路况识别方法、装置、电子设备及可读存储介质与流程

1.本技术实施例涉及交通技术领域，尤其涉及一种路况识别方法、装置、电子设备及可读存储介质。


背景技术：

2.随着时代的进步与生活质量的提高，汽车逐渐进入寻常百姓家庭。随着车辆越来越多，道路交通越来越复杂，及时地了解、更新路况，对于交通主管部门以及广大驾驶员来说尤为重要。目前一般通过在道路上设置摄像头采集车辆数据进行路况识别，然而摄像头的采集范围有限，容易造成路况识别的可靠性较低。


技术实现要素：

3.本技术实施例提供一种路况识别方法、装置、电子设备及可读存储介质，以解决现有因通过道路上设置的摄像头采集车辆数据进行路况识别，导致路况识别的可靠性较低的问题。
4.为解决上述问题，本技术是这样实现的：
5.第一方面，本技术实施例提供了一种路况识别方法，包括：
6.接收由至少一个车辆发送的至少p个数据信息，p为正整数；
7.根据所述p个数据信息，确定目标时间段内在目标路段内行驶的m个车辆，m为正整数；
8.从所述p个数据信息中获取所述目标时间段内所述m个车辆在所述目标路段内的速度值，得到n个速度值，n为大于m的整数；
9.根据所述n个速度值，确定所述目标路段在所述目标时间段内的行程速度值；
10.根据所述行程速度值，确定所述目标路段在所述目标时间段内的路况。
11.第二方面，本技术实施例还提供一种路况识别装置，包括：
12.收发器，用于：接收由至少一个车辆发送的至少p个数据信息，p为正整数；
13.处理器，用于：
14.根据所述p个数据信息，确定目标时间段内在目标路段内行驶的m个车辆，m为正整数；
15.从所述p个数据信息中获取所述目标时间段内所述m个车辆在所述目标路段内的速度值，得到n个速度值，n为大于m的整数；
16.根据所述n个速度值，确定所述目标路段在所述目标时间段内的行程速度值；
17.根据所述行程速度值，确定所述目标路段在所述目标时间段内的路况。
18.第三方面，本技术实施例还提供一种电子设备，包括：收发机、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序；所述处理器，用于读取存储器中的程序实现如前述第一方面所述方法中的步骤。
19.第四方面，本技术实施例还提供一种可读存储介质，用于存储程序，所述程序被处
理器执行时实现如前述第一方面所述方法中的步骤。
20.在本技术实施例中，由车辆采集数据信息，电子设备基于接收到的车辆发送的数据信息确定目标时间段内各路段内行驶的车辆，进而确定目标时间段内各路段的路况。由于车辆具有移动性，从而可以丰富采集到的数据信息，进而可以提高路况识别的可靠性。
附图说明
21.为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对本技术实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
22.图1是本技术实施例提供的路况识别方法的流程示意图之一；
23.图2是本技术实施例提供的路况识别方法的流程示意图之二；
24.图3是本技术实施例提供的障碍物识别的流程示意图；
25.图4是本技术实施例提供的数据获取示意图；
26.图5是本技术实施提供的路况识别装置的结构示意图；
27.图6是本技术实施提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
28.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，显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
29.本技术实施例中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。此外，本技术中使用“和/或”表示所连接对象的至少其中之一，例如a和/或b和/或c，表示包含单独a，单独b，单独c，以及a和b都存在，b和c都存在，a和c都存在，以及a、b和c都存在的7种情况。
30.以下对本技术实施例提供的路况识别方法进行说明。
31.本技术实施例的路况识别方法可以应用于电子设备。在实际应用中，电子设备可以为服务器，也可以为交通管理平台等。
32.如图1所示，路况识别方法可以包括以下步骤：
33.步骤101、接收由至少一个车辆发送的至少p个数据信息，p为正整数。
34.所述至少一个车辆中的每个车辆可以发送一个或多个数据信息。车辆发送的数据信息可以包括：第一数组和第二数组。
35.其中，所述第一数组至少可以包括：
36.时间(time)域，用于指示数据信息的采集时间；
37.车辆信息域，用于指示车辆的相关信息。
38.所述车辆信息域，可以包括：
39.第一标识(id)域，用于指示车辆的标识；
40.第一位置(location)域，用于指示车辆的位置信息；
41.第一速度(speed)域，用于指示车辆的速度值。
42.进一步地，所述车辆信息域，还可以包括以下至少一项：
43.行驶方向(heading)域，用于指示车辆的行驶方向；
44.车牌(plate)域，用于指示车辆的车牌号；
45.自动驾驶(autodrive)域，用于指示车辆是否为自动驾驶车辆；
46.行驶模式(motortype)域，用于指示车辆的行驶模式。
47.所述第二数组可以包括与车辆扫描到的对象一一对应的子数组。车辆扫描到的对象可以包括车辆和静止物体(如障碍物)中的至少一项。每个对象对应的子数组至少可包括：对象信息域，用于指示对象的相关信息。
48.所述对象信息域可以包括：
49.第二标识(id)域，用于指示对象的标识；
50.第二位置(location)域，用于指示对象的位置信息；
51.第二速度(speed)域，用于指示对象的速度值。
52.进一步地，所述对象信息域还可以包括以下至少一项：
53.类型(type)域，用于指示对象的类型；
54.相对行驶方向(orientation)域，用于指示对象相对车辆的行驶方向；
55.尺寸(size)域，用于指示对象的尺寸；
56.车道(lane)域，用于指示对象所在的车道编号。
57.进一步地，位置域可以包括：经度(longitud)域，用于指示经度位置；维度(latitude)域，用于指示维度位置。尺寸域可以包括：宽度(width)域，用于指示宽度大小；长度(length)域，用于指示长度大小。
58.需要说明的是，在实际应用中，若车辆采集到某个域对应的信息，可以在该域填充相应信息；若未采集到某个域对应的信息，可以不填充该域，此时该域为空。
59.所述至少一个车辆可以包括以下至少一项车辆类型：人工驾驶车辆；自动驾驶车辆。车辆可以通过全息扫描的方式扫描对象的信息，也可以通过前端扫描的方式扫描对象的信息。
60.步骤102、基于所述p个数据信息确定目标时间段内在目标路段内行驶的m个车辆，m为正整数。
61.所述目标时间段的时长可以预先设定，如5分钟或15分钟。所述目标时间段的起始时间可以根据需求设定，本技术实施例对此不做限定。
62.具体实现时，电子设备可以将所述p个数据信息中的位置信息与所述目标路段的位置信息进行匹配，将所述p个数据信息中的采集时间与所述目标时间段进行匹配，确定所述目标时间段内各路段行驶的车辆。所述目标路段可以为路网内的任一个路段。应理解地是，所述m个车辆可以包括以下至少一项：发送所述数据信息的车辆；发送所述数据信息的车辆所扫描到的车辆。
63.步骤103、从所述p个数据信息中获取所述目标时间段内所述m个车辆在所述目标
路段内的速度值，得到n个速度值，n为大于m的整数。
64.由前述内容可知，数据信息中包括速度域，因此，电子设备在确定所述m个车辆之后，可以从所述p个数据信息中，提取所述目标时间段内所述m个车辆在所述目标路段内的速度值，得到所述n个速度值。
65.步骤104、根据所述n个速度值，确定所述目标路段在所述目标时间段内的行程速度值。
66.具体实现时，一种实现方式中，电子设备可以将所述n个速度值的平均值，确定为所述目标路段在所述目标时间段内的行程速度值；另一种实现方式中，电子设备可以按照一定条件，从所述n个速度值中选取部分速度值，之后，基于选取出的部分速度值确定所述目标路段在所述目标时间段内的行程速度值，具体可根据实际情况确定，本技术实施例对此不做限定。
67.步骤105、根据所述行程速度值，确定所述目标路段在所述目标时间段内的路况。
68.可选地，可以通过拥塞程度表征路况。在此情况下，可以预设有如下拥塞程度等级：畅通、基本畅通、轻度拥堵、中度拥堵、严重拥堵。当然，在其他实施方式中，路况也可以通过其他参数表征，具体可根据实际需求设定，本技术实施例对此不做限定。
69.一种实现方式中，电子设备可以预先设置有行程速度区间与拥塞程度等级之间的对应关系。在此实现方式中，电子设备在确定所述行程速度值之后，可以先确定所述行程速度值所属的行程速度区间，之后将该行程速度区间对应的拥塞程度等级确定为所述目标路段在所述目标时间段内的拥塞程度等级。
70.另一种实现方式中，电子设备可以根据所述行程速度值v1和所述目标路段的自由流速度v2，确定所述目标路段在所述目标时间段内的拥塞程度。具体地，电子设备可以预先设置有v1和v2的比较结果，与拥塞程度等级之间的对应关系，如表1所述。
71.表1：“v1和v2的比较结果”与“拥塞程度等级”之间的对应关系
[0072][0073]
在此实现方式中，电子设备在确定所述行程速度值之后，可以先比较v1和v2，之后，基于v1和v2的比较结果，确定与该比较结果对应的拥塞程度等级确定为所述目标路段在所述目标时间段内的拥塞程度等级。
[0074]
本技术实施例的路况识别方法，由行驶的车辆采集数据信息，电子设备基于接收到的车辆发送的数据信息确定目标时间段内各路段内行驶的车辆，进而确定目标时间段内各路段的路况。由于车辆具有移动性，从而可以丰富采集到的数据信息，进而可以提高路况识别的可靠性。
[0075]
以下对步骤102的实施进行具体说明。
[0076]
可选地，所述根据所述p个数据信息，确定目标时间段内在目标路段内行驶的m个车辆，包括：
[0077]
对所述p个数据信息进行数据清洗，得到q个有效数据信息，其中，所述有效数据信息包括发送所述有效数据信息的第一车辆的相关信息，以及所述第一车辆扫描到的对象的相关信息，所述对象包括车辆或静止物体，所述相关信息包括标识信息、位置信息和速度
值，q为小于或等于p的正整数；
[0078]
确定k个对象中的第一对象和第二对象，k为所述q个有效数据信息包括的标识信息的数量，所述第一对象的速度值小于预设速度值，所述第二对象的速度值大于或等于所述预设速度值；
[0079]
根据所述第二对象的位置信息，将所述第二对象中位于所述目标路段的对象，确定为所述目标时间段内在目标路段内行驶的m个车辆。
[0080]
在本可选实施方式中，电子设备可以先对所述p个数据信息进行数据清洗，以清洗掉所述p个数据信息中的无效数据信息，仅利用有效数据信息进行路况分析，从而可以降低电子设备的运行负担。
[0081]
可选地，所述数据信息包括第一数组和第二数组，所述第一数组包括：时间域，用于指示所述数据信息的采集时间；车辆信息域，用于指示发送所述数据信息的第二车辆的相关信息；所述第二数组包括对象信息域，用于指示所述第二车辆扫描到的对象的相关信息；
[0082]
所述对所述p个数据信息进行数据清洗，得到q个有效数据信息，包括：
[0083]
在目标数据信息不满足第一条件的情况下，将所述目标数据信息确定为无效数据信息；
[0084]
其中，所述第一条件包括：所述目标数据信息的采集时间不在所述目标时间段内。
[0085]
即若某数据信息的采集时间未落入所述目标时间段内，即可直接确定该数据信息为无效数据信息。
[0086]
进一步地，所述第一条件还可以包括以下任一项：所述第二数组中的目标域缺失，所述目标域用于指示位置信息和速度值中的至少一项；所述第二数组为空。
[0087]
所述第二数组中的目标域缺失，可以表现为：所述第二数组中的目标域为空，或者，所述第二数组不包括所述目标域。所述第二数组为空，可以表现为：所述第二数组中的域为空，或者，所述第二数组中不包括域。在此情况下，只有当数据信息满足所述第一条件中的全部条件时，才可以将该数据信息确定为有效数据信息，从而可以降低终端的运行负担。
[0088]
可以理解的是，若所述q个有效数据信息包括k个标识信息，电子设备可以基于所述k个标识信息定位k个对象。之后，终端可以将所述k个对象的速度值与预设速度值进行比较，以区分对象的类型是车辆还是静止物体，其中，所述预设速度值可以预先设定，如可以设定为0.2米/秒。
[0089]
对于速度值小于所述预设速度值的第一对象，其极有可能为静止物体，可以不纳入路况统计；对于速度值大于或等于所述预设速度值的第二对象，其极有可能为行驶的车辆，可以纳入路况统计。
[0090]
在识别出所述第二对象，即车辆之后，可以将车辆的位置信息与所述目标路段的位置信息进行匹配，以确定所述目标时间段内在目标路段内行驶的m个车辆。具体地，若某车辆的位置信息落入所述目标路段，即可确定该车辆为所述目标时间段内在目标路段内行驶的车辆，否则，可以确定其不是所述目标时间段内在目标路段内行驶的车辆。
[0091]
通过上述方式，先对所述p个数据信息进行清洗，保留有效数据信息，之后，筛选出所述k个对象中的车辆，进而可以将车辆的位置信息与所述目标路段的位置信息进行匹配，
以确定所述目标时间段内在目标路段内行驶的m个车辆，从而可以进一步提高路况识别的可靠性。
[0092]
可选地，所述确定所述k个对象中的第一对象和第二对象之后，所述方法还包括：
[0093]
确定静止物体信息集合中是否包括所述第一对象的位置信息；
[0094]
在静止物体信息集合中不包括所述第一对象的位置信息的情况下，在疑似静止物体信息集合标记所述第一对象的位置信息；
[0095]
在所述疑似静止物体信息集合中针对所述第一对象的位置信息的标记次数达到预设阈值的情况下，将所述第一对象确定为路段中的静止物体，并将所述第一对象的位置信息存储至所述静止物体信息集合中。
[0096]
在本可选实施方式中，电子设备可以预先存储有静止物体信息集合和疑似静止物体信息集合，其中，静止物体信息集合中存储有已识别的静止物体的位置信息；疑似静止物体信息集合中存储有确定为疑似静止物体的位置信息，且对于每个疑似静止物体，还设置有标记次数，用于指示该物体被标记为疑似静止物体的次数。
[0097]
对于电子设备确定的每个所述第一对象，电子设备可以先确定静止物体信息集合中是否包括所述第一对象的位置信息。
[0098]
若是，则可以确定所述第一对象为静止物体，不将所述第一对象纳入路况统计；若否，电子设备可以在疑似静止物体信息集合标记所述第一对象的位置信息。需要说明的是，若所述疑似静止物体信息集合存储有所述第一对象的位置信息，则可以将所述第一对象的标记次数加预设步长；若所述疑似静止物体信息集合未存储有所述第一对象的位置信息，则可以将所述第一对象的位置信息存储至所述疑似静止物体信息集合中，将所述第一对象的标记次数设置为0，并将所述第一对象的标记次数加预设步长。
[0099]
之后，电子设备可以确定所述疑似静止物体信息集合中针对所述第一对象的位置信息的标记次数是否达到预设阈值。若是，则可以将所述第一对象确定为路段中的静止物体，并将所述第一对象的位置信息存储至所述静止物体信息集合中，以便后续静止物体的判断。
[0100]
通过上述方式，可以提高静止物体识别的可靠性。
[0101]
可选地，所述基于所述n个速度值确定所述目标路段在所述目标时间段内的行程速度值，包括：
[0102]
计算所述n个速度值的平均值；
[0103]
将所述n个速度值中的目标速度值加入数据集合中，所述目标速度值与所述平均值的标准差在预设范围内；
[0104]
将所述数据集合中的速度值的平均值，确定为所述目标路段在所述目标时间段内的行程速度值。
[0105]
在本可选实施方式中，考虑到路段情况复杂，纳入该路段路况计算的n个速度值可能达不到行成标准正态分布，可以选取所述n个速度值中与所述n个速度值的平均值的标准差在预设范围内的速度值，如可以取离平均值在1个(换算成标准正态分布后的)标准差之内的速度值，确定所述目标路段在所述目标时间段内的行程速度值，从而可以提高路况识别的准确性。
[0106]
需要说明的是，本技术实施例中介绍的多种可选的实施方式，在彼此不冲突的情
况下可以相互结合实现，也可以单独实现，对此本技术实施例不作限定。
[0107]
为方便理解，示例说明如下：
[0108]
本技术可以基于车端全息扫描感知数据信息，通过障碍物的标识、判断，进行车辆行驶所属道路的路况判别。本技术能随着车端设备的行驶，而实时监测计算其所行驶的道路路段路况。
[0109]
如图2所示，路况识别方法可以包括以下步骤：
[0110]
步骤201、接收车辆全息扫描数据。
[0111]
步骤202、筛选车辆全息扫描数据。
[0112]
车辆全息扫描数据可以示例如下：
[0113]
第一数组：
[0114]
"time"：1590982713716；
[0115]
"id"：1234567890abcdef；
[0116]
"longitude"：120.1234567；
[0117]
"latitude"：31.7654321；
[0118]
"speed"：30；
[0119]
"heading"：30.197；
[0120]
"plate"：”苏e888888“；
[0121]
"autodrive”：1；
[0122]
"motortype”：10；
[0123]
第二数组：
[0124]
对象1的相关信息：
[0125]
"id"：11，
[0126]
"location"：{"longitude"：120.1234567，"latitude"：31.7654321}；
[0127]
"type"：1；
[0128]
"speed"：30.15；
[0129]
"orientation"：30.197；
[0130]
"size"：{"width"：80，"length"：50}；
[0131]
"lane"：1；
[0132]
对象2的相关信息：
[0133]
"id"：15，
[0134]
"location"：{"longitude"：122.9234567，"latitude"：31.0654321}；
[0135]
"type"：3；
[0136]
"speed"：36.65；
[0137]
"orientation"：79.126；
[0138]
"size"：{"width"：80，"length"：50}；
[0139]
"lane"：2。
[0140]
具体实现时，可以将收集到的无效数据如(1)空数组、(2)时间戳异常、(3)数组中重要字段缺失(经纬度坐标、速度值等)等进行数据清洗。
[0141]
步骤203：识别是否为车辆。
[0142]
静止物体判断：根据经验，道路中当检测目标物体移动速度小于0.2m/s时，认为疑似静止，进入是否为障碍物判断。
[0143]
障碍物判断：将该物体坐标与障碍物坐标集合进行比对，如在集合中，则该物体被认为是障碍物，如该物体的坐标不在障碍物集合中，则将其标记为疑似障碍物，并与疑似障碍物集合进行比对。
[0144]
如果该物体未出现在疑似障碍物集合中，则将其标记为疑似障碍物；如果该物体已出现在疑似障碍物集合中，则其标记次数加一，当该疑似障碍物坐标标记次数到达三次，则可认为该单位时间段内该物体是障碍物。将该障碍物坐标更新至障碍物数据集合中，便于下次判断。
[0145]
由于每次传入的数据是由不同的移动中的车端设备上传的，且车端设备监测的都是车道范围内的车辆物体，所以当三辆不同车辆设备都监测到该坐标的物体未移动，则可认为其在单位时间段内为该路段不移动的障碍物，不纳入路况计算。
[0146]
障碍物的识别示意图如图3所示。
[0147]
若识别为非车辆，则可执行步骤204；若识别为车辆，则可执行步骤205。
[0148]
步骤204、将其作为障碍物标识或用于展示。
[0149]
步骤205、将其纳入路况计算。
[0150]
步骤206、基于纳入路况计算的车辆进行路况计算。
[0151]
以下对路况识别进行说明：
[0152]
1)单位时间路段速度集合匹配：
[0153]
1.1将纳入路况计算的目标车辆数据的经纬度坐标与道路静态经纬度信息进行匹配，识别出其所在的路段；
[0154]
1.2将该单位时间内(通常取5min)，同一路段的速度数值进行统计，根据经验。当数据量足够多时，该数值统计应当基本服从正态分布。
[0155]
2)路段速度取值：
[0156]
2.1考虑到道路情况复杂，纳入该时段路况计算的数据集合{x1}的数据量可能达不到行成标准正态分布，为避免因采集与统计数据不足而出现较多极大极小值情况，如图4所示，可以取离平均值在1个(换算成标准正态分布后的)标准差之内的数值，即约68％的数据集{x2}，作为平均速度计算的输入。
[0157]
2.2平均行程速度计算
[0158]
对速度集合{x2}内的数值求平均：
[0159]
x∈{x2}
[0160]
得到该单位时间，该路段的代表速度v。
[0161]
3)路况输出
[0162]
可以利用v对照前述表1，得到对应的路况。
[0163]
在本技术实施例中，可以根据车载车端感知设备，动态感知道路中的障碍物，并对道路障碍物进行判断与区分，构建交通全息扫描全貌；可以根据车载车端感知设备，结合统计规律与工程经验，对能反映路段大多数车辆行驶状况的行程速度进行计算，在所需计算资源、模型训练开销小的情况下，得到该时段、该路段的真实路况。
[0164]
相比于现有技术，本技术无需进行大量模型训练与调参，本提案的模型训练代价较小，模型参数更加透明，工程可操作性更强；在障碍物识别的基础上，结合更丰富的道路交通相关信息，构建交通全息扫描全貌，对总体交通路况进行识别；数据来源不同，车端数据来源通常为驾驶车辆，与传统交通车辆搜集方式有所区别，该数据源具有“交通探针”效果，不需要道路上所有的车辆即可构建该路段路况识别模型。
[0165]
参见图5，图5是本技术实施例提供的路况识别装置的结构图。如图5所示，路况识别装置500包括：
[0166]
收发器501，用于：接收由至少一个车辆发送的至少p个数据信息，p为正整数；
[0167]
处理器502，用于：
[0168]
根据所述p个数据信息，确定目标时间段内在目标路段内行驶的m个车辆，m为正整数；
[0169]
从所述p个数据信息中获取所述目标时间段内所述m个车辆在所述目标路段内的速度值，得到n个速度值，n为大于m的整数；
[0170]
根据所述n个速度值，确定所述目标路段在所述目标时间段内的行程速度值；
[0171]
根据所述行程速度值，确定所述目标路段在所述目标时间段内的路况。
[0172]
可选地，所述处理器502，用于：
[0173]
对所述p个数据信息进行数据清洗，得到q个有效数据信息，其中，所述有效数据信息包括发送所述有效数据信息的第一车辆的相关信息，以及所述第一车辆扫描到的对象的相关信息，所述对象包括车辆或静止物体，所述相关信息包括标识信息、位置信息和速度值，q为小于或等于p的正整数；
[0174]
确定k个对象中的第一对象和第二对象，k为所述q个有效数据信息包括的标识信息的数量，所述第一对象的速度值小于预设速度值，所述第二对象的速度值大于或等于所述预设速度值；
[0175]
根据所述第二对象的位置信息，将所述第二对象中位于所述目标路段的对象，确定为所述目标时间段内在目标路段内行驶的m个车辆。
[0176]
可选地，所述处理器502，还用于：
[0177]
确定静止物体信息集合中是否包括所述第一对象的位置信息；
[0178]
在静止物体信息集合中不包括所述第一对象的位置信息的情况下，在疑似静止物体信息集合标记所述第一对象的位置信息；
[0179]
在所述疑似静止物体信息集合中针对所述第一对象的位置信息的标记次数达到预设阈值的情况下，将所述第一对象确定为路段中的静止物体，并将所述第一对象的位置信息存储至所述静止物体信息集合中。
[0180]
可选地，所述数据信息包括第一数组和第二数组，所述第一数组包括：时间域，用于指示所述数据信息的采集时间；车辆信息域，用于指示发送所述数据信息的第二车辆的相关信息；所述第二数组包括对象信息域，用于指示所述第二车辆扫描到的对象的相关信息；
[0181]
所述处理器，用于：
[0182]
在目标数据信息满足第一条件的情况下，将所述目标数据信息确定为无效数据信息；
[0183]
其中，所述第一条件包括所述时间信息不在所述目标时间段内。
[0184]
可选地，所述处理器502，用于：
[0185]
计算所述n个速度值的平均值；
[0186]
将所述n个速度值中的目标速度值加入数据集合中，所述目标速度值与所述平均值的标准差在预设范围内；
[0187]
将所述数据集合中的速度值的平均值，确定为所述目标路段在所述目标时间段内的行程速度值。
[0188]
路况识别装置500能够实现本技术实施例中图1方法实施例的各个过程，以及达到相同的有益效果，为避免重复，这里不再赘述。
[0189]
本技术实施例还提供一种电子设备。请参见图6，电子设备可以包括处理器601、存储器602及存储在存储器602上并可在处理器601上运行的程序6021。程序6021被处理器601执行时可实现图1对应的方法实施例中的任意步骤及达到相同的有益效果，此处不再赘述。
[0190]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法的全部或者部分步骤是可以通过程序指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于一可读取介质中。本技术实施例还提供一种可读存储介质，所述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执行时可实现上述图1对应的方法实施例中的任意步骤，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
[0191]
所述的存储介质，如只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等。
[0192]
以上所述是本技术实施例的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本技术的保护范围。

技术特征：
1.一种路况识别方法，其特征在于，包括：接收由至少一个车辆发送的至少p个数据信息，p为正整数；根据所述p个数据信息，确定目标时间段内在目标路段内行驶的m个车辆，m为正整数；从所述p个数据信息中获取所述目标时间段内所述m个车辆在所述目标路段内的速度值，得到n个速度值，n为大于m的整数；根据所述n个速度值，确定所述目标路段在所述目标时间段内的行程速度值；根据所述行程速度值，确定所述目标路段在所述目标时间段内的路况。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述p个数据信息，确定目标时间段内在目标路段内行驶的m个车辆，包括：对所述p个数据信息进行数据清洗，得到q个有效数据信息，其中，所述有效数据信息包括发送所述有效数据信息的第一车辆的相关信息，以及所述第一车辆扫描到的对象的相关信息，所述对象包括车辆或静止物体，所述相关信息包括标识信息、位置信息和速度值，q为小于或等于p的正整数；确定k个对象中的第一对象和第二对象，k为所述q个有效数据信息包括的标识信息的数量，所述第一对象的速度值小于预设速度值，所述第二对象的速度值大于或等于所述预设速度值；根据所述第二对象的位置信息，将所述第二对象中位于所述目标路段的对象，确定为所述目标时间段内在目标路段内行驶的m个车辆。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述k个对象中的第一对象和第二对象之后，所述方法还包括：确定静止物体信息集合中是否包括所述第一对象的位置信息；在静止物体信息集合中不包括所述第一对象的位置信息的情况下，在疑似静止物体信息集合标记所述第一对象的位置信息；在所述疑似静止物体信息集合中针对所述第一对象的位置信息的标记次数达到预设阈值的情况下，将所述第一对象确定为路段中的静止物体，并将所述第一对象的位置信息存储至所述静止物体信息集合中。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述数据信息包括第一数组和第二数组，所述第一数组包括：时间域，用于指示所述数据信息的采集时间；车辆信息域，用于指示发送所述数据信息的第二车辆的相关信息；所述第二数组包括对象信息域，用于指示所述第二车辆扫描到的对象的相关信息；所述对所述p个数据信息进行数据清洗，得到q个有效数据信息，包括：在目标数据信息满足第一条件的情况下，将所述目标数据信息确定为无效数据信息；其中，所述第一条件包括所述时间信息不在所述目标时间段内。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述n个速度值确定所述目标路段在所述目标时间段内的行程速度值，包括：计算所述n个速度值的平均值；将所述n个速度值中的目标速度值加入数据集合中，所述目标速度值与所述平均值的标准差在预设范围内；将所述数据集合中的速度值的平均值，确定为所述目标路段在所述目标时间段内的行
程速度值。6.一种路况识别装置，其特征在于，包括：收发器，用于：接收由至少一个车辆发送的至少p个数据信息，p为正整数；处理器，用于：根据所述p个数据信息，确定目标时间段内在目标路段内行驶的m个车辆，m为正整数；从所述p个数据信息中获取所述目标时间段内所述m个车辆在所述目标路段内的速度值，得到n个速度值，n为大于m的整数；根据所述n个速度值，确定所述目标路段在所述目标时间段内的行程速度值；根据所述行程速度值，确定所述目标路段在所述目标时间段内的路况。7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述处理器，用于：对所述p个数据信息进行数据清洗，得到q个有效数据信息，其中，所述有效数据信息包括发送所述有效数据信息的第一车辆的相关信息，以及所述第一车辆扫描到的对象的相关信息，所述对象包括车辆或静止物体，所述相关信息包括标识信息、位置信息和速度值，q为小于或等于p的正整数；确定k个对象中的第一对象和第二对象，k为所述q个有效数据信息包括的标识信息的数量，所述第一对象的速度值小于预设速度值，所述第二对象的速度值大于或等于所述预设速度值；根据所述第二对象的位置信息，将所述第二对象中位于所述目标路段的对象，确定为所述目标时间段内在目标路段内行驶的m个车辆。8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述处理器，还用于：确定静止物体信息集合中是否包括所述第一对象的位置信息；在静止物体信息集合中不包括所述第一对象的位置信息的情况下，在疑似静止物体信息集合标记所述第一对象的位置信息；在所述疑似静止物体信息集合中针对所述第一对象的位置信息的标记次数达到预设阈值的情况下，将所述第一对象确定为路段中的静止物体，并将所述第一对象的位置信息存储至所述静止物体信息集合中。9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述数据信息包括第一数组和第二数组，所述第一数组包括：时间域，用于指示所述数据信息的采集时间；车辆信息域，用于指示发送所述数据信息的第二车辆的相关信息；所述第二数组包括对象信息域，用于指示所述第二车辆扫描到的对象的相关信息；所述处理器，用于：在目标数据信息满足第一条件的情况下，将所述目标数据信息确定为无效数据信息；其中，所述第一条件包括所述时间信息不在所述目标时间段内。10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述处理器，用于：计算所述n个速度值的平均值；将所述n个速度值中的目标速度值加入数据集合中，所述目标速度值与所述平均值的标准差在预设范围内；将所述数据集合中的速度值的平均值，确定为所述目标路段在所述目标时间段内的行程速度值。
11.一种电子设备，包括：收发机、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序；其特征在于，所述处理器，用于读取存储器中的程序实现如权利要求1至5中任一项所述的路况识别方法中的步骤。12.一种可读存储介质，用于存储程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的路况识别方法中的步骤。

技术总结
本申请提供一种路况识别方法、装置、电子设备及可读存储介质。该方法包括：接收由至少一个车辆发送的至少P个数据信息，P为正整数；根据所述P个数据信息，确定目标时间段内在目标路段内行驶的M个车辆，M为正整数；从所述P个数据信息中获取所述目标时间段内所述M个车辆在所述目标路段内的速度值，得到N个速度值，N为大于M的整数；根据所述N个速度值，确定所述目标路段在所述目标时间段内的行程速度值；根据所述行程速度值，确定所述目标路段在所述目标时间段内的路况。本申请可以丰富采集到的数据信息，进而可以提高路况识别的可靠性。进而可以提高路况识别的可靠性。进而可以提高路况识别的可靠性。


技术研发人员：徐洁琼 施京
受保护的技术使用者：中移智行网络科技有限公司 中国移动通信集团有限公司
技术研发日：2022.01.06
技术公布日：2023/7/22