CN114419895B - 一种交通路口疏散方案生成方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种交通路口疏散方案生成方法及装置，该方法包括针对勤务路线上手动干预结束的交通路口，识别出交通路口的各受影响相位，在确定手动干预的干预时长大于或等于第一时长阈值时，基于各受影响相位在手动干预开始之前的交通态势、干预时长以及各受影响相位具有的绿灯时长占比，确定各受影响相位所需的总绿灯补偿时长，若确定总绿灯补偿时长大于或等于第二时长阈值，则针对每个受影响相位进行多个路口周期的补偿，并确定每个受影响相位在一个路口周期内所需的绿灯补偿时长，基于各受影响相位各自在多个路口周期内所需的绿灯补偿时长，即可自动生成交通路口的疏散方案，而无需过多的人力介入，从而可以有效地提高交通路口的疏散效率。

Description

一种交通路口疏散方案生成方法及装置

技术领域

本申请涉及智能交通控制技术领域，尤其涉及一种交通路口疏散方案生成方法及装置。

背景技术

近年来，随着城市化进程的快速发展，城市道路上的车辆也逐渐增多，如此，城市交通也变得较为复杂，那么，在每次执行大型保障任务时，就会对城市交通产生的影响比较大。针对于此，需要选择一种有效地保障方式进行减少对于社会车辆行驶的影响，比如智能交通，就是缓解交通影响的有效手段之一。例如，在勤务任务结束后，通常是采用手动驻留信号或手动调整现有信号配置方案等人工干预的方式进行疏散因勤务任务干预所造成的交通路口的交通影响。当勤务任务的勤务路线较长时，一个人是无法完成交通信号的控制和恢复的，所以一般是需要多人合作，进行分段完成，同时需要有人持续观察每个交通路口的实时疏散情况，导致人工干预方式所需的处理时间较长，且耗费的人力成本较大，从而使得交通路口的疏散效率低。

综上，目前亟需一种交通路口疏散方案生成方法，用以有效地提高交通路口的疏散效率。

发明内容

本申请示例性的实施方式中提供了一种交通路口疏散方案生成方法及装置，用以有效地提高交通路口的疏散效率。

第一方面，本申请示例性的实施方式中提供了一种交通路口疏散方案生成方法，包括：

针对勤务路线上手动干预结束的交通路口，识别出所述交通路口在手动干预过程中的各受影响相位；

在确定针对所述交通路口进行手动干预的干预时长大于或等于第一时长阈值时，基于所述各受影响相位在手动干预开始之前的交通态势、所述干预时长以及所述各受影响相位具有的绿灯时长占比，确定所述各受影响相位所需的总绿灯补偿时长；

若确定所述总绿灯补偿时长大于或等于第二时长阈值，则针对所述各受影响相位分别进行多个路口周期的补偿，并针对每个受影响相位，确定所述受影响相位在一个路口周期内所需的绿灯补偿时长；

基于所述各受影响相位各自在多个路口周期内所需的绿灯补偿时长，生成所述交通路口的疏散方案。

上述技术方案中，针对勤务路线上手动干预结束的某一交通路口，为了能够针对性地对该交通路口在干预过程中的一些相位(即非勤务方向(即非干预方向)上的受影响相位)的车辆放行时长进行准确地调整，以便有效地缓解各受影响相位所在车道的车辆积压，首先需要确定该交通路口在手动干预过程中的各受影响相位，同时需要确定各受影响相位在手动干预开始之前的交通态势(即考虑到拥堵状态的延时，因此通过各受影响相位在手动干预开始之前的交通态势进行评估各受影响相位在手动干预过程中的拥堵程度，从而为准确计算各受影响相位所需的总绿灯补偿时长提供支持)，因为针对受影响相位，在不同的交通态势所进行调整的车辆放行时长是不相同的，如此可以更加符合受影响相位的实际交通状况需求，且能够更加有针对性地对受影响相位的交通影响进行处理。那么，在确定针对该交通路口进行手动干预的干预时长大于或等于第一时长阈值时，即可基于各受影响相位在手动干预过程中的交通态势、干预时长以及各受影响相位具有的绿灯时长占比，准确地确定各受影响相位所需的总绿灯补偿时长。同时，在确定总绿灯补偿时长大于或等于第二时长阈值时，需要针对各受影响相位分别进行多个路口周期的补偿，以便避免一次性补偿对交通路口的正常交通产生过大的影响，并针对每个受影响相位，确定该受影响相位在一个路口周期内所需的绿灯补偿时长，以便在一个路口周期内，能够针对每个受影响相位所需的用于疏散该受影响相位所在车道的各积压车辆的车辆放行时长进行准确地补偿，从而可以使得各受影响相位所需的车辆放行时长能够均衡地进行调整。然后，基于各受影响相位各自在多个路口周期内所需的绿灯补偿时长，即可自动准确地生成该交通路口的疏散方案，而无需过多的人力介入，以此可以降低人力成本，并可以实现针对交通路口因手动干预所产生的交通影响进行自动有效地缓解，从而可以有效地提高交通路口的疏散效率。

在一些示例性的实施方式中，所述识别出所述交通路口在手动干预过程中的各受影响相位，包括：

从手动干预记录中查询出针对所述交通路口的干预方向，并基于所述干预方向，识别出所述交通路口在手动干预过程中的各干预相位；

将所述交通路口的各相位中除所述各干预相位以外的其它相位确定为所述各受影响相位。

上述技术方案中，通过针对手动记录进行检测，即可查询出该交通路口的干预方向，并根据该干预方向即可自动识别出该交通路口在手动干预过程中的各干预相位，从而可以自动准确地识别出该交通路口在手动干预过程中的各受影响相位，以此可为准确地生成针对各受影响相位所在车道的各积压车辆的车辆放行时长进行调整的疏散方案提供支持。

在一些示例性的实施方式中，所述基于所述各受影响相位在手动干预开始之前的交通态势、所述干预时长以及所述各受影响相位具有的绿灯时长占比，确定所述各受影响相位所需的总绿灯补偿时长，包括：

通过所述各受影响相位在手动干预开始之前的交通态势、所述干预时长、所述交通路口的路口周期、所述交通路口在手动干预过程中所处的交通时段以及所述各受影响相位具有的绿灯时长占比，确定所述总绿灯补偿时长。

上述技术方案中，由于交通路口的拥堵状态具有延时性，在疏散时不适合采用手动干预过程中的拥堵状态，因此通过手动干预开始之前的交通态势评估各受影响相位所在车道在手动干预开始之前的拥堵程度，因为拥堵程度越高，各受影响相位的受影响程度越严重，需要补偿的绿灯时间时长应越多，以此才能够有效地缓解各受影响相位因手动干预所产生的交通影响，如此更加符合各受影响相位的实际交通状况。然后，综合考虑各受影响相位在手动干预开始之前的交通态势、干预时长、交通路口的路口周期、交通路口在手动干预过程中所处的交通时段以及各受影响相位具有的绿灯时长占比，才能准确地计算出总绿灯补偿时长。

在一些示例性的实施方式中，通过下述方式确定所述总绿灯补偿时长，包括：

确定所述各受影响相位对应的至少一个道路等级，并从所述至少一个道路等级中确定最高的道路等级，根据所述最高的道路等级和所述交通时段确定出第一绿灯加放比例；

确定所述各受影响相位在手动干预开始之前对应的至少一个交通态势，并从所述至少一个交通态势中确定最大的交通态势，根据所述最大的交通态势确定出第二绿灯加放比例；

获取所述勤务路线上各交通路口的路口周期，并从所述各交通路口的路口周期中确定出最大的路口周期；

根据在各干预相位上配置的绿灯时长以及所述交通路口的路口周期，确定所述各受影响相位具有的绿灯时长占比；

根据所述第一绿灯加放比例、所述第二绿灯加放比例、所述交通路口的路口周期、所述最大的路口周期、所述干预时长以及所述绿灯时长占比，确定所述总绿灯补偿时长。

上述技术方案中，每个道路等级在不同的交通时段对应不同的第一绿灯加放比例，那么需要充分考虑各受影响相位所对应的道路等级(通常道路等级高的行驶车道上的车流量较大)，以此避免存在因某些受影响相位所在车道的车辆放行时间不够造成这些车道因手动干预所产生的交通影响不能得到有效地缓解，所以选择最高的道路等级和交通时段来确定第一绿灯加放比例，从而为准确地确定总绿灯补偿时长提供有效地支持，且每个交通态势等级对应一个第二绿灯加放比例，那么需要充分考虑各受影响相位所对应的交通态势(通常交通态势大的行驶车道上的拥堵程度较严重)，以此避免存在因某些受影响相位所在车道的车辆放行时间不够造成这些车道因手动干预所产生的交通影响不能得到有效地缓解，所以选择最大的交通态势来确定第二绿灯加放比例，从而为准确地确定总绿灯补偿时长提供有效地支持，同时为了充分考虑勤务路线上各交通路口的交通状况以及各交通路口的绿灯时长补偿情况，以此避免因某些交通路口的受影响相位的车辆疏散时间不够造成这些交通路口的受影响相位的车辆疏散效率低，所以选择最大的路口周期来用于计算总绿灯补偿时长，如此计算出的总绿灯补偿时长能够符合各受影响相位的实际交通状况，从而可以使得针对各受影响相位的车辆疏散更加合理，也能够使得各受影响相位因手动干预所产生的交通影响得到有效地缓解。

在一些示例性的实施方式中，所述确定所述受影响相位在一个路口周期内所需的绿灯补偿时长，包括：

根据所述交通路口在手动干预过程中所处的交通时段以及所述干预时长，从交通时段、干预时长与绿灯补偿时长常数的映射关系记录中匹配出对应的绿灯补偿时长常数；

确定所述各受影响相位的绿信比，并从所述各受影响相位的绿信比中确定出最大的绿信比；

根据所述绿灯补偿时长常数、所述交通路口的路口周期、最大的路口周期、所述最大的绿信比以及所述受影响相位的绿信比，确定所述绿灯补偿时长；所述最大的路口周期用于表征所述勤务路线上各交通路口的路口周期中最大的一个。

上述技术方案中，为了有效地避免一次性补偿对交通路口的正常交通产生过大的影响，因此针对各受影响相位分别进行多个路口周期的补偿。那么，在确定一个受影响相位在一个路口周期内所需的绿灯补偿时长时，综合考虑交通路口在手动干预过程中所处的交通时段以及干预时长，那么所确定出的绿灯补偿时长常数更加符合受影响相位的实际交通状况，可以使得后续所确定出的该受影响相位的绿灯补偿时长更加准确、更加具有合理性。同时需要充分考虑该受影响相位的绿信比与最大绿信比的占比情况，以此所计算出的该受影响相位的绿灯补偿时长能够符合该受影响相位的实际交通状况，从而可以使得针对受影响相位的车辆疏散更加合理。

在一些示例性的实施方式中，在确定所述绿灯补偿时长之后，还包括：

根据所述交通路口在手动干预过程中所处的交通时段以及所述干预时长，从交通时段、干预时长与绿灯压缩时长常数的映射关系记录中匹配出对应的绿灯压缩时长常数；

根据所述绿灯压缩时长常数、所述交通路口的路口周期以及所述最大的路口周期，确定各干预相位的绿灯压缩时长。

上述技术方案中，在针对各受影响相位所在车道的车辆进行疏散时，为了能够满足受影响相位所在车道的车辆放行需求(即为了有效地缓解受影响相位所在车道的车辆积压)，以此有效地缓解受影响相位因手动干预所产生的交通影响，并为了确保受影响相位所在车道的车辆能够及时有效地疏散，也可能需要针对干预相位的绿灯时长进行调整(即针对干预相位的绿灯时长进行压缩，以此来满足受影响相位的车辆放行时间需求)，即，综合考虑交通路口在手动干预过程中所处的交通时段以及干预时长，那么所确定出的绿灯压缩时长常数更加符合干预相位的实际交通状况，可以使得后续所确定出的该干预相位的绿灯压缩时长更加准确。

在一些示例性的实施方式中，基于所述各受影响相位各自在多个路口周期内所需的绿灯补偿时长，生成所述交通路口的疏散方案，包括：

确定所述交通路口的多个信号相位组；每个信号相位组包含至少一个相位；

针对每个信号相位组，确定所述信号相位组是否同时存在干预相位和受影响相位；

若否，则根据所述信号相位组中至少一个干预相位的绿灯压缩时长，对所述至少一个干预相位的绿灯时长进行压缩，或者，根据所述信号相位组中至少一个受影响相位各自在多个路口周期内所需的绿灯补偿时长，对所述至少一个受影响相位各自的绿灯时长进行补偿，从而生成所述交通路口的疏散方案。

上述技术方案中，信号相位组是根据交通路口通行权在一个路口周期内的更迭次数进行划分的，如此是为了便于针对信号相位组中各相位的绿灯时长能够同时进行调整，比如，针对某一信号相位组，在确定该信号相位组不同时存在受影响相位和干预相位时，才针对该信号相位组中各相位的绿灯时长进行同时调整，如此即可自动生成针对交通路口的疏散方案，而无需人力过多的介入，以此来有效地缓解该交通路口因手动干预所产生的交通影响。

第二方面，本申请示例性的实施方式中提供了一种交通路口疏散方案生成装置，包括：

识别单元，用于针对勤务路线上手动干预结束的交通路口，识别出所述交通路口在手动干预过程中的各受影响相位；

处理单元，用于在确定针对所述交通路口进行手动干预的干预时长大于或等于第一时长阈值时，基于所述各受影响相位在手动干预开始之前的交通态势、所述干预时长以及所述各受影响相位具有的绿灯时长占比，确定所述各受影响相位所需的总绿灯补偿时长；若确定所述总绿灯补偿时长大于或等于第二时长阈值，则针对所述各受影响相位分别进行多个路口周期的补偿，并针对每个受影响相位，确定所述受影响相位在一个路口周期内所需的绿灯补偿时长；基于所述各受影响相位各自在多个路口周期内所需的绿灯补偿时长，生成所述交通路口的疏散方案。

在一些示例性的实施方式中，所述识别单元具体用于：

从手动干预记录中查询出针对所述交通路口的干预方向，并基于所述干预方向，识别出所述交通路口在手动干预过程中的各干预相位；

将所述交通路口的各相位中除所述各干预相位以外的其它相位确定为所述各受影响相位。

在一些示例性的实施方式中，所述处理单元具体用于：

通过所述各受影响相位在手动干预开始之前的交通态势、所述干预时长、所述交通路口的路口周期、所述交通路口在手动干预过程中所处的交通时段以及所述各受影响相位具有的绿灯时长占比，确定所述总绿灯补偿时长。

在一些示例性的实施方式中，所述处理单元具体用于：

确定所述各受影响相位对应的至少一个道路等级，并从所述至少一个道路等级中确定最高的道路等级，根据所述最高的道路等级和所述交通时段确定出第一绿灯加放比例；

确定所述各受影响相位在手动干预开始之前对应的至少一个交通态势，并从所述至少一个交通态势中确定最大的交通态势，根据所述最大的交通态势确定出第二绿灯加放比例；

获取所述勤务路线上各交通路口的路口周期，并从所述各交通路口的路口周期中确定出最大的路口周期；

根据在各干预相位上配置的绿灯时长以及所述交通路口的路口周期，确定所述各受影响相位具有的绿灯时长占比；

根据所述第一绿灯加放比例、所述第二绿灯加放比例、所述交通路口的路口周期、所述最大的路口周期、所述干预时长以及所述绿灯时长占比，确定所述总绿灯补偿时长。

在一些示例性的实施方式中，所述处理单元具体用于：

根据所述交通路口在手动干预过程中所处的交通时段以及所述干预时长，从交通时段、干预时长与绿灯补偿时长常数的映射关系记录中匹配出对应的绿灯补偿时长常数；

确定所述各受影响相位的绿信比，并从所述各受影响相位的绿信比中确定出最大的绿信比；

根据所述绿灯补偿时长常数、所述交通路口的路口周期、最大的路口周期、所述最大的绿信比以及所述受影响相位的绿信比，确定所述绿灯补偿时长；所述最大的路口周期用于表征所述勤务路线上各交通路口的路口周期中最大的一个。

在一些示例性的实施方式中，所述处理单元还用于：

在确定所述绿灯补偿时长之后，根据所述交通路口在手动干预过程中所处的交通时段以及所述干预时长，从交通时段、干预时长与绿灯压缩时长常数的映射关系记录中匹配出对应的绿灯压缩时长常数；

根据所述绿灯压缩时长常数、所述交通路口的路口周期以及所述最大的路口周期，确定各干预相位的绿灯压缩时长。

在一些示例性的实施方式中，所述处理单元具体用于：

确定所述交通路口的多个信号相位组；每个信号相位组包含至少一个相位；

针对每个信号相位组，确定所述信号相位组是否同时存在干预相位和受影响相位；

若否，则根据所述信号相位组中至少一个干预相位的绿灯压缩时长，对所述至少一个干预相位的绿灯时长进行压缩，或者，根据所述信号相位组中至少一个受影响相位各自在多个路口周期内所需的绿灯补偿时长，对所述至少一个受影响相位各自的绿灯时长进行补偿，从而生成所述交通路口的疏散方案。

第三方面，本申请实施例提供一种计算设备，包括至少一个处理器以及至少一个存储器，其中，所述存储器存储有计算机程序，当所述程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述第一方面任意所述的交通路口疏散方案生成方法。

第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其存储有可由计算设备执行的计算机程序，当所述程序在所述计算设备上运行时，使得所述计算设备执行上述第一方面任意所述的交通路口疏散方案生成方法。

附图说明

为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，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为本申请一些实施例提供的一种交通路口疏散方案生成方法的流程示意图；

图2为本申请一些实施例提供的一种勤务路线上的交通路口示意图；

图3为本申请一些实施例提供的一种信号相位组示意图；

图4为本申请一些实施例提供的一种交通路口疏散方案生成装置的结构示意图；

图5为本申请一些实施例提供的一种计算设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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它实施例，都属于本申请保护的范围。

图1示例性的示出了本申请实施例提供的一种交通路口疏散方案生成方法的流程，该流程可以由交通路口疏散方案生成装置执行。其中，交通路口疏散方案生成装置可以是服务器或者也可以是能够支持服务器实现该方法所需的功能的部件(比如芯片或集成电路)等，当然也可以是其它具有实现该方法所需的功能的电子设备。

如图1所示，该流程具体包括：

步骤101，针对勤务路线上手动干预结束的交通路口，识别出所述交通路口在手动干预过程中的各受影响相位。

本申请实施例中，在具有特殊需求(比如执行保障任务或紧急情况处理)时，通常会针对任务路线上的各交通路口进行手动干预(比如人工现场指挥干预或在交通信号控制室针对交通路口的各相位的通行时间进行人工设置来干预)，以此确保勤务车队能够在不停车的情况下正常通过。但是，在手动干预结束后，需要生成针对交通路口的疏散方案对非勤务方向(即各受影响相位)上的等待车辆进行疏散，也即是，需要针对每个交通路口的受影响相位的车辆通行时间进行调整，以此有效地缓解受影响相位因手动干预所产生的交通影响，从而能够及时有效地疏散受影响相位所在车道上的等待通行车辆，以此尽最大可能地减少因手动干预对勤务路线上社会车辆造成的影响，保证城市交通的良好运行。

具体地，针对勤务路线上的任一交通路口，在该交通路口手动干预结束后，且该交通路口的信号灯恢复自主控制后，针对手动记录进行检测，以此查询出该交通路口的干预方向，并根据该干预方向即可自动识别出该交通路口在手动干预过程中的各干预相位，从而将该交通路口的各相位中除各干预相位以外的其它相位确定为各受影响相位。示例性地，如图2所示，假设某一勤务任务的勤务路线上包含4个交通路口，即交通路口1、交通路口2、交通路口3和交通路口4，其中，粗实线箭头为勤务路线上的干预方向，虚线箭头为每个交通路口的受影响方向(即车辆驶入方向)，细实线箭头为每个交通路口的车辆驶出方向。以交通路口1为例，针对手动记录进行查询，查询出该交通路口1的干预方向为自西向东，那么通过该自西向东的干预方向可识别出该交通路口1的干预相位为西-东直行相位、西-北转向相位，那么该交通路口1剩下的相位，即南-北直行相位、南-西转向相位、北-南直行相位、北-东转向相位、东-南转向相位、东-西直行相位为受影响相位。

步骤102，在确定针对所述交通路口进行手动干预的干预时长大于或等于第一时长阈值时，基于所述各受影响相位在手动干预开始之前的交通态势、所述干预时长以及所述各受影响相位具有的绿灯时长占比，确定所述各受影响相位所需的总绿灯补偿时长。

本申请实施例中，针对勤务路线上的某一交通路口，在识别出该交通路口的各受影响相位后，需要针对该交通路口进行手动干预的干预时长是否大于或等于第一时长阈值进行判断，如果干预时长大于或等于第一时长阈值，则才会针对各受影响相位的绿灯时长进行调整，以此生成针对该交通路口的疏散方案，如果干预时长小于第一时长阈值，则不会针对该交通路口进行疏散方案的生成，同时可以说明该交通路口因手动干预所产生的交通影响能够及时地自主疏散，而无需依靠疏散方案。其中，第一时长阈值可以根据本领域技术人员的经验或可以根据多次实验所得结果或可以根据实际应用场景进行设置，本申请实施例对此并不作限定。

具体地，在需要生成针对该交通路口的疏散方案时，由于交通路口的拥堵状态具有延时性，在疏散时不适合采用手动干预过程中的拥堵状态，因此通过手动干预开始之前的交通态势评估各受影响相位所在车道在手动干预开始之前的拥堵程度，因为拥堵程度越高，各受影响相位的受影响程度越严重，需要补偿的绿灯时间时长应越多，以此才能够有效地缓解各受影响相位因手动干预所产生的交通影响，如此更加符合各受影响相位的实际交通状况。然后，通过综合考虑各受影响相位在手动干预开始之前的交通态势、干预时长、交通路口的路口周期、交通路口在手动干预过程中所处的交通时段以及各受影响相位具有的绿灯时长占比，即可准确地计算出各受影响相位所需的总绿灯补偿时长。其中，交通时段可以包括高峰时段(比如早高峰时段或晚高峰时段)、平峰时段和低峰时段，其中，在交通路口处于低峰时段的情况下无需进行疏散。

进一步地，为了更为准确地计算任一交通路口的各受影响相位所需的总绿灯补偿时长，也会考虑交通路口的各受影响相位所对应的各道路的道路等级，即每个道路等级在不同的交通时段对应不同的第一绿灯加放比例，那么会充分考虑各受影响相位所对应的道路等级，以此避免存在因某些受影响相位所在车道的车辆放行时间不够造成这些车道因手动干预所产生的交通影响不能得到有效地缓解，所以在确定出各受影响相位对应的至少一个道路等级后，从至少一个道路等级中选择出最高的道路等级，并根据最高的道路等级和交通路口在手动干预过程中所处确定出第一绿灯加放比例。而且，每个交通态势等级也是对应一个第二绿灯加放比例，那么会充分考虑各受影响相位所对应的交通态势(交通态势可反映受影响相位对应的行驶车道的拥堵程度)，以此避免存在因某些受影响相位所在车道的车辆放行时间不够造成这些车道因手动干预所产生的交通影响不能得到有效地缓解，所以在确定出各受影响相位在手动干预开始之前对应的至少一个交通态势后，从至少一个交通态势中确定最大的交通态势，并根据最大的交通态势确定出第二绿灯加放比例。再者，通过从交通信号机的配置记录中(或者从存储各交通路口的路口周期的数据库中)获取勤务路线上各交通路口的路口周期，并从各交通路口的路口周期中确定出最大的路口周期，以此为了充分考虑勤务路线上各交通路口的交通状况以及各交通路口的绿灯时长补偿情况，从而避免因某些交通路口的受影响相位的车辆疏散时间不够造成这些交通路口的受影响相位的车辆疏散效率低。然后，可以根据在各干预相位上配置的绿灯时长以及该交通路口的路口周期，即可确定出各干预相位具有的绿灯时长占比，由于各干预相位具有的绿灯时长占比和各受影响相位具有的绿灯时长占比之和为1，因此可准确地确定出各受影响相位具有的绿灯时长占比。最后，通过根据第一绿灯加放比例、第二绿灯加放比例、交通路口的路口周期、最大的路口周期、干预时长以及各受影响相位具有的绿灯时长占比，即可准确地确定出各受影响相位所需的总绿灯补偿时长。如此，所计算出的总绿灯补偿时长能够符合各受影响相位的实际交通状况，从而可以使得针对各受影响相位的车辆疏散更加合理，也能够使得各受影响相位因手动干预所产生的交通影响得到有效地缓解。

示例性地，考虑到拥堵状态的延时，在针对某一交通路口进行疏散时不适合采用该交通路口当前的拥堵延时，因此需要通过手动干预前受影响方向路段的拥堵情况进行估计，拥堵程度越高受影响程度越严重，需要补偿的时间应越多；同时，交通路口处于早晚高峰时段时在干预方向上的车流量，与交通路口处于平低峰时段时在干预方向上的车流量具有较大的差距，比如，早晚高峰车流量较多，若疏散时间较长则对原干预方向产生较大的影响，所以早晚高峰针对受影响相位的绿灯补偿时长不宜过多。因此，通过综合考虑手动干预前的受影响路段拥堵状态、交通路口所处的交通时段以及交通路口的各受影响相位所对应的各道路的道路等级，来确定交通路口的各受影响相位所需的总绿灯补偿时长。即，可通过下述方式确定勤务路线上任一交通路口i的各受影响相位所需的总绿灯补偿时长。

其中，T_i用于表示交通路口i的各受影响相位所需的总绿灯补偿时长，θ用于表示交通路口i在处于某一交通时段时，各受影响相位对应的最高道路等级对应的第一绿灯加放比例，α用于表示交通路口i的各受影响相位在手动干预开始之前对应的最大交通态势对应的第二绿灯加放比例，S_i用于表示交通路口i的手段干预时长，t_i用于表示在交通路口i的各干预相位上配置的绿灯时长，C_i用于表示交通路口i的路口周期，C_max用于表示勤务路线上各交通路口的路口周期中最大的路口周期。

其中，交通态势与第二绿灯加放比例的对应关系如表1所示，不同的交通态势对应不同的第二绿灯加放比例。比如针对某一交通路口，在从各受影响相位在手动干预开始之前对应的至少一个交通态势中确定出最大的交通态势(比如交通态势C＝3最大)后，即可从表1所示的对应关系中确定出第二绿灯加放比例α₅。

表1

其中，道路等级、交通时段与第一绿灯加放比例的对应关系如表2所示，不同的道路等级在不同的交通时段对应不同的第一绿灯加放比例。比如针对某一交通路口，在从各受影响相位对应的至少一个道路等级中确定出最高的道路等级(比如道路等级为2是最高的等级)后，且确定该交通路口在手动干预过程中所处的交通时段为早高峰时段，即可从表2所示的对应关系中确定出第一绿灯加放比例θ₂。

表2

其中，道路等级与道路类型的对应关系如表3所示，不同的道路类型对应不同的道路等级。其中，道路等级为1是最高等级，道路等级为4是最低等级。

表3

道路等级	道路类型
		1	快速路
2	主干路
		3	次干路
4	支路

步骤103，若确定所述总绿灯补偿时长大于或等于第二时长阈值，则针对所述各受影响相位分别进行多个路口周期的补偿，并针对每个受影响相位，确定所述受影响相位在一个路口周期内所需的绿灯补偿时长。

步骤104，基于所述各受影响相位各自在多个路口周期内所需的绿灯补偿时长，生成所述交通路口的疏散方案。

本申请实施例中，为了有效地避免一次性补偿对交通路口的正常交通产生过大的影响，因此在确定交通路口的各受影响相位所需的总绿灯补偿时长大于或等于第二时长阈值时，需要针对各受影响相位分别进行多个路口周期的补偿。那么，在确定某一受影响相位在一个路口周期内所需的绿灯补偿时长时，综合考虑交通路口在手动干预过程中所处的交通时段以及干预时长，那么所确定出的绿灯补偿时长常数更加符合受影响相位的实际交通状况，可以使得后续所确定出的该受影响相位的绿灯补偿时长更加准确。也即是，通过根据交通路口在手动干预过程中所处的交通时段以及干预时长，从交通时段、干预时长与绿灯补偿时长常数的映射关系记录中匹配出对应的绿灯补偿时长常数，同时计算出各受影响相位的绿信比，并从各受影响相位的绿信比中确定出最大的绿信比。然后，根据绿灯补偿时长常数、交通路口的路口周期、最大的路口周期、最大的绿信比以及该受影响相位的绿信比，即可确定出该受影响相位在一个路口周期内所需的绿灯补偿时长。其中，第二时长阈值可以根据本领域技术人员的经验或可以根据多次实验所得结果或可以根据实际应用场景进行设置，本申请实施例对此并不作限定。

其中，在分别确定各受影响相位在一个路口周期内所需的绿灯补偿时长后，为了有效地缓解受影响相位所在车道的车辆积压，以此有效地缓解受影响相位因手动干预所产生的交通影响，并为了确保受影响相位所在车道的车辆能够及时有效地疏散，也可能需要针对干预相位的绿灯时长进行压缩，以此来满足受影响相位的车辆放行时间需求。即，通过根据交通路口在手动干预过程中所处的交通时段以及干预时长，从交通时段、干预时长与绿灯压缩时长常数的映射关系记录中匹配出对应的绿灯压缩时长常数。再根据绿灯压缩时长常数、交通路口的路口周期以及最大的路口周期，即可确定出各干预相位的绿灯压缩时长。然后，在生成针对交通路口的疏散方案时，首先根据交通路口通行权在一个路口周期内的更迭次数划分出该交通路口的多个信号相位组，其中，每个信号相位组包含至少一个相位，比如某一信号相位组包含南-北直行相位和南-西转向相位。再针对某一信号相位组，判断该信号相位组是否同时存在干预相位和受影响相位，如果该信号相位组不同时存在受影响相位和干预相位，则针对该信号相位组中各相位的绿灯时长进行同时调整，比如，如果该信号相位组中仅存在至少一个(比如一个或多个)受影响相位，则根据该至少一个受影响相位各自在多个路口周期内所需的绿灯补偿时长，对该至少一个受影响相位各自的绿灯时长进行补偿，比如某一受影响相位(比如受影响相位A)的绿灯时长为k秒，该受影响相位A在一个路口周期内所需的绿灯补偿时长为j秒，则针对该受影响相位A进行补偿后的绿灯时长为(k+j)秒，从而生成针对该交通路口的疏散方案，或者，如果该信号相位组中仅存在至少一个(比如一个或多个)干预相位，则根据该至少一个干预相位各自的绿灯压缩时长，对该至少一个干预相位各自的绿灯时长进行压缩，比如某一干预相位(比如干预相位a)的绿灯时长为m秒，该干预相位A的绿灯压缩时长为q秒，则针对该干预相位A进行压缩后的绿灯时长为(m-q)秒，从而生成针对该交通路口的疏散方案。如此，即可自动生成针对交通路口的疏散方案，而无需人力过多的介入，以此来有效地缓解该交通路口因手动干预所产生的交通影响。如果该信号相位组同时存在受影响相位和干预相位，则针对该信号相位组中各相位的绿灯时长不进行调整。

示例性地，某一交通路口的各受影响相位所需的总绿灯补偿时长若是过长，需要通过在多个路口周期分别进行补偿，避免一次性补偿对交通路口影响太大。基于不同的干预时间段、交通路口在手动干预过程中所处的交通时段，确定用于计算受影响相位在一个路口周期内的绿灯补偿时长所需的绿灯补偿时长常数。该绿灯补偿时长常数是通用的参数，未体现各交通路口以及各相位重要程度的差异。即，可通过下述方式确定任一受影响相位j在一个路口周期内所需的绿灯补偿时长。

其中，T_j用于表示交通路口i在手动干预过程中处于某一交通时段(比如高峰时段或平峰时段)时，受影响相位j在一个路口周期内所需的绿灯补偿时长，P用于表示交通路口i在手动干预过程中处于该交通时段时的绿灯补偿时长常数，C_i用于表示交通路口i的路口周期，C_max用于表示勤务路线上各交通路口的路口周期中最大的路口周期，G_j用于表示受影响相位j的绿信比，G_max用于表示交通路口i的各受影响相位的绿信比中最大的绿信比。

此外，可通过下述方式确定任一干预相位j的绿灯压缩时长，即：

其中，N_j用于表示交通路口i在手动干预过程中处于某一交通时段(比如高峰时段或平峰时段)时，干预相位j的绿灯压缩时长，Q用于表示交通路口i在手动干预过程中处于交通时段时的绿灯压缩时长常数。

其中，交通时段、干预时长与绿灯补偿时长常数的映射关系记录如表4所示，比如，某一交通路口(比如交通路口1)在手动干预过程中所处的交通时段为早高峰时段，且假设针对该交通路口1的干预时长为(t+1)分钟，则通过表4所示的对应关系中可知该交通路口1对应的绿灯补偿时长常数为P₂。

表4

其中，交通时段、干预时长与绿灯压缩时长常数的映射关系记录如表5所示，比如，某一交通路口(比如交通路口2)在手动干预过程中所处的交通时段为平峰时段，且假设针对该交通路口2的干预时长为(t-1)分钟，则通过表5所示的对应关系中可知该交通路口2对应的绿灯压缩时长常数为Q₃。

表5

此外，在生成针对交通路口的疏散方案时，首先根据交通路口通行权在一个路口周期内的更迭次数划分出该交通路口的多个信号相位组，比如，如图3所示的信号相位组图。再针对某一信号相位组，在确定该信号相位组不同时存在干预相位和受影响相位时，对该信号相位组中各相位的绿灯启亮时间和绿灯结束时间进行判断，如果各相位的绿灯是同时启亮或同时结束，则针对该信号相位组中各相位的绿灯时长进行同时延长或同时压缩。如果各相位的绿灯非同时启亮或非同时结束，则针对该信号相位组中各相位的绿灯时长不进行调整。例如，以信号相位组1为例，该信号相位组1中仅存在至少一个干预相位或至少一个受影响相位，且至少一个干预相位或至少一个受影响相位的绿灯是同时启亮的，如此可针对至少一个干预相位的绿灯时长进行同时压缩，或者可针对至少一个受影响相位的绿灯时长进行同时延长。或者，以信号相位组3为例，该信号相位组3中仅存在至少一个干预相位或至少一个受影响相位，且至少一个干预相位或至少一个受影响相位的绿灯是同时结束的，如此可针对至少一个干预相位的绿灯时长进行同时压缩，或者可针对至少一个受影响相位的绿灯时长进行同时延长。或者，以信号相位组2为例，该信号相位组2中各相位的绿灯不是同时启亮的也不是同时结束的，则针对信号相位组2中各相位的绿灯时长不进行调整。基于此，通过针对各信号相位组中各相位的绿灯时长所进行的调整，即可生成针对交通路口的疏散方案。或者，以信号相位组4为例，该信号相位组4仅存在至少一个干预相位或至少一个受影响相位，且至少一个干预相位或至少一个受影响相位的绿灯是同时启亮且同时结束的，如此可针对至少一个干预相位的绿灯时长进行同时压缩，或者可针对至少一个受影响相位的绿灯时长进行同时延长。或者，以信号相位组5为例，该信号相位组5仅存在至少一个干预相位或至少一个受影响相位，且至少一个干预相位或至少一个受影响相位的绿灯是同时启亮且同时结束的，如此可针对至少一个干预相位的绿灯时长进行同时压缩，或者可针对至少一个受影响相位的绿灯时长进行同时延长。

再者，在生成针对交通路口的疏散方案后，即可针对该交通路口执行相应的疏散方案，并确定在执行一个路口周期后，各受影响相位的绿灯补偿时长总和是否大于或等于总绿灯补偿时长，如果各受影响相位的绿灯补偿时长总和大于或等于总绿灯补偿时长，则确定该交通路口的绿灯时长补偿已完成，可以终止针对该交通路口的各受影响相位所在车道的车辆疏散。如果各受影响相位的绿灯补偿时长总和小于总绿灯补偿时长，则说明该交通路口的绿灯时长补偿还没有完成。例如，通过对各受影响相位在一个路口周期内的绿灯补偿时长的加和确定每个路口周期该交通路口已补偿的绿灯时长总和。当总绿灯补偿时长减去累计已补偿的绿灯时长小于或等于零时，说明该交通路口的绿灯时长补偿已完成，各受影响相位的绿灯控制可以恢复至自主控制状态。

其中，T_i用于表示交通路口i的各受影响相位所需的总绿灯补偿时长，T_j用于表示交通路口i在手动干预过程中处于某一交通时段(比如高峰时段或平峰时段)时，受影响相位j在一个路口周期内所需的绿灯补偿时长，n用于表示需要进行多个路口周期的补偿时该多个路口周期的数量，M用于表示交通路口i的各受影响相位的数量。

上述实施例表明，针对勤务路线上手动干预结束的某一交通路口，为了能够针对性地对该交通路口在干预过程中的一些相位(即非勤务方向(即非干预方向)上的受影响相位)的车辆放行时长进行准确地调整，以便有效地缓解各受影响相位所在车道的车辆积压，首先需要确定该交通路口在手动干预过程中的各受影响相位，同时需要确定各受影响相位在手动干预开始之前的交通态势(即考虑到拥堵状态的延时，因此通过各受影响相位在手动干预开始之前的交通态势进行评估各受影响相位在手动干预过程中的拥堵程度，从而为准确计算各受影响相位所需的总绿灯补偿时长提供支持)，因为针对受影响相位，在不同的交通态势所进行调整的车辆放行时长是不相同的，如此可以更加符合受影响相位的实际交通状况需求，且能够更加有针对性地对受影响相位的交通影响进行处理。那么，在确定针对该交通路口进行手动干预的干预时长大于或等于第一时长阈值时，即可基于各受影响相位在手动干预过程中的交通态势、干预时长以及各受影响相位具有的绿灯时长占比，准确地确定各受影响相位所需的总绿灯补偿时长。同时，在确定总绿灯补偿时长大于或等于第二时长阈值时，需要针对各受影响相位分别进行多个路口周期的补偿，以便避免一次性补偿对交通路口的正常交通产生过大的影响，并针对每个受影响相位，确定该受影响相位在一个路口周期内所需的绿灯补偿时长，以便在一个路口周期内，能够针对每个受影响相位所需的用于疏散该受影响相位所在车道的各积压车辆的车辆放行时长进行准确地补偿，从而可以使得各受影响相位所需的车辆放行时长能够均衡地进行调整。然后，基于各受影响相位各自在多个路口周期内所需的绿灯补偿时长，即可自动准确地生成该交通路口的疏散方案，而无需过多的人力介入，以此可以降低人力成本，并可以实现针对交通路口因手动干预所产生的交通影响进行自动有效地缓解，从而可以有效地提高交通路口的疏散效率。

基于相同的技术构思，图4示例性的示出了本申请实施例提供的一种交通路口疏散方案生成装置，该装置可以执行交通路口疏散方案生成方法的流程。其中，交通路口疏散方案生成装置可以是服务器或者也可以是能够支持服务器实现该方法所需的功能的部件(比如芯片或集成电路)等，当然也可以是其它具有实现该方法所需的功能的电子设备。

如图4所示，该装置包括：

识别单元401，用于针对勤务路线上手动干预结束的交通路口，识别出所述交通路口在手动干预过程中的各受影响相位；

处理单元402，用于在确定针对所述交通路口进行手动干预的干预时长大于或等于第一时长阈值时，基于所述各受影响相位在手动干预开始之前的交通态势、所述干预时长以及所述各受影响相位具有的绿灯时长占比，确定所述各受影响相位所需的总绿灯补偿时长；若确定所述总绿灯补偿时长大于或等于第二时长阈值，则针对所述各受影响相位分别进行多个路口周期的补偿，并针对每个受影响相位，确定所述受影响相位在一个路口周期内所需的绿灯补偿时长；基于所述各受影响相位各自在多个路口周期内所需的绿灯补偿时长，生成所述交通路口的疏散方案。

在一些示例性的实施方式中，所述识别单元401具体用于：

从手动干预记录中查询出针对所述交通路口的干预方向，并基于所述干预方向，识别出所述交通路口在手动干预过程中的各干预相位；

将所述交通路口的各相位中除所述各干预相位以外的其它相位确定为所述各受影响相位。

在一些示例性的实施方式中，所述处理单元402具体用于：

通过所述各受影响相位在手动干预开始之前的交通态势、所述干预时长、所述交通路口的路口周期、所述交通路口在手动干预过程中所处的交通时段以及所述各受影响相位具有的绿灯时长占比，确定所述总绿灯补偿时长。

在一些示例性的实施方式中，所述处理单元402具体用于：

确定所述各受影响相位对应的至少一个道路等级，并从所述至少一个道路等级中确定最高的道路等级，根据所述最高的道路等级和所述交通时段确定出第一绿灯加放比例；

确定所述各受影响相位在手动干预开始之前对应的至少一个交通态势，并从所述至少一个交通态势中确定最大的交通态势，根据所述最大的交通态势确定出第二绿灯加放比例；

获取所述勤务路线上各交通路口的路口周期，并从所述各交通路口的路口周期中确定出最大的路口周期；

根据在各干预相位上配置的绿灯时长以及所述交通路口的路口周期，确定所述各受影响相位具有的绿灯时长占比；

根据所述第一绿灯加放比例、所述第二绿灯加放比例、所述交通路口的路口周期、所述最大的路口周期、所述干预时长以及所述绿灯时长占比，确定所述总绿灯补偿时长。

在一些示例性的实施方式中，所述处理单元402具体用于：

根据所述交通路口在手动干预过程中所处的交通时段以及所述干预时长，从交通时段、干预时长与绿灯补偿时长常数的映射关系记录中匹配出对应的绿灯补偿时长常数；

确定所述各受影响相位的绿信比，并从所述各受影响相位的绿信比中确定出最大的绿信比；

根据所述绿灯补偿时长常数、所述交通路口的路口周期、最大的路口周期、所述最大的绿信比以及所述受影响相位的绿信比，确定所述绿灯补偿时长；所述最大的路口周期用于表征所述勤务路线上各交通路口的路口周期中最大的一个。

在一些示例性的实施方式中，所述处理单元402还用于：

在确定所述绿灯补偿时长之后，根据所述交通路口在手动干预过程中所处的交通时段以及所述干预时长，从交通时段、干预时长与绿灯压缩时长常数的映射关系记录中匹配出对应的绿灯压缩时长常数；

根据所述绿灯压缩时长常数、所述交通路口的路口周期以及所述最大的路口周期，确定各干预相位的绿灯压缩时长。

在一些示例性的实施方式中，所述处理单元402具体用于：

确定所述交通路口的多个信号相位组；每个信号相位组包含至少一个相位；

针对每个信号相位组，确定所述信号相位组是否同时存在干预相位和受影响相位；

若否，则根据所述信号相位组中至少一个干预相位的绿灯压缩时长，对所述至少一个干预相位的绿灯时长进行压缩，或者，根据所述信号相位组中至少一个受影响相位各自在多个路口周期内所需的绿灯补偿时长，对所述至少一个受影响相位各自的绿灯时长进行补偿，从而生成所述交通路口的疏散方案。

基于相同的技术构思，本申请实施例还提供了一种计算设备，如图5所示，包括至少一个处理器501，以及与至少一个处理器连接的存储器502，本申请实施例中不限定处理器501与存储器502之间的具体连接介质，图5中处理器501和存储器502之间通过总线连接为例。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。

在本申请实施例中，存储器502存储有可被至少一个处理器501执行的指令，至少一个处理器501通过执行存储器502存储的指令，可以执行前述的交通路口疏散方案生成方法中所包括的步骤。

其中，处理器501是计算设备的控制中心，可以利用各种接口和线路连接计算设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器502内的指令以及调用存储在存储器502内的数据，从而实现数据处理。可选的，处理器501可包括一个或多个处理单元，处理器501可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理下发指令。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器501中。在一些实施例中，处理器501和存储器502可以在同一芯片上实现，在一些实施例中，它们也可以在独立的芯片上分别实现。

处理器501可以是通用处理器，例如中央处理器(CPU)、数字信号处理器、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件，可以实现或者执行本申请实施例中公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者任何常规的处理器等。结合交通路口疏散方案生成方法实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。

存储器502作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块。存储器502可以包括至少一种类型的存储介质，例如可以包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器、随机访问存储器(Random AccessMemory，RAM)、静态随机访问存储器(Static Random Access Memory，SRAM)、可编程只读存储器(Programmable Read Only Memory，PROM)、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、带电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等等。存储器502是能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。本申请实施例中的存储器502还可以是电路或者其它任意能够实现存储功能的装置，用于存储程序指令和/或数据。

基于相同的技术构思，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其存储有可由计算设备执行的计算机程序，当所述程序在所述计算设备上运行时，使得所述计算设备执行上述交通路口疏散方案生成方法的步骤。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本申请的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (8)

1.一种交通路口疏散方案生成方法，其特征在于，包括：

针对勤务路线上手动干预结束的交通路口，识别出所述交通路口在手动干预过程中的各受影响相位；

在确定针对所述交通路口进行手动干预的干预时长大于或等于第一时长阈值时，基于所述各受影响相位在手动干预开始之前的交通态势、所述干预时长以及所述各受影响相位具有的绿灯时长占比，确定所述各受影响相位所需的总绿灯补偿时长；

若确定所述总绿灯补偿时长大于或等于第二时长阈值，则针对所述各受影响相位分别进行多个路口周期的补偿，并针对每个受影响相位，确定所述受影响相位在一个路口周期内所需的绿灯补偿时长；

基于所述各受影响相位各自在多个路口周期内所需的绿灯补偿时长，生成所述交通路口的疏散方案；

所述基于所述各受影响相位在手动干预开始之前的交通态势、所述干预时长以及所述各受影响相位具有的绿灯时长占比，确定所述各受影响相位所需的总绿灯补偿时长，包括：

通过所述各受影响相位在手动干预开始之前的交通态势、所述干预时长、所述交通路口的路口周期、所述交通路口在手动干预过程中所处的交通时段以及所述各受影响相位具有的绿灯时长占比，确定所述总绿灯补偿时长；

通过下述方式确定所述总绿灯补偿时长，包括：

确定所述各受影响相位对应的至少一个道路等级，并从所述至少一个道路等级中确定最高的道路等级，根据所述最高的道路等级和所述交通时段确定出第一绿灯加放比例；

确定所述各受影响相位在手动干预开始之前对应的至少一个交通态势，并从所述至少一个交通态势中确定最大的交通态势，根据所述最大的交通态势确定出第二绿灯加放比例；

获取所述勤务路线上各交通路口的路口周期，并从所述各交通路口的路口周期中确定出最大的路口周期；

根据在各干预相位上配置的绿灯时长以及所述交通路口的路口周期，确定所述各受影响相位具有的绿灯时长占比；

根据所述第一绿灯加放比例、所述第二绿灯加放比例、所述交通路口的路口周期、所述最大的路口周期、所述干预时长以及所述绿灯时长占比，确定所述总绿灯补偿时长。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别出所述交通路口在手动干预过程中的各受影响相位，包括：

从手动干预记录中查询出针对所述交通路口的干预方向，并基于所述干预方向，识别出所述交通路口在手动干预过程中的各干预相位；

将所述交通路口的各相位中除所述各干预相位以外的其它相位确定为所述各受影响相位。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述受影响相位在一个路口周期内所需的绿灯补偿时长，包括：

根据所述交通路口在手动干预过程中所处的交通时段以及所述干预时长，从交通时段、干预时长与绿灯补偿时长常数的映射关系记录中匹配出对应的绿灯补偿时长常数；

确定所述各受影响相位的绿信比，并从所述各受影响相位的绿信比中确定出最大的绿信比；

根据所述绿灯补偿时长常数、所述交通路口的路口周期、最大的路口周期、所述最大的绿信比以及所述受影响相位的绿信比，确定所述绿灯补偿时长；所述最大的路口周期用于表征所述勤务路线上各交通路口的路口周期中最大的一个。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在确定所述绿灯补偿时长之后，还包括：

根据所述交通路口在手动干预过程中所处的交通时段以及所述干预时长，从交通时段、干预时长与绿灯压缩时长常数的映射关系记录中匹配出对应的绿灯压缩时长常数；

根据所述绿灯压缩时长常数、所述交通路口的路口周期以及所述最大的路口周期，确定各干预相位的绿灯压缩时长。

5.如权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，基于所述各受影响相位各自在多个路口周期内所需的绿灯补偿时长，生成所述交通路口的疏散方案，包括：

确定所述交通路口的多个信号相位组；每个信号相位组包含至少一个相位；

针对每个信号相位组，确定所述信号相位组是否同时存在干预相位和受影响相位；

若否，则根据所述信号相位组中至少一个干预相位的绿灯压缩时长，对所述至少一个干预相位的绿灯时长进行压缩，或者，根据所述信号相位组中至少一个受影响相位各自在多个路口周期内所需的绿灯补偿时长，对所述至少一个受影响相位各自的绿灯时长进行补偿，从而生成所述交通路口的疏散方案。

6.一种交通路口疏散方案生成装置，其特征在于，包括：

识别单元，用于针对勤务路线上手动干预结束的交通路口，识别出所述交通路口在手动干预过程中的各受影响相位；

处理单元，用于在确定针对所述交通路口进行手动干预的干预时长大于或等于第一时长阈值时，基于所述各受影响相位在手动干预开始之前的交通态势、所述干预时长以及所述各受影响相位具有的绿灯时长占比，确定所述各受影响相位所需的总绿灯补偿时长；若确定所述总绿灯补偿时长大于或等于第二时长阈值，则针对所述各受影响相位分别进行多个路口周期的补偿，并针对每个受影响相位，确定所述受影响相位在一个路口周期内所需的绿灯补偿时长；基于所述各受影响相位各自在多个路口周期内所需的绿灯补偿时长，生成所述交通路口的疏散方案；

所述处理单元具体用于：

通过所述各受影响相位在手动干预开始之前的交通态势、所述干预时长、所述交通路口的路口周期、所述交通路口在手动干预过程中所处的交通时段以及所述各受影响相位具有的绿灯时长占比，确定所述总绿灯补偿时长；

所述处理单元具体用于：

确定所述各受影响相位对应的至少一个道路等级，并从所述至少一个道路等级中确定最高的道路等级，根据所述最高的道路等级和所述交通时段确定出第一绿灯加放比例；

确定所述各受影响相位在手动干预开始之前对应的至少一个交通态势，并从所述至少一个交通态势中确定最大的交通态势，根据所述最大的交通态势确定出第二绿灯加放比例；

获取所述勤务路线上各交通路口的路口周期，并从所述各交通路口的路口周期中确定出最大的路口周期；

根据在各干预相位上配置的绿灯时长以及所述交通路口的路口周期，确定所述各受影响相位具有的绿灯时长占比；

根据所述第一绿灯加放比例、所述第二绿灯加放比例、所述交通路口的路口周期、所述最大的路口周期、所述干预时长以及所述绿灯时长占比，确定所述总绿灯补偿时长。

7.一种计算设备，其特征在于，包括至少一个处理器以及至少一个存储器，其中，所述存储器存储有计算机程序，当所述程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1至5任一权利要求所述的方法。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储有可由计算设备执行的计算机程序，当所述程序在所述计算设备上运行时，使得所述计算设备执行权利要求1至5任一权利要求所述的方法。

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