[发明专利]一种交通异常检测方法、设备及装置

说明书

本申请涉及人工智能技术领域，特别涉及一种交通异常检测方法、设备及装置，用以自动对交通异常事件进行检测，提高交通异常事件的检测效率。本申请实施例获取预设时长内所述至少一个目标路段的交通流数据；基于训练得到的交通数据处理网络，以及所述交通数据处理网络在训练过程中获得的数据处理规则对所述交通流数据进行数据处理，得到处理后的交通流数据；数据处理规则是交通数据处理网络在训练过程中、对至少一个参考路段上未发生交通异常事件时间段内的多个交通流样本数据进行数据处理获得的；根据处理后的交通流数据与处理前的交通流数据之间的差异信息以及预设指标范围，检测至少一个目标路段上是否发生交通异常事件。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种交通异常检测方法、设备及装置。

背景技术

近年来随着国家基础设施持续建设以及城市规模的不断扩大，出行群众的交通需求日益增加，由此带来的因交通事故、占路施工、气象天气等因素产生的交通异常频发，表现为城市道路交通拥堵等问题，其中突发性交通事件和交通运行中的不稳定状态是引发交通拥挤和瘫痪等不安全状况的主要原因，通常表现为交通流产生突变现象，即出现交通异常点。

尤其是在交通繁忙时段(例如早晚高峰时段)，道路可能会频繁发生交通异常；目前发现交通异常的手段一般为道路上行驶车辆的司乘人员主动上报，道路监管部门在接收到上报的交通异常信息后进行相应处理。但是这种依靠人工上报交通异常的方式效率较低。

发明内容

本申请实施例提供一种交通异常检测方法、设备及装置，用以自动对交通异常事件进行检测，提高交通异常事件的检测效率。

第一方面，本申请实施例提供一种交通异常检测方法，包括：

获取预设时长内所述至少一个目标路段的交通流数据；其中所述交通流数据包括每个目标路段在所述预设时长内的各个时刻对应的车流量；

基于训练得到的交通数据处理网络，以及所述交通数据处理网络在训练过程中获得的数据处理规则对所述交通流数据进行数据处理，得到处理后的交通流数据；所述数据处理规则是所述交通数据处理网络在训练过程中、对至少一个参考路段上未发生交通异常事件时间段内的多个交通流样本数据进行数据处理获得的；

根据所述处理后的交通流数据与处理前的交通流数据之间的差异信息以及预设指标范围，检测所述至少一个目标路段上是否发生交通异常事件；所述预设指标范围是根据训练过程中所述处理后的交通流样本数据与处理前的交通流样本数据之间的差异信息确定的。

由于本申请实施例提供一种对至少一个目标路段的交通进行自动检测的方案，实施中获取预设时长内的该至少一个目标路段的交通流数据，基于已训练的交通数据处理网络，以及该交通数据处理网络在训练过程中学习到的数据处理规则对获取到的交通流数据进行处理，并将处理后的交通流数据与处理前的交通流数据进行比较，基于处理后的交通流数据与处理前的交通流数据之间的差异信息，判断该至少一个目标路段上是否发生交通异常事件。由于交通数据处理网络是基于至少一个参考路段上未发生交通异常事件的时间段内的交通流样本数据训练得到的，对于交通数据处理网络在训练过程中学习到的数据处理规则是对大量未发生交通异常事件的交通流数据的处理规则，若获取到的交通流数据为发生交通异常事件的目标路段的交通流数据，通过训练后的交通数据处理网络对异常的交通流数据按照训练过程中学习到的数据处理规则进行处理，处理后的交通流数据与处理前的异常交通流数据会存在较大的差异，因此，本申请实施例基于处理后的交通流数据与处理前的交通流数据之间的差异信息，可以判断目标路段是否发生交通异常事件。从而本申请实施例提供了一种对目标路段的交通进行异常检测的自动检测方案，并且全程不需要人工介入，可以提高交通异常事件检测的可靠性及检测效率。

可选的，所述数据处理规则包括所述交通数据处理网络的编码单元对应的数据处理规则和所述交通数据处理网络的解码单元对应的数据处理规则；