[发明专利]路况预测方法及相应的模型训练方法、装置、设备及介质

说明书

本公开提供了一种路况预测方法及相应的模型训练方法、装置、设备及介质，涉及智能交通、人工智能以及计算机视觉等技术领域。具体实现方案为：基于指定路段的当前时刻的街景图像，挖掘所述指定路段的所述当前时刻的视觉特征；基于所述当前时刻以及所述当前时刻之前连续的多个历史时刻、所述指定路段上的车辆的轨迹速度，挖掘所述指定路段的所述当前时刻以及各所述历史时刻的轨迹速度特征；基于所述指定路段的所述当前时刻的所述视觉特征、所述当前时刻以及各所述历史时刻的所述轨迹速度特征，预测所述指定路段下一时刻的路况。本公开的技术，能够有效地提高路况预测的准确性。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，具体涉及智能交通、人工智能以及计算机视觉等技术领域，尤其涉及一种路况预测方法及相应的模型训练方法、装置、设备及介质。

背景技术

随着经济的不断发展，道路基础建设取得显著进展。然而，尽管道路不断铺设和拓宽，由于车辆数量以及出行需求的飞速增长，交通拥堵问题仍然日益凸显。

为了帮助用户避免交通拥堵，并做出更明智的出行决策，实时提供准确可靠的交通路况预测非常重要。

发明内容

本公开提供了一种路况预测方法及相应的模型训练方法、装置、设备及介质。

根据本公开的一方面，提供了一种路况预测方法，包括：

基于指定路段的当前时刻的街景图像，挖掘所述指定路段的所述当前时刻的视觉特征；

基于所述当前时刻以及所述当前时刻之前连续的多个历史时刻、所述指定路段上的车辆的轨迹速度，挖掘所述指定路段的所述当前时刻以及各所述历史时刻的轨迹速度特征；

基于所述指定路段的所述当前时刻的所述视觉特征、所述当前时刻以及各所述历史时刻的所述轨迹速度特征，预测所述指定路段下一时刻的路况。

根据本公开的另一方面，提供了一种路况预测模型的训练方法，包括：

采集多条训练数据，各条所述训练数据包括训练路段的第t时刻的街景图像、第t时刻以及第t时刻之前连续的多个历史时刻所述训练路段上的车辆的训练轨迹速度、以及所述训练路段的第t+1时刻的真实轨迹速度和真实路况标签；

对于各所述训练数据，基于所述训练数据中的所述训练路段的第t时刻的所述街景图像，挖掘所述训练路段的所述第t时刻的视觉特征；

对于各所述训练数据，基于所述第t时刻以及所述第t时刻之前连续的多个历史时刻、所述训练路段上的车辆的训练轨迹速度，挖掘所述训练路段的所述第t时刻以及各所述历史时刻的训练轨迹速度特征；

采用各所述训练数据对应的所述训练路段的所述第t时刻的视觉特征、所述训练路段的所述第t时刻以及各所述历史时刻的训练轨迹速度特征、以及所述训练路段的所述第t+1时刻的所述真实轨迹速度和所述真实路况标签，对所述路况预测模型进行训练。

根据本公开的再一方面，提供了一种路况预测装置，包括：

视觉特征挖掘模块，用于基于指定路段的当前时刻的街景图像，挖掘所述指定路段的所述当前时刻的视觉特征；

轨迹特征挖掘模块，用于基于所述当前时刻以及所述当前时刻之前连续的多个历史时刻、所述指定路段上的车辆的轨迹速度，挖掘所述指定路段的所述当前时刻以及各所述历史时刻的轨迹速度特征；

预测模块，用于基于所述指定路段的所述当前时刻的所述视觉特征、所述当前时刻以及各所述历史时刻的所述轨迹速度特征，预测所述指定路段下一时刻的路况。

根据本公开的又一方面，提供了一种路况预测模型的训练装置，包括：