CN113763711B - 基于城市管理的无人机交通监控方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供一种基于城市管理的无人机交通监控方法及系统，所述系统包括交通监控服务器以及分别与交通监控服务器通信连接并用于进行交通监控的多个无人机，所述无人机作为交通监控的边缘计算节点，所述交通监控服务器作为交通监控的中心节点。通过无人机获取至少一个目标交通路段中每个目标交通路段在当前时刻的至少一个交通异常项目的项目信息以及所述每个目标交通路段在所述当前时刻之前与所述当前时刻关联的设定周期内的已发生交通异常项目的异常项目信息，生成对应的交通异常反馈信息，并发送给交通监控服务器用于确定针对所述目标交通路段的所述交通异常项目的异常应对策略。如此，可以避免交通监控服务器负载过高运算量过大的问题。
Description
技术领域
本发明涉及智慧城市及智能交通监控技术领域，具体而言，涉及一种基于城市管理的无人机交通监控方法及系统。
背景技术
无人飞行载具（Unmanned Aerial Vehicle，UAV ）又称为无人机。随着无人飞行技术的快速发展，消费性无人机在各行各业得到的广泛的应用，用于替代人执行相应的工作。
进一步地，随着智慧城市进程的不断加速，无人机在智慧城市领域的应用（如智慧城市管理）也被广泛推广。例如，无人机用于智慧城市交通监控与指挥、自动送餐、智慧城市物流等各种领域，极大的方便了人们日常的工作与生活，同时使得城市变得越来越“智慧化”。
在基于智慧城市应用无人机进行城市管理的过程中，基于道路交通的城市管理，需要针对一些特定的交通路段进行一些特定异常交通项目（如交通拥堵、违章监控、事故监控等项目）的实时监控。以交通拥堵监控项目为例，现有常见的监控方式是交通大数据监控中心通过各种渠道（如路网、电子地图、天眼等）获取对应路段的大数据信息，然后基于大数据进行分析得到各交通路段的当前拥堵情况，然后根据当前拥堵情况作出拥堵疏通策略（如调控信号指示灯或通知交通协管员前往疏导等）进行拥堵疏导。然而，上述的监控方式需要由交通大数据监控中心实施海量数据的挖掘与分析，容易出现当前分析的数据量过大导致交通大数据监控中心负荷过重的缺陷，进一步导致拥堵情况无法得到及时的疏导。
发明内容
为解决上述问题，本发明实施例的目的之一在于提供一种基于城市管理的无人机交通监控方法，应用于基于城市管理的无人机交通监控系统，所述系统包括交通监控服务器以及分别与所述交通监控服务器通信连接并用于进行交通监控的多个无人机，所述无人机作为交通监控的边缘计算节点，所述交通监控服务器作为交通监控的中心计算节点，所述方法包括：
所述无人机获取至少一个目标交通路段中每个目标交通路段在当前时刻的至少一个交通异常项目的项目信息；
所述无人机获取所述每个目标交通路段在所述当前时刻之前与所述当前时刻关联的设定周期内的已发生交通异常项目的异常项目信息；
所述无人机根据所述已发生交通异常项目的异常项目信息和所述至少一个交通异常项目的项目信息，生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息，并将所述交通异常反馈信息发送给所述交通监控服务器；
所述交通监控服务器根据所述交通异常反馈信息确定针对所述目标交通路段的所述交通异常项目的异常应对策略，以对所述交通异常项目进行异常处理。
优选地，所述已发生交通异常项目的异常项目信息包括：已发生交通异常项目的异常置信度和已发生交通异常项目分别对应的已发生交通异常反馈信息；所述至少一个交通异常项目的项目信息包括：每个交通异常项目的原生异常评价信息，所述原生异常评价信息表征对应的交通异常项目在当前时刻的交通异常有关的描述信息；
所述根据所述已发生交通异常项目的异常项目信息和所述至少一个交通异常项目的项目信息，生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息，包括：
根据所述已发生交通异常项目的异常置信度，确定所述至少一个交通异常项目中每个交通异常项目的项目优先级系数；其中，所述已发生交通异常项目的异常置信度与其对应的交通异常项目的项目优先级系数相关联；
根据所述至少一个交通异常项目的项目信息，确定每个交通异常项目对应的约束条件；
根据所述已发生交通异常反馈信息和/或所述约束条件、所述至少一个交通异常项目的项目信息中的每个交通异常项目的原生异常评价信息以及所述每个交通异常项目的项目优先级系数，生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息。
优选地，所述根据所述已发生交通异常反馈信息和/或所述约束条件、所述至少一个交通异常项目的项目信息中的每个交通异常项目的原生异常评价信息以及所述每个交通异常项目的项目优先级系数，生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息，包括：
根据所述已发生交通异常反馈信息、所述约束条件、所述至少一个交通异常项目的项目信息中的每个交通异常项目的原生异常评价信息以及所述每个交通异常项目的项目优先级系数，生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息；或者
根据所述已发生交通异常反馈信息、所述至少一个交通异常项目的项目信息中的每个交通异常项目的原生异常评价信息以及所述每个交通异常项目的项目优先级系数，生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息； 或者
根据所述约束条件、所述至少一个交通异常项目的项目信息中的每个交通异常项目的原生异常评价信息以及所述每个交通异常项目的项目优先级系数，生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息。
优选地，所述已发生交通异常反馈信息包括：所述设定周期内的每个时间节点对应的节点异常反馈信息；
所述根据所述已发生交通异常反馈信息、所述约束条件、所述至少一个交通异常项目的项目信息中的每个交通异常项目的原生异常评价信息以及所述每个交通异常项目的项目优先级系数，生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息，包括：
将所述当前时刻内的所述每个交通异常项目的原生异常评价信息根据对应的每个交通异常项目的项目优先级系数以及对应的约束条件进行信息整合，得到每个交通异常项目的第一待定交通异常反馈信息；
将所述至少一个交通异常项目中对应的所述每个交通异常项目的第一待定交通异常反馈信息，根据所述设定周期内的每个时间节点的对应的节点异常反馈信息进行数据优化，得到所述每个目标交通路段在所述当前时刻的交通异常反馈信息；
或者，所述根据所述已发生交通异常反馈信息、所述至少一个交通异常项目的项目信息中的每个交通异常项目的原生异常评价信息以及所述每个交通异常项目的项目优先级系数，生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息，包括：
将所述当前时刻内的所述每个交通异常项目的原生异常评价信息中附加对应的每个交通异常项目的项目优先级系数，得到每个交通异常项目的第二待定交通异常反馈信息；
将所述至少一个交通异常项目中对应的所述每个交通异常项目的第二待定交通异常反馈信息，根据所述设定周期内的每个时间节点的对应的节点异常反馈信息进行数据优化，得到所述每个目标交通路段在所述当前时刻的交通异常反馈信息；
或者，所述根据所述约束条件、所述至少一个交通异常项目的项目信息中的每个交通异常项目的原生异常评价信息以及所述每个交通异常项目的项目优先级系数，生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息，包括：
将所述当前时刻内的所述每个交通异常项目的原生异常评价信息根据对应的每个交通异常项目的项目优先级系数以及对应的约束条件进行信息整合，得到每个交通异常项目的第三待定交通异常反馈信息；
根据述至少一个交通异常项目中对应的所述每个交通异常项目的第三待定交通异常反馈信息，得到所述每个目标交通路段在所述当前时刻的交通异常反馈信息。
优选地，所述根据所述已发生交通异常项目的异常置信度，确定所述至少一个交通异常项目中每个交通异常项目的项目优先级系数，包括：
从所述已发生交通异常项目的异常置信度中，确定出在所述设定周期内所述至少一个交通异常项目中的每个交通异常项目的已发生异常置信度；
按照所述每个交通异常项目的已发生异常置信度与所述每个交通异常项目的项目优先级系数之间的预设函数拟合关系，确定所述至少一个交通异常项目中所述每个交通异常项目的项目优先级系数。
优选地，所述无人机用于同时监控一个以上的目标交通路段，所述根据所述已发生交通异常项目的异常项目信息和所述至少一个交通异常项目的项目信息，生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息之后，所述方法还包括：
所述无人机从所述一个以上目标交通路段各自对应的所述当前时刻的交通异常反馈信息中，确定所述当前时刻对应的各交通异常反馈信息的项目优先级系数；
所述无人机基于所述各交通异常反馈信息的项目优先级系数，分别对所述每个目标交通路段在所述当前时刻的交通异常反馈信息进行进行次序整理后加入预先设定的信息反馈文件，得到所述无人机所监控的一个以上目标交通路段在所述当前时刻的结果异常反馈信息；
所述无人机将所述交通异常反馈信息发送给所述交通监控服务器包括：将所述结果异常反馈信息发送给所述交通监控服务器；
所述交通监控服务器根据所述交通异常反馈信息确定针对所述目标交通路段的所述交通异常项目的异常应对策略，以对所述交通异常项目进行异常处理，包括：
根据所述结果异常反馈信息中包括的各所述目标交通路段对应的交通异常反馈信息确定针对各所述目标交通路段的所述交通异常项目的异常应对策略，以对各所述交通异常项目进行异常处理。
优选地，所述得到所述无人机所监控的一个以上目标交通路段在所述当前时刻的结果异常反馈信息之后，或者生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息之后，所述方法还包括：
所述交通监控服务器根据所述异常应对策略针对所述至少一个目标交通路段进行交通异常处理；
所述交通监控服务器查询所述至少一个目标交通路段中在所述当前时刻的交通异常反馈信息或者结果异常反馈信息中包括的预设异常参数大于预设阈值的待处理异常交通路段；
所述交通监控服务器在监控显示终端上呈现所述待处理异常交通路段，以及所述待处理异常交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息或者结果异常反馈信息，以用于根据监控显示终端上的呈现画面对所述异常应对策略进行优化后再对所述待处理异常交通路段进行交通异常处理；
其中，所述方法还包括：
所述交通监控服务器将所述至少一个目标交通路段按照其在所述当前时刻的交通异常反馈信息或者结果异常反馈信息所包括的预设异常参数的大小进行降序排列；
按照排列顺序在监控显示终端上呈现所述至少一个目标交通路段，及与其对应的所述当前时刻的交通异常项目，以及所述至少一个目标交通路段在所述当前时刻的交通异常反馈信息或者所述至少一个目标交通路段在所述当前时刻的结果异常反馈信息。
本发明实施的另一目的在于提供一种基于城市管理的无人机交通监控系统，所述系统包括交通监控服务器以及分别与所述交通监控服务器通信连接并用于进行交通监控的多个无人机，所述无人机作为交通监控的边缘计算节点，所述交通监控服务器作为交通监控的中心计算节点，其中：
所述无人机用于：
获取至少一个目标交通路段中每个目标交通路段在当前时刻的至少一个交通异常项目的项目信息；
获取所述每个目标交通路段在所述当前时刻之前与所述当前时刻关联的设定周期内的已发生交通异常项目的异常项目信息；以及
根据所述已发生交通异常项目的异常项目信息和所述至少一个交通异常项目的项目信息，生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息，并将所述交通异常反馈信息发送给所述交通监控服务器；
所述交通监控服务器用于：
根据所述交通异常反馈信息确定针对所述目标交通路段的所述交通异常项目的异常应对策略，以对所述交通异常项目进行异常处理。
优选地，所述已发生交通异常项目的异常项目信息包括：已发生交通异常项目的异常置信度和已发生交通异常项目分别对应的已发生交通异常反馈信息；所述至少一个交通异常项目的项目信息包括：每个交通异常项目的原生异常评价信息，所述原生异常评价信息表征对应的交通异常项目在当前时刻的交通异常有关的描述信息；
所述无人机根据所述已发生交通异常项目的异常项目信息和所述至少一个交通异常项目的项目信息，生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息，包括：
根据所述已发生交通异常项目的异常置信度，确定所述至少一个交通异常项目中每个交通异常项目的项目优先级系数；其中，所述已发生交通异常项目的异常置信度与其对应的交通异常项目的项目优先级系数相关联；
根据所述至少一个交通异常项目的项目信息，确定每个交通异常项目对应的约束条件；
根据所述已发生交通异常反馈信息和/或所述约束条件、所述至少一个交通异常项目的项目信息中的每个交通异常项目的原生异常评价信息以及所述每个交通异常项目的项目优先级系数，生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息。
优选地，所述无人机用于同时监控一个以上的目标交通路段，所述无人机还用于：
在生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息之后，从所述一个以上目标交通路段各自对应的所述当前时刻的交通异常反馈信息中，确定所述当前时刻对应的各交通异常反馈信息的项目优先级系数；
基于所述各交通异常反馈信息的项目优先级系数，分别对所述每个目标交通路段在所述当前时刻的交通异常反馈信息进行进行次序整理后加入预先设定的信息反馈文件，得到所述无人机所监控的一个以上目标交通路段在所述当前时刻的结果异常反馈信息；
将所述结果异常反馈信息发送给所述交通监控服务器；
所述交通监控服务器根据所述交通异常反馈信息确定针对所述目标交通路段的所述交通异常项目的异常应对策略，以对所述交通异常项目进行异常处理，包括：
根据所述结果异常反馈信息中包括的各所述目标交通路段对应的交通异常反馈信息确定针对各所述目标交通路段的所述交通异常项目的异常应对策略，以对各所述交通异常项目进行异常处理。
相较于现有技术，本发明实施例提供的基于城市管理的无人机交通监控方法及系统，所述系统包括交通监控服务器以及分别与所述交通监控服务器通信连接并用于进行交通监控的多个无人机，所述无人机作为交通监控的边缘计算节点，所述交通监控服务器作为交通监控的中心节点。本实施例中，通过无人机获取至少一个目标交通路段中每个目标交通路段在当前时刻的至少一个交通异常项目的项目信以及所述每个目标交通路段在所述当前时刻之前与所述当前时刻关联的设定周期内的已发生交通异常项目的异常项目信息。然后，由所述无人机根据所述已发生交通异常项目的异常项目信息和所述至少一个交通异常项目的项目信息，生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息，并将所述交通异常反馈信息发送给所述交通监控服务器。最后，由所述交通监控服务器根据所述交通异常反馈信息确定针对所述目标交通路段的所述交通异常项目的异常应对策略。
如此，将无人机作为边缘计算节点进行数据的边缘计算后再反馈给交通监控服务器，一方面可以快速的实现相应的交通路段的交通监控数据的分析和处理，另一方面可以避免所有的数据通过交通监控服务器进行大数据分析而导致交通监控服务器负载过高运算量过大而产生的无法及时对相应的交通异常项目进行处理的问题。
此外，无人机作为边缘计算节点还考虑了过往时段的经验数据，可以结合当前时刻的项目信息得到更具参考性的交通异常反馈信息供交通监控服务器作出决策，可以进一步使得对应的交通异常项目得到有效的解决，提升城市管理的智能化程度和水平。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，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发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，针对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。
图1是本发明实施例提供的基于城市管理的无人机交通监控方法的流程示意图。
图2是本发明实施例提供的基于城市管理的无人机交通监控系统的应用环境示意图。
图3是发明实施例提供的用于实现上述的基于城市管理的无人机交通监控方法的设备的架构示意图。
具体实施方式
请参阅图1，图1是本发明实施例提供的基于城市管理的无人机交通监控方法的流程示意图。本发明实施例中，结合图2所示，所述方法可以由基于城市管理的无人机交通监控系统100实现。本实施例中，所述基于城市管理的无人机交通监控系统100可以包括用于管理并调度无人机的交通监控服务器11以及与所述交通监控服务器11通信连接并用于进行交通监控的多个无人机12。本实施例中，所述交通监控服务器11可以是基于智慧城市而设立的用于与设定管控区域内的多个无人机12进行远程通信以对无人机12进行远程控制和调度的一个服务平台。示例性地，所述交通监控服务器11可以是，但不限于，具有通信控制能力及大数据分析能力的服务器、计算机设备、云服务中心、机房控制中心、云平台等设备。本实施例中，所述无人机12作为交通监控的边缘计算节点，所述交通监控服务器11作为交通监控的中心计算节点
下面对上述方法进行详细的描述，本实施例中，所述方法包括以下所述的S11-S14的步骤。
步骤S11，所述无人机获取至少一个目标交通路段中每个目标交通路段在当前时刻的至少一个交通异常项目的项目信息。
本实施例中，所述交通异常项目可以是预先设定的针对所述目标交通路段需要进行异常监控的项目，例如是交通拥堵监控项目、交通违章监控项目、交通事故监控项目等。本实施例中，优选的应用场景为所述交通拥堵监控项目对应的应用场景，但具体不局限于此。所述目标交通路段可以是预先确定的需要通过无人机进行交通异常监控的交通路段，例如可以是某特定城市的上下班高峰期易发拥堵的路段或者是缺乏交通监控设备（如无电子监控设备或天网覆盖）的临时重要监控路段，具体不进行限定。
所述项目信息以交通拥堵监控项目为例，其可以是对应目标交通路段的当前车流量、当前车行速度、当前拥堵程度等用于反馈当前被监控的交通项目的情况或状况的项目信息，具体呈现形式及其可包括的信息类别和信息具体内容不进行限制，可以根据实际需要而进行确定。无人机可以通过机载的车流量监控设备（如可通过图像拍摄和图像处理以及红外测速设备等）监控获得所述项目信息。
步骤S12，所述无人机获取所述每个目标交通路段在所述当前时刻之前与所述当前时刻关联的设定周期内的已发生交通异常项目的异常项目信息。
例如，在一种情况下可以在无人机上缓存对应路段设定周期内（如前两天）的相关异常项目信息（如交通路段的交通拥堵信息，包括拥堵具体路段、拥堵程度、拥堵时长等），又或者对应路口的车辆违章行为，如过往车辆违章数据、违章异常置信度等，监控服务器则可以根据这些信息作出决策，通知交通协管员前往处理违章或者通过控制无人机发出违章抓拍警报以制止违章行为。由于考虑了过往时段的经验数据，可以结合当前时刻的项目信息得到更具参考性的交通异常反馈信息共交通监控服务器作出决策。如此通过无人机进行边缘计算的方式，一方面可以快速的实现相应的交通路段的交通监控数据的分析和处理，另一方面可以避免所有的数据通过交通监控服务器进行大数据分析而导致交通监控服务器负载过高运算量过大而产生的无法及时对相应的交通异常项目进行处理的问题。所述当前时刻关联的设定周期可以是在当前时刻之前的某天或某些天包含对应时刻的一个时间范围，例如当前时刻为早上8.30，那么与当前时刻关联的设定周期可以是前一天的早上8.00-9.00或者前两天、前三天等情况的早上8.00-9.00，当然应当理解，这只是作为示例，实际应用时可以根据需求而具体设定。
步骤S13，所述无人机根据所述已发生交通异常项目的异常项目信息和所述至少一个交通异常项目的项目信息，生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息，并将所述交通异常反馈信息发送给所述交通监控服务器。
例如，当前时刻对应的数据可以是进一步指示当前时刻之后预设时间周期内的交通异常反馈信息或预测信息，以利于交通监控服务器根据生成的交通异常反馈信息可以提前做出应对预判，进而利于交通管理的智能化预处理。例如可以根据不同时间节点对应的拥堵信息生成拥堵程度趋势数据，根据该趋势数据生成交通异常反馈信息，例如，交通异常反馈信息可以是“8.15分XXX路段存在严重拥堵，预计半小时后会缓解”或者“8.15分XXX路段存在中度拥堵，预计半小时后会加剧”。
步骤S14，所述交通监控服务器根据所述交通异常反馈信息确定针对所述目标交通路段的所述交通异常项目的异常应对策略，以对所述交通异常项目进行异常处理。
作为一种示例，以交通拥堵监控项目为例，异常应对策略的生成可以根据对应的目标交通路段有关的各个路口的交通数据结合所述交通异常反馈信息，通过大数据分析，对各路口不同方向的通信指示信号灯的运行流程进行调整，例如红绿灯的运行时长，或者在需要人工辅助的时候，通知对应的交通协管终端以使相应地交通协管员前往对应路段进行人工辅助疏通。
基于上述内容，本发明实施例中，将无人机作为边缘计算节点进行数据的边缘计算后再反馈给交通监控服务器，一方面可以快速的实现相应的交通路段的交通监控数据的分析和处理，另一方面可以避免所有的数据通过交通监控服务器进行大数据分析而导致交通监控服务器负载过高运算量过大而产生的无法及时对相应的交通异常项目进行处理的问题。此外，无人机作为边缘计算节点还考虑了过往时段的经验数据，可以结合当前时刻的项目信息得到更具参考性的交通异常反馈信息供交通监控服务器作出决策，可以进一步使得对应的交通异常项目得到有效的解决，提升城市管理的智能化程度和水平。
下面将对上述方法实施例中各步骤的详细实现方式进行示例性的介绍。
首先，在步骤S12中，作为一种优选的示例，所述已发生交通异常项目的异常项目信息可以包括：已发生交通异常项目的异常置信度和已发生交通异常项目分别对应的已发生交通异常反馈信息；所述至少一个交通异常项目的项目信息可以包括：每个交通异常项目的原生异常评价信息，所述原生异常评价信息表征对应的交通异常项目在当前时刻的交通异常有关的描述信息。
例如，所述原生异常评价信息例如可以是根据无人机的监控而获得的当前时刻的一种交通异常评价信息，例如针对交通拥堵情况，原生异常评价信息则可以包括当前时间节点交通拥堵的描述信息，例如每分钟车流量，路段平均车速等没有经过历史已发生交通异常反馈信息进行当前时刻所在时间周期的异常优化而生成。例如，当前处于交通拥堵状态，而历时经验数据表明当前时间节点绝大部分不存在拥堵情况，因此针对当前时刻的拥堵状态生成的交通异常反馈信息则可以适当参考历时数据，将拥堵程度的生成结果适当降低。
基于此，针对步骤S13，所述根据所述已发生交通异常项目的异常项目信息和所述至少一个交通异常项目的项目信息，生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息，可以包括以下步骤S131-S133内容。
步骤S131，根据所述已发生交通异常项目的异常置信度，确定所述至少一个交通异常项目中每个交通异常项目的项目优先级系数。其中，所述已发生交通异常项目的异常置信度与其对应的交通异常项目的项目优先级系数相关联。
在一种可能的实施方式中，所述已发生交通异常项目的异常置信度与其对应的交通异常项目的项目优先级系数相关联可以是指所述异常置信度与所述项目优先级系数之间具有预先设定的函数拟合关系。
基于此，所述根据所述已发生交通异常项目的异常置信度，确定所述至少一个交通异常项目中每个交通异常项目的项目优先级系数，可以包括：
首先，从所述已发生交通异常项目的异常置信度中，确定出在所述设定周期内所述至少一个交通异常项目中的每个交通异常项目的已发生异常置信度；
其次，按照所述每个交通异常项目的已发生异常置信度与所述每个交通异常项目的项目优先级系数之间的预设函数拟合关系，确定所述至少一个交通异常项目中所述每个交通异常项目的项目优先级系数。
其中，所述约束条件可以是预先确定的用于生成交通异常反馈信息的一个限制性条件，针对不同的交通异常项目，设定的约束条件可能不同也可能相同。示例性地，例如，针对交通异常拥堵异常项目，约束条件可以包括：生成的交通异常反馈信息中对应的目标交通路段的拥堵程度只能在原生异常评价信息中对应的拥堵程度的基础上前后调整一个等级或最多两个等级，以避免后续交通监控服务器在后续的交通调度过程中，太过多的参考历时的数据，而忽略了当前的实际现状，进而导致调度策略与当前的现状不匹配。
步骤S132，根据所述至少一个交通异常项目的项目信息，确定每个交通异常项目对应的约束条件。
步骤S133，根据所述已发生交通异常反馈信息和/或所述约束条件、所述至少一个交通异常项目的项目信息中的每个交通异常项目的原生异常评价信息以及所述每个交通异常项目的项目优先级系数，生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息。
在一种可能的实施方式中，针对步骤S133，根据所述已发生交通异常反馈信息和/或所述约束条件、所述至少一个交通异常项目的项目信息中的每个交通异常项目的原生异常评价信息以及所述每个交通异常项目的项目优先级系数，获取所述目标交通路段在所述当前时刻的交通异常反馈信息，可以通过以下第一至第三等三种方式中的任意一种实现，示例性说明如下。
第一、根据所述已发生交通异常反馈信息、所述约束条件、所述至少一个交通异常项目的项目信息中的每个交通异常项目的原生异常评价信息以及所述每个交通异常项目的项目优先级系数，生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息。
在这种方式中，所述已发生交通异常反馈信息可以进一步包括：所述设定周期内的每个时间节点对应的节点异常反馈信息。
例如可以把设定周期按照设定的时间间隔（如15分钟）进行分区，分区后可得到多个时间节点，例如将设定周期设定为一个小时，若当前时刻为早上8.30，那么设定时间周期可以是过去两天早上分别对应的8点到9点的时间周期，那么对应的时间节点可以包括8：00、8:15、8:30、8:45、9:00等几个时间节点。
基于此，在该第一种方式中，所述根据所述已发生交通异常反馈信息、所述约束条件、所述至少一个交通异常项目的项目信息中的每个交通异常项目的原生异常评价信息以及所述每个交通异常项目的项目优先级系数，生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息，可以包括以下内容：
首先，将所述当前时刻内的所述每个交通异常项目的原生异常评价信息根据对应的每个交通异常项目的项目优先级系数以及对应的约束条件进行信息整合，得到每个交通异常项目的第一待定交通异常反馈信息；
其次，将所述至少一个交通异常项目中对应的所述每个交通异常项目的第一待定交通异常反馈信息，根据所述设定周期内的每个时间节点的对应的节点异常反馈信息进行数据优化，得到所述每个目标交通路段在所述当前时刻的交通异常反馈信息。
譬如，在一种可替代的方式中，数据优化后的交通异常反馈信息可以包括针对所述节点异常反馈信息得到在所述设定周期内所述交通异常项目对应的异常发展趋势（如拥堵发展趋势），然后根据该异常发展趋势在所述交通异常反馈信息中进行呈现，进而得到数据优化后的交通异常反馈信息。以交通拥堵项目为例，所述异常发展趋势可以根据每个时间节点（如8：00、8:15、8:30、8:45、9:00等几个时间节点）分别对应的拥堵信息（如拥堵程度、车流量、平均车速等）判断在所述设定周期内的拥堵发展趋势，例如，发展趋势可以是逐渐加重、逐渐缓解、持续拥堵等等。
第二、根据所述已发生交通异常反馈信息、所述至少一个交通异常项目的项目信息中的每个交通异常项目的原生异常评价信息以及所述每个交通异常项目的项目优先级系数，生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息。
基于此，在第二种实现方式中，所述已发生交通异常反馈信息同样可以包括：所述设定周期内的每个时间节点对应的节点异常反馈信息，该节点异常反馈信息与第一种的方式相同。
在此前提下，在第二中方式中，所述根据所述已发生交通异常反馈信息、所述至少一个交通异常项目的项目信息中的每个交通异常项目的原生异常评价信息以及所述每个交通异常项目的项目优先级系数，生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息，可以包括以下内容：
将所述当前时刻内的所述每个交通异常项目的原生异常评价信息中附加对应的每个交通异常项目的项目优先级系数，得到每个交通异常项目的第二待定交通异常反馈信息；
将所述至少一个交通异常项目中对应的所述每个交通异常项目的第二待定交通异常反馈信息，根据所述设定周期内的每个时间节点的对应的节点异常反馈信息进行数据优化，得到所述每个目标交通路段在所述当前时刻的交通异常反馈信息。
其中，附加对应的每个交通异常项目的项目优先级系数可以是将该对应的项目优先级系数附加到所述交通异常反馈信息对应的数据段中，例如可以放在数据段的段首，以方便交通监控服务器根据段首的项目优先级系数对待调度控制的目标交通路段对应的各交通异常项目按照优先顺序进行调度排配。
第三、根据所述约束条件、所述至少一个交通异常项目的项目信息中的每个交通异常项目的原生异常评价信息以及所述每个交通异常项目的项目优先级系数，生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息。
例如，在这种方式下，可以将所述当前时刻内的所述每个交通异常项目的原生异常评价信息根据对应的每个交通异常项目的项目优先级系数以及对应的约束条件进行信息整合，得到每个交通异常项目的第三待定交通异常反馈信息；然后，根据述至少一个交通异常项目中对应的所述每个交通异常项目的第三待定交通异常反馈信息，得到所述每个目标交通路段在所述当前时刻的交通异常反馈信息。例如，可以将所述第三待定交通异常反馈信息写入预定数据格式的文件中，得到所述当前时刻的交通异常反馈信息。
本实施例中，基于上述任意一种方式，可以将项目优先级系数整合到生成的交通异常反馈信息中，如此，交通监控服务器可以根据项目优先级系数按照优先级顺序依次对需要处理的异常交通项目进行指挥调度以排除异常。基于此，将对应的优先级系数的计算过程也下沉到边缘计算节点（无人机），可以进一步助于解决解决当前数据量过大导致交通监控服务器（中心计算节点）负荷过重的缺陷。
基于上述内容，本实施例中，可以根据具体异常项目所在交通路段的路段重要性程度以及异常置信度进行综合分析得到项目优先级系数，例如，可以将当前所有路段对应的交通异常项目的异常置信度按照从大到小的顺序进行排列，然后将每个交通路段的重要性程度（加权系数）与对应的异常置信度进行加权计算，然后根据加权计算的结果对所有路段对应的交通异常项目进行排序，根据排序结果确定每个交通异常项目对应的项目优先级系数，其中，排序靠前的项目优先级系数会大于排序靠后的项目优先级系数。所述异常置信度可以用于指示已发生交通异常项目在相应的交通路段且在所述当前时刻对应的时间段内发生异常的可能性，例如也可以是对应路段在所述对应的时间段内根据历史数据而获得的发生频率，具体不进行限定。
在上述内容的基础上，一个无人机可能同时用于监控一个以上的目标交通路段，在此基础上，所述根据所述已发生交通异常项目的异常项目信息和所述至少一个交通异常项目的项目信息，生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息之后，所述无人机还可以同时将多个不同的目标交通路段的交通异常反馈信息进行整理后生成统一的信息反馈文件在发送给交通监控服务器，以进一步方便交通监控服务器的处理。
详细地，对应的方法描述如下：
所述无人机从一个以上目标交通路段各自对应的所述当前时刻的交通异常反馈信息中，确定所述当前时刻对应的各交通异常反馈信息的项目优先级系数；
所述无人机基于所述各交通异常反馈信息的项目优先级系数，分别对所述每个目标交通路段在所述当前时刻的交通异常反馈信息进行进行次序整理后加入预先设定的信息反馈文件，得到所述无人机所监控的一个以上目标交通路段在所述当前时刻的结果异常反馈信息。
其中，所述信息反馈文件例如可以是预设格式的文件，如xml格式的文件。
在上述内容的基础上，所述无人机将所述交通异常反馈信息发送给所述交通监控服务器包括：将所述结果异常反馈信息发送给所述交通监控服务器。
所述交通监控服务器根据所述交通异常反馈信息确定针对所述目标交通路段的所述交通异常项目的异常应对策略，以对所述交通异常项目进行异常处理，包括：
根据所述结果异常反馈信息中包括的各所述目标交通路段对应的交通异常反馈信息确定针对各所述目标交通路段的所述交通异常项目的异常应对策略，以对各所述交通异常项目进行异常处理。
例如，本实施例中，在得到所述无人机所监控的一个以上目标交通路段在所述当前时刻的结果异常反馈信息之后，或者生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息之后，所述交通监控服务器可以根据所述异常应对策略针对所述至少一个目标交通路段进行交通异常处理。
在交通异常处理的过程中，所述交通监控服务器可以查询所述至少一个目标交通路段中在所述当前时刻的交通异常反馈信息或者结果异常反馈信息中包括的预设异常参数大于预设阈值的待处理异常交通路段；其中大于预设阈值的待处理异常交通路段可以是严重拥堵的路段，例如拥堵程度达到严重程度对应的参数值的路段。
所述交通监控服务器在监控显示终端上呈现所述待处理异常交通路段，以及所述待处理异常交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息或者结果异常反馈信息，以根据监控显示终端上的呈现画面对所述异常应对策略进行优化后再对所述待处理异常交通路段进行交通异常处理。如此，例如可以将严重拥堵的路段进行呈现，以根据现场的情况有针对性性的优化异常应对策略或者进行策略的补充。
在此基础之上，所述交通监控服务器可以将所述至少一个目标交通路段按照其在所述当前时刻的交通异常反馈信息或者结果异常反馈信息所包括的预设异常参数的大小进行降序排列；然后，按照排列顺序在监控显示终端上呈现所述至少一个目标交通路段，及与其对应的所述当前时刻的交通异常项目，以及所述至少一个目标交通路段在所述当前时刻的交通异常反馈信息或者所述至少一个目标交通路段在所述当前时刻的结果异常反馈信息。
如图3所示，是本发明实施例提供的用于实现上述方法的设备的架构示意图交通监控服务器11的架构示意图。本实施例中，所述设备可以是所述交通监控服务器11以及所述无人机12。所述设备包括无人机交通监控装置、机器可读存储介质和处理器。
本实施例中，机器可读存储介质与处理器可以位于交通监控服务器11中且二者分离设置。机器可读存储介质也可以是独立于交通监控服务器11并由处理器访问。无人机交通监控装置可以包括存储在机器可读存储介质的多个功能模块，例如所述无人机交通监控装置包括的各软件功能模块。当处理器执行无人机交通监控装置中的软件功能模块时，以实现前述方法实施例提供的区块链大数据处理方法。
本实施例中，所述设备可以包括一个或多个处理器。处理器可以处理与服务请求相关的信息和/或数据以执行本发明中描述的一个或多个功能。在一些实施例中，处理器可以包括一个或多个处理引擎(例如，单核处理器或多核处理器)。仅仅举个例子，处理器可以包括一个或多个硬件处理器，例如中央处理器CPU、特定应用集成电路ASIC、专用指令集处理器ASIP、图形处理器GPU、物理运算处理单元PPU、数字信号处理器DSP、现场可以程序门阵列FPGA、可以程序逻辑装置PLD、控制器、微控制器单元、精简指令集计算机RISC、微处理器等中的一种，或类似或其任意组合。
机器可读存储介质可以存储数据和/或指令。在一些实施例中，机器可读存储介质可以存储获得的数据或资料。在一些实施例中，机器可读存储介质可以存储供所述设备执行或使用的数据和/或指令，所述设备可以通过执行或使用所述数据和/或指令以实现本申请描述的示例性方法。在一些实施例中，机器可读存储介质可以包括大容量存储器、可以移动存储器、挥发性读写内存、只读存储器ROM等或类似或上述举例的任意组合。示例性的大容量存储器可以包括磁盘、光盘、固态磁盘等。示例性的可以移动存储器可以包括快闪驱动器、软盘、光盘、存储卡、压缩磁盘、磁带等。示例性的挥发性读写内存可以包括随机存取内存RAM。示例性的随机存取内存可以包括动态RAM、双倍速率同步动态RAM、静态RAM、晶闸管RAM和零电容RAM等。示例性的ROM可以包括掩蔽型ROM、可编程ROM、可擦除可编程ROM、电子可擦除可编程ROM、压缩磁盘ROM和数字通用磁盘ROM等。
其中，所述设备包括的无人机交通监控装置可以包括一个或多个软件功能模块。所述软件功能模块可以存储在所述机器可读存储介质中的程序、指令，这些软件功能模块在被对应的处理器执行时，用于实现上述的方法，例如在被无人机的处理器执行时，用于实现上述无人机执行的方法步骤，或者在被所述交通监控服务器执行时，用于实现上述交通监控服务器执行的方法步骤。
综上所述，本发明实施例提供的基于城市管理的无人机交通监控方法及系统，所述系统包括交通监控服务器以及分别与所述交通监控服务器通信连接并用于进行交通监控的多个无人机，所述无人机作为交通监控的边缘计算节点，所述交通监控服务器作为交通监控的中心节点。本实施例中，通过无人机获取至少一个目标交通路段中每个目标交通路段在当前时刻的至少一个交通异常项目的项目信以及所述每个目标交通路段在所述当前时刻之前与所述当前时刻关联的设定周期内的已发生交通异常项目的异常项目信息；然后，由所述无人机根据所述已发生交通异常项目的异常项目信息和所述至少一个交通异常项目的项目信息，生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息，并将所述交通异常反馈信息发送给所述交通监控服务器；最后由所述交通监控服务器根据所述交通异常反馈信息确定针对所述目标交通路段的所述交通异常项目的异常应对策略。
如此，将无人机作为边缘计算节点进行数据的边缘计算后再反馈给交通监控服务器，一方面可以快速的实现相应的交通路段的交通监控数据的分析和处理，另一方面可以避免所有的数据通过交通监控服务器进行大数据分析而导致交通监控服务器负载过高运算量过大而产生的无法及时对相应的交通异常项目进行处理的问题。此外，无人机作为边缘计算节点还考虑了过往时段的经验数据，可以结合当前时刻的项目信息得到更具参考性的交通异常反馈信息供交通监控服务器作出决策，可以进一步使得对应的交通异常项目得到有效的解决，提升城市管理的智能化程度和水平。
以上所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制本发明的保护范围，而仅仅是表示本发明的选定实施例。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。此外，基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下可获得的所有其它实施例，都应属于本发明保护的范围。
Claims (6)
1.一种基于城市管理的无人机交通监控方法，其特征在于，应用于基于城市管理的无人机交通监控系统，所述系统包括交通监控服务器以及分别与所述交通监控服务器通信连接并用于进行交通监控的多个无人机，所述无人机作为交通监控的边缘计算节点，所述交通监控服务器作为交通监控的中心计算节点，所述方法包括：
所述无人机获取至少一个目标交通路段中每个目标交通路段在当前时刻的至少一个交通异常项目的项目信息；
所述无人机获取所述每个目标交通路段在所述当前时刻之前与所述当前时刻关联的设定周期内的已发生交通异常项目的异常项目信息；
所述无人机根据所述已发生交通异常项目的异常项目信息和所述至少一个交通异常项目的项目信息，生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息，并将所述交通异常反馈信息发送给所述交通监控服务器；
所述交通监控服务器根据所述交通异常反馈信息确定针对所述目标交通路段的所述交通异常项目的异常应对策略，以对所述交通异常项目进行异常处理；
所述已发生交通异常项目的异常项目信息包括：已发生交通异常项目的异常置信度和已发生交通异常项目分别对应的已发生交通异常反馈信息；所述至少一个交通异常项目的项目信息包括：每个交通异常项目的原生异常评价信息，所述原生异常评价信息表征对应的交通异常项目在当前时刻的交通异常有关的描述信息；
所述根据所述已发生交通异常项目的异常项目信息和所述至少一个交通异常项目的项目信息，生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息，包括：
根据所述已发生交通异常项目的异常置信度，确定所述至少一个交通异常项目中每个交通异常项目的项目优先级系数；其中，所述已发生交通异常项目的异常置信度与其对应的交通异常项目的项目优先级系数相关联；
根据所述至少一个交通异常项目的项目信息，确定每个交通异常项目对应的约束条件；
根据所述已发生交通异常反馈信息和/或所述约束条件、所述至少一个交通异常项目的项目信息中的每个交通异常项目的原生异常评价信息以及所述每个交通异常项目的项目优先级系数，生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息；
所述根据所述已发生交通异常反馈信息和/或所述约束条件、所述至少一个交通异常项目的项目信息中的每个交通异常项目的原生异常评价信息以及所述每个交通异常项目的项目优先级系数，生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息，包括：
根据所述已发生交通异常反馈信息、所述约束条件、所述至少一个交通异常项目的项目信息中的每个交通异常项目的原生异常评价信息以及所述每个交通异常项目的项目优先级系数，生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息；或者
根据所述已发生交通异常反馈信息、所述至少一个交通异常项目的项目信息中的每个交通异常项目的原生异常评价信息以及所述每个交通异常项目的项目优先级系数，生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息； 或者
根据所述约束条件、所述至少一个交通异常项目的项目信息中的每个交通异常项目的原生异常评价信息以及所述每个交通异常项目的项目优先级系数，生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息；
所述已发生交通异常反馈信息包括：所述设定周期内的每个时间节点对应的节点异常反馈信息；
所述根据所述已发生交通异常反馈信息、所述约束条件、所述至少一个交通异常项目的项目信息中的每个交通异常项目的原生异常评价信息以及所述每个交通异常项目的项目优先级系数，生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息，包括：将所述当前时刻内的所述每个交通异常项目的原生异常评价信息根据对应的每个交通异常项目的项目优先级系数以及对应的约束条件进行信息整合，得到每个交通异常项目的第一待定交通异常反馈信息；并将所述至少一个交通异常项目中对应的所述每个交通异常项目的第一待定交通异常反馈信息，根据所述设定周期内的每个时间节点的对应的节点异常反馈信息进行数据优化，得到所述每个目标交通路段在所述当前时刻的交通异常反馈信息；
或者，所述根据所述已发生交通异常反馈信息、所述至少一个交通异常项目的项目信息中的每个交通异常项目的原生异常评价信息以及所述每个交通异常项目的项目优先级系数，生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息，包括：将所述当前时刻内的所述每个交通异常项目的原生异常评价信息中附加对应的每个交通异常项目的项目优先级系数，得到每个交通异常项目的第二待定交通异常反馈信息；并将所述至少一个交通异常项目中对应的所述每个交通异常项目的第二待定交通异常反馈信息，根据所述设定周期内的每个时间节点的对应的节点异常反馈信息进行数据优化，得到所述每个目标交通路段在所述当前时刻的交通异常反馈信息；
或者，所述根据所述约束条件、所述至少一个交通异常项目的项目信息中的每个交通异常项目的原生异常评价信息以及所述每个交通异常项目的项目优先级系数，生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息，包括：将所述当前时刻内的所述每个交通异常项目的原生异常评价信息根据对应的每个交通异常项目的项目优先级系数以及对应的约束条件进行信息整合，得到每个交通异常项目的第三待定交通异常反馈信息；并根据所述至少一个交通异常项目中对应的所述每个交通异常项目的第三待定交通异常反馈信息，得到所述每个目标交通路段在所述当前时刻的交通异常反馈信息。
2.根据权利要求1所述的基于城市管理的无人机交通监控方法，其特征在于，所述根据所述已发生交通异常项目的异常置信度，确定所述至少一个交通异常项目中每个交通异常项目的项目优先级系数，包括：
从所述已发生交通异常项目的异常置信度中，确定出在所述设定周期内所述至少一个交通异常项目中的每个交通异常项目的已发生异常置信度；
按照所述每个交通异常项目的已发生异常置信度与所述每个交通异常项目的项目优先级系数之间的预设函数拟合关系，确定所述至少一个交通异常项目中所述每个交通异常项目的项目优先级系数。
3.根据权利要求1所述的基于城市管理的无人机交通监控方法，其特征在于，所述无人机用于同时监控一个以上的目标交通路段，所述根据所述已发生交通异常项目的异常项目信息和所述至少一个交通异常项目的项目信息，生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息之后，所述方法还包括：
所述无人机从所述一个以上目标交通路段各自对应的所述当前时刻的交通异常反馈信息中，确定所述当前时刻对应的各交通异常反馈信息的项目优先级系数；
所述无人机基于所述各交通异常反馈信息的项目优先级系数，分别对所述每个目标交通路段在所述当前时刻的交通异常反馈信息进行次序整理后加入预先设定的信息反馈文件，得到所述无人机所监控的一个以上目标交通路段在所述当前时刻的结果异常反馈信息；
所述无人机将所述交通异常反馈信息发送给所述交通监控服务器包括：将所述结果异常反馈信息发送给所述交通监控服务器；
所述交通监控服务器根据所述交通异常反馈信息确定针对所述目标交通路段的所述交通异常项目的异常应对策略，以对所述交通异常项目进行异常处理，包括：
根据所述结果异常反馈信息中包括的各所述目标交通路段对应的交通异常反馈信息确定针对各所述目标交通路段的所述交通异常项目的异常应对策略，以对各所述交通异常项目进行异常处理。
4.根据权利要求3所述的基于城市管理的无人机交通监控方法，其特征在于，所述得到所述无人机所监控的一个以上目标交通路段在所述当前时刻的结果异常反馈信息之后，或者生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息之后，所述方法还包括：
所述交通监控服务器根据所述异常应对策略针对所述至少一个目标交通路段进行交通异常处理；
所述交通监控服务器查询所述至少一个目标交通路段中在所述当前时刻的交通异常反馈信息或者结果异常反馈信息中包括的预设异常参数大于预设阈值的待处理异常交通路段；
所述交通监控服务器在监控显示终端上呈现所述待处理异常交通路段，以及所述待处理异常交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息或者结果异常反馈信息，以用于根据监控显示终端上的呈现画面对所述异常应对策略进行优化后再对所述待处理异常交通路段进行交通异常处理；
其中，所述方法还包括：
所述交通监控服务器将所述至少一个目标交通路段按照其在所述当前时刻的交通异常反馈信息或者结果异常反馈信息所包括的预设异常参数的大小进行降序排列；
按照排列顺序在监控显示终端上呈现所述至少一个目标交通路段，及与其对应的所述当前时刻的交通异常项目，以及所述至少一个目标交通路段在所述当前时刻的交通异常反馈信息或者所述至少一个目标交通路段在所述当前时刻的结果异常反馈信息。
5.一种基于城市管理的无人机交通监控系统，其特征在于，所述系统包括交通监控服务器以及分别与所述交通监控服务器通信连接并用于进行交通监控的多个无人机，所述无人机作为交通监控的边缘计算节点，所述交通监控服务器作为交通监控的中心计算节点，其中：
所述无人机用于：
获取至少一个目标交通路段中每个目标交通路段在当前时刻的至少一个交通异常项目的项目信息；
获取所述每个目标交通路段在所述当前时刻之前与所述当前时刻关联的设定周期内的已发生交通异常项目的异常项目信息；以及
根据所述已发生交通异常项目的异常项目信息和所述至少一个交通异常项目的项目信息，生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息，并将所述交通异常反馈信息发送给所述交通监控服务器；
所述交通监控服务器用于：根据所述交通异常反馈信息确定针对所述目标交通路段的所述交通异常项目的异常应对策略，以对所述交通异常项目进行异常处理；所述已发生交通异常项目的异常项目信息包括：已发生交通异常项目的异常置信度和已发生交通异常项目分别对应的已发生交通异常反馈信息；所述至少一个交通异常项目的项目信息包括：每个交通异常项目的原生异常评价信息，所述原生异常评价信息表征对应的交通异常项目在当前时刻的交通异常有关的描述信息；
所述无人机根据所述已发生交通异常项目的异常项目信息和所述至少一个交通异常项目的项目信息，生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息，包括：
根据所述已发生交通异常项目的异常置信度，确定所述至少一个交通异常项目中每个交通异常项目的项目优先级系数；其中，所述已发生交通异常项目的异常置信度与其对应的交通异常项目的项目优先级系数相关联；
根据所述至少一个交通异常项目的项目信息，确定每个交通异常项目对应的约束条件；
根据所述已发生交通异常反馈信息和/或所述约束条件、所述至少一个交通异常项目的项目信息中的每个交通异常项目的原生异常评价信息以及所述每个交通异常项目的项目优先级系数，生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息；
其中，所述无人机根据所述已发生交通异常反馈信息和/或所述约束条件、所述至少一个交通异常项目的项目信息中的每个交通异常项目的原生异常评价信息以及所述每个交通异常项目的项目优先级系数，生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息，包括：
根据所述已发生交通异常反馈信息、所述约束条件、所述至少一个交通异常项目的项目信息中的每个交通异常项目的原生异常评价信息以及所述每个交通异常项目的项目优先级系数，生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息；或者
根据所述已发生交通异常反馈信息、所述至少一个交通异常项目的项目信息中的每个交通异常项目的原生异常评价信息以及所述每个交通异常项目的项目优先级系数，生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息； 或者
根据所述约束条件、所述至少一个交通异常项目的项目信息中的每个交通异常项目的原生异常评价信息以及所述每个交通异常项目的项目优先级系数，生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息；
其中，所述已发生交通异常反馈信息包括：所述设定周期内的每个时间节点对应的节点异常反馈信息；
所述无人机根据所述已发生交通异常反馈信息、所述约束条件、所述至少一个交通异常项目的项目信息中的每个交通异常项目的原生异常评价信息以及所述每个交通异常项目的项目优先级系数，生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息，包括：将所述当前时刻内的所述每个交通异常项目的原生异常评价信息根据对应的每个交通异常项目的项目优先级系数以及对应的约束条件进行信息整合，得到每个交通异常项目的第一待定交通异常反馈信息；并将所述至少一个交通异常项目中对应的所述每个交通异常项目的第一待定交通异常反馈信息，根据所述设定周期内的每个时间节点的对应的节点异常反馈信息进行数据优化，得到所述每个目标交通路段在所述当前时刻的交通异常反馈信息；
或者，所述无人机根据所述已发生交通异常反馈信息、所述至少一个交通异常项目的项目信息中的每个交通异常项目的原生异常评价信息以及所述每个交通异常项目的项目优先级系数，生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息，包括：将所述当前时刻内的所述每个交通异常项目的原生异常评价信息中附加对应的每个交通异常项目的项目优先级系数，得到每个交通异常项目的第二待定交通异常反馈信息；并将所述至少一个交通异常项目中对应的所述每个交通异常项目的第二待定交通异常反馈信息，根据所述设定周期内的每个时间节点的对应的节点异常反馈信息进行数据优化，得到所述每个目标交通路段在所述当前时刻的交通异常反馈信息；
或者，所述无人机根据所述约束条件、所述至少一个交通异常项目的项目信息中的每个交通异常项目的原生异常评价信息以及所述每个交通异常项目的项目优先级系数，生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息，包括：将所述当前时刻内的所述每个交通异常项目的原生异常评价信息根据对应的每个交通异常项目的项目优先级系数以及对应的约束条件进行信息整合，得到每个交通异常项目的第三待定交通异常反馈信息；并根据所述至少一个交通异常项目中对应的所述每个交通异常项目的第三待定交通异常反馈信息，得到所述每个目标交通路段在所述当前时刻的交通异常反馈信息。
6.根据权利要求5所述的基于城市管理的无人机交通监控系统，其特征在于，所述无人机用于同时监控一个以上的目标交通路段，所述无人机还用于：
在生成所述每个目标交通路段在所述当前时刻对应的交通异常反馈信息之后，从所述一个以上目标交通路段各自对应的所述当前时刻的交通异常反馈信息中，确定所述当前时刻对应的各交通异常反馈信息的项目优先级系数；
基于所述各交通异常反馈信息的项目优先级系数，分别对所述每个目标交通路段在所述当前时刻的交通异常反馈信息进行次序整理后加入预先设定的信息反馈文件，得到所述无人机所监控的一个以上目标交通路段在所述当前时刻的结果异常反馈信息；
将所述结果异常反馈信息发送给所述交通监控服务器；
所述交通监控服务器根据所述交通异常反馈信息确定针对所述目标交通路段的所述交通异常项目的异常应对策略，以对所述交通异常项目进行异常处理，包括：
根据所述结果异常反馈信息中包括的各所述目标交通路段对应的交通异常反馈信息确定针对各所述目标交通路段的所述交通异常项目的异常应对策略，以对各所述交通异常项目进行异常处理。
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| 乔春凯等.基于时序关联规则挖掘的交通拥堵预测研究.《科技创新与应用》.2017,(第01期), * |
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| Publication number | Publication date |
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| CN113763711A (zh) | 2021-12-07 |
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