据可以理解为表示通过事件关联区域的人流量及车流量的数据。
78.需要知道的是，在一条路线中所包含的交通路口是影响通行时间的重要因素，交通路口的数量、复杂程度等均会对通行时间造成影响，如交通路口属于多条线路的汇合路口时对应为复杂路口，则通行时间可能受到时间因素、汇合的路口因素、交通信号灯因素等有关，当交通路口仅为一条线路时可以对应为简单路口，则通行时间可能仅与交通信号灯因素相关。所以交通路口的确定是非常重要的。
79.具体的，处理器可以从交通监控数据中获得事件关联区域，在交通监控数据中交通路口可以以特殊标识的形式进行储存，从事件关联区域中包括的特殊标识可以确定出该事件关联区域中所包括的交通路口，从而确定出各交通路口的基础交通数据。由于执行历史执行事件时，可能在历史执行事件计划安排的开始时间及结束时间前后均会造成影响，则可以根据实际的交通情况，确定出历史执行事件对交通情况造成影响的时间段，并将时间段的开始点及结束点以特殊时间标识的形式对交通流量数据进行时间段范围的标定，处理器则可以根据开始点标识及结束点标识确定出执行历史执行事件的时间段内的交通流量数据。
80.d1、将各事件关联区域的区域信息以及相应的基础交通数据和交通流量数据确定为待执行事件的历史交通数据信息。
81.在本实施例中，区域信息可以理解为关联区域的范围信息。
82.具体的，处理器可以将各事件关联区域的区域信息以及相应的基础交通数据和交通流量数据确定为待执行事件的历史交通数据信息。
83.示例性的，事件关联区域1的区域信息为区域a，基础交通数据中包括3个交通路口的位置信息、各交通路口的拥堵情况、各交通路口的交通流量数据及各交通路口的交通信号灯的指示时长信息等，执行该历史执行事件的时间段为周六的14:00点-16：00，该时段的交通流量数据为b。事件关联区域2的区域信息为区域c，基础交通数据中包括4个交通路口的位置信息、各交通路口的拥堵情况、各交通路口的交通流量数据及各交通路口的交通信号灯的指示时长信息等，执行该历史执行事件的时间段为周二的15:00点-17：30，该时段的交通流量数据为d。则处理器可以将这两个事件关联区域的区域信息、基础交通数据和交通流量数据作为待执行事件的历史交通数据信息。
84.s206、将历史交通数据信息以及目标关联场地的位置信息作为输入数据，输入至预先给定的交通分配仿真模型。
85.在本实施例中，交通分配仿真模型用于对交通情况进行仿真。
86.具体的，在进行仿真时，不仅需要考虑到历史的交通情况，还需要结合实际的目标关联场地的位置以及在举办时间下的该位置的交通流量情况进行综合考虑。处理器可以将历史交通数据信息以及目标关联场地的位置信息作为输入数据，输入至预先给定的交通分配仿真模型。
87.s207、通过交通分配仿真模型对输入数据的处理，获得交通仿真结果，并作为在目标关联场地执行待执行事件时对应的交通态势预测结果。
88.在本实施例中，交通仿真结果可以理解为通过仿真得到的交通趋势。
89.具体的，可以将输入数据输入至交通分配仿真模型中，经过交通分配仿真模型对输入数据中的路网、划分好的交通小区、小区与路网节点的映射关系、各个交叉口的控制类型、按时间与出行模式进行划分，结合研究区域内路段对应的真实流量、仿真场景的相关属性进行交通流量的动态分配，从而实现对交通情况的仿真，得到交通仿真结果，并作为在目标关联场地执行待执行事件时对应的交通态势预测结果。
90.s208、分析交通态势预测结果，确定从各关键起始地到达目标关联场地的候选交通路线。
91.在本实施例中，关键起始地可以理解为如学校、火车站、机场及车站等人员出发的地方。候选交通路线可以理解为推荐的路线。
92.具体的，处理器可以对交通态势预测结果进行分析，通常可以确定出关键起始地到目标关联场地的多条路线，根据交通态势预测结果可以得知每个交通路口的通行情况不同，则可以根据多条路线中包括的各交通路口的通行情况确定每条路线的通行时长、通行距离，可以根据每条路线的通行时长及通行距离进行综合考虑，确定出每条路线的优先级别，可以将优先级别较高的几个路线作为候选交通线路。
93.示例性的，通过交通态势预测结果可以确定出学校到目标关联场地包括3条路线，路线1通行距离为3km，对应着4个路口，其中两个路口为拥堵路口，拥堵路口的通行时长分别为3分钟及5分钟，预计通行总时长为22分钟；路线2通行距离为3.5km，对应着5个路口，其中一个路口为拥堵路口，其余均为畅通路口，拥堵路口的通行时长为5分钟，预计通行总时长为18分钟；路线3通行距离为4km，对应着4个路口，均为畅通路口，预计通行总时长为15分钟。则可以将路线2及路线3作为候选交通路线。
94.s209、基于交通态势预测结果，确定各候选交通路线的交通路况信息。
95.在本实施例中，交通路况信息可以理解为各交通路口的通行情况、各交通信号灯的指示时长等信息。
96.具体的，处理器可以对交通态势预测结果中包括的各交通路口以特殊符号进行标识，确定出每个交通路口的交通路况，可以根据候选交通路线确定其包含的交通路口，可以确定出各候选交通路线的包含交通路口对应路段的拥堵情况，各交通信号灯的指示时长，各交通路口的车流量等信息，作为各候选交通路线的交通路况信息。
97.s210、根据各交通路况信息，确定目标关联场地相对各候选交通路线的交通信号调控信息。
98.具体的，处理器可以根据各候选交通路线对应的各交通路况信息，可以将拥堵路口原本的交通信号灯的指示时长、该交通信号灯对应的通行时长、车流量等信息结合设定
的调度算法，计算出更加合适的使原本拥堵路口变得畅通的交通信号灯的指示时长，作为该拥堵路口的交通信号调控时长，并将交通信号调控时长与该拥堵路口建立关联，可以根据各候选交通路线中包括的路口进行计算，确定出各路口对应的交通信号调控时长，将各候选交通路线中包括的所有路口的计算出的交通信号调控时长及通行时间，以及原本的交通信号灯的指示时长及通行时间进行整合作为各候选交通路线的交通信号调控信息，便于后续进行比对。
99.本技术实施例的技术方案，通过根据待执行事件计划安排信息确定与待执行事件相匹配的历史执行事件，实现自动确定与待执行事件匹配的历史执行事件，保证了历史执行事件与待执行事件的关联度。根据历史执行事件对应的事件关联区域的区域信息、基础交通数据及交通流量数据，得到历史交通数据信息，多方面采集历史交通数据信息，将历史交通数据信息输入预先给定的交通分配仿真模型，得出预测的交通态势预测结果，根据多维度的信息实现了对待执行事件执行时交通情况的准确预测，根据交通态势预测结果对候选交通路线进行确定，并基于候选交通路线确定交通信号调控信息，为调度人员提供了多种方案，实现了对待执行事件有关的交通信号的提前布控，避免了因待执行事件导致的交通拥堵情况，规避了待执行事件对交通的负面影响。
100.作为本实施例的第一可选实施例，在上述实施例的基础上，进一步优化包括：
101.按照设定的选定条件，从交通信号调控信息中确定目标信号调控信息，以在执行待执行事件的时间段按照目标信号调控信息对相关的交通信号灯进行指示时间调控。
102.在本实施例中，选定条件可以理解为相关调控人员设定的调控目标。
103.具体的，交通信号调控信息可以包括多个方案，每个方案可以按照设定的选定条件进行目标维度的区分以及选定，如方案1达到的效果为主干道可以120秒畅通，则其对应为快速通畅维度；如方案2达到的效果为主干道与其关联的分支道路车流量保持稳定状态，则其对应为稳定维度等。对维度进行划分后，调控人员设定选定条件，如选定条件为快速通畅，则对应选择方案1，处理器可以将方案1对应的交通信号调控信息确定为目标信号调控信息，在执行待执行事件的时间段按照目标信号调控信息对相关的交通信号灯进行指示事件调控。
104.本技术实施例的技术方案，通过设定的选定条件，可以根据调度人员的实际需求选择目标信号调控信息，并按照目标信号调控信息对相关的交通信号灯进行指示事件调控。满足了调度人员的多元化需求，实现了对交通信号灯的自动调控，从而避免了因待执行事件导致的交通拥堵情况。
105.实施例三
106.图3是本技术实施例三中的一种交通信号的信息确定装置的结构示意图，该装置可以执行上述各实施例中涉及到的交通信号的信息确定方法。该装置由电子设备执行。如图3所示，该装置包括：第一确定模块31、信息提取模块32、第二确定模块33及第三确定模块34。其中：
107.第一确定模块31，用于确定待执行事件的目标关联场地及相关的事件相关信息；
108.信息提取模块32，用于根据事件相关信息，提取待执行事件相关的历史交通数据信息；
109.第二确定模块33，用于根据历史交通数据信息，确定目标关联场地对应的交通态
势预测结果；
110.第三确定模块34，用于根据交通态势预测结果，确定目标关联场地的交通信号调控信息。
111.本技术实施例的技术方案，通过确定待执行事件的目标关联场地及相关的事件相关信息；根据事件相关信息，提取待执行事件相关的历史交通数据信息；根据历史交通数据信息，确定目标关联场地对应的交通态势预测结果；根据交通态势预测结果，确定目标关联场地的交通信号调控信息。通过该方法基于历史交通数据信息对交通态势进行模拟，得到交通态势预测结果，根据交通态势预测结果对目标关联场地的交通信号进行规划，得到交通信号调控信息。实现了对待执行事件有关的交通信号的提前布控，避免了因待执行事件导致的交通拥堵情况，规避了待执行事件对交通的负面影响。
112.可选的，第一确定模块31可以具体用于：
113.获取待执行事件的计划安排信息；
114.根据计划安排信息中的执行位置信息，确定目标关联场地；
115.根据计划安排信息中的事件属性信息，确定待执行事件的事件相关信息，事件相关信息中包括：事件名称、事件类型、执行起始时间、执行终止时间以及事件规模信息。
116.可选的，信息提取模块32可以包括：
117.事件确定单元，用于根据事件相关信息，从预存储的执行事件数据集中，确定与待执行事件相匹配的历史执行事件。
118.信息确定单元，用于基于各历史执行事件关联的交通监控数据，确定待执行事件的历史交通数据信息。
119.进一步的，信息确定单元可以具体用于：
120.根据事件相关信息，从预存储的执行事件数据集中，确定与待执行事件相匹配的历史执行事件；
121.针对每个历史执行事件，提取交通监控数据中的事件关联区域；
122.从交通监控数据中获得事件关联区域中各交通路口的基础交通数据，以及执行历史执行事件的时间段内的交通流量数据；
123.将各事件关联区域的区域信息以及相应的基础交通数据和交通流量数据确定为待执行事件的历史交通数据信息。
124.可选的，第二确定模块33可以具体用于：
125.将历史交通数据信息以及目标关联场地的位置信息作为输入数据，输入至预先给定的交通分配仿真模型；
126.通过交通分配仿真模型对输入数据的处理，获得交通仿真结果，并作为在目标关联场地执行待执行事件时对应的交通态势预测结果。
127.可选的，第三确定模块34可以具体用于：
128.分析交通态势预测结果，确定从各关键起始地到达目标关联场地的候选交通路线；
129.基于交通态势预测结果，确定各候选交通路线的交通路况信息；
130.根据各交通路况信息，确定目标关联场地相对各候选交通路线的交通信号调控信息。
131.可选的，该装置，还包括：
132.调控模块，用于按照设定的选定条件，从交通信号调控信息中确定目标信号调控信息，以在执行待执行事件的时间段按照目标信号调控信息对相关的交通信号灯进行指示时间调控。
133.本技术实施例所提供的交通信号的信息确定装置可执行本技术任意实施例所提供的交通信号的信息确定方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
134.实施例四
135.图4示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备40的结构示意图。该电子设备上运行有上述实施例一所提供交通信号的信息确定方法。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。计算机设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
136.如图4所示，电子设备40包括至少一个处理器41，以及与至少一个处理器41通信连接的存储器，如只读存储器(rom)42、随机访问存储器(ram)43等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器41可以根据存储在只读存储器(rom)42中的计算机程序或者从存储单元48加载到随机访问存储器(ram)43中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram 43中，还可存储电子设备40操作所需的各种程序和数据。处理器41、rom 42以及ram 43通过总线44彼此相连。输入/输出(i/o)接口45也连接至总线44。
137.电子设备40中的多个部件连接至i/o接口45，包括：输入单元46，例如键盘、鼠标等；输出单元47，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元48，例如磁盘、光盘等；以及通信单元49，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元49允许电子设备40通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
138.处理器41可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器41的一些示例包括但不限于中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、各种专用的人工智能(ai)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(dsp)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器41执行上文所描述的各个方法和处理，例如交通信号的信息确定方法。
139.在一些实施例中，交通信号的信息确定方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元48。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom 12和/或通信单元49而被载入和/或安装到计算机设备40上。当计算机程序加载到ram 43并由处理器41执行时，可以执行上文描述的交通信号的信息确定方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器41可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行交通信号的信息确定方法。
140.本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、芯片上系统的系统(soc)、负载可编程逻辑设备(cpld)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算
机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
141.用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
142.在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
143.为了提供与用户的交互，可以在计算机设备上实施此处描述的系统和技术，该计算机设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
144.可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)、区块链网络和互联网。
145.计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与vps服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
146.应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
147.上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明
白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。