道路拥堵状态检测方法、装置、电子设备以及路侧单元与流程

1.本公开涉及计算机、人工智能技术领域，尤其涉及智能交通等领域，具体地，涉及一种道路拥堵状态检测方法、装置、电子设备以及路侧单元。


背景技术：

2.随着社会经济的发展，城市化进程的加快，生活水平的提高，城市交通需求迅速增长，如道路拥堵等交通问题已成为困扰城市发展的难题。对道路拥堵状态进行判断显得尤为重要。


技术实现要素：

3.本公开提供了一种道路拥堵状态检测方法、装置、电子设备以及路侧单元。
4.根据本公开的一方面，提供了一种道路拥堵状态检测方法，包括：根据目标道路上多个第一车辆的行驶参数信息以及道路停止线处的通行参数信息其中至少之一，确定拥堵系数，所述道路停止线为所述目标道路的停止线；以及根据所述拥堵系数，确定所述目标道路的拥堵状态。
5.根据本公开的另一方面，提供了一种道路拥堵状态检测装置，包括：第一确定模块，用于根据目标道路上多个第一车辆的行驶参数信息以及道路停止线处的通行参数信息其中至少之一，确定拥堵系数，所述道路停止线为所述目标道路的停止线；以及第二确定模块，用于根据所述拥堵系数，确定所述目标道路的拥堵状态。
6.根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本公开的道路拥堵状态检测方法。
7.根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行本公开的道路拥堵状态检测方法。
8.根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序存储于可读存储介质和电子设备其中至少之一上，所述计算机程序在被处理器执行时实现本公开的道路拥堵状态检测方法。
9.根据本公开的另一方面，提供了一种路侧设备，包括本公开所述的电子设备。
10.根据本公开的另一方面，提供了一种云控平台，包括本公开所述的电子设备。
11.应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
12.附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
13.图1示意性示出了根据本公开实施例的可以应用道路拥堵状态检测方法及装置的
示例性系统架构；
14.图2示意性示出了根据本公开实施例的道路拥堵状态检测方法的流程图；
15.图3示意性示出了根据本公开实施例的检测道路拥堵状态的示意图；
16.图4示意性示出了根据本公开实施例的道路拥堵状态检测装置的框图；以及
17.图5示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备的示意性框图。
具体实施方式
18.以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
19.在本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开和应用等处理，均符合相关法律法规的规定，采取了必要保密措施，且不违背公序良俗。
20.在本公开的技术方案中，在获取或采集用户个人信息之前，均获取了用户的授权或同意。
21.道路拥堵判断一般是基于实时交通数据的分析和处理。主要的数据来源包括车载传感器、交通摄像头、gps(global positioning system，全球定位系统)设备、手机定位、移动网络等。这些数据可以通过车联网技术和互联网实时收集并传输到云端服务器，然后通过算法进行处理和分析，确定道路拥堵情况，并将结果反馈给用户。
22.算法可以采用实时流数据分析技术，包括机器学习、数据挖掘和统计分析等。在上述过程中，首先，算法可以将收集到的数据进行预处理。例如，去除异常值、填充缺失值等。然后，通过分析车辆的位置、速度、行驶方向等信息，确定当前道路的实时交通状况。最后，根据状况将道路分为畅通、缓行、拥堵等不同状态，并将结果反馈给用户。
23.发明人在实现本公开构思的过程中发现，上述道路拥堵监测方法主要依赖于传感器、摄像头等设备，采集包括速度、位置和方向等信息的实时交通数据。这些设备成本高，而且需要大量的人力和物力进行维护和管理。此外，该方法采集到的数据量庞大，为进行有效的数据处理和分析，需要大量的计算资源和专业技术支持。
24.图1示意性示出了根据本公开实施例的可以应用道路拥堵状态检测方法及装置的示例性系统架构。
25.需要注意的是，图1所示仅为可以应用本公开实施例的系统架构的示例，以帮助本领域技术人员理解本公开的技术内容，但并不意味着本公开实施例不可以用于其他设备、系统、环境或场景。例如，在另一实施例中，可以应用道路拥堵状态检测方法及装置的示例性系统架构可以包括终端设备，但终端设备可以无需与服务器进行交互，即可实现本公开实施例提供的道路拥堵状态检测方法及装置。
26.如图1所示，根据该实施例的系统架构100可以包括驾驶设备101，网络102和服务器103。网络102用以在驾驶设备101和服务器103之间提供通信链路的介质。网络102可以包括各种连接类型，例如有线和/或无线通信链路等等。
27.用户可以使用驾驶设备101通过网络102与服务器103交互，以接收或发送消息等。
28.驾驶设备101可以是四轮轿车、三轮车或者其他交通工具，例如自动驾驶车辆。驾驶设备101上可以安装有用于实现人机界面的显示屏，还可以安装有各种摄像头、红外扫描感应器和/或激光雷达等信息采集设备，用于采集周围环境的信息。
29.服务器103可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用驾驶设备101所浏览的内容、所选择的目标位置的导航提供支持的后台管理服务器(仅为示例)。后台管理服务器可以对接收到的用户请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如根据用户请求获取或生成的网页、信息、或数据等)反馈给驾驶设备101。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与vps服务(
″
virtual private server
″
，或简称
″
vps
″
)中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。服务器也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
30.需要说明的是，本公开实施例所提供的道路拥堵状态检测方法一般可以由驾驶设备101执行。相应地，本公开实施例所提供的道路拥堵状态检测装置也可以设置于驾驶设备101中。
31.或者，本公开实施例所提供的道路拥堵状态检测方法一般也可以由服务器103执行。相应地，本公开实施例所提供的道路拥堵状态检测装置一般可以设置于服务器103中。本公开实施例所提供的道路拥堵状态检测方法也可以由不同于服务器103且能够与驾驶设备101和/或服务器103通信的服务器或服务器集群执行。相应地，本公开实施例所提供的道路拥堵状态检测装置也可以设置于不同于服务器103且能够与驾驶设备101和/或服务器103通信的服务器或服务器集群中。
32.例如，在对道路拥堵状态进行检测时，服务器103可以根据目标道路上多个第一车辆的行驶参数信息以及道路停止线处的通行参数信息其中至少之一，确定拥堵系数，道路停止线为目标道路的停止线，并根据拥堵系数，确定目标道路的拥堵状态。或者由能够与驾驶设备101和/或服务器103通信的服务器或服务器集群对行驶参数信息以及通行参数信息其中至少之一进行分析，并实现确定目标道路的拥堵状态。
33.应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
34.图2示意性示出了根据本公开实施例的道路拥堵状态检测方法的流程图。
35.如图2所示，该方法包括操作s210～s220。
36.在操作s210，根据目标道路上多个第一车辆的行驶参数信息以及道路停止线处的通行参数信息其中至少之一，确定拥堵系数，道路停止线为目标道路的停止线。
37.在操作s220，根据拥堵系数，确定目标道路的拥堵状态。
38.根据本公开的实施例，目标道路可以指任意一段被选定的道路。例如，在确定需要对某段道路的拥挤状态进行检测的情况下，可以根据该段道路的位置信息，为该段道路设定一选定框，该选定框所表征的区域可以作为目标道路。在道路中包括车道线，且确定需要对某个车道的拥挤状态进行检测的情况下，可以根据该车道的位置信息及车道线信息，为该车道设定一选定框，该选定框所表征的区域也可以作为目标道路。
39.根据本公开的实施例，可以通过收集车辆位置信息处于目标道路范围内的车辆，得到第一车辆。第一车辆的数目可以为两个、三个等较少数量个，且可不限于此。
40.根据本公开的实施例，行驶参数信息可以包括如下中的至少之一：第一车辆行驶
速度信息、第一车辆行驶速度位置信息、每两个第一车辆之间的相对距离信息等，且可不限于此。通行参数信息可以包括如下中的至少之一：第一时间段内经过道路停止线的车辆数、第二车辆经过道路停止线的时间信息等，且可不限于此。第一时间段可以根据不同的时间段设置不同的时长。第二车辆可以包括与前述第一车辆相同或不同的车辆。对应于该些信息，上述操作s210还可以表现为：根据第一车辆行驶速度信息、第一车辆行驶速度位置信息、每两个第一车辆之间的相对距离信息、第一时间段内经过道路停止线的车辆数以及第二车辆经过道路停止线的时间信息等其中至少之一，确定拥堵系数。
41.根据本公开的实施例，可以预先根据行驶参数信息和通行参数信息其中至少之一，设定拥堵算法，或训练拥堵模型。在获得相应信息之后，可以基于前述拥堵算法或拥堵模型，计算得到拥堵系数。
42.根据本公开的实施例，拥堵系数可以为表征拥堵状态的第一系数，也可以为表征非拥堵状态的第二系数。在该实施例中，可以根据拥堵系数，确定拥堵状态。在另一实施例中，也可以预先设定一个拥堵阈值。在确定拥堵系数小于该拥堵阈值的情况下，确定目标道路为非拥堵状态。在确定拥堵系数大于或等于该拥堵阈值的情况下，确定目标道路为拥堵状态。
43.通过本公开的上述实施例，在获得行驶参数信息以及通行参数信息其中至少一种信息的基础上，可以仅基于少数个车辆的数据，检测道路拥堵状态，无需其他复杂的交通数据，降低了成本，且易实现。
44.在获得行驶参数信息以及通行参数信息其中至少一种信息的基础上，可以仅基于少数个车辆的数据，检测道路拥堵状态，无需其他复杂的交通数据，降低了成本，且易实现。
45.下面结合具体实施例，对图2所示的方法做进一步说明。
46.根据本公开的实施例，在执行上述操作s210之前，还可以首先进行如下操作：根据目标道路上第三车辆的位置信息，确定与第三车辆相关的目标区域。响应于确定在第二时间段内获得的第三车辆的位置信息均位于目标区域的范围内，确定第三车辆为停滞状态。
47.根据本公开的实施例，第三车辆可以为上述多个第一车辆中的一个车辆，也可以为目标道路中的除上述多个第一车辆之外的其他车辆，在此不做限定。目标区域可以表征目标道路上与第三车辆的位置信息相邻的部分区域。该部分区域可以位于第三车辆的行进方向前方，并可与第三车辆的位置信息相隔预设距离的具有预设面积的区域。该部分区域也可以为第三车辆周围的具有预设面积的区域。预设距离和预设面积均可以根据道路拥堵状态下车辆在第二时间段内的行驶速度确定。第二时间段也可以根据不同的时间段设置不同的时长。
48.根据本公开的实施例，上述根据目标道路上第三车辆的位置信息，确定与第三车辆相关的目标区域可以包括：确定以位置信息表征的位置为中心，以预设数值为区域长度的围栏区域。将围栏区域确定为目标区域。
49.根据本公开的实施例，围栏区域可以为各种形状的区域，如圆形、长方形、正方形等。区域长度可以表征围栏区域的直径、长、宽等的信息。
50.例如，在目标道路中随机选择第三车辆之后，可以首先获取该第三车辆的gps数据。然后，可以根据该gps数据表征的位置信息，生成如半径为5米的围栏，得到目标区域。该位置信息可以为该目标区域的中心。
51.需要说明的是，上述位置信息也可以为目标区域中的任意一点，在此不做限定。
52.根据本公开的实施例，在确定第二时间段内获得的第三车辆的位置信息均位于目标区域的范围内的情况下，可以判定第三车辆在该第二时间段内为停滞状态。例如，依次判断第三车辆3分钟内上传的gps位置，是否超出围栏。若上报的gps位置均未超出围栏，则认定第三车辆为停滞状态。
53.根据本公开的实施例，可以在确定目标道路中的某一车辆为停滞状态的情况下，再执行上述操作s210～s220的道路拥堵状态检测过程。
54.通过本公开的上述实施例，通过在确定第三车辆为停滞状态之后再执行根据目标道路多个第一车辆的行驶参数信息以及道路停止线处的通行参数信息，确定拥堵系数的过程，可以进一步减少数据量，提高计算效率即计算精度。
55.需要说明的是，上述确定第三车辆为停滞状态的过程也可以与上述操作s210～s220并行进行。在该种情况下，可以根据拥堵系数和第三车辆的停滞状态，确定目标道路的拥堵状态。通过该种方式，可有效提高计算精度。
56.根据本公开的实施例，上述行驶参数信息可以包括如下中的至少之一：第一车辆行驶速度信息、多个第一车辆之间的相对距离信息。
57.例如，在目标车道上随机选择三个第一车辆。通过gps数据计算得到它们的平均速度例如分别为delta v1、delta v2、delta v3，得到三个第一车辆行驶速度信息，平均相对距离例如分别为delta d1、delta d2、delta d3，得到三个相对距离信息。可以将delta v1、delta v2、delta v3、delta d1、delta d2、delta d3等参数信息输入基于第一车辆行驶速度信息和多个第一车辆之间的相对距离信息训练得到的第一拥堵模型，例如可以得到上述拥堵系数。
58.根据本公开的实施例，在行驶参数信息包括第一车辆行驶速度信息和相对距离信息的情况下，上述操作s210可以包括：根据第一车辆行驶速度信息，以及针对第一车辆行驶速度信息配置的第一权重，确定加权车辆行驶速度信息。根据相对距离信息，以及针对相对距离信息配置的第二权重，确定加权相对距离信息。根据加权车辆行驶速度信息和加权相对距离信息其中至少之一，确定拥堵系数。
59.例如，针对delta_v1、delta_v2、delta_v3等三个第一车辆行驶速度信息，可以分别配置w1、w2、w3等三个第一权重。可以针对delta_d1、delta_d2、delta_d3等三个相对距离信息，分别配置w4、w5、w6等三个第二权重。基于此，例如可以构建如公式(1)所示的第一拥堵算法。通过将前述相关参数代入第一拥堵算法，计算weighted_delta1，例如可以得到上述拥堵系数。
60.weighted_delta1＝delta_v1*w1+delta_v2*w2+delta_v3*w3+delta_d1*w4+delta_d2*w5+delta_d3*w6
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公式(1)
61.根据本公开的实施例，上述通行参数信息可以包括如下中的至少之一：第一时间段内经过道路停止线的车辆数、第二车辆经过道路停止线的时间信息。
62.例如，在目标道路的道路停止线处进行检测，可以确定在第一时间段t1内经过道路停止线的车辆数为m。可以将t1、m输入基于第一时间段和车辆数训练得到的第二拥堵模型，例如可以得到上述拥堵系数。
63.例如，在目标道路的道路停止线处进行检测，可以确定第二车辆经过道路停止线
的时长为t2。可以将t2输入基于第二车辆经过道路停止线的时间信息训练得到的第三拥堵模型，例如可以得到上述拥堵系数。
64.例如，还可以将t1、m、t2输入基于第一时间段、车辆数和时间信息训练得到的第四拥堵模型，例如也可以得到上述拥堵系数。
65.根据本公开的实施例，在通行参数信息可以包括第一时间段内经过道路停止线的车辆数以及第二车辆经过道路停止线的时间信息的情况下，上述操作s210可以包括：根据第一时间段，以及针对第一时间段配置的第三权重，确定加权第一时间段信息。根据车辆数，以及针对车辆数配置的第四权重，确定加权车辆数信息。根据时间信息，以及针对时间信息确定的第五权重，确定加权时间信息。根据加权第一时间段信息、加权车辆数信息和加权时间信息其中至少之一，确定拥堵系数。
66.例如，针对第一时间段t1，可以配置第三权重w7。可以针对车辆数m，配置第四权重w8。基于此，结合前述实施例，例如可以构建如公式(2)所示的第二拥堵算法。通过将前述相关参数代入第二拥堵算法，计算weighted_delta2，例如可以得到上述拥堵系数。
67.weighted_delta2＝delta_v1*w1+delta_v2*w2+delta_v3*w3+delta_d1*w4+delta_d2*w5+delta_d3*w6+t1*w7+m*w8 公式(2)
68.需要说明的是，上述w1、w2、w3、w4、w5、w6、w7、w8可以根据所对应的参数类别进行自适应设定，也可以通过多次调整设定，在此不做限定。
69.通过本公开的上述实施例，可以基于少量车辆数据，检测道路拥堵问题，减少了计算量，易于实现。
70.根据本公开的实施例，上述操作s220可以包括：获取在目标时间段内的多个子时间段确定的多个拥堵系数。响应于确定多个拥堵系数的浮动值均在预设范围内，确定目标道路在目标时间段内为拥堵状态。
71.例如，在得到如weighted_delta2(或weighted_delta1，可不限于此)表征的拥堵系数之后，可以根据weighted_delta2(或weighted_delta1，可不限于此)的值的稳定性，判断目标道路是否存在拥堵。该稳定性可以通过对多个拥堵系数计算方差确定。也可以通过对多个拥堵系数的浮动值与预设范围进行比较来确定，且可不限于此。
72.通过本公开的上述实施例，可以进一步提高确定的目标道路的拥堵状态的准确性。
73.图3示意性示出了根据本公开实施例的检测道路拥堵状态的示意图。
74.如图3所示，目标道路300中包括道路停止线310，以及第四车辆320、第五车辆330、第六车辆340、第七车辆350等。目标区域360为基于第四车辆320的位置信息划定的用于判定第四车辆320是否为停滞状态的区域。
75.例如，在需要对目标道路300的拥堵状态进行检测时，可以首先选定如第四车辆320，获取其在预设时间段内的位置信息，并判断该位置信息是否超出目标区域360。在确定第四车辆320在预设时间段内的位置信息未超出目标区域360的情况下，可以获取目标道路300中其他多个车辆的行驶参数信息，并可基于道路停止线310获得该多个车辆的通行参数信息。例如，可以获取第五车辆330、第六车辆340、第七车辆350等车辆的行驶参数信息和通行参数信息，并根据行驶参数信息和通行参数信息计算得到拥堵系数，确定目标道路300的拥堵状态。
76.通过本公开的上述实施例，实现了一种基于车辆停滞检测和空间关系计算的道路拥堵状态检测方法，该方法具有成本低、易于实现的优点。基于该方法实现的产品能够提供个性化和精细化的服务和支持。此外，该方法具有高度的可扩展性和可定制性，能够根据用户需求和环境变化进行灵活调整和优化。该些优点不仅有助于提高市场竞争力和用户满意度，同时也可以降低产品的开发成本和维护成本。
77.图4示意性示出了根据本公开实施例的道路拥堵状态检测装置的框图。
78.如图4所示，道路拥堵状态检测装置400包括第一确定模块410和第二确定模块420。
79.第一确定模块410，用于根据目标道路上多个第一车辆的行驶参数信息以及道路停止线处的通行参数信息其中至少之一，确定拥堵系数，道路停止线为目标道路的停止线。
80.第二确定模块420，用于根据拥堵系数，确定目标道路的拥堵状态。
81.根据本公开的实施例，行驶参数信息包括如下中的至少之一：第一车辆行驶速度信息、多个第一车辆之间的相对距离信息。
82.根据本公开的实施例，第一确定模块包括第一确定单元、第二确定单元和第三确定单元。
83.第一确定单元，用于根据第一车辆行驶速度信息，以及针对第一车辆行驶速度信息配置的第一权重，确定加权车辆行驶速度信息。
84.第二确定单元，用于根据相对距离信息，以及针对相对距离信息配置的第二权重，确定加权相对距离信息。
85.第三确定单元，用于根据加权车辆行驶速度信息和加权相对距离信息其中至少之一，确定拥堵系数。
86.根据本公开的实施例，通行参数信息包括如下中的至少之一：第一时间段内经过道路停止线的车辆数、第二车辆经过道路停止线的时间信息。
87.根据本公开的实施例，第一确定模块包括第四确定单元、第五确定单元、第六确定单元和第七确定单元。
88.第四确定单元，用于根据第一时间段，以及针对第一时间段配置的第三权重，确定加权第一时间段信息。
89.第五确定单元，用于根据车辆数，以及针对车辆数配置的第四权重，确定加权车辆数信息。
90.第六确定单元，用于根据时间信息，以及针对时间信息确定的第五权重，确定加权时间信息。
91.第七确定单元，用于根据加权第一时间段信息、加权车辆数信息和加权时间信息其中至少之一，确定拥堵系数。
92.根据本公开的实施例，道路拥堵状态检测装置还包括第三确定模块和第四确定模块。
93.第三确定模块，用于根据目标道路上第三车辆的位置信息，确定与第三车辆相关的目标区域。
94.第四确定模块，用于响应于确定在第二时间段内获得的第三车辆的位置信息均位于目标区域的范围内，确定第三车辆为停滞状态。
95.根据本公开的实施例，第三确定模块包括第八确定单元和第九确定单元。
96.第八确定单元，用于确定以位置信息表征的位置为中心，以预设数值为区域长度的围栏区域。
97.第九确定单元，用于将围栏区域确定为目标区域。
98.根据本公开的实施例，第二确定模块包括获取单元和第十确定单元。
99.获取单元，用于获取在目标时间段内的多个子时间段确定的多个拥堵系数。
100.第十确定单元，用于响应于确定多个拥堵系数的浮动值均在预设范围内，确定目标道路在目标时间段内为拥堵状态。
101.根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
102.根据本公开的实施例，一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本公开的道路拥堵状态检测方法。
103.根据本公开的实施例，一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，计算机指令用于使计算机执行本公开的道路拥堵状态检测方法。
104.根据本公开的实施例，一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序存储于可读存储介质和电子设备其中至少之一上，计算机程序在被处理器执行时实现本公开的道路拥堵状态检测方法。
105.图5示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备500的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
106.如图5所示，设备500包括计算单元501，其可以根据存储在只读存储器(rom)502中的计算机程序或者从存储单元508加载到随机访问存储器(ram)503中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram 503中，还可存储设备500操作所需的各种程序和数据。计算单元501、rom 502以及ram 503通过总线504彼此相连。输入/输出(i/o)接口505也连接至总线504。
107.设备500中的多个部件连接至输入/输出(i/o)接口505，包括：输入单元506，例如键盘、鼠标等；输出单元507，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元508，例如磁盘、光盘等；以及通信单元509，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元509允许设备500通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
108.计算单元501可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元501的一些示例包括但不限于中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、各种专用的人工智能(ai)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(dsp)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元501执行上文所描述的各个方法和处理，例如道路拥堵状态检测方法。例如，在一些实施例中，道路拥堵状态检测方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元508。在一些实施例中，计算
机程序的部分或者全部可以经由rom 502和/或通信单元509而被载入和/或安装到设备500上。当计算机程序加载到ram 503并由计算单元501执行时，可以执行上文描述的道路拥堵状态检测方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元501可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行道路拥堵状态检测方法。
109.基于前述的电子设备，本公开还提供了一种路侧设备，该路侧设备可以包括前述的电子设备。例如，该路侧设备除了包括电子设备外，还可以包括通信部件等。电子设备可以与通信部件一体集成，也可以与通信部件分体设置。在一实施例中，电子设备可以获取车辆数据和道路数据，例如行驶参数信息和通行参数信息等，从而进行道路拥堵状态检测。
110.根据本公开的实施例，电子设备自身也可以具备感知数据获取功能和通信功能，例如电子设备可以是ai相机，则电子设备可以直接基于获取的数据进行道路拥堵状态检测。
111.基于前边的电子设备，本公开还提供了一种云控平台，该云控平台可以包括前边的电子设备。例如，该云控平台可以在云端执行处理，且云控平台包括的电子设备可以获取车辆数据和道路数据，例如行驶参数信息和通行参数信息等，从而进行道路拥堵状态检测。该云控平台也可以称为车路协同管理平台、边缘计算平台、云计算平台、中心系统、云端服务器等。
112.基于前述的电子设备，本公开还提供了一种自动驾驶车辆，该自动驾驶车辆的车控系统中可以集成有前述的电子设备。
113.本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、芯片上系统的系统(soc)、复杂可编程逻辑设备(cpld)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
114.用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
115.在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
116.为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
117.可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)和互联网。
118.计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以是分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
119.应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
120.上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。

技术特征：
1.一种道路拥堵状态检测方法，包括：根据目标道路上多个第一车辆的行驶参数信息以及道路停止线处的通行参数信息其中至少之一，确定拥堵系数，所述道路停止线为所述目标道路的停止线；以及根据所述拥堵系数，确定所述目标道路的拥堵状态。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述行驶参数信息包括如下中的至少之一：第一车辆行驶速度信息、所述多个第一车辆之间的相对距离信息。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据目标道路上多个第一车辆的行驶参数信息以及道路停止线处的通行参数信息其中至少之一，确定拥堵系数包括：根据所述第一车辆行驶速度信息，以及针对所述第一车辆行驶速度信息配置的第一权重，确定加权车辆行驶速度信息；根据所述相对距离信息，以及针对所述相对距离信息配置的第二权重，确定加权相对距离信息；以及根据所述加权车辆行驶速度信息和所述加权相对距离信息其中至少之一，确定所述拥堵系数。4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其中，所述通行参数信息包括如下中的至少之一：第一时间段内经过所述道路停止线的车辆数、第二车辆经过所述道路停止线的时间信息。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述根据目标道路上多个第一车辆的行驶参数信息以及道路停止线处的通行参数信息其中至少之一，确定拥堵系数包括：根据所述第一时间段，以及针对所述第一时间段配置的第三权重，确定加权第-时间段信息；根据所述车辆数，以及针对所述车辆数配置的第四权重，确定加权车辆数信息；根据所述时间信息，以及针对所述时间信息确定的第五权重，确定加权时间信息；以及根据所述加权第一时间段信息、所述加权车辆数信息和所述加权时间信息其中至少之一，确定所述拥堵系数。6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，还包括：在所述根据目标道路上多个第一车辆的行驶参数信息以及道路停止线处的通行参数信息其中至少之一，确定拥堵系数之前，根据所述目标道路上第三车辆的位置信息，确定与所述第三车辆相关的目标区域；以及响应于确定在第二时间段内获得的所述第三车辆的位置信息均位于所述目标区域的范围内，确定所述第三车辆为停滞状态。7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述根据所述目标道路上第三车辆的位置信息，确定与所述第三车辆相关的目标区域包括：确定以所述位置信息表征的位置为中心，以预设数值为区域长度的围栏区域；以及将所述围栏区域确定为所述目标区域。8.根据权利要求1-7中任一项所述的方法，其中，所述根据所述拥堵系数，确定所述目标道路的拥堵状态包括：获取在目标时间段内的多个子时间段确定的多个拥堵系数；以及响应于确定所述多个拥堵系数的浮动值均在预设范围内，确定所述目标道路在所述目
标时间段内为拥堵状态。9.一种道路拥堵状态检测装置，包括：第一确定模块，用于根据目标道路上多个第一车辆的行驶参数信息以及道路停止线处的通行参数信息其中至少之一，确定拥堵系数，所述道路停止线为所述目标道路的停止线；以及第二确定模块，用于根据所述拥堵系数，确定所述目标道路的拥堵状态。10.根据权利要求9所述的装置，其中，所述行驶参数信息包括如下中的至少之一：第一车辆行驶速度信息、所述多个第一车辆之间的相对距离信息。11.根据权利要求10所述的装置，其中，所述第一确定模块包括：第一确定单元，用于根据所述第一车辆行驶速度信息，以及针对所述第一车辆行驶速度信息配置的第一权重，确定加权车辆行驶速度信息；第二确定单元，用于根据所述相对距离信息，以及针对所述相对距离信息配置的第二权重，确定加权相对距离信息；以及第三确定单元，用于根据所述加权车辆行驶速度信息和所述加权相对距离信息其中至少之一，确定所述拥堵系数。12.根据权利要求9-11中任一项所述的装置，其中，所述通行参数信息包括如下中的至少之一：第一时间段内经过所述道路停止线的车辆数、第二车辆经过所述道路停止线的时间信息。13.根据权利要求12所述的装置，其中，所述第一确定模块包括：第四确定单元，用于根据所述第一时间段，以及针对所述第一时间段配置的第三权重，确定加权第一时间段信息；第五确定单元，用于根据所述车辆数，以及针对所述车辆数配置的第四权重，确定加权车辆数信息；第六确定单元，用于根据所述时间信息，以及针对所述时间信息确定的第五权重，确定加权时间信息；以及第七确定单元，用于根据所述加权第一时间段信息、所述加权车辆数信息和所述加权时间信息其中至少之一，确定所述拥堵系数。14.根据权利要求9-13中任一项所述的装置，还包括：第三确定模块，用于根据所述目标道路上第三车辆的位置信息，确定与所述第三车辆相关的目标区域；以及第四确定模块，用于响应于确定在第二时间段内获得的所述第三车辆的位置信息均位于所述目标区域的范围内，确定所述第三车辆为停滞状态。15.根据权利要求14所述的装置，其中，所述第三确定模块包括：第八确定单元，用于确定以所述位置信息表征的位置为中心，以预设数值为区域长度的围栏区域；以及第九确定单元，用于将所述围栏区域确定为所述目标区域。16.根据权利要求9-15中任一项所述的装置，其中，所述第二确定模块包括：获取单元，用于获取在目标时间段内的多个子时间段确定的多个拥堵系数；以及第十确定单元，用于响应于确定所述多个拥堵系数的浮动值均在预设范围内，确定所
述目标道路在所述目标时间段内为拥堵状态。17.一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-8中任一项所述的方法。18.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-8中任一项所述的方法。19.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序存储于可读存储介质和电子设备其中至少之一上，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-8中任一项所述的方法。20.一种路侧设备，包括权利要求17所述的电子设备。21.一种云控平台，包括权利要求17所述的电子设备。

技术总结
本公开提供了道路拥堵状态检测方法、装置、电子设备以及存储介质，涉及计算机、人工智能技术领域，尤其涉及智能交通等领域。具体实现方案为：根据目标道路上多个第一车辆的行驶参数信息以及道路停止线处的通行参数信息其中至少之一，确定拥堵系数，道路停止线为目标道路的停止线；以及根据拥堵系数，确定目标道路的拥堵状态。路的拥堵状态。路的拥堵状态。


技术研发人员：郭小康 吴灏
受保护的技术使用者：阿波罗智联（北京）科技有限公司
技术研发日：2023.05.22
技术公布日：2023/8/9