一种城市路网的子区域划分方法、装置、电子设备及介质与流程

1.本技术涉及城市交通路网划分技术领域，尤其是涉及一种城市路网的子区域划分方法、装置、电子设备及介质。


背景技术：

2.目前路网交通信号优化控制的研究取得了丰富的研究成果，但由于城市中的路网规模大，路网中的交叉口数量多，多个交叉口的区域路网的联动协调时，相邻交叉口之间的交通流互相影响、动态波动，导致交通信号控制问题变得更加复杂和具有挑战性。由于交通路网过于复杂和庞大，一般的路网交通信号优化控制的研究成果难以直接对整个路网进行整体优化。现有的研究成果中对路网交通信号控制问题进行了广泛的研究，通过将路网划分成若干个合理的子区的形式，对每个子区中的交叉口的信号灯进行协调控制，能够保证路网整体的信号控制效果。所以如何对路网进行动态划分以及提高路网子区域划分的准确性成为了不容小觑的技术问题。


技术实现要素：

3.有鉴于此，本技术的目的在于提供一种城市路网的子区域划分方法、装置、电子设备及介质，通过在车路协同系统中对交叉口的静态交通数据以及动态交通流数据被实时被采集，交叉口间关联度数学模型根据静态交通数据以及动态交通流数据得到交叉口之间的关联度值，根据关联度值实现对路网子区进行动态划分，并提高了路网子区域划分的准确性。以便提高车路协同系统中车辆和基础设施配合的效果，从而提高道路通行的安全性。
4.本技术实施例提供了一种城市路网的子区域划分方法，所述子区域划分方法包括：
5.在车路协同系统中获取待划分城市路网中的每个交叉口的第一静态交通数据以及第一动态交通流数据；
6.将任一两个所述交叉口的第一静态交通数据以及第一动态交通流数据输入至交叉口间关联度数学模型之中，确定出两个所述交叉口之间的第一关联度值；
7.基于多个所述第一关联度值，对所述待划分城市路网进行子区域划分。
8.在一种可能的实施方式之中，在所述基于多个所述第一关联度值，对所述待划分城市路网进行子区域划分之后，所述子区域划分方法还包括：
9.获取预设时间段下所述待划分城市路网中的每个交叉口在当前时间下的第二静态交通数据的均值以及第二动态交通流数据的均值；
10.所述交叉口间关联度数学模型基于每个所述交叉口的所述第二静态交通数据的均值以及所述第二动态交通流数据的均值，确定出每两个所述交叉口之间的第二关联度值；
11.基于多个所述第二关联度值，对所述待划分城市路网的子区域的划分进行更新。
12.在一种可能的实施方式之中，针对于第一交叉口和第二交叉口，所述将任一两个
所述交叉口的第一静态交通数据以及第一动态交通流数据输入至交叉口间关联度数学模型之中，确定出两个所述交叉口之间的第一关联度值，包括：
13.所述交叉口间关联度数学模型根据第一交叉口的第一静态交通数据以及第一动态交通流数据，确定出第一交叉口的第一路段关联度值；
14.所述交叉口间关联度数学模型根据第二交叉口的第二静态交通数据以及第二动态交通流数据，确定出第二交叉口的第二路段关联度值；
15.所述交叉口间关联度数学模型根据所述第一路段关联度值以及所述第二路段关联度值，确定出所述第一交叉口与所述第二交叉口之间的第一关联度值。
16.在一种可能的实施方式之中，所述基于多个所述第一关联度值，对所述待划分城市路网进行子区域划分，包括：
17.将每两个所述交叉口之间的第一关联度值的倒数确定为所述待划分城市路网中每两个所述交叉口之间的连接度权值；
18.针对于第一交叉口，在所述待划分城市路网中将该第一交叉口的最大连接度权值相对应的连接边进行移除，并检测移除次数是否达到预设阈值；
19.若否，则继续在该第一交叉口的剩余的所述连接度权值之中移除最大连接度权值相对应的连接边，直至移除次数达到所述预设阈值时停止对第一该交叉口的连接边进行移除，将当前与第一交叉口相连接的交叉口以及该第一交叉口划分至同一子区域下。
20.在一种可能的实施方式之中，所述第一动态交通流数据包括：
21.车辆通过交叉口相对应的路段的平均时间、交叉口相对应的路段的车流周期、交叉口相对应的路段的车辆类型、交叉口相对应的路段的天气、路段的上游交叉口驶向该交叉口的车流量、预设时间段内驶向该交叉口的总车流量以及交叉口的路段的行驶平均速度。
22.在一种可能的实施方式之中，通过以下步骤确定出所述车流周期：
23.确定出在路段车辆在工作日时的第一历史平均车流量以及在非工作日时的第二历史平均车流量；
24.若当前时间为工作日，则基于在路段车辆的实时车流量与所述第一历史平均车流量的比值，确定出所述车流周期；
25.若当前时间为非工作日，则基于在路段车辆的实时车流量与所述第二历史平均车流量的比值，确定出所述车流周期。
26.在一种可能的实施方式之中，通过以下步骤确定出所述车辆类型：
27.获取通过路段的多种车辆类型的总辆数；
28.基于多种车辆类型的总辆数以及中大型车辆的辆数，确定出在路段下中大型车辆的辆数占比值；
29.基于所述中大型车辆的辆数占比值与预设的车辆类型与影响数值的取值关系表，确定出所述车辆类型。
30.本技术实施例还提供了一种城市路网的子区域划分装置，所述子区域划分装置包括：
31.获取模块，用于在车路协同系统中获取待划分城市路网中的每个交叉口的第一静态交通数据以及第一动态交通流数据；
32.确定模块，用于将任一两个所述交叉口的第一静态交通数据以及第一动态交通流数据输入至交叉口间关联度数学模型之中，确定出两个所述交叉口之间的第一关联度值；
33.分区模块，用于基于多个所述第一关联度值，对所述待划分城市路网进行子区域划分。
34.本技术实施例还提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如上述的城市路网的子区域划分方法的步骤。
35.本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如上述的城市路网的子区域划分方法的步骤。
36.本技术实施例提供的一种城市路网的子区域划分方法、装置、电子设备及介质，所述子区域划分方法包括：在车路协同系统中获取待划分城市路网中的每个交叉口的第一静态交通数据以及第一动态交通流数据；将任一两个所述交叉口的第一静态交通数据以及第一动态交通流数据输入至交叉口间关联度数学模型之中，确定出两个所述交叉口之间的第一关联度值；基于多个所述第一关联度值，对所述待划分城市路网进行子区域划分。通过在车路协同系统中对交叉口的静态交通数据以及动态交通流数据被实时被采集，交叉口间关联度数学模型根据静态交通数据以及动态交通流数据得到交叉口之间的关联度值，根据关联度值实现对路网子区进行动态划分，提高了路网子区域划分的准确性。以便提高车路协同系统中车辆和基础设施配合的效果，从而提高道路通行的安全性。
37.为使本技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
38.为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
39.图1为本技术实施例所提供的一种城市路网的子区域划分方法的流程图之一；
40.图2为本技术实施例所提供的一种城市路网的子区域划分方法的流程图之二；
41.图3为本技术实施例所提供的一种城市路网的子区域划分装置的结构示意图之一；
42.图4为本技术实施例所提供的一种城市路网的子区域划分装置的结构示意图之二；
43.图5为本技术实施例所提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
44.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，应当理解，本技术中的附
图仅起到说明和描述的目的，并不用于限定本技术的保护范围。另外，应当理解，示意性的附图并未按实物比例绘制。本技术中使用的流程图示出了根据本技术的一些实施例实现的操作。应当理解，流程图的操作可以不按顺序实现，没有逻辑的上下文关系的步骤可以反转顺序或者同时实施。此外，本领域技术人员在本技术内容的指引下，可以向流程图添加一个或多个其他操作，也可以从流程图中移除一个或多个操作。
45.另外，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本技术的范围，而是仅仅表示本技术的选定实施例。基于本技术的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的全部其他实施例，都属于本技术保护的范围。
46.为了使得本领域技术人员能够使用本技术内容，结合特定应用场景“对城市路网的子区域进行划分”，给出以下实施方式，对于本领域技术人员来说，在不脱离本技术的精神和范围的情况下，可以将这里定义的一般原理应用于其他实施例和应用场景。
47.首先，对本技术可适用的应用场景进行介绍。本技术可应用于城市交通路网划分技术领域。
48.目前路网交通信号优化控制的研究取得了丰富的研究成果，但由于城市中的路网规模大，路网中的交叉口数量多，多个交叉口的区域路网的联动协调时，相邻交叉口之间的交通流互相影响、动态波动，导致交通信号控制问题变得更加复杂和具有挑战性。由于交通路网过于复杂和庞大，一般的路网交通信号优化控制的研究成果难以直接对整个路网进行整体优化。现有的研究成果中对路网交通信号控制问题进行了广泛的研究，通过将路网划分成若干个合理的子区的形式，对每个子区中的交叉口的信号灯进行协调控制，能够保证路网整体的信号控制效果。所以如何对路网进行动态划分以及提高路网子区域划分的准确性成为了不容小觑的技术问题。
49.基于此，本技术实施例提供了一种城市路网的子区域划分方法，通过在车路协同系统中对交叉口的静态交通数据以及动态交通流数据被实时被采集，交叉口间关联度数学模型根据静态交通数据以及动态交通流数据得到交叉口之间的关联度值，根据关联度值实现对路网子区进行动态划分，并提高了路网子区域划分的准确性。以便提高车路协同系统中车辆和基础设施配合的效果，从而提高道路通行的安全性。
50.请参阅图1，图1为本技术实施例所提供的一种城市路网的子区域划分方法的流程图之一。如图1中所示，本技术实施例提供的子区域划分方法，包括：
51.s101：在车路协同系统中获取待划分城市路网中的每个交叉口的第一静态交通数据以及第一动态交通流数据。
52.该步骤中，在车路协同系统中获取到待划分城市路网中的每个交叉口的第一静态交通数据以及第一动态交通流数据。
53.这里，数据来源可以不为车路协同系统也可以来自于监控摄像头、车速测量雷达等传感器。这些传感器可以提供交通数据，而不一定称这些设备组成的集合为车路协同系统。通过这些传感器提供的数据直接进行交叉口间关联度数学模型后实现子区划分，能够成为实现动态子区划分的替代方案。
54.其中，所述第一动态交通流数据包括：通过交叉口相对应的路段的平均时间、交叉
口相对应的路段的车流周期、交叉口相对应的路段的车辆类型、交叉口相对应的路段的天气、路段的上游交叉口驶向该交叉口的车流量、预设时间段内驶向该交叉口的总车流量以及交叉口的路段的行驶平均速度。
55.其中，第一静态交通数据包括交叉口相对应的路段的车道数数值、叉口间距、交叉口分支数量等静态因素。
56.相较于传统方案本发明中新增了车辆类型的因子、天气的因子、车流周期的因子、车辆平均行驶速度这4个参数。
57.①
车辆类型的因子是指车流中的车辆类型分布，当大货车占车流中比例较大时，两交叉口之间的通行时间会变长、车流量会减少、为了保证车辆安全行车距离车头时距会增加，因此两交叉口之间的关联度会减弱，因此增加了车辆类型因子。
58.②
天气情况对交叉口之间关联度的影响与车辆类型因子相似，传统方案中天气影响车流量、通行时间，从而间接影响交叉口关联度。本方案中增加了天气的因子，通过车路协同系统中的车辆测速雷达获取车辆的平均行驶速度，将平均行驶速度与路段设计行驶速度的比值作为天气情况对交叉口关联度的影响。
59.③
车流周期的子是指时间对交叉口关联度的影响，在工作日与非工作时路网中的车流量分布状态不同，通过计算当前车流量与历史平均车流量的比值得到车流周期因子。车流周期因子较大时证明当前路段中车流量较大，车流量较大时两交叉口关联性更强。车流周期因子分为工作日与休息日不同的取值更贴近不同时间下的车流量的分布状态。
60.④
车辆平均行驶速度是当前路段中车辆的平均行驶速度，传统方案中通过通行时间的方式间接影响交叉口之间的关联度。但实际上在不同的路段上影响通行时间的因素不止路段长度，还有路段的设计行驶速度。因此本发明中增加了车辆平均行驶因子，取值为路段平均行驶速度与路段设计行驶速度的比值，能够直接体现当前行驶速度与路段设计行驶速度对交叉口关联度的影响。相较于传统方案中通过行驶时间间接影响关联度更合理。
61.在一种可能的实施方式之中，通过以下步骤确定出所述车流周期：
62.a：确定出在路段车辆在工作日时的第一历史平均车流量以及在非工作日时的第二历史平均车流量。
63.这里，确定出在路段车辆在工作日时的第一历史平均车流量以及在非工作日时的第二历史平均车流量。
64.b：若当前时间为工作日，则基于在路段车辆的实时车流量与所述第一历史平均车流量的比值，确定出所述车流周期；若当前时间为非工作日，则基于在路段车辆的实时车流量与所述第二历史平均车流量的比值，确定出所述车流周期。
65.这里，根据当前路段车辆当前车流量与历史车流量做比得到车流周期，通过统计车辆在工作日与非工作日的平均车流量，计算当前实时车流量与历史平均值的比值确定出来车流周期，若当日为工作日，则根据在路段车辆的实时车流量与第一历史平均车流量的比值确定出车流周期，若当日为非工作日，则根据在路段车辆的实时车流量与第二历史平均车流量的比值确定出车流周期。
66.在一种可能的实施方式之中，通过以下步骤确定出所述车辆类型：
67.a：获取通过路段的多种车辆类型的总辆数。
68.这里，在车路协同系统中能够实时地获取当前路段中多种车辆类型的总辆数。
69.b：基于多种车辆类型的总辆数以及中大型车辆的辆数，确定出在路段下中大型车辆的辆数占比值。
70.这里，根据多种车辆类型的总辆数以及中大型车辆的辆数，确定出在路段下中大型车辆的辆数占比值。
71.c：基于所述中大型车辆的辆数占比值与预设的车辆类型与影响数值的取值关系表，确定出所述车辆类型。
72.这里，根据中大型车辆的辆数占比值与预设的车辆类型与影响数值的取值关系表，确定出车辆类型。
73.其中，在车路协同背景下能够实时地获取当前路段中车辆的类型分布，若车辆类型中大型车辆占比较高，会导致交叉口之间的车流量降低，削弱两个交叉口之间的关联性。当交叉口之间的车流中大型车辆占比超过20％时，对道路的影响明显提升，因此车辆类型的取值范围为如下表：
74.车辆类型与影响数值的取值关系表
75.中大型车辆占比rr＜0.20.2≤r＜0.40.4≤r＜0.6r≥0.6车辆类型的取值10.80.60.4
76.这里，通过以下步骤确定出天气相对应的数值：基于路段下天气正常情况下的车辆平均速度与路段下车辆的平均速度的比值，确定出所述天气相对于的数值。在能见度较差的情况下，驾驶员驾驶车辆的平均速度变慢，车辆加速度相较于能见度高的情况明显下降。但天气情况难以量化为关联度因子，因此通过两个交叉口之间通行的平均速度作为影响因子,时间段的长度需要通过仿真确定。因此天气相对应的数值为：当前路段车辆平均车速与路段天气正常情况下平均车速的比值。需要注意的是天气的取值上限为1。因为交叉口之间的车辆速度随车流量而变化，当车流量较小时车速较大，此时天气情况对两交叉口之间的关联度影响较小，因此天气的取值上限为1。
77.这里，通过以下步骤确定出车道数的数值：基于路段下车道数的数量以及预设的车道数与影响数值的取值关系表，确定出所述车道数相对应的车道数的数值。车道数增多会导致道路上可容纳交通量增多，车辆的行驶空间增大，车辆行驶时速度变化较大。因此当车道数的增加对交叉口之间的关联性有一定的影响，因此车道数的取值范围为下表所示：
78.车道数与影响数值的取值关系表
79.车道数的数量jj＝1j＝2j≥3车道数的取值10.950.9
80.s102：将任一两个所述交叉口的第一静态交通数据以及第一动态交通流数据输入至交叉口间关联度数学模型之中，确定出两个所述交叉口之间的第一关联度值。
81.该步骤中，将任一两个交叉口的第一静态交通数据以及第一动态交通流数据输入至交叉口间关联度数学模型之中，确定出两个交叉口之间的第一关联度值。
82.这里，交叉口的关联度值是指交叉口之间关联性的强弱联系，关联性强的交叉口之间的车流量、拥堵等情况相近，将关联性强的交叉口划分到同一子区中能够提升路网的整体通行量。交叉口关联度模型是路网子区划分算法的基础，建立合适的交叉口关联度模型能够提升路网子区划分的效果。
83.在一种可能的实施方式之中，针对于第一交叉口和第二交叉口，所述将任一两个
所述交叉口的第一静态交通数据以及第一动态交通流数据输入至交叉口间关联度数学模型之中，确定出两个所述交叉口之间的第一关联度值，包括：
84.(1)：所述交叉口间关联度数学模型根据第一交叉口的第一静态交通数据以及第一动态交通流数据，确定出第一交叉口的第一路段关联度值。
85.这里，交叉口间关联度数学模型根据第一交叉口的第一静态交通数据以及第一动态交通流数据，确定出第一交叉口的第一路段关联度值。
86.(2)：所述交叉口间关联度数学模型根据第二交叉口的第二静态交通数据以及第二动态交通流数据，确定出第二交叉口的第二路段关联度值。
87.这里，交叉口间关联度数学模型根据第二交叉口的第二静态交通数据以及第二动态交通流数据，确定出第二交叉口的第二路段关联度值。
88.(3)：所述交叉口间关联度数学模型根据所述第一路段关联度值以及所述第二路段关联度值，确定出所述第一交叉口与所述第二交叉口之间的第一关联度值。
89.这里，交叉口间关联度数学模型根据第一路段关联度值以及第二路段关联度值，确定出第一交叉口与第二交叉口之间的第一关联度值。
90.其中，交叉口间关联度数学模型如下：
[0091][0092]
式中i为两交叉口之间的关联度，i1为第一交叉口的第一路段关联度值，i2为第二交叉口的第二路段关联度值；t1、t2分别为车辆通过第一交叉口相对应的路段的平均时间，车辆通过第二交叉口相对应的路段的平均时间，a为离散常数，取值为0.1；c1、c2分别为第一交叉口的车流周期的因子以及第二交叉口的车流周期的因子；p1、p2分别为第一交叉口以及第二交叉口的车辆类型的因子，k1、k2分别为第一交叉口以及第二交叉口的车道数的因子，w1、w2分别为第一交叉口以及第二交叉口的天气的因子，q
cur1
、q
cur2
分别为路段的上游交叉口驶向第一交叉口的车流量以及路段的上游交叉口驶向第二交叉口的车流量，σ
qi1
、σ
qi2
分别为预设时间段内驶向第一交叉口的总车流量以及预设时间段内驶向第二交叉口的总车流量。其中w1、w2与当前车道行驶的平均速度。
[0093]
s103：基于多个所述第一关联度值，对所述待划分城市路网进行子区域划分。
[0094]
该步骤中，根据多个第一关联度值，对待划分城市路网进行子区域划分。
[0095]
在一种可能的实施方式之中，所述基于多个所述第一关联度值，对所述待划分城市路网进行子区域划分，包括：
[0096]
i：将每两个所述交叉口之间的第一关联度值的倒数确定为所述待划分城市路网中每两个所述交叉口之间的连接度权值。
[0097]
这里，将每两个交叉口之间的第一关联度值的倒数确定为待划分城市路网中每两个交叉口之间的连接度权值。
[0098]
ii：针对于第一交叉口，在所述待划分城市路网中将该第一交叉口的最大连接度
权值相对应的连接边进行移除，并检测移除次数是否达到预设阈值。
[0099]
这里，针对于第一交叉口，在待划分城市路网中将该第一交叉口的最大连接度权值相对应的连接边进行移除，并检测移除次数是否达到预设阈值。
[0100]
iii：若否，则继续在该第一交叉口的剩余的所述连接度权值之中移除最大连接度权值相对应的连接边，直至移除次数达到所述预设阈值时停止对第一该交叉口的连接边进行移除，将当前与第一交叉口相连接的交叉口以及该第一交叉口划分至同一子区域下。
[0101]
这里，若否，则继续在该第一交叉口的剩余的连接度权值之中移除最大连接度权值相对应的连接边，直至移除次数达到预设阈值时停止对第一该交叉口的连接边进行移除，将当前与第一交叉口相连接的交叉口以及该第一交叉口划分至同一子区域下。
[0102]
现有的交叉口关联度为一个静态的值，因此路网子区划分后划分结果不能再改变也是静态的。但实际上影响两个交叉口之间的关联性的因素有很多，例如车流量、车辆类型分布、天气情况(能见度)、两交叉口之间的距离等。在车路协同背景下路网中的车流信息、车辆类型信息、天气信息可以实时或准实时地获取，因此可以建立动态的交叉口关联度模型，实现动态的路网子区划分。动态的子区划分能够根据当前路网中的交通流等状态的变化改变当前的子区划分结果。
[0103]
本技术实施例提供的一种城市路网的子区域划分方法，所述子区域划分方法包括：在车路协同系统中获取待划分城市路网中的每个交叉口的第一静态交通数据以及第一动态交通流数据；将任一两个所述交叉口的第一静态交通数据以及第一动态交通流数据输入至交叉口间关联度数学模型之中，确定出两个所述交叉口之间的第一关联度值；基于多个所述第一关联度值，对所述待划分城市路网进行子区域划分。通过在车路协同系统中对交叉口的静态交通数据以及动态交通流数据被实时被采集，交叉口间关联度数学模型根据静态交通数据以及动态交通流数据得到交叉口之间的关联度值，根据关联度值实现对路网子区进行动态划分，提高了路网子区域划分的准确性。以便提高车路协同系统中车辆和基础设施配合的效果，从而提高道路通行的安全性。
[0104]
请参阅图2，图2为本技术实施例所提供的一种城市路网的子区域划分方法的流程图之二。如图2中所示，本技术实施例提供的子区域划分方法，包括：
[0105]
s201：在车路协同系统中获取待划分城市路网中的每个交叉口的第一静态交通数据以及第一动态交通流数据；
[0106]
s202：将任一两个所述交叉口的第一静态交通数据以及第一动态交通流数据输入至交叉口间关联度数学模型之中，确定出两个所述交叉口之间的第一关联度值；
[0107]
s203：基于多个所述第一关联度值，对所述待划分城市路网进行子区域划分。
[0108]
其中，s201至s203的描述可以参照s101至s103的描述，并且能达到相同的技术效果，对此不做赘述。
[0109]
s204：获取预设时间段下所述待划分城市路网中的每个交叉口在当前时间下的第二静态交通数据的均值以及第二动态交通流数据的均值；所述交叉口间关联度数学模型基于每个所述交叉口的所述第二静态交通数据的均值以及所述第二动态交通流数据均值，确定出每两个所述交叉口之间的第二关联度值；基于多个所述第二关联度值，对所述待划分城市路网的子区域的划分进行更新。
[0110]
该步骤中，获取预设时间段下待划分城市路网中的每个交叉口在当前时间下的第
二静态交通数据的均值以及第二动态交通流数据的均值，交叉口间关联度数学模型根据每个交叉口的第二静态交通数据的均值以及第二动态交通流数据的均值，确定出每两个交叉口之间的第二关联度值；根据多个第二关联度值，对待划分城市路网的子区域的划分进行更新。从而实现了动态的子区划分能够根据当前路网中的交通流等状态的变化改变当前的子区划分结果。
[0111]
在本方案中通过车路系统中获取的实时交通数据，能够实现动态的路网子区划分。以车流量为例，不同时段下的车流量是动态变化的，不同的车流量会直接导致两交叉口之间的关联度的数值发生变化。因此传统方案中采用车流量的均值作为交叉口关联度的计算值不能够体现出动态性。本发明中提出的子区动态划分方法将车流量、通行时间、天气因素、车辆类型分布都变为动态变化的值，每15分钟统计数据，能够计算更贴近当前交通状态的交叉口关联度值。
[0112]
本技术实施例提供的一种城市路网的子区域划分方法，所述子区域划分方法包括：在车路协同系统中获取待划分城市路网中的每个交叉口的第一静态交通数据以及第一动态交通流数据；将任一两个所述交叉口的第一静态交通数据以及第一动态交通流数据输入至交叉口间关联度数学模型之中，确定出两个所述交叉口之间的第一关联度值；基于多个所述第一关联度值，对所述待划分城市路网进行子区域划分。获取预设时间段下所述待划分城市路网中的每个交叉口在当前时间下的第二静态交通数据的均值以及第二动态交通流数据的均值；所述交叉口间关联度数学模型基于每个所述交叉口的所述第二静态交通数据的均值以及所述第二动态交通流数据的均值，确定出每两个所述交叉口之间的第二关联度值；基于多个所述第二关联度值，对所述待划分城市路网的子区域的划分进行更新。通过在车路协同系统中对交叉口的静态交通数据以及动态交通流数据被实时被采集，交叉口间关联度数学模型根据静态交通数据以及动态交通流数据得到交叉口之间的关联度值，根据关联度值实现对路网子区进行动态划分，提高了路网子区域划分的准确性。
[0113]
请参阅图3、图4，图3为本技术实施例所提供的一种城市路网的子区域划分装置的结构示意图之一；图4为本技术实施例所提供的一种城市路网的子区域划分装置的结构示意图之二。如图3中所示，所述城市路网的子区域划分装置300包括：
[0114]
获取模块310，用于在车路协同系统中获取待划分城市路网中的每个交叉口的第一静态交通数据以及第一动态交通流数据；
[0115]
确定模块320，用于将任一两个所述交叉口的第一静态交通数据以及第一动态交通流数据输入至交叉口间关联度数学模型之中，确定出两个所述交叉口之间的第一关联度值；
[0116]
分区模块330，用于基于多个所述第一关联度值，对所述待划分城市路网进行子区域划分。
[0117]
进一步的，如图4所示，子区域划分装置300还包括更新模块340，所述更新模块340用于：
[0118]
获取预设时间段下所述待划分城市路网中的每个交叉口在当前时间下的第二静态交通数据的均值以及第二动态交通流数据的均值；
[0119]
所述交叉口间关联度数学模型基于每个所述交叉口的所述第二静态交通数据的均值以及所述第二动态交通流数据的均值，确定出每两个所述交叉口之间的第二关联度
值；
[0120]
基于多个所述第二关联度值，对所述待划分城市路网的子区域的划分进行更新。
[0121]
进一步的，确定模块320在用于针对于第一交叉口和第二交叉口，所述将任一两个所述交叉口的第一静态交通数据以及第一动态交通流数据输入至交叉口间关联度数学模型之中，确定出两个所述交叉口之间的第一关联度值时，确定模块320具体用于：
[0122]
所述交叉口间关联度数学模型根据第一交叉口的第一静态交通数据以及第一动态交通流数据，确定出第一交叉口的第一路段关联度值；
[0123]
所述交叉口间关联度数学模型根据第二交叉口的第二静态交通数据以及第二动态交通流数据，确定出第二交叉口的第二路段关联度值；
[0124]
所述交叉口间关联度数学模型根据所述第一路段关联度值以及所述第二路段关联度值，确定出所述第一交叉口与所述第二交叉口之间的第一关联度值。
[0125]
进一步的，分区模块330在用于所述基于多个所述第一关联度值，对所述待划分城市路网进行子区域划分时，分区模块330具体用于：
[0126]
将每两个所述交叉口之间的第一关联度值的倒数确定为所述待划分城市路网中每两个所述交叉口之间的连接度权值；
[0127]
针对于第一交叉口，在所述待划分城市路网中将该第一交叉口的最大连接度权值相对应的连接边进行移除，并检测移除次数是否达到预设阈值；
[0128]
若否，则继续在该第一交叉口的剩余的所述连接度权值之中移除最大连接度权值相对应的连接边，直至移除次数达到所述预设阈值时停止对第一该交叉口的连接边进行移除，将当前与第一交叉口相连接的交叉口以及该第一交叉口划分至同一子区域下。
[0129]
进一步的，获取模块310通过以下步骤确定出所述车流周期：
[0130]
确定出在路段车辆在工作日时的第一历史平均车流量以及在非工作日时的第二历史平均车流量；
[0131]
若当前时间为工作日，则基于在路段车辆的实时车流量与所述第一历史平均车流量的比值，确定出所述车流周期；
[0132]
若当前时间为非工作日，则基于在路段车辆的实时车流量与所述第二历史平均车流量的比值，确定出所述车流周期。
[0133]
进一步的，获取模块310通过以下步骤确定出所述车辆类型：
[0134]
获取通过路段的多种车辆类型的总辆数；
[0135]
基于多种车辆类型的总辆数以及中大型车辆的辆数，确定出在路段下中大型车辆的辆数占比值；
[0136]
基于所述中大型车辆的辆数占比值与预设的车辆类型与影响数值的取值关系表，确定出所述车辆类型。
[0137]
本技术实施例提供的一种城市路网的子区域划分装置，所述子区域划分装置包括：获取模块，用于在车路协同系统中获取待划分城市路网中的每个交叉口的第一静态交通数据以及第一动态交通流数据；确定模块，用于将任一两个所述交叉口的第一静态交通数据以及第一动态交通流数据输入至交叉口间关联度数学模型之中，确定出两个所述交叉口之间的第一关联度值；分区模块，用于基于多个所述第一关联度值，对所述待划分城市路网进行子区域划分。通过在车路协同系统中对交叉口的静态交通数据以及动态交通流数据
被实时被采集，交叉口间关联度数学模型根据静态交通数据以及动态交通流数据得到交叉口之间的关联度值，根据关联度值实现对路网子区进行动态划分，提高了路网子区域划分的准确性。以便提高车路协同系统中车辆和基础设施配合的效果，从而提高道路通行的安全性。
[0138]
请参阅图5，图5为本技术实施例所提供的一种电子设备的结构示意图。如图5中所示，所述电子设备500包括处理器510、存储器520和总线530。
[0139]
所述存储器520存储有所述处理器510可执行的机器可读指令，当电子设备500运行时，所述处理器510与所述存储器520之间通过总线530通信，所述机器可读指令被所述处理器510执行时，可以执行如上述图1以及图2所示方法实施例中的城市路网的子区域划分方法的步骤，具体实现方式可参见方法实施例，在此不再赘述。
[0140]
本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时可以执行如上述图1以及图2所示方法实施例中的城市路网的子区域划分方法的步骤，具体实现方式可参见方法实施例，在此不再赘述。
[0141]
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0142]
在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0143]
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个城市路网单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0144]
另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
[0145]
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者城市路网设备等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0146]
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本技术的具体实施方式，用以说明本技术的技术方案，而非对其限制，本技术的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻
易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本技术实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

技术特征：
1.一种城市路网的子区域划分方法，其特征在于，所述子区域划分方法包括：在车路协同系统中获取待划分城市路网中的每个交叉口的第一静态交通数据以及第一动态交通流数据；将任一两个所述交叉口的第一静态交通数据以及第一动态交通流数据输入至交叉口间关联度数学模型之中，确定出两个所述交叉口之间的第一关联度值；基于多个所述第一关联度值，对所述待划分城市路网进行子区域划分。2.根据权利要求1所述的子区域划分方法，其特征在于，在所述基于多个所述第一关联度值，对所述待划分城市路网进行子区域划分之后，所述子区域划分方法还包括：获取预设时间段下所述待划分城市路网中的每个交叉口在当前时间下的第二静态交通数据的均值以及第二动态交通流数据的均值；所述交叉口间关联度数学模型基于每个所述交叉口的所述第二静态交通数据的均值以及所述第二动态交通流数据的均值，确定出每两个所述交叉口之间的第二关联度值；基于多个所述第二关联度值，对所述待划分城市路网的子区域的划分进行更新。3.根据权利要求1所述的子区域划分方法，其特征在于，针对于第一交叉口和第二交叉口，所述将任一两个所述交叉口的第一静态交通数据以及第一动态交通流数据输入至交叉口间关联度数学模型之中，确定出两个所述交叉口之间的第一关联度值，包括：所述交叉口间关联度数学模型根据第一交叉口的第一静态交通数据以及第一动态交通流数据，确定出第一交叉口的第一路段关联度值；所述交叉口间关联度数学模型根据第二交叉口的第二静态交通数据以及第二动态交通流数据，确定出第二交叉口的第二路段关联度值；所述交叉口间关联度数学模型根据所述第一路段关联度值以及所述第二路段关联度值，确定出所述第一交叉口与所述第二交叉口之间的第一关联度值。4.根据权利要求1所述的子区域划分方法，其特征在于，所述基于多个所述第一关联度值，对所述待划分城市路网进行子区域划分，包括：将每两个所述交叉口之间的第一关联度值的倒数确定为所述待划分城市路网中每两个所述交叉口之间的连接度权值；针对于第一交叉口，在所述待划分城市路网中将该第一交叉口的最大连接度权值相对应的连接边进行移除，并检测移除次数是否达到预设阈值；若否，则继续在该第一交叉口的剩余的所述连接度权值之中移除最大连接度权值相对应的连接边，直至移除次数达到所述预设阈值时停止对第一该交叉口的连接边进行移除，将当前与第一交叉口相连接的交叉口以及该第一交叉口划分至同一子区域下。5.根据权利要求1所述的子区域划分方法，其特征在于，所述第一动态交通流数据包括：车辆通过交叉口相对应的路段的平均时间、交叉口相对应的路段的车流周期、交叉口相对应的路段的车辆类型、交叉口相对应的路段的天气、路段的上游交叉口驶向该交叉口的车流量、预设时间段内驶向该交叉口的总车流量以及交叉口的路段的行驶平均速度。6.根据权利要求5所述的子区域划分方法，其特征在于，通过以下步骤确定出所述车流周期：确定出在路段车辆在工作日时的第一历史平均车流量以及在非工作日时的第二历史
平均车流量；若当前时间为工作日，则基于在路段车辆的实时车流量与所述第一历史平均车流量的比值，确定出所述车流周期；若当前时间为非工作日，则基于在路段车辆的实时车流量与所述第二历史平均车流量的比值，确定出所述车流周期。7.根据权利要求5所述的子区域划分方法，其特征在于，通过以下步骤确定出所述车辆类型：获取通过路段的多种车辆类型的总辆数；基于多种车辆类型的总辆数以及中大型车辆的辆数，确定出在路段下中大型车辆的辆数占比值；基于所述中大型车辆的辆数占比值与预设的车辆类型与影响数值的取值关系表，确定出所述车辆类型。8.一种城市路网的子区域划分装置，其特征在于，所述子区域划分装置包括：获取模块，用于在车路协同系统中获取待划分城市路网中的每个交叉口的第一静态交通数据以及第一动态交通流数据；确定模块，用于将任一两个所述交叉口的第一静态交通数据以及第一动态交通流数据输入至交叉口间关联度数学模型之中，确定出两个所述交叉口之间的第一关联度值；分区模块，用于基于多个所述第一关联度值，对所述待划分城市路网进行子区域划分。9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过所述总线进行通信，所述机器可读指令被所述处理器运行时执行如权利要求1至7任一所述的城市路网的子区域划分方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至7任一所述的城市路网的子区域划分方法的步骤。

技术总结
本申请提供了一种城市路网的子区域划分方法、装置、电子设备及介质，包括：在车路协同系统中获取待划分城市路网中的每个交叉口的第一静态交通数据以及第一动态交通流数据；将任一两个所述交叉口的第一静态交通数据以及第一动态交通流数据输入至交叉口间关联度数学模型之中，确定出两个所述交叉口之间的第一关联度值；基于多个所述第一关联度值，对所述待划分城市路网进行子区域划分。通过在车路协同系统中对交叉口的静态交通数据以及动态交通流数据被实时被采集，交叉口间关联度数学模型根据静态交通数据以及动态交通流数据得到交叉口之间的关联度值，根据关联度值实现对路网子区进行动态划分，提高了路网子区域划分的准确性。准确性。准确性。


技术研发人员：邱暾 才智 王思成 高明坤
受保护的技术使用者：辽宁艾特斯智能交通技术有限公司
技术研发日：2023.08.04
技术公布日：2023/10/11