(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202111580642.X
(22)申请日 2021.12.22
(71)申请人 高德软件有限公司
地址 102200 北京市昌平区科技园区昌盛
路18号B1座1-5层
(72)发明人 李奕衡 刘羽飞 王登 左帆
周海洋
(74)专利代理机构 北京智信四方知识产权代理
有限公司 11519
专利代理师 钟文芳
(51)Int.Cl.
G08G 1/01(2006.01)
G08G 1/123(2006.01)
(54)发明名称
红绿灯周期时长的挖掘方法、电子设备及计
算机程序产品
(57)摘要
本公开实施例公开了一种红绿灯周期时长
的挖掘方法、电子设备及计算机程序产品，所述
样本数据包括在所述目标时间段内停车等待目
车辆的轨迹数据，确定在所述目标时间段内第一
个启动的起始样本车辆；将所述起始样本车辆的
启动时间作为起始时间，确定所述目标时间段内
其他样本车辆的启动时间距离所述起始时间的
偏移时长；统计所述样本车辆在所述偏移时长维
度上的数量分布信息；基于所述数量分布信息的
周期性特征确定所述目标红绿灯的周期时长。该
技术方案统挖掘得到的红绿灯周期的准确率更
高。权利要求书2页 说明书15页 附图3页CN 114463969 A 2022.05.10
C N 114463969
A
1.一种红绿灯周期时长的挖掘方法，其中，包括：
获取目标时间段内的样本数据；所述样本数据包括在所述目标时间段内停车等待目标红绿灯的样本车辆的轨迹数据；
基于所述样本车辆的轨迹数据，确定在所述目标时间段内第一个启动的起始样本车辆；
将所述起始样本车辆的启动时间作为起始时间，确定所述目标时间段内其他样本车辆的启动时间距离所述起始时间的偏移时长；
统计所述样本车辆在所述偏移时长维度上的数量分布信息；
基于所述数量分布信息的周期性特征确定所述目标红绿灯的周期时长。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述轨迹数据包括多天在相同目标时间段内的轨迹数据；基于所述样本车辆的轨迹数据，确定在所述目标时间段内第一个启动的起始样本车辆，包括：
针对同一天的样本车辆的轨迹数据，确定在该天所述目标时间段内第一个启动的起始样本车辆；
统计所述样本车辆在所述偏移时长维度上的数量分布信息，包括：
基于多天的所述样本车辆对应的所述偏移时长，统计不同偏移时长下所述样本车辆的数量，获得所述样本车辆在所述偏移时长维度上的数量分布信息。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，基于所述数量分布信息的周期性特征确定所述目标红绿灯的周期时长，包括：
利用预设的周期挖掘算法确定所述数量分布信息中的唯一周期；
基于所述唯一周期确定所述目标红绿灯在所述目标时间段的周期时长。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，当同一个目标红绿灯，在一天的不同的目标时间段分别有对应的周期时长时，所述方法还包括：
将所述目标红绿灯在不同的目标时间段对应的周期时长进行聚合，获得所述目标红绿灯的周期时长的分布信息。
5.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述获取目标时间段内的样本数据，包括：
获取在目标时间段内所述目标红绿灯关联的两个连通路段上的轨迹数据；
基于所述样本车辆的所述轨迹数据确定从所述两个连通路段中的第一路段进入第二路段时，所述样本车辆的停车时长是否大于或等于预设长度；
将大于或等于所述预设长度的所述停车时长作为目标时段内的所述样本数据，加入样本数据集。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，获取在目标时间段内所述目标红绿灯关联的两个连通路段上的轨迹数据之后，所述方法还包括：
基于预训练的轨迹分类模型确定所述轨迹数据的类别；
将所述类别为非机动车辆的所述轨迹数据剔除。
7.一种交通状况分析方法，包括：利用权利要求1‑6任一项所述的方法确定的目标红绿灯的周期时长分析所述目标红绿灯所在道路的交通状况。
8.一种基于位置的服务提供方法，包括：利用权利要求7所述的方法得到的交通状况为被导航对象提供位置服务，所述基于位置的服务包括：导航、地图渲染、路线规划中的一种
或多种。
9.一种电子设备，其中，包括存储器、处理器以及存储在存储器上的计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序以实现权利要求1‑8任一项所述的方法。
10.一种计算机程序产品，其包括计算机指令，其中，该计算机指令被处理器执行时实现权利要求1‑8任一项所述的方法。
红绿灯周期时长的挖掘方法、电子设备及计算机程序产品
技术领域
[0001]本公开涉及交通技术领域，具体涉及一种红绿灯周期时长的挖掘方法、电子设备及计算机程序产品。
背景技术
[0002]目前，红绿灯是交通管理部门管控车辆通行秩序及调整道路交通流量的重要基础设施，红绿灯的周期时长是动态交通服务提供商针对不同道路交通场景为用户提供相应交通服务所需要的重要信息之一。例如，为了缓解用户在交通拥堵场景下的焦虑情绪，可以将根据用户当前要等待的红绿灯的周期预测用户将要等待的时长，并将该时长推送给用户。此外，红绿灯的周期时长还可以用于精准计算通行路口代价，以作为辅助特征预测道路拥堵、拥堵消散等动态交通路况。已有技术中，红绿灯的周期时长通常依赖于交管局提供的红绿灯周期及对应路口等，但是这种方式能够获得的红绿灯数据覆盖的道路范围有限。因此，需要提出一种解决方案，用于挖掘红绿灯的周期时长，以扩大红绿灯数据覆盖的道路范围。
发明内容
[0003]本公开实施例提供一种红绿灯周期时长的挖掘方法、电子设备及计算机程序产品。
[0004]第一方面，本公开实施例中提供了一种红绿灯周期时长的挖掘方法，其中，包括：[0005]获取目标时间段内的样本数据；所述样本数据包括在所述目标时间段内停车等待目标红绿灯的样本车辆的轨迹数据；
[0006]基于所述样本车辆的轨迹数据，确定在所述目标时间段内第一个启动的起始样本车辆；
[0007]将所述起始样本车辆的启动时间作为起始时间，确定所述目标时间段内其他样本车辆的启动时间距离所述起始时间的偏移时长；
[0008]统计所述样本车辆在所述偏移时长维度上的数量分布信息；
[0009]基于所述数量分布信息的周期性特征确定所述目标红绿灯的周期时长。[0010]进一步地，所述轨迹数据包括多天在相同目标时间段内的轨迹数据；基于所述样本车辆的轨迹数据，确定在所述目标时间段内第一个启动的起始样本车辆，包括：[0011]针对同一天的样本车辆的轨迹数据，确定在该天所述目标时间段内第一个启动的起始样本车辆；
[0012]统计所述样本车辆在所述偏移时长维度上的数量分布信息，包括：
[0013]基于多天的所述样本车辆对应的所述偏移时长，统计不同偏移时长下所述样本车辆的数量，获得所述样本车辆在所述偏移时长维度上的数量分布信息。
[0014]进一步地，基于所述数量分布信息的周期性特征确定所述目标红绿灯的周期时长，包括：
[0015]利用预设的周期挖掘算法确定所述数量分布信息中的唯一周期；
[0016]基于所述唯一周期确定所述目标红绿灯在所述目标时间段的周期时长。[0017]进一步地，当同一个目标红绿灯，在一天的不同的目标时间段分别有对应的周期时长时，所述方法还包括：
[0018]将所述目标红绿灯在不同的目标时间段对应的多个所述周期时长进行聚合，获得所述目标红绿灯的周期时长的分布信息。
[0019]进一步地，所述获取目标时间段内的样本数据，包括：
[0020]获取在目标时间段内所述目标红绿灯关联的两个连通路段上的轨迹数据；[0021]基于所述样本车辆的所述轨迹数据确定从所述两个连通路段中的第一路段进入第二路段时，所述样本车辆的停车时长是否大于或等于预设长度；
[0022]将大于或等于所述预设长度的所述停车时长作为目标时段内的所述样本数据，加入样本数据集。
[0023]进一步地，获取在目标时间段内所述目标红绿灯关联的两个连通路段上的轨迹数据之后，所述方法还包括：
[0024]基于预训练的轨迹分类模型确定所述轨迹数据的类别；
[0025]将所述类别为非机动车辆的所述轨迹数据剔除。
[0026]第二方面，本发明实施例中提供了一种交通状况分析方法，包括：利用第一方面所述的方法确定的目标红绿灯的周期时长分析所述目标红绿灯所在道路的交通状况。[0027]第三方面，本发明实施例中
提供了一种基于位置的服务提供方法，包括：利用第二方面所述的方法得到的交通状况为被导航对象提供位置服务，所述基于位置的服务包括：导航、地图渲染、路线规划中的一种或多种。
[0028]第四方面，本发明实施例中提供了一种红绿灯周期时长的挖掘装置，其中，包括：[0029]第一获取模块，被配置为获取目标时间段内的样本数据；所述样本数据包括在所述目标时间段内停车等待目标红绿灯的样本车辆的轨迹数据；
[0030]第一确定模块，被配置为基于所述样本车辆的轨迹数据，确定在所述目标时间段内第一个启动的起始样本车辆；
[0031]第二确定模块，被配置为将所述起始样本车辆的启动时间作为起始时间，确定所述目标时间段内其他样本车辆的启动时间距离所述起始时间的偏移时长；
[0032]统计模块，被配置为统计所述样本车辆在所述偏移时长维度上的数量分布信息；[0033]第三确定模块，被配置为基于所述数量分布信息的周期性特征确定所述目标红绿灯的周期时长。
[0034]所述功能可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。所述硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块。
[0035]在一个可能的设计中，上述装置的结构中包括存储器和处理器，所述存储器用于存储一条或多条
支持上述装置执行上述对应方法的计算机指令，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的计算机指令。上述装置还可以包括通信接口，用于上述装置与其他设备或通信网络通信。
[0036]第五方面，本公开实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上的计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序以实现上述任一方面所述的方法。
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