CN103680143B - 一种交通信息处理方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明的实施例提供一种交通信息处理方法和装置，涉及信息处理领域，提供了一种对实时动态交通信息的流式处理方式，消除了数据处理过程中的延迟，实现了交通信息的实时更新。其方法为：通过接收源数据，并在进行标准化处理后，将获取的标准数据送入数据传输中间件；周期性的从数据传输中间件接收标准数据进行地图匹配处理，结合历史匹配结果进行路径推测处理获取标准轨迹数据；周期性的接收并对标准轨迹数据与标准数据进行融合处理得到标准交通流信息。本发明的实施例用于实现对实时动态交通信息的流式处理。

Description

一种交通信息处理方法和装置

技术领域

本发明涉及信息处理领域，尤其涉及一种交通信息处理方法和装置。

背景技术

随着经济的快速发展，中国已逐步成为汽车大国，机动车数量飞速增长，但由于城市的交通供给存在不足，拥堵的问题时有发生。随着对交通问题研究的深入，人们开始意识到必须采取增加道路基础设施和提高路网通行能力相结合的方法来解决交通拥挤问题，由此逐渐产生了交通控制技术。

实现良好的交通控制必须对道路的交通状态进行实时监测与分析，及时发现道路网中存在的交通问题，这是改善道路交通运行效率、减小路网交通阻塞的前提和基础。随着智能交通信息采集技术的发展，包括流量、浮动车、视频监控等在内的海量数据为智能交通系统（Intelligent Transport System，ITS）提供了丰富的交通信息资源。

但是，信息的暴涨在为路况的计算提供数据保证的同时，也对ITS的处理性能、扩展能力、可靠性等方面提出了更高的要求。现有技术中，交通信息处理系统多为单机批处理系统，周期性的对信息进行处理与发布，扩展性与可靠性差，且在对交通数据进行处理的过程中，会产生较高的延时，并非真正意义上的实时处理，对发布周期的调整还会导致大量的重复计算，造成系统效率的降低。

发明内容

本发明的实施例提供一种交通信息处理方法和装置，通过采用流式计算系统对实时接收的交通信息数据进行处理，消除数据处理过程中的延迟，实现交通信息的实时更新，保证系统的扩展性与可靠性，且避免可能出现的重复计算问题，提高系统效率。

为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案：

第一方面，本发明实施例提供一种交通信息处理方法，该方法包括：

并行从多个数据源中接收对应源数据接入原数据集合，依次提取所述原数据集合中的源数据，并对所述源数据进行标准化处理，将获取的对应标准数据送入数据传输中间件；所述标准数据包括标准位置信息源数据、标准交通信息源数据；

按照第一预设时间间隔，周期性的从所述数据传输中间件接收标准数据，通过流式计算系统对接收到的每一条所述标准位置信息源数据依次进行地图匹配处理，获取目标浮动车对应的一组候选匹配结果，并结合所述目标浮动车的历史匹配结果进行路径推测处理，获取对应的一条标准轨迹数据；所述目标浮动车为所述标准位置信息源数据对应的浮动车；

按照第二预设时间间隔，周期性的接收并保存流式计算系统处理获取并分发的每一条标准轨迹数据与从所述数据传输中间件获取的标准交通信息源数据，并在满足预设触发条件时，对满足预设融合条件的所述标注轨迹数据与所述标准信息源数据进行融合，获取标准交通流信息。

第二方面，提供一种交通信息处理装置，该装置包括：

数据接入单元，用于并行从多个数据源中接收对应源数据接入原数据集合，依次提取所述原数据集合中的源数据，并对所述源数据进行标准化处理，将获取的对应标准数据送入数据传输中间件；所述标准数据包括标准位置信息源数据、标准交通信息源数据；

数据处理单元，用于按照第一预设时间间隔，周期性的从所述数据传输中间件接收标准数据，通过流式计算系统对接收到的每一条所述标准位置信息源数据依次进行地图匹配处理，获取目标浮动车对应的一组候选匹配结果，并结合所述目标浮动车的历史匹配结果进行路径推测处理，获取对应的一条标准轨迹数据；所述目标浮动车为所述标准位置信息源数据对应的浮动车；

实时融合单元，用于按照第二预设时间间隔，周期性的接收并保存流式计算系统处理获取并分发的每一条标准轨迹数据与从所述数据传输中间件获取的标准交通信息源数据，并在满足预设触发条件时，对满足预设融合条件的所述标注轨迹数据与所述标准信息源数据进行融合，获取标准交通流信息。

本发明的实施例提供一种交通信息处理方法和装置，通过接收源数据，并在进行标准化处理后，将获取的标准数据送入数据传输中间件；周期性的从数据传输中间件接收标准数据进行地图匹配处理，结合历史匹配结果进行路径推测处理获取标准轨迹数据；周期性的接收并对标准轨迹数据与标准数据进行融合处理得到标准交通流信息。这样，消除了数据处理过程中的延迟，实现了交通信息的实时更新，保证了系统的扩展性与可靠性，且避免了可能出现的重复计算问题，提高了系统效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种交通信息处理方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的另一种交通信息处理方法的流程示意图一；

图3为本发明实施例提供的另一种交通信息处理方法的流程示意图二；

图4为本发明实施例提供的另一种交通信息处理方法的流程示意图三；

图5为本发明实施例提供的另一种交通信息处理方法的流程示意图四；

图6为本发明实施例提供的一种交通信息处理装置的结构示意图一；

图7为本发明实施例提供的一种交通信息处理装置的结构示意图二。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的实施例提供一种交通信息处理方法，如图1所示，该方法包括：

S101、并行从多个数据源中接收对应源数据接入原数据集合，依次提取原数据集合中的源数据，并对源数据进行标准化处理，将获取的对应标准数据送入数据传输中间件；

其中，标准数据包括标准位置信息源数据、标准交通信息源数据。

S102、按照第一预设时间间隔，周期性的从数据传输中间件接收标准数据，通过流式计算系统对接收到的每一条标准位置信息源数据依次进行地图匹配处理，获取目标浮动车对应的一组候选匹配结果，并结合目标浮动车的历史匹配结果进行路径推测处理，获取对应的一条标准轨迹数据；

其中，目标浮动车为标准位置信息源数据对应的浮动车。

S103、按照第二预设时间间隔，周期性的接收并保存流式计算系统处理获取并分发的每一条标准轨迹数据与从数据传输中间件获取的标准交通信息源数据，并在满足预设触发条件时，对满足预设融合条件的标注轨迹数据与标准信息源数据进行融合，获取标准交通流信息。

本发明的实施例提供一种交通信息处理方法，通过接收源数据，并在进行标准化处理后，将获取的标准数据送入数据传输中间件；周期性的从数据传输中间件接收标准数据进行地图匹配处理，结合历史匹配结果进行路径推测处理获取标准轨迹数据；周期性的接收并对标准轨迹数据与标准数据进行融合处理得到标准交通流信息。这样，消除了数据处理过程中的延迟，实现了交通信息的实时更新，保证了系统的扩展性与可靠性，且避免了可能出现的重复计算问题，提高了系统效率。

为了使本领域技术人员能够更清楚地理解本发明实施例提供的技术方案，下面通过具体的实施例，对本发明实施例提供的另一种交通信息处理方法进行详细说明，如图2所示，该方法包括：

S201、多源异构数据的接入和标准化处理。

具体的，并行从多种不同数据源接收多种结构不同的交通信息数据，在保证数据实时、稳定、安全接入的同时，还需要对其进行标准化处理，以满足后续处理要求。在本实施例中，通过数据接入子系统实现对多源异构数据的实时采集和标准化，如图3所示，处理流程包括：

S2011、接收源数据，获取原数据集合。

具体的，按照预设接入时间间隔，周期性的从多个数据源接收数据源类型对应的源数据，并将源数据加入原数据集合。

其中，数据源为提供多种所需交通信息的数据采集模组，根据对交通信息描述方式、标准的不同，分为多种不同的数据源类型；在本实施例中，数据源类型可以为浮动车数据源、二次路况数据源；且上述列举的数据源类型仅为示例性的，包括但不限于此。

示例性的，对于不同的数据源类型，存在对应的预设接收策略对源数据进行接收，并将接收到的源数据加入原数据集合；其中，对应的预设接收策略可以为根据数据源类型定制化的接收程序，原数据集合为包括多种源数据的数据集合。

值得一提的，从多种数据源类型不同的数据源接收源数据，对不同数据源的接收过程是并行进行的，即将从不同数据源接收的对应源数据并行加入原数据集合中；预设接入时间间隔可以为系统缺省设定值，也可以为外部输入给定值，此处不做限定；且当预设接入时间间隔取值为一个极小值时，可实现从多个数据源实时接收源数据。

S2012、对原数据集合中的源数据进行标准化处理。

具体的，根据原数据集合中的源数据，通过预设标准化策略，获取源数据对应的标准数据；

其中，预设标准化策略用于在依次获取原数据集合中来自不同类型数据源的源数据后，从每一种源数据中统计并提取对应的预设信息，构成对应的标准数据，且得到的标准数据与原数据集合中的源数据一一对应。

示例性的，标准数据包括标准位置信息源（Standard LocationRaw，STL)数据、标准交通信息源（Standard Traffic Raw，STT）数据；若源数据来自浮动车数据源，则获取的标准数据为STL数据；或，若源数据来自二次路况数据源，则获取的标准数据为STT数据；

其中，STL数据为包含全球定位系统（Global Positioning System，GPS）定位信息的标准浮动车数据，具体数据格式如表1所示；

表1

且根据浮动车类型的不同，STL数据还可以具体分类，包括：出租车STL（STL-Taxi）数据、公交车STL（STL-Bus）数据、物流车STL（STL-Logistic）数据；上述列举的STL数据分类仅为示例性的，包括但不限于此。

STT数据为包含路链交通信息的标准路况数据，具体数据格式如表2所示；

表2

进一步的，将获取的标准数据加入标准数据集合；其中，标准数据集合为包括多种源数据的数据集合。

S2013、将标准数据写入传输中间件。

具体的，将获取的标准数据集合通过数据传输接口，发送给数据传输中间件。

示例性的，数据传输中间件可以为分布式数据传输系统Kafka；当标准数据集合中的标准数据条数大于预设条数时，将标准数据集合中的标准数据写入Kafka，并对是否写入成功进行检测，若成功，则继续检测写入后续的标准数据。

其中，Kafka为一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，可支持每秒数十万的消息传输。

值得一提的，可根据数据特点和业务需求对Kafka的数据主题和分片数量进行设置，如根据标准数据的类型选择对应的Kafka主题进行数据传输，具体对应关系可以通过系统预设确定；且分片数量的设置值可以为系统缺省值，也可以为外部输入给定值，此处不做限定，在本实施例中，可将STL数据的分片数量设置为3，以提高数据的并行读写率。

进一步的，通过Kafka的数据生产接口，可实现实时将数据传送给后续处理程序进行处理；其中，数据生产接口可以为Kafka的Producer接口。

S202、接收并分发标准数据，并进行地图匹配与路径推测处理。

具体的，接收数据接入子系统中源数据经过标准化处理后的标准数据，通过地图匹配、路径推测等处理，获取反映路网交通状态的路况信息。且通过对每一条接收到的标准数据实时进行处理，实现了交通信息的动态更新。

在本实施例中，通过数据处理子系统实现对交通信息的流式处理，如图4所示，处理流程包括：

S2021、数据的实时接入与分发。

具体的，通过数据传输中间件的读取接口，按照第一预设时间间隔，周期性的接收标准数据，并通过流式计算系统分发标准数据；其中，流式计算系统可以为流式计算架构Strom。

示例性的，在通过Kafka的读取接口接收标准数据时，根据每一种标准数据的分片数量，生成对应的读取线程，周期性的并行读取标准数据，并对标准数据进行解析；且针对不同的标准数据类型，统计该类型相应的采样周期，以便后续处理使用。进一步的，通过流式计算系统的分发接口，结合预设分发策略，向流式计算系统的处理接口分发标准数据。

其中，分片数量可以为与标准数据的类型数量对应的数值；流式计算系统的分发接口可以为Strom的Spout接口；预设分发策略可以为将STL数据按照车辆标示进行分发、将STT数据按照路链标示进行分发。

值得一提的，第一预设时间间隔可以为系统缺省设定值，也可以为外部输入给定值，此处不做限定；且当第一预设时间间隔取值为一个极小值时，流式计算系统可实现实时接收标准数据。

S2022、进行地图匹配处理。

具体的，通过流式计算系统中的处理接口，实时接收分发接口分发的标准数据，持续对每一条标准数据依次执行地图匹配处理，将标准数据中的地理位置信息匹配至路网中，实现从位置信息到交通信息的关联。其中，流式计算系统的处理接口可以为Strom的Bolt接口。

示例性的，Strom中Bolt接口实时接收分发的标准数据，对标准数据进行解析，根据标准数据的类型与数据处理子系统对该类型的采样周期，结合预设匹配策略，获取标准数据中STL数据对应的候选匹配结果；

其中，预设匹配策略为根据一组确定的标准数据类型与采样周期，可选定一个对应的预设匹配模型，通过使用该预设匹配模型进行计算，统计并提取对应信息，每一条STL数据可对应生成一组候选匹配结果。该候选匹配结果，具体数据格式如表3所示；

表3

进一步的，在获取候选匹配结果后，根据预设分发策略对STL数据、采样周期与对应的候选匹配结果进行分发，进行后续路径推测处理。

S2023、进行路径推测处理。

具体的，实时接收经过地图匹配处理后分发的STL数据、采样周期与对应的候选匹配结果，持续对每一条STL数据及其对应的一组候选匹配结果执行路径推测处理，获取目标浮动车的行驶轨迹，即标准轨迹（Standard Track，STR）数据，其中，目标浮动车为STL数据对应的浮动车。

示例性的，在进行路径推测处理之前，还包括对接收的每一项STL数据进行过滤判断处理，剔除对推测准确率影响较大的数据。该过滤判断处理具体包括：

判断传输时延是否大于预设时延值，若是，则将该项数据认定为异常数据；或者，若否，则进行后续判断；其中，传输时延为接收分发数据时统计获取的；

进一步的，判断该项STL数据指向位置是否越界，若是，则将该项数据认定为异常数据；或者，若否，则进行后续判断；在本实施例中，越界判断可以为判断STL数据中包含的经度与纬度是否超出中国的经纬度范围；

进一步的，判断该目标浮动车是否存在历史位置数据，历史位置数据为已接收数据的缓存中与该项STL数据中车辆标示相同的STL数据项，若不存在，则将该项STL数据保存至缓存，并继续接收后续的分发数据；

或者，若存在，则进一步判断缓存中数据时间最近的一个历史位置数据与该项STL数据的数据时间差值是否小于第一预设时间差值，若否，则清除缓存中所有与该项STL数据中车辆标示相同的STL数据项，并将该项STL数据保存至缓存；或者，若是，则进行后续判断；

进一步的，判断该项STL数据与缓存中数据时间最近一个历史位置数据指示的位置之间距离是否小于第一预设距离，若否，则清除缓存中所有与该项STL数据中车辆标示相同的STL数据项，并将该项STL数据保存至缓存；或者，若是，则进行后续判断；其中，指示的位置可以由STL数据中的经度与纬度确定；

进一步的，判断该项STL数据与缓存中数据时间最近一个历史位置数据指示的位置之间距离是否小于第二预设距离，且数据时间差值是否小于第二预设时间差值，若是，则将该项数据认定为异常数据；或者，若否，则进行后续判断；

进一步的，判断该项STL数据的数据时间是否晚于缓存中数据时间最近的一个历史位置数据，若否，则将该项数据认定为异常数据；或者，若是，则进行后续的路径推测处理。

值得一提的，若认定为异常数据，则将该项数据剔除，不对该项数据进行后续的路径推测处理；且上述预设时延值、第一预设时间差值、第一预设距离、第二预设距离与第二预设时间差值可以为系统缺省设定值，也可以为外部输入给定值，此处不做限定；

在本实施例中，预设时延值可以为30秒，第一预设时间差值可以为5分钟，第一预设距离可以为1800米，第二预设距离可以为20米，第二预设时间差值可以为1分钟，且上述列举取值仅为示例性的，包括但不限于此。

示例性的，在对STL数据进行过滤判断处理后，进一步的，根据目标浮动车的类型、STL数据类型对应的采样周期，结合预设路径推测策略，获取候选匹配结果对应的STR数据。值得一提的，对接收到并进行过滤判断处理后得到的每一条STL数据，都可经过路径推测处理获取一条对应的STR数据。

其中，预设路径推测策略包括根据一组确定的浮动车类型与采样周期，可选定一个对应的预设路径推测模型；该预设路径推测模型用于，通过算法获取当前STL数据对应候选匹配结果与缓存中数据时间最近一个历史位置数据对应历史匹配结果指示位置之间的最优路径集合。

进一步的，对最优路径集合中的候选路径进行过滤，即通过路径长度与间隔时间计算获取行驶速度，并与预设速度阈值进行比较；若行驶速度大于预设速度阈值，则将该候选路径从最优路径集合中删除。若过滤处理后，最优路径集合为空，则清除缓存中所有与当前STL数据中车辆标示相同的STL数据项，并将当前STL数据保存至缓存；

预设路径推测模型计算获取缓存中数据时间最近的预设数目个历史位置数据的最优行驶路径集合，并结合上述过滤处理后的最优路径集合，可通过路径计算确定当前STL数据对应浮动车的车辆行驶状态，即获取STR数据。

值得一提的，当缓存中与当前STL数据中车辆标示相同的STL数据项超过预设数目时，则删除其中数据时间与当前差值最大的一项数据。其中，预设数目可以为系统缺省设定值，也可以为外部输入给定值，可根据路径推测性能要求进行选择，此处不做限定；在本实施例中，预设数目可以为5个。

其中，该STR数据，具体数据格式如表4所示；

表4

进一步的，在获取STR数据后，按照路链标示对STR数据进行分发，进行后续多源交通数据的融合处理；其中，路链标示可以为STR数据中区域ID等具有标示性质的信息项。

S203、多源交通数据融合。

具体的，接收通过地图匹配处理与路径推测处理后按照路链标示分发的STR数据与STT数据，并在满足预设触发条件时，将STR数据与STT数据进行融合，获取标准交通流（CNTF）信息；在本实施例中，通过实时融合子系统实现对多源交通数据的实时融合，如图5所示，处理流程包括：

S2031、交通信息的接收与保存。

具体的，通过流式计算系统中的处理接口，按照第二预设时间间隔，周期性的接收分发接口分发的STR数据与STT数据，对STR数据与STT数据进行解析，以STR数据与STT数据中的路链标示进行分类，并按照数据时间的先后进行排序，实时存储至内存数据库中。

其中，流式计算系统的处理接口可以为Strom的Bolt接口，内存数据库可以为分布式内存数据库。第二预设时间间隔可以为系统缺省设定值，也可以为外部输入给定值，此处不做限定；且当第二预设时间间隔取值为一个极小值时，流式计算系统可实现实时接收标准数据。

值得一提的，当内存数据库中数据的数据时间与当前时间的差值大于第三预设时间差值，则对内存数据库进行清理，删除该项数据；其中，第三预设时间差值可以为系统缺省设定值，也可以为外部输入给定值，此处不做限定。

S2032、进行交通信息融合处理。

具体的，在满足预设触发条件时，通过预设融合策略对内存数据库中满足预设融合条件的STR数据与STT数据进行提取与融合，获取CNTF信息。

其中，预设触发条件包括：按照交通融合处理频率的设定，执行融合处理；或，接收融合请求指令，执行融合处理。预设融合条件包括：在内存数据库中，数据的路链标示为目标路链，且数据时间在预设时间段内；

值得一提的，交通融合处理频率可以为系统缺省设定，也可以为外部输入给定，此处不做限定，在本实施例中，可以为1分钟触发一次；融合请求指令为外部发起的融合数据需求信号，用以实时获取当前交通状态。目标路链与预设时间段根据具体的融合处理需求确定，此处不做限定。

示例性的，预设融合策略为根据数据中确定的路链类型与预设时间段，可确定一个对应的预设融合模型，通过使用该预设融合模型，对内存数据库中满足预设融合条件数据的信息进行提取并融合，获取CNTF信息。

值得一提的，预设融合模型可使用中位数法将目标路链在预设时间段内中间时间点的交通状况，作为该目标路链在预设时间段内的交通状况。

该CNTF信息，具体数据格式如表5所示；

表5

进一步的，通过数据传输中间件的数据生产接口，将融合得到的CNTF信息实时写入数据传输中间件，以供其他系统进行实时订阅；其中数据传输中间件的数据生产接口可以为Kafka的Producer接口。

本发明的实施例提供一种交通信息处理方法，通过接收源数据，并在进行标准化处理后，将获取的标准数据送入数据传输中间件；周期性的从数据传输中间件接收标准数据进行地图匹配处理，结合历史匹配结果进行路径推测处理获取标准轨迹数据；周期性的接收并对标准轨迹数据与标准数据进行融合处理得到标准交通流信息。这样，消除了数据处理过程中的延迟，实现了交通信息的实时更新，保证了系统的扩展性与可靠性，且避免了可能出现的重复计算问题，提高了系统效率。

本发明实施例还提供一种交通信息处理装置00，如图6所示，该装置00包括：

数据接入单元001，用于并行从多个数据源中接收对应源数据接入原数据集合，依次提取原数据集合中的源数据，并对源数据进行标准化处理，将获取的对应标准数据送入数据传输中间件；标准数据包括标准位置信息源数据、标准交通信息源数据；

数据处理单元002，用于按照第一预设时间间隔，周期性的从数据传输中间件接收标准数据，通过流式计算系统对接收到的每一条标准位置信息源数据依次进行地图匹配处理，获取目标浮动车对应的一组候选匹配结果，并结合目标浮动车的历史匹配结果进行路径推测处理，获取对应的一条标准轨迹数据；目标浮动车为标准位置信息源数据对应的浮动车；

实时融合单元003，用于按照第二预设时间间隔，周期性的接收并保存流式计算系统处理获取并分发的每一条标准轨迹数据与从数据传输中间件获取的标准交通信息源数据，并在满足预设触发条件时，对满足预设融合条件的标注轨迹数据与标准信息源数据进行融合，获取标准交通流信息。

可选的，数据接入单元001具体用于：

根据数据源的数据源类型，通过数据源类型对应的预设接收策略，按照预设接入时间间隔，周期性的从多个数据源接收数据源类型对应的源数据，并行接入原数据集合；数据源类型包括浮动车数据源、二次路况数据源；

依次提取原数据集合中的源数据，通过预设标准化策略，提取预设信息，获取源数据对应的标准数据：

若源数据来自浮动车数据源，则获取的标准数据为标准位置信息源数据；标准位置信息源数据包括浮动车类型、车辆标示；或，

若源数据来自二次路况数据源，则获取的标准数据为标准交通信息源数据；标准交通信息源数据包括路链标示、数据时间；

通过数据传输接口，将获取的标准数据发送给数据传输中间件。

可选的，如图7所示，数据处理单元002包括：

接入分发单元0021，用于按照第一预设时间间隔，周期性的通过数据传输中间件的读取接口，根据标准数据的类型进行分类，并行接收标准数据，并统计计算接收任一类型的标准数据时的采样周期；

通过流式计算系统的分发接口，根据预设分发策略分发标准数据；

地图匹配单元0022，用于通过流式计算系统的处理接口接收分发的标准数据，并根据标准数据对应的采样周期与目标浮动车的浮动车类型，通过预设匹配策略，获取每一条标准位置信息源数据对应的一组候选匹配结果。

路径推测单元0023，用于在获取任一条标准位置信息源数据对应的一组候选匹配结果后，结合目标浮动车的历史匹配结果，根据标准数据对应的采样周期与目标浮动车的浮动车类型，通过预设路径推测策略，获取标准位置信息源数据对应的一条标准轨迹数据；

其中，标准轨迹数据包括路链标示、数据时间。

可选的，路径推测单元0023还具体用于：

执行预设路径推测策略，预设路径推测策略包括：

在接收到候选匹配结果与标准位置信息源数据后，判断标准位置信息源数据是否满足预设路径推测条件；

若满足路径推测条件，则获取目标浮动车的历史匹配结果，并结合候选匹配结果获取目标浮动车的最优行驶路径；

通过对最优行驶路径进行路径计算，获取标准轨迹数据。

可选的，实时融合单元003具体用于：

在按照第二预设时间间隔，周期性的接收流式计算系统处理获取并分发的每一条标准轨迹数据与从数据传输中间件获取的标准交通信息源数据后，以标准轨迹数据与标准交通信息源数据中的路链标示进行分类，并按照数据时间的先后顺序存储在内存数据库中；

满足预设触发条件时，获取满足预设融合条件的标准轨迹数据与标准交通信息源数据；预设融合条件为在内存数据库中标准轨迹数据、标准交通信息源数据的路链标示为目标路链、且数据时间在预设时间段内；

通过预设融合模型进行融合，对标准轨迹数据与标准交通信息源数据中的路链交通信息进行提取组合，获取预设时间段的标准交通流信息。

本发明的实施例提供一种交通信息处理装置，通过接收源数据，并在进行标准化处理后，将获取的标准数据送入数据传输中间件；周期性的从数据传输中间件接收标准数据进行地图匹配处理，结合历史匹配结果进行路径推测处理获取标准轨迹数据；周期性的接收并对标准轨迹数据与标准数据进行融合处理得到标准交通流信息。这样，消除了数据处理过程中的延迟，实现了交通信息的实时更新，保证了系统的扩展性与可靠性，且避免了可能出现的重复计算问题，提高了系统效率。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (12)

1.一种交通信息处理方法，其特征在于，所述方法包括：

并行从多个数据源中接收对应源数据接入原数据集合，依次提取所述原数据集合中的源数据，并对所述源数据进行标准化处理，将获取的对应标准数据送入数据传输中间件；所述标准数据包括标准位置信息源数据、标准交通信息源数据；

按照第一预设时间间隔，周期性的从所述数据传输中间件接收标准数据，通过流式计算系统对接收到的每一条所述标准位置信息源数据依次进行地图匹配处理，获取目标浮动车对应的一组候选匹配结果，并结合所述目标浮动车的历史匹配结果进行路径推测处理，获取对应的一条标准轨迹数据；所述目标浮动车为所述标准位置信息源数据对应的浮动车；

按照第二预设时间间隔，周期性的接收并保存流式计算系统处理获取并分发的每一条标准轨迹数据与从所述数据传输中间件获取的标准交通信息源数据，并在满足预设触发条件时，对满足预设融合条件的所述标准轨迹数据与所述标准交通信息源数据进行融合，获取标准交通流信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述并行从多个数据源中接收对应源数据接入原数据集合，依次提取所述原数据集合中的源数据，并对所述源数据进行标准化处理，将获取的对应标准数据送入数据传输中间件包括：

根据所述数据源的数据源类型，通过所述数据源类型对应的预设接收策略，按照预设接入时间间隔，周期性的从多个所述数据源接收所述数据源类型对应的所述源数据，并行接入所述原数据集合；所述数据源类型包括浮动车数据源、二次路况数据源；

依次提取所述原数据集合中的所述源数据，通过预设标准化策略，提取预设信息，获取所述源数据对应的所述标准数据：

若所述源数据来自所述浮动车数据源，则获取的所述标准数据为所述标准位置信息源数据；所述标准位置信息源数据包括浮动车类型、车辆标示；或，

若所述源数据来自所述二次路况数据源，则获取的所述标准数据为所述标准交通信息源数据；所述标准交通信息源数据包括路链标示、数据时间；

通过数据传输接口，将获取的所述标准数据发送给数据传输中间件。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述按照第一预设时间间隔，周期性的从所述数据传输中间件接收标准数据，通过流式计算系统对接收到的每一条所述标准位置信息源数据依次进行地图匹配处理，获取目标浮动车对应的一组候选匹配结果包括：

按照第一预设时间间隔，周期性的通过所述数据传输中间件的读取接口，根据所述标准数据的类型进行分类，并行接收所述标准数据，并统计计算接收任一类型的所述标准数据时的采样周期；

通过所述流式计算系统的分发接口，根据预设分发策略分发所述标准数据；

通过所述流式计算系统的处理接口接收分发的所述标准数据，并根据所述标准数据对应的所述采样周期与所述目标浮动车的所述浮动车类型，通过预设匹配策略，获取每一条所述标准位置信息源数据对应的一组所述候选匹配结果。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述结合所述目标浮动车的历史匹配结果进行路径推测处理，获取对应的一条标准轨迹数据包括：

在获取任一条所述标准位置信息源数据对应的一组所述候选匹配结果后，结合所述目标浮动车的历史匹配结果，根据所述标准数据对应的所述采样周期与所述目标浮动车的所述浮动车类型，通过预设路径推测策略，获取所述标准位置信息源数据对应的一条所述标准轨迹数据；

所述标准轨迹数据包括路链标示、数据时间。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设路径推测策略包括：

在接收到所述候选匹配结果与所述标准位置信息源数据后，判断所述标准位置信息源数据是否满足预设路径推测条件；

若满足所述路径推测条件，则获取所述目标浮动车的所述历史匹配结果，并结合所述候选匹配结果获取所述目标浮动车的最优行驶路径；

通过对所述最优行驶路径进行路径计算，获取所述标准轨迹数据。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述按照第二预设时间间隔，周期性的接收并保存流式计算系统处理获取并分发的每一条标准轨迹数据与从所述数据传输中间件获取的标准交通信息源数据，并在满足预设触发条件时，对满足预设融合条件的所述标准轨迹数据与所述标准交通信息源数据进行融合包括：

在按照第二预设时间间隔，周期性的接收所述流式计算系统处理获取并分发的每一条所述标准轨迹数据与从所述数据传输中间件获取的所述标准交通信息源数据后，以所述标准轨迹数据与所述标准交通信息源数据中的所述路链标示进行分类，并按照所述数据时间的先后顺序存储在内存数据库中；

满足预设触发条件时，获取满足所述预设融合条件的所述标准轨迹数据与所述标准交通信息源数据；所述预设融合条件为在所述内存数据库中所述标准轨迹数据、所述标准交通信息源数据的所述路链标示为目标路链、且所述数据时间在预设时间段内；

通过预设融合模型进行融合，对所述标准轨迹数据与所述标准交通信息源数据中的路链交通信息进行提取组合，获取所述预设时间段的标准交通流信息。

7.一种交通信息处理装置，其特征在于，所述装置包括：

数据接入单元，用于并行从多个数据源中接收对应源数据接入原数据集合，依次提取所述原数据集合中的源数据，并对所述源数据进行标准化处理，将获取的对应标准数据送入数据传输中间件；所述标准数据包括标准位置信息源数据、标准交通信息源数据；

数据处理单元，用于按照第一预设时间间隔，周期性的从所述数据传输中间件接收标准数据，通过流式计算系统对接收到的每一条所述标准位置信息源数据依次进行地图匹配处理，获取目标浮动车对应的一组候选匹配结果，并结合所述目标浮动车的历史匹配结果进行路径推测处理，获取对应的一条标准轨迹数据；所述目标浮动车为所述标准位置信息源数据对应的浮动车；

实时融合单元，用于按照第二预设时间间隔，周期性的接收并保存流式计算系统处理获取并分发的每一条标准轨迹数据与从所述数据传输中间件获取的标准交通信息源数据，并在满足预设触发条件时，对满足预设融合条件的所述标准轨迹数据与所述标准交通信息源数据进行融合，获取标准交通流信息。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述数据接入单元具体用于：

根据所述数据源的数据源类型，通过所述数据源类型对应的预设接收策略，按照预设接入时间间隔，周期性的从多个所述数据源接收所述数据源类型对应的所述源数据，并行接入所述原数据集合；所述数据源类型包括浮动车数据源、二次路况数据源；

依次提取所述原数据集合中的所述源数据，通过预设标准化策略，提取预设信息，获取所述源数据对应的所述标准数据：

若所述源数据来自所述浮动车数据源，则获取的所述标准数据为所述标准位置信息源数据；所述标准位置信息源数据包括浮动车类型、车辆标示；或，

若所述源数据来自所述二次路况数据源，则获取的所述标准数据为所述标准交通信息源数据；所述标准交通信息源数据包括路链标示、数据时间；

通过数据传输接口，将获取的所述标准数据发送给数据传输中间件。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述数据处理单元包括：

接入分发单元，用于按照第一预设时间间隔，周期性的通过所述数据传输中间件的读取接口，根据所述标准数据的类型进行分类，并行接收所述标准数据，并统计计算接收任一类型的所述标准数据时的采样周期；

通过所述流式计算系统的分发接口，根据预设分发策略分发所述标准数据；

地图匹配单元，用于通过所述流式计算系统的处理接口接收分发的所述标准数据，并根据所述标准数据对应的所述采样周期与所述目标浮动车的所述浮动车类型，通过预设匹配策略，获取每一条所述标准位置信息源数据对应的一组所述候选匹配结果。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述数据处理单元还包括路径推测单元，具体用于：

在获取任一条所述标准位置信息源数据对应的一组所述候选匹配结果后，结合所述目标浮动车的历史匹配结果，根据所述标准数据对应的所述采样周期与所述目标浮动车的所述浮动车类型，通过预设路径推测策略，获取所述标准位置信息源数据对应的一条所述标准轨迹数据；

所述标准轨迹数据包括路链标示、数据时间。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述路径推测单元还具体用于：

执行所述预设路径推测策略，所述预设路径推测策略包括：

在接收到所述候选匹配结果与所述标准位置信息源数据后，判断所述标准位置信息源数据是否满足预设路径推测条件；

若满足所述路径推测条件，则获取所述目标浮动车的所述历史匹配结果，并结合所述候选匹配结果获取所述目标浮动车的最优行驶路径；

通过对所述最优行驶路径进行路径计算，获取所述标准轨迹数据。

12.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述实时融合单元具体用于：

在按照第二预设时间间隔，周期性的接收所述流式计算系统处理获取并分发的每一条所述标准轨迹数据与从所述数据传输中间件获取的所述标准交通信息源数据后，以所述标准轨迹数据与所述标准交通信息源数据中的所述路链标示进行分类，并按照所述数据时间的先后顺序存储在内存数据库中；

满足预设触发条件时，获取满足所述预设融合条件的所述标准轨迹数据与所述标准交通信息源数据；所述预设融合条件为在所述内存数据库中所述标准轨迹数据、所述标准交通信息源数据的所述路链标示为目标路链、且所述数据时间在预设时间段内；

通过预设融合模型进行融合，对所述标准轨迹数据与所述标准交通信息源数据中的路链交通信息进行提取组合，获取所述预设时间段的标准交通流信息。