CN112035587A - 基于轨迹数据校验交规的方法、装置、设备和介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供一种基于轨迹数据校验交规的方法、系统、电子设备以及介质，涉及云计算、云平台领域。根据本公开一种实施例的方法包括：获取轨迹数据，轨迹数据为通行交规所对应路段的轨迹数据，轨迹数据包括车辆信息和时间信息；基于轨迹数据的车辆信息和时间信息生成通行属性信息；匹配通行属性信息与路段的交规以生成匹配信息；基于匹配信息校验路段的交规。

Description

基于轨迹数据校验交规的方法、装置、设备和介质

技术领域

本公开涉及云平台及云计算领域，更具体地，涉及校验交规的方法及装置。

背景技术

电子地图系统在根据用户输入的起点位置和目的地位置进行路线推荐和导航过程中，需要参照电子地图系统中为各个路段所存储的交规数据来对应进行，从而，使得用户按照所推荐的路线和为用户所进行的导航通行过程中不违背交通规则。

但是，在实际中发现，电子地图系统中存在错误的交规数据。这些错误交规数据产生的原因多种多样，例如，现有交规数据通过采集实地交规标牌，根据交规标牌描述的信息制作交规数据，包括起止位置、限行的车种、限行的时间。

在这种情况下，实地交规标牌发生变化时，只能通过再次采集新的交规标牌来更新对应限行数据。由此，交规标牌一旦发生变化，再次采集核对周期长、覆盖成本高。并且，由于现实的交规标牌存在预告和提示类型，以及交规标牌挂放位置差异，导致制作交规数据可能存在错误，存在多余限制。

发明内容

有利的是，提供一种可以缓解、减轻或甚至消除上述问题中的一个或多个的机制。

根据本公开的一个方面，提供一种基于轨迹数据校验交规的方法，包括：获取轨迹数据，轨迹数据为通行交规所对应路段的轨迹数据，轨迹数据包括车辆信息和时间信息；基于轨迹数据的车辆信息和时间信息生成通行属性信息；匹配通行属性信息与路段的交规以生成匹配信息；基于匹配信息校验路段的交规。

根据本公开的另一个方面，提供一种基于轨迹数据校验交规的装置，包括：获取模块，被配置为用于获取轨迹数据，轨迹数据为通行交规所对应路段的轨迹数据，轨迹数据包括车辆信息和时间信息；生成模块，被配置为用于基于轨迹数据的车辆信息和时间信息生成通行属性信息；匹配模块，被配置为用于匹配通行属性信息与路段的交规以生成匹配信息；校验模块，被配置为用于基于匹配信息校验所述路段的交规。

根据本公开的另一个方面，提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器被配置成在其上存储计算机程序指令，所述计算机程序指令当在所述处理器上执行时促使所述处理器执行本公开中所述的方法。

根据本公开的另一个方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，所述计算机程序指令当在处理器上执行时促使所述处理器执行本公开中所述的方法。

本公开提供的基于轨迹数据校验交规的方法、装置、设备和介质，能够保证交规数据的准确性和时效性。

附图说明

附图示例性地示出了实施例并且构成说明书的一部分，与说明书的文字描述一起用于讲解实施例的示例性实施方式。所示出的实施例仅出于例示的目的，并不限制权利要求的范围。在所有附图中，相同的附图标记指代类似但不一定相同的要素。

图1示出了根据本公开的一个实施例的基于轨迹数据校验交规的方法的流程图；

图2是示出根据本公开的一个实施例的基于轨迹数据校验交规的装置的结构示意图；

图3示出了能够应用于本公开实施例的示例性电子设备的结构框图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。

应当理解，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本申请将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。

此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本申请的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本申请的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本公开的各方面。

附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

图1示出了根据本公开的一个实施例的基于轨迹数据校验交规的方法100的流程图。

在步骤101处，获取轨迹数据，轨迹数据为通行交规所对应路段的轨迹数据，轨迹数据包括车辆信息和时间信息。

在步骤102处，基于轨迹数据的车辆信息和时间信息生成通行属性信息。

在步骤103处，匹配通行属性信息与路段的交规以生成匹配信息。

在步骤104处，基于匹配信息校验路段的交规。

基于图1所示出的基于轨迹数据校验交规的方法100，不需要靠实地人工采集来更新交规数据，基于实时货运轨迹点数据匹配验证地图数据通行和限行属性信息，能够主动地、快速地校验不合理或错误的交规数据，保证交规数据的准确性和时效性。

根据本公开的一些实施方式，在步骤101处，获取轨迹数据，轨迹数据为通行交规所对应路段的轨迹数据，轨迹数据包括车辆信息和时间信息。其中，获取由导航数据库或GPS提供的轨迹数据，轨迹数据包括多个轨迹点数据。

示例性地，通行轨迹的采集，可以是通过用户终端搭载的GPS(GlobalPositioning System，全球定位系统)模块，在用户驾驶车辆通行的过程中进行轨迹点定位，然后对所定位到的轨迹点进行拟合，得到通行轨迹。

其中，为了保证所进行的校验的准确性，所获取的交规数据所对应路段的轨迹数据不低于设定的数量，从而，在为待处理的交规数据采集到一定数量的轨迹数据的基础上进行交规校验，可以保证所获取的轨迹数据尽可能全面反映交规数据所对应路口的通行情况，进而提高交规识别的准确率。

因此，可以通过GPS获取车辆(例如，货车)的轨迹点数据，多个轨迹点数据构成轨迹数据，由此可以收集到对应路段的海量的轨迹数据。

可替代地，轨迹数据还可以由导航数据库提供，导航数据库支持智能交通系统(ITS)与基于位置的服务(LBS)的地理数据库，智能交通系统与地理数据库结合使得导航数据库中提供的轨迹数据可以既包含车辆信息，也可以包含车辆通过某路段的时间信息，因此，导航数据库可以提供车辆通过对应路段的轨迹数据。无论是由GPS来提供轨迹数据，还是有导航数据库来提供轨迹数据源，均可以实时提供车辆轨迹数据，避免了由人工反馈带来时间延迟，并降低了覆盖成本。

示例性地，车辆信息包括车型、车长、车宽、车高以及载重信息中至少一个，时间信息包括所述轨迹数据对应的轨迹的通行时间信息。

例如，在车辆信息中，车型包括但不限于摩托车、三轮车、轿车、客车、货车等等，车长包括但不限于2米长、3米长、5米长等等，车高包括但不限于1.8米、2.5米等等。载重信息包括但不限于2.5吨、3.5吨、25吨、28吨、35吨等等。在时间信息中包括进入某路段的时间以及驶出某路段的时间等等。

由于轨迹数据中包含了上述车辆信息和时间信息，这些信息可以用于后续步骤已完成与交规的匹配，因此，保证能够实现车辆交规和时间交规的校验。

例如，当某路段交规包含限重信息：该路段内通行车辆载重不得超过5吨。那么轨迹数据中的车辆信息中的载重信息即可用于校验交规中的限重信息。当某路段交规包含事件信息：该路段内在9点至16点禁止货车通行。那么轨迹数据中的车型为货车的通行事件在9点至16点的信息可用于校验交规中的车辆交规和时间交规。

根据本公开的一些实施方式，还包括：在获取轨迹数据之后，对轨迹数据进行预处理，其中，所述预处理包括去除无效漂移轨迹的轨迹数据。

通过导航数据库或GPS收集到海量的轨迹数据中，有时候会包含一些噪声，这些噪声无法用于校验交规数据，例如：部分被遮挡的轨迹线所形成的轨迹数据，漂移的轨迹线所形成的轨迹数据。这些轨迹数据都需要通过预处理步骤去除掉，从而减少噪声对后续校验步骤的干扰，进而提升校验结果的准确度。

根据本公开的一些实施方式，在步骤102处，基于轨迹数据的车辆信息和时间信息生成通行属性信息，包括：对具有相同车辆信息和/或相同时间信息的车辆进行聚合，以生成车辆的通行属性信息。

如前文所叙述的，车辆信息和时间信息均包含于轨迹数据中，然而，海量的轨迹数据中包含了海量的车辆信息和时间信息，为了使海量的车辆信息和时间信息能够用于校验交规，需要对海量的车辆信息和时间信息进行处理。

其中，“相同车辆信息”是指车辆信息中的任意一项信息是相同的，例如，车长均为3米长的车被认为是相同类型的车，“相同时间信息”是指在相同时间段内通过的货车，例如，15点至20点之间内通过的货车，“相同车辆信息”和“相同时间信息”可以共同使用，例如15点至20点之间内通过的车长均为3米长货车。

示例性地，对相同类型车辆的轨迹数据进行聚合，得到所有3米长货车的轨迹数据。或者，对具有相同车辆信息和相同时间信息的车辆进行聚合，得到9点至16点之间内通过的载重超过3.5吨的货车。

轨迹数据中包含大量的信息，将其中与通行属性相关的车辆信息和时间信息进行处理，例如分类、聚合等等，可以对大量的原始信息进行处理，提取其中与通行属性相关的关键信息，并将该步骤获得通行属性信息用于校验交规，这样可以大幅降低数据量，加快处理速度。

因此，通过对具有相同车辆信息和/或相同时间信息的车辆进行聚合，可以形成有效的通行属性信息。

根据本公开的一些实施方式，在步骤103处，匹配所述通行属性信息与路段的交规以生成匹配信息，包括：通过字段匹配来实现通行属性信息与路段的交规的匹配以生成匹配信息，所述字段包括车辆属性字段和/或时间字段。

在获得通信属性信息后，需要将其与相应路段的交规进行匹配，在具体的匹配过程中，可以选择通过字段匹配来匹配车辆信息和时间信息，通过字段匹配可以快速确定通信属性信息与交规是否匹配，因此，通过字段匹配生成匹配信息，简便而高效。

根据本公开的一些实施方式，在步骤103处，匹配所述通行属性信息与路段的交规以生成匹配信息，包括：基于交规的属性确定匹配信息的内容。

尽管根据海量的轨迹数据获得了车辆信息和时间信息，但是，在具体将上述信息与交规数据进行匹配时，需要考虑交规的具体内容，这是由于地图上的交规数据往往是预先存储的数据，例如车高，载重，时间段等等，具体的匹配内容需要基于交规的属性来实现，例如，路段中仅有车辆属性，就比较车辆属性，如果当前路段的交规数据是不允许车长超过3米长的车辆通过该路段，该交规信息仅包含车辆信息，那么在对轨迹数据中的通行属性信息与交规信息进行比较时，则仅需基于交规中的车辆信息，比较通行属性信息中的车辆信息中的车长信息和交规数据中的车辆信息。如果交规信息中同时包括车辆属性和时间属性，那么同时比较两个属性。例如，如果当前路段的交规数据是不允许载重超过2.5吨的车辆在9点至16点通过该路段，该交规信息既包含车辆信息，又包含时间信息，那么在对轨迹数据中的通行属性信息与交规信息进行比较时，则基于交规中的车辆信息和时间信息，比较通行属性信息中的车辆信息中的载重信息、时间信息和交规数据中的车辆信息和时间信息。

因此，根据交通的内容来确定匹配信息的内容，可以保证匹配的内容更加准确和高效，从而保证匹配的对象一致从而避免资源浪费。

根据本公开的一些实施方式，在步骤103处，所述交规包括车辆限行信息和/或时间限行信息。

如前文所述，交规可以包含车辆限行信息或时间限行信息，例如，限制某车型车辆通过该路段，或者在一定的时间段限制各种车通过该路段。交规还可以同时包括车辆限行信息和时间限行信息，限行某种类型的车在某一时间段通过该路段。

示例性地，交规还可以包括路线限行信息，例如，限制车辆左转或掉头。其中，路线限行信息也可以与时间限行信息同时存在，例如限制车辆在某一时间段内左转或掉头。

路线限行信息还可以与车辆限行信息和时间限行信息同时存在，例如，限制某种类型的车在某一时间段内左转或掉头。

示例性地，交规可以包括路线限行信息、车辆限行信息和时间限行信息中的至少一个，本公开对此不作限定。

由此可知，可以灵活选择校验的内容，从而适应对包含各种限行信息的路段进行校验。

根据本公开的一些实施方式，在步骤104处，基于匹配信息校验路段的交规，包括：当匹配信息结果为异常时，则判断轨迹数据对应的车辆为异常车辆；在预定时间段内统计异常车辆的数量，当异常车辆的数量大于预设值时，则路段的交规为失效交规。

示例性地，可以根据预先设定规则的规则来识别失效交规，预先设定规则例如通过交规数据所对应路段的流量大于设定阈值(例如20)，则将该交规视为失效交规。由于各个路口的实际通行情况差异较大，可以针对不同路段以及不同交规设置不同的阈值。从而实现对于失效交规的精确校验。

示例性地，在一定的时间周期内，例如一天内、三天内、一周内或一个月内，设置阈值，该阈值可以对应于特定车辆或特定时间段来设置，并基于阈值来确定置信度，例如，对应于禁止3米长的货车通过路段，设置阈值为20辆异常车辆，统计三天内通过该路段的超过3米长的货车，如果异常车辆为50辆，则认为50辆货车均无视交规而违规行驶是概率较小的，那么认为当前的交规数据是不合理的，此交规数据已经失效，则下线失效的交规数据。

进一步地，还可以根据预先设定规则的规则来校验新设交规。预先设定规则例如通过交规数据所对应路段的流量小于设定阈值(例如5)，则将该交规视为新设交规。由于各个路口的实际通行情况差异较大，可以针对不同路段以及不同交规设置不同的阈值。从而实现对于新设交规的精确校验。

示例性地，在一定的时间周期内，例如一天内、三天内、一周内或一个月内，设置阈值，该阈值可以对应于特定车辆或特定时间段来设置，并基于阈值来确定置信度，例如，对应于某路段，对车辆长度没有限制，任何长度的车辆均可以通过该路段，设置3米长货车对应的阈值为5辆，统计三天内通过该路段的超过3米长的货车，如果通过车辆为3辆，则认为3天内仅有3辆货车行驶通过该路段的概率是较小的，那么认为当前路段新设了交规数据，该交规数据禁止3米长的货车通过该路段，校验该交规数据后并上线新设的交规数据。

因此，基于具体校验交规的办法，可以提高校验交规的准确度。

图2是示出根据本公开的一个实施例的基于轨迹数据校验交规的装置200的结构示意图。

如图2所示，提供一种基于轨迹数据校验交规的装置200，包括：

获取模块210，被配置为用于获取轨迹数据，所述轨迹数据为通行所述交规所对应路段的轨迹数据，所述轨迹数据包括车辆信息和时间信息；

生成模块220，被配置为用于基于所述轨迹数据的所述车辆信息和时间信息生成通行属性信息。

匹配模块230，被配置为用于匹配所述通行属性信息与所述路段的交规以生成匹配信息；

校验模块240，被配置为用于基于所述匹配信息校验所述路段的所述交规。

上述基于轨迹数据校验交规的装置200，不需要靠实地人工采集来更新交规数据，基于实时货运轨迹点数据匹配验证地图数据通行和限行属性信息，能够主动地、快速地校验不合理或错误的交规数据，保证交规数据的准确性和时效性。

根据本公开的一些实施方式，获取模块，被配置为用于获取由导航数据库或GPS提供的轨迹数据，轨迹数据包括多个轨迹点数据。

根据本公开的一些实施方式，生成模块，被配置为用于对具有相同车辆信息和/或相同时间信息的车辆进行聚合，以生成车辆的通行属性信息。

根据本公开的一些实施方式，匹配模块，被配置为用于通过字段匹配来实现通行属性信息与路段的交规的匹配以生成匹配信息，字段包括车辆属性字段和/或时间字段。

根据本公开的一些实施方式，校验模块，被配置为用于当匹配信息结果为异常时，则判断轨迹数据对应的车辆为异常车辆；在预定时间段内统计异常车辆的数量，当异常车辆的数量大于预设值时，则路段的交规为失效交规。

根据本公开的一些实施方式，车辆信息包括车型、车长、车宽、车高以及载重信息中至少一个，时间信息包括所述轨迹数据对应的轨迹的通行时间信息。

上述装置中各个模块/单元的功能和作用的实现过程具体详见上述基于轨迹数据校验交规方法中对应步骤的实现过程，在此不再赘述。

可以理解，这些模块可以通过硬件、软件、或二者结合来实现。当以硬件方式实现时，这些模块可以实施为一个或多个硬件模块，例如一个或多个专用集成电路。当以软件方式实现时，这些模块可以实施为在一个或多个处理器上执行的一个或多个计算机程序。

根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备300和一种可读存储介质。

如图3所示，示出能够应用于本公开实施例的示例性电子设备的结构框图。

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、和其它适合的计算设备。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。

如图3所示，该电子设备300包括：一个或多个处理器301、存储器302，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内耦合至接口的显示设备)上显示GUI的图形信息的指令。在其它实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个电子设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图3中以一个处理器301为例。

存储器302即为本公开所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中，所述存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令，以使所述至少一个处理器执行本公开所提供的基于轨迹数据校验交规的方法。本公开的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行本公开所提供的基于轨迹数据校验交规的方法。

存储器302作为一种非瞬时计算机可读存储介质，可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块，如本公开实施例中的基于轨迹数据校验交规的方法对应的程序指令/模块(例如，附图2所示的获取模块210、生成模块220、匹配模块530和校验模块540)。处理器301通过运行存储在存储器302中的非瞬时软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的基于轨迹数据校验交规的方法。

存储器302可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据用以基于轨迹数据校验交规的方法的电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器302可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中，存储器302可选包括相对于处理器301远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至用以基于轨迹数据校验交规的方法的电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。用以基于轨迹数据校验交规的方法的电子设备300还可以包括：输入装置303和输出装置304。处理器301、存储器302、输入装置303和输出装置304可以通过总线或者其他方式连接，图3中以通过总线连接为例。

输入装置303可接收输入的数字或字符信息，以及产生与用以基于轨迹数据校验交规的方法的电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入，例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置304可以包括显示设备、辅助照明装置(例如，LED)和触觉反馈装置(例如，振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于，液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中，显示设备可以是触摸屏。

此处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、专用ASIC(专用集成电路)、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。

这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令，并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(PLD))，包括，接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。

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。

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。

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。

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，本发申请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。

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。

Claims (18)

1.一种基于轨迹数据校验交规的方法，其特征在于，包括：

获取轨迹数据，所述轨迹数据为通行所述交规所对应路段的轨迹数据，所述轨迹数据包括车辆信息和时间信息；

基于所述轨迹数据的所述车辆信息和时间信息生成通行属性信息；

匹配所述通行属性信息与所述路段的交规以生成匹配信息；

基于所述匹配信息校验所述路段的所述交规。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取轨迹数据，包括：

获取由导航数据库或GPS提供的所述轨迹数据，所述轨迹数据包括多个轨迹点数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述轨迹数据的所述车辆信息和时间信息生成通行属性信息，包括：

对具有相同车辆信息和/或相同时间信息的车辆进行聚合，以生成所述车辆的通行属性信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述匹配所述通行属性信息与所述路段的交规以生成匹配信息，包括：

通过字段匹配来实现所述通行属性信息与所述路段的交规的匹配以生成匹配信息，所述字段包括车辆属性字段和/或时间字段。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述匹配所述通行属性信息与所述路段的交规以生成匹配信息，包括：

基于所述交规的属性确定匹配信息的内容。

6.如权利要求5所述的方法，其中，

所述交规包括车辆限行信息和/或时间限行信息。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，基于所述匹配信息校验所述路段的所述交规，包括：

当匹配信息结果为异常时，则判断所述轨迹数据对应的所述车辆为异常车辆；

在预定时间段内统计所述异常车辆的数量，当所述异常车辆的数量大于预设值时，则所述路段的交规为失效交规。

8.根据权利要求1所述的方法，还包括：在获取轨迹数据之后，对所述轨迹数据进行预处理，其中，

所述预处理包括去除无效漂移轨迹的轨迹数据。

9.根据权利要求1所述的方法，其中，

所述车辆信息包括车型、车长、车宽、车高以及载重信息中至少一个，所述时间信息包括所述轨迹数据对应的轨迹的通行时间信息。

10.一种基于轨迹数据校验交规的装置，包括：

获取模块，被配置为用于获取轨迹数据，所述轨迹数据为通行所述交规所对应路段的轨迹数据，所述轨迹数据包括车辆信息和时间信息；

生成模块，被配置为用于基于所述轨迹数据的所述车辆信息和时间信息生成通行属性信息；

匹配模块，被配置为用于匹配所述通行属性信息与所述路段的交规以生成匹配信息；

校验模块，被配置为用于基于所述匹配信息校验所述路段的所述交规。

11.根据权利要求10所述的装置，其中，所述获取轨迹数据，包括：

所述获取模块，被配置为用于获取由导航数据库或GPS提供的所述轨迹数据，所述轨迹数据包括多个轨迹点数据。

12.根据权利要求10所述的装置，其中，

所述生成模块，被配置为用于对具有相同车辆信息和/或相同时间信息的车辆进行聚合，以生成所述车辆的通行属性信息。

13.根据权利要求10所述的装置，

所述匹配模块，被配置为用于通过字段匹配来实现所述通行属性信息与所述路段的交规的匹配以生成匹配信息，所述字段包括车辆属性字段和/或时间字段。

14.根据权利要求13所述的装置，

所述匹配模块，被配置为用于基于所述交规的属性确定匹配信息的内容，所述交规包括车辆限行信息和/或时间限行信息。

15.根据权利要求10所述的装置，其中，所述校验模块，被配置为用于当匹配信息结果为异常时，则判断所述轨迹数据对应的所述车辆为异常车辆；

在预定时间段内统计所述异常车辆的数量，当所述异常车辆的数量大于预设值时，则所述路段的交规为失效交规。

16.根据权利要求10所述的装置，其中，

所述车辆信息包括车型、车长、车宽、车高以及载重信息中至少一个，所述时间信息包括所述轨迹数据对应的轨迹的通行时间信息。

17.一种计算设备，包括存储器和处理器，所述存储器被配置成在其上存储计算机程序指令，所述计算机程序指令当在所述处理器上执行时促使所述处理器执行权利要求1-9中任一项所述的方法。

18.一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，所述计算机程序指令当在处理器上执行时促使所述处理器执行权利要求1-9中任一项所述的方法。

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