CN115762144A - 交通诱导信息的生成方法和装置 - Google Patents
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Abstract
说明书披露一种交通诱导信息的生成方法和装置。所述方法包括:确定目标交通诱导屏展示的真实路段,并获取所述真实路段的路段编码;根据所述路段编码确定所述真实路段包括的若干道路单元;从数据库中获取每条道路单元的动态交通信息;融合各条道路单元的动态交通信息,以为所述目标交通诱导屏展示的所述真实路段生成对应的交通诱导信息。采用上述技术方案,可提高交通诱导信息的精度,以及交通诱导信息类型的丰富程度,以满足大众的出行需求。
Description
技术领域
本说明书涉及交通数据处理技术领域,尤其涉及一种交通诱导信息的生成方法和装置。
背景技术
交通诱导屏是交通诱导系统的重要组成部分,通过交通诱导屏可将路况、通行时间等交通诱导信息发布到交通现场,使交通参与者得到及时的提醒。
目前,交通诱导屏展示的交通诱导信息来源于道路周围部署的磁感线圈和卡口微波雷达等硬件设备采集到的数据,可由交管部门对这些数据进行汇总后发送至交通诱导屏进行展示。然而这些硬件设备采集到的数据类型有限,且随着硬件设备的老化,数据精度也在逐渐降低,无法满足出行需求。
发明内容
有鉴于此,本说明书提供一种交通诱导信息的生成方法和装置。
具体地,本说明书是通过如下技术方案实现的:
一种交通诱导信息的生成方法,包括:
确定目标交通诱导屏展示的真实路段,并获取所述真实路段的路段编码;
根据所述路段编码确定所述真实路段包括的若干道路单元;
从数据库中获取每条道路单元的动态交通信息;
融合各条道路单元的动态交通信息,以为所述目标交通诱导屏展示的所述真实路段生成对应的交通诱导信息。
可选的,所述融合各条道路单元的动态交通信息,以为所述目标交通诱导屏展示的所述真实路段生成对应的交通诱导信息,包括:
若所述动态交通信息为行驶速度,则确定每条道路单元的道路权重;
根据所述道路权重计算各条道路单元的行驶速度的加权平均值,以得到所述真实路段对应的行驶速度,作为所述真实路段的交通诱导信息。
可选的,所述确定每条道路单元的道路权重,包括:
针对每条道路单元,获取所述道路单元的长度权重和等级权重;
根据所述长度权重和所述等级权重确定所述道路单元的道路权重。
可选的,所述融合各条道路单元的动态交通信息,以为所述目标交通诱导屏展示的所述真实路段生成对应的交通诱导信息,包括:
若所述动态交通信息为通行时间,则计算各条道路单元的通行时间的和值,以得到所述真实路段对应的通行时间,作为所述真实路段的交通诱导信息。
可选的,所述融合各条道路单元的动态交通信息,以为所述目标交通诱导屏展示的所述真实路段生成对应的交通诱导信息,包括:
若所述动态交通信息为交通事件,则汇总各条道路单元具有的交通事件,作为所述真实路段的交通诱导信息。
可选的,还包括:
获取所述真实路段的道路展示位置和所述交通诱导信息的信息展示位置;
获取所述目标交通诱导屏匹配的属性模型,并根据所述属性模型确定所述交通诱导信息对应的展示属性;
基于所述展示属性、所述道路展示位置和所述信息展示位置进行图片渲染,得到诱导屏图片;
将所述诱导屏图片发送至所述目标交通诱导屏以进行交通诱导信息的展示。
可选的,所述交通诱导信息具有多种类型,所述获取所述目标交通诱导屏匹配的属性模型,包括:
针对每种交通诱导信息类型,在该交通诱导信息类型对应的属性模型中获取所述目标交通诱导屏匹配的属性模型;
所述根据所述属性模型确定所述交通诱导信息对应的展示属性,包括:
根据所述属性模型确定对应类型的交通诱导信息的展示属性。
可选的,所述路段编码是基于开放位置参考规范OpenLR对所述真实路段的属性进行编码得到。
一种交通诱导信息的生成装置,包括:
路段编码确定单元,确定目标交通诱导屏展示的真实路段,并获取所述真实路段的路段编码;
道路单元确定单元,根据所述路段编码确定所述真实路段包括的若干道路单元;
交通信息获取单元,从数据库中获取每条道路单元的动态交通信息;
交通信息融合单元,融合各条道路单元的动态交通信息,以为所述目标交通诱导屏展示的所述真实路段生成对应的交通诱导信息。
一种电子设备,包括:
处理器;
用于存储处理器可执行指令的存储器;
其中,所述处理器通过运行所述可执行指令以实现前述方法。
一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机指令,该指令被处理器执行时实现前述方法的步骤。
采用上述实施方式,可根据路段编码确定目标交通诱导屏展示的真实路段包括的道路单元,进而可从数据库中获取各道路单元对应的类型更丰富、精度更高的动态交通信息,然后融合各道路单元的动态交通信息,得到真实路段的交通诱导信息,进而提高交通诱导信息的精度,以及交通诱导信息类型的丰富程度,以满足大众的出行需求。同时,无需部署磁感线圈、卡口微波雷达等硬件设备,还可大大降低成本。
附图说明
图1是本说明书一示例性实施例示出的一种交通诱导信息的生成方法的流程示意图。
图2是本说明书一示例性实施例示出的一种诱导屏图片渲染方法的流程示意图。
图3是本说明书一示例性实施例示出的一种交通诱导屏中真实路段的示意图。
图4是本说明书一示例性实施例示出的一种诱导屏图片示意图。
图5是本说明书一示例性实施例示出的一种交通诱导信息的生成装置所在电子设备的一种硬件结构图。
图6是本说明书一示例性实施例示出的一种交通诱导信息的生成装置的框图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明,其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本说明书相一致的所有实施方式。相反,它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本说明书的一些方面相一致的装置和方法的例子。
在本说明书使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的,而非旨在限制本说明书。在本说明书和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式,除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解,本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解,尽管在本说明书可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息,但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如,在不脱离本说明书范围的情况下,第一信息也可以被称为第二信息,类似地,第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境,如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
交通诱导屏是交通诱导系统的重要组成部分,通过交通诱导屏可将路况、通行时间等交通诱导信息发布到交通现场,使交通参与者得到及时的提醒。
目前,交通诱导屏展示的交通诱导信息来源于道路周围部署的磁感线圈和卡口微波雷达等硬件设备采集到的数据,可由交管部门对这些数据进行汇总后发送至交通诱导屏进行展示。然而这些硬件设备采集到的数据类型有限,往往仅能采集到行驶速度。且随着硬件设备的老化,数据精度也在逐渐降低,无法满足出行需求。
本说明书提供一种交通诱导信息的生成方法,可通过路段编码将真实路段和道路单元关联,进而可从数据库中获取真实路段所包括的各道路单元对应的类型更丰富、精度更高的动态交通信息,然后融合各道路单元的动态交通信息,得到真实路段的交通诱导信息,进而提高交通诱导信息的精度,以及交通诱导信息类型的丰富程度,以满足大众的出行需求。
图1是本说明书一示例性实施例示出的一种交通诱导信息的生成方法的流程示意图。
图1所示的交通诱导信息的生成方法可应用于服务器,例如互联网地图公司的服务器等,所述方法包括以下步骤:
步骤102,确定目标交通诱导屏展示的真实路段,并获取所述真实路段的路段编码。
在本说明书中,可预先在服务器中配置各个交通诱导屏所需展示的真实路段。所述交通诱导屏可仅展示一条真实路段,也可展示多条真实路段。所述真实路段可以为一条完整的真实道路,例如北三环;所述真实路段也可为完整真实道路的一段,例如北三环西段、北三环东段等,本说明书对此不作特殊限制。
表1
请参考表1的示例,假设服务器预存表1所示的两个交通诱导屏展示的真实路段。其中,交通诱导屏1展示3条真实道路:北三环、机场高速和北四环,交通诱导屏2展示6条真实道路。当然,表1仅为示例性说明,在实际应用中,服务器可能并不需要组织这样的表格。
在本说明书中,针对要进行交通诱导信息展示的目标交通诱导屏,在确定所述目标交通诱导屏展示的各条真实路段后,针对每条真实路段,可获取所述真实路段的路段编码。
其中,可预先在服务器中存储每条真实路段的路段编码,所述道路编码是一个字符串,可基于OpenLR(Open Location Reference,开放位置参考)规范对真实路段的属性进行编码得到。所述真实路段的属性可包括:真实路段的起止点、道路等级等。
在本说明书中,可在目标交通诱导屏刷新时执行本步骤获取确定目标交通诱导屏展示的真实路段,并获取所述真实路段的路段编码的步骤,所述目标交通诱导屏的刷新频率可以为2分钟、5分钟等,具体可参考相关技术中的实现方式,本说明书在此不再一一赘述。
步骤104,根据所述路段编码确定所述真实路段包括的若干道路单元。
基于前述步骤102,针对目标交通诱导屏展示的每条真实路段,可在获取到所述真实路段的路段编码后,根据所述路段编码确定所述真实路段包括的若干条道路单元。
其中,所述道路单元是数据库中存储动态交通信息的最小单位,一条真实道路由于具有岔路口、丁字路口、出入口等原因会被划分为多条道路单元,交通诱导屏中展示的每条真实路段往往都会包括有多条道路单元。
在本说明书中,服务器可调用基础路网服务等可解析路段编码的服务,进而根据所述路段编码确定对应真实路段包括的道路单元,例如确定道路单元ID等。举例来说,针对“解放公园路上”这条真实路段,可解析得到该真实路段包括3个道路单元,分别为道路单元1、道路单元2和道路单元3。
在本说明书中,通过路段编码确定真实路段所包括的道路单元,进而将真实路段和数据库中的道路单元关联起来,可有效解决道路单元ID频繁变动,导致的道路单元与真实路段难以关联的问题,进而为真实路段生成类型更丰富、精度更高的交通诱导信息提供技术基础。
步骤106,从数据库中获取每条道路单元的动态交通信息。
基于前述步骤104,在确定所述真实路段包括的道路单元后,可在数据库中查找所述道路单元对应的动态交通信息,例如可根据道路单元ID在数据库中进行所述动态交通信息的查找。
在本说明书中,所述数据库可以为互联网地图公司的交通信息数据库,其中存储有各条道路单元分钟级别的动态交通信息。所述动态交通信息可具有多种类型,例如包括路况、交通事件、通行时间、红绿灯等。相较于磁感线圈和卡口微波雷达等硬件设备采集到的数据,类型更加丰富。
其中,所述路况可以为畅通、缓行、拥堵等,也可以为体现路况的行驶速度;所述交通事件可包括修路事件、事故事件等;所述通行时间也以分钟为单位;所述红绿灯信息可以为红绿灯数量等。
举例来说,仍以“解放公园路上”这条真实路段包括的道路单元1、道路单元2和道路单元3为例,可从数据库中获取道路单元1-道路单元3的路况、交通事件、通行时间。
步骤108,融合各条道路单元的动态交通信息,以为所述目标交通诱导屏展示的所述真实路段生成对应的交通诱导信息。
基于前述步骤106,针对目标交通诱导屏展示的每条真实路段,可对该真实路段包括的道路单元的动态交通信息进行融合,进而得到该真实路段的动态交通信息作为该真实路段的交通诱导信息。
在本说明书中,在进行动态交通信息融合时,可针对每种类型分别进行融合,得到与该类型对应的交通诱导信息。例如,可对“解放公园路上”包括的道路单元1-道路单元3的行驶速度进行融合,得到真实路段“解放公园路上”的行驶速度,作为一种交通诱导信息;还可对道路单元1-道路单元3的通行时间进行融合,得到真实路段“解放公园路上”的整体通行时间,作为另一种交通诱导信息;还可对道路单元1-道路单元3的交通事件进行汇总,得到真实路段“解放公园路上”具有的交通事件,作为又一种交通诱导信息等。
在本说明书中,在为目标交通诱导屏的各真实路段生成对应的交通诱导信息后,可基于这些交通诱导信息生成诱导屏图片,然后将该诱导屏图片发送给所述目标诱导屏进行展示。
由以上描述可以看出,本说明书可根据路段编码确定目标交通诱导屏展示的真实路段包括的道路单元,进而可从数据库中获取各道路单元对应的类型更丰富、精度更高的动态交通信息,然后融合各道路单元的动态交通信息,得到真实路段的交通诱导信息,进而提高交通诱导信息的精度,以及交通诱导信息类型的丰富程度,以满足大众的出行需求。同时,无需部署磁感线圈、卡口微波雷达等硬件设备,还可大大降低成本。
下面分别从动态交通信息的融合、交通诱导信息的展示两个方面来对本说明书提供的技术方案进行详细描述。
一、动态交通信息的融合
互联网地图公司通常拥有分钟级别的动态交通信息,采用本说明书提供的交通诱导信息生成方案,在获取到真实路段包括的各道路单元的动态交通信息后,可按照动态交通信息的类型,分别对每种动态交通信息进行融合,进而为所述真实路段生成对应类型的交通诱导信息。
下面分别对路况、通行时间、交通事件这三种类型的动态交通信息的融合进行详细描述。
(1)路况
在本说明书中,数据库中存储的道路单元的路况可以为对应道路单元的行驶速度。
在一个例子中,可通过计算多条道路单元行驶速度的平均值,并将该平均值作为对应真实路段的行驶速度,该行驶速度是该真实路段的一种交通诱导信息。
道路单元 | 行驶速度 |
道路单元1 | 20km/h |
道路单元2 | 25km/h |
道路单元3 | 30km/h |
表2
请参考表2,仍以前述真实路段“解放公园路上”包括的3条道路单元:道路单元1、道路单元2和道路单元3为例,假设这3条道路单元的行驶速度分别为20km/h、25km/h和30km/h,平均值为25km/h,则可确定“解放公园路上”的一种交通诱导信息为行驶速度25km/h。
在另一个例子中,还可先确定各条道路单元的道路权重,然后通过加权平均的方式对多条道路单元的行驶速度进行融合。例如,可根据所述道路权重计算各条道路单元行驶速度的加权平均值,以实现融合,得到相应真实路段的行驶速度。
其中,所述道路单元的道路权重可预先存储,假设道路单元1的道路权重为W1,道路单元2的道路权重为W2,道路单元3的道路权重为W3,仍以表2所示的行驶速度为例,可计算行驶速度的加权平均值:(20×W1+25×W2+30×W3)/(W1+W2+W3),并将该加权平均值确定为“解放公园路上”的行驶速度。
可选的,所述道路权重也可通过多个权重计算得到。例如,可预先存储每条道路单元的长度权重和等级权重,然后根据所述长度权重和所述等级权重计算所述道路权重。
所述长度权重可体现对应道路单元的长度,一般而言,长度越长,对应的长度权重越大。
所述等级权重可体现对应道路单元的道路等级。例如,道路等级可包括高速、国道、城市快速路、城市主干路等,不同道路等级对应有不同的等级权重。
以前述道路单元1为例,假设道路单元1的长度权重为W11,等级权重为W12,可通过计算W11和W12的平均值的方式得到道路单元1对应的道路权重W1。当然,在实际应用中,也可采用其他方式根据W11和W12计算得到W1,本说明书对此不作特殊限制。
(2)通行时间
在本说明书中,数据库中还可存储各道路单元的通行时间,可通过计算和值的方式对各道路单元的通行时间进行融合,得到相应真实路段的通行时间,该通行时间是该真实路段的另一种交通诱导信息。
道路单元 | 通行时间 |
道路单元1 | 5分钟 |
道路单元2 | 8分钟 |
道路单元3 | 3分钟 |
表3
请参考表2,仍以前述真实路段解放公园路上包括的3条道路单元:道路单元1、道路单元2和道路单元3为例,假设这3条道路单元的通行时间分别为5分钟、8分钟和3分钟,和值为16分钟,则可确定“解放公园路上”的另一种交通诱导信息为通行时间16分钟。
(3)交通事件
在本说明书中,数据库中还存储各道路单元的交通事件,所述交通事件可包括修路事件、封路事件、事故事件等,可通过汇总交通事件的方式对各条道路单元的交通事件进行融合,得到相应真实路段的交通事件,该交通事件是该真实路段的又一种交通诱导信息。
仍以前述真实路段“解放公园路上”包括的3条道路单元:道路单元1、道路单元2和道路单元3为例,假设通过数据库查询可知道路单元1不具有交通事件,而道路单元2具有的交通事件为事故,道路单元3具有的交通事件为修路,则可将事故和修路确定为“解放公园路上”的交通事件。
需要说明的是,上述动态交通信息仅为示例性说明,在实际应用中,还可能存在其他类型的动态交通信息,在进行融合时,可根据动态交通信息的类型与特点选择合适的融合方法,本说明书对此不作特殊限制。
二、交通诱导信息的展示
在本说明书中,在基于前述图1所示实施例为目标交通诱导屏展示的各条真实路段生成对应的交通诱导信息后,可进行图片渲染,得到诱导屏图片,然后将诱导屏图像发送至目标交通诱导屏进行展示。
图2是本说明书一示例性实施例示出的一种诱导屏图片渲染方法的流程示意图。
请参考图2,诱导屏图片渲染方法可包括以下步骤:
步骤202,获取真实路段的道路展示位置和交通诱导信息的信息展示位置。
在本说明书中,在配置各个交通诱导屏所需展示的真实路段时,还可配置各真实路段的道路展示位置,所述道路展示位置为对应真实路段在交通诱导屏中的展示位置,可体现为交通诱导屏中的像素坐标,包括真实路段图形对应的图形展示位置和真实路段名称对应的名称展示位置。
以真实路段图形对应的图形展示位置为例,所述真实路段在交通诱导屏中可以为一矩形,可配置矩形四个顶点的像素坐标作为所述真实路段的图形展示位置。举例来说,前述“解放公园路上”的图形展示位置为(175*105;184*105;184*123;175*123),其中每个顶点的像素坐标通过分号“;”分隔开。
再例如,请参考图3所示的真实路段“北三环”、“北四环”和“北五环”,所述真实路段在交通诱导屏还可以为一具有“箭头”的五边形,那么可配置该五边形的五个顶点的像素坐标作为所述真实路段的图形展示位置。
当然,在其他例子中,所述真实路段还可以为其他形状,预先配置相应的像素坐标即可,本说明书在此不再一一赘述。
在本说明书中,在配置各个交通诱导屏所需展示的真实路段时,还可配置该交通诱导屏中需要展示的交通诱导信息的信息展示位置,所述信息展示位置也可以为交通诱导屏中的像素坐标,该像素坐标可以为交通诱导屏中一个点或者多个点的像素坐标,可根据交通诱导信息的类型预先进行设置。
在本说明书中,在生成诱导屏图片之前,可执行本步骤获取真实路段的道路展示位置和交通诱导信息的信息展示位置。具体的,可在前述图1所示实施例步骤108之后执行本步骤,也可在步骤102之后执行本步骤,或者与步骤102同步执行本步骤,本说明书对此不作特殊限制。
步骤204,获取目标交通诱导屏匹配的属性模型,并根据所述属性模型确定所述交通诱导信息对应的展示属性。
在本说明书中,在生成诱导屏图片之前,还需确定每种交通诱导信息的展示属性,所述展示属性可包括图标、颜色、字体、字号等。
当交通诱导信息为路况时,其展示属性可以为颜色。常见的,拥堵路况的展示属性为红色,缓行路况的展示属性为黄色,畅通路况的展示属性为绿色等,其中,“拥堵”、“缓行”、“畅通”等路况分别对应不同的行驶速度区间,这部分的处理与实现可参考相关技术。
当交通诱导信息为通行时间时,其展示属性可包括颜色、字体和字号。例如,通行时间的颜色为黄色、字体为“宋体”、字号为“小四”等。
当交通诱导信息为交通事件时,其展示属性可以为图标。常见的,交通事件图标可包括交通事故图标、修路图标、封路图标等。
在本说明书中,可预先设置若干不同的属性模型,所述属性模型可包括交通诱导信息对应的展示属性,然后还可针对每个交通诱导屏设置其匹配的属性模型。在确定展示属性时,可先获取目标交通诱导屏匹配的属性模型,然后根据该属性模型确定相应交通诱导信息对应的展示属性。通过属性模型的设置,可实现交通诱导信息的个性化展示,即便是相同的交通诱导信息,在不同交通诱导屏中也可以不同的属性进行展示。
在本说明书中,可针对每种交通诱导信息类型,分别设置不同的属性模型。
表4
请参考表4的示例,针对路况这种类型的交通诱导信息,由于城市和高速的限速不同,可设置城市路况模型和高速路况模型这两种不同的属性模型。其中,城市路况模型中行驶速度50km/h代表畅通,其颜色属性为绿色,而高速路况模型中行驶速度50km/h代表缓行,其颜色属性为黄色。
在这个例子中,针对高速上的交通诱导屏可设置其匹配高速路况模型,针对城市中的交通诱导屏可设置其匹配城市路况模型。在获取目标交通诱导屏匹配的属性模型时,可在表4所示的路况对应的属性模型中获取目标交通诱导屏匹配的属性模型。
针对通行时间、交通事件这两种交通诱导信息类型,也可设置不同的属性模型。以通行时间为例,可设置属性为黄色字体的通行时间模型,也可设置属性为绿色字体的通行时间模型等。
当然,针对通行时间、交通事件这两种交通诱导信息,也可均仅设置一种对应的属性模型,例如通行时间模型和交通事件模型,本说明书对此不作特殊限制。
举例来说,假设路况具有表4所示的城市路况模型和高速路况模型这两种属性模型,而通行时间仅具有一种对应的属性模型:通行时间模型,交通事件也仅具有一种对应的属性模型:交通事件模型。
针对目标交通诱导屏,可在路况对应的两种属性模型中确定其匹配的属性模型,假设目标诱导屏匹配城市路况模型,则可根据城市路况模型、通行时间模型、交通事件模型确定目标交通诱导屏展示的各真实路段对应的各交通诱导信息的展示属性。
例如,“解放公园路上”路况为50km/h(畅通),根据城市路况模型确定其颜色属性为绿色;根据通行时间模型确定通行时间为黄色四号宋体字;根据交通事件模型确定事故事件的事故图标等。
步骤206,基于所述展示属性、所述道路展示位置和所述信息展示位置进行图片渲染,得到诱导屏图片。
基于前述步骤202和步骤204,在获取到真实路段在交通诱导屏中的道路展示位置、所述展示属性和所述交通诱导信息在交通诱导屏中的信息展示位置后,可基于所述道路展示位置、所述展示属性和所述信息展示位置进行图片渲染,得到对应的诱导屏图片。
例如,交通诱导信息路况的信息展示位置为对应真实路段所在的矩形内,进而可根据颜色展示属性在该矩形内渲染相应的颜色。
再例如,交通诱导信息通行时间的信息展示位置为对应真实路段的上方,进而可根据通行时间的颜色、字体、字号等属性在该真实路段对应矩形的上方渲染相应属性的通行时间。
请参考图4,图4示出了一张渲染后的诱导屏图片,该诱导屏中示出的3条真实路段,其中,真实路段“复兴门”的路况为绿色畅通(图4以文字代表颜色),通行时间4分钟,真实路段“阜成门”的路况为黄色缓行,通行时间8分钟等。
在本说明书中,在得到诱导屏图片后,可将该诱导屏图片发送至相应的目标交通诱导屏以进行显示,实现交通诱导。采用这样的方案,对于交通诱导屏而言,仅需展示服务器发送的诱导屏图片即可,无需进行动态交通信息融合等计算与处理,效率更高。并且,这样的方案能够较好地兼容目前道路上已部署的交通诱导屏,无需重新进行交通诱导屏的采购与部署,大大节省了成本。
由以上描述可以看出,本说明书可根据路段编码确定目标交通诱导屏展示的真实路段包括的道路单元,进而可从数据库中获取各道路单元对应的类型更丰富、精度更高的动态交通信息,然后融合各道路单元的动态交通信息,得到真实路段的交通诱导信息,进而提高交通诱导信息的精度,以及交通诱导信息类型的丰富程度,以满足大众的出行需求。同时,无需部署磁感线圈、卡口微波雷达等硬件设备,还可大大降低成本。
与前述交通诱导信息的生成方法的实施例相对应,本说明书还提供了交通诱导信息的生成装置的实施例。
本说明书交通诱导信息的生成装置的实施例可以应用在服务器中。装置实施例可以通过软件实现,也可以通过硬件或者软硬件结合的方式实现。以软件实现为例,作为一个逻辑意义上的装置,是通过其所在电子设备的处理器将非易失性存储器中对应的计算机程序指令读取到内存中运行形成的。从硬件层面而言,如图5所示,为本说明书交通诱导信息的生成装置所在服务器的一种硬件结构图,除了图5所示的处理器、内存、网络接口、以及非易失性存储器之外,实施例中装置所在的服务器通常根据该服务器的实际功能,还可以包括其他硬件,对此不再赘述。
图6是本说明书一示例性实施例示出的一种交通诱导信息的生成装置的框图。
请参考图6,所述交通诱导信息的生成装置可以应用在前述图5所示的服务器上,例如互联网地图公司部署的服务器,包括有:
路段编码确定单元,确定目标交通诱导屏展示的真实路段,并获取所述真实路段的路段编码;
道路单元确定单元,根据所述路段编码确定所述真实路段包括的若干道路单元;
交通信息获取单元,从数据库中获取每条道路单元的动态交通信息;
交通信息融合单元,融合各条道路单元的动态交通信息,以为所述目标交通诱导屏展示的所述真实路段生成对应的交通诱导信息。
可选的,所述融合各条道路单元的动态交通信息,以为所述目标交通诱导屏展示的所述真实路段生成对应的交通诱导信息的步骤包括:
若所述动态交通信息为行驶速度,则确定每条道路单元的道路权重;
根据所述道路权重计算各条道路单元的行驶速度的加权平均值,以得到所述真实路段对应的行驶速度,作为所述真实路段的交通诱导信息。
可选的,所述确定每条道路单元的道路权重的步骤包括:
针对每条道路单元,获取所述道路单元的长度权重和等级权重;
根据所述长度权重和所述等级权重确定所述道路单元的道路权重。
可选的,所述融合各条道路单元的动态交通信息,以为所述目标交通诱导屏展示的所述真实路段生成对应的交通诱导信息的步骤包括:
若所述动态交通信息为通行时间,则计算各条道路单元的通行时间的和值,以得到所述真实路段对应的通行时间,作为所述真实路段的交通诱导信息。
可选的,所述融合各条道路单元的动态交通信息,以为所述目标交通诱导屏展示的所述真实路段生成对应的交通诱导信息的步骤包括:
若所述动态交通信息为交通事件,则汇总各条道路单元具有的交通事件,作为所述真实路段的交通诱导信息。
可选的,交通诱导信息的生成步骤还包括:
获取所述真实路段的道路展示位置和所述交通诱导信息的信息展示位置;
获取所述目标交通诱导屏匹配的属性模型,并根据所述属性模型确定所述交通诱导信息对应的展示属性;
基于所述展示属性、所述道路展示位置和所述信息展示位置进行图片渲染,得到诱导屏图片;
将所述诱导屏图片发送至所述目标交通诱导屏以进行交通诱导信息的展示。
可选的,所述交通诱导信息具有多种类型,所述获取所述目标交通诱导屏匹配的属性模型的步骤包括:
针对每种交通诱导信息类型,在该交通诱导信息类型对应的属性模型中获取所述目标交通诱导屏匹配的属性模型;
所述根据所述属性模型确定所述交通诱导信息对应的展示属性,包括:
根据所述属性模型确定对应类型的交通诱导信息的展示属性。
可选的,所述路段编码是基于开放位置参考规范OpenLR对所述真实路段的属性进行编码得到。
上述装置中各个单元的功能和作用的实现过程具体详见上述方法中对应步骤的实现过程,在此不再赘述。
对于装置实施例而言,由于其基本对应于方法实施例,所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本说明书方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下,即可以理解并实施。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元,具体可以由计算机芯片或实体实现,或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机,计算机的具体形式可以是个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件收发设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任意几种设备的组合。
在一个典型的配置中,计算机包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器,随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式,如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括,但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带、磁盘存储、量子存储器、基于石墨烯的存储介质或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定,计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media),如调制的数据信号和载波。
与前述交通诱导信息的生成方法的实施例相对应,本说明书还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现以下步骤:
确定目标交通诱导屏展示的真实路段,并获取所述真实路段的路段编码;
根据所述路段编码确定所述真实路段包括的若干道路单元;
从数据库中获取每条道路单元的动态交通信息;
融合各条道路单元的动态交通信息,以为所述目标交通诱导屏展示的所述真实路段生成对应的交通诱导信息。
可选的,所述融合各条道路单元的动态交通信息,以为所述目标交通诱导屏展示的所述真实路段生成对应的交通诱导信息,包括:
若所述动态交通信息为行驶速度,则确定每条道路单元的道路权重;
根据所述道路权重计算各条道路单元的行驶速度的加权平均值,以得到所述真实路段对应的行驶速度,作为所述真实路段的交通诱导信息。
可选的,所述确定每条道路单元的道路权重,包括:
针对每条道路单元,获取所述道路单元的长度权重和等级权重;
根据所述长度权重和所述等级权重确定所述道路单元的道路权重。
可选的,所述融合各条道路单元的动态交通信息,以为所述目标交通诱导屏展示的所述真实路段生成对应的交通诱导信息,包括:
若所述动态交通信息为通行时间,则计算各条道路单元的通行时间的和值,以得到所述真实路段对应的通行时间,作为所述真实路段的交通诱导信息。
可选的,所述融合各条道路单元的动态交通信息,以为所述目标交通诱导屏展示的所述真实路段生成对应的交通诱导信息,包括:
若所述动态交通信息为交通事件,则汇总各条道路单元具有的交通事件,作为所述真实路段的交通诱导信息。
可选的,还包括:
获取所述真实路段的道路展示位置和所述交通诱导信息的信息展示位置;
获取所述目标交通诱导屏匹配的属性模型,并根据所述属性模型确定所述交通诱导信息对应的展示属性;
基于所述展示属性、所述道路展示位置和所述信息展示位置进行图片渲染,得到诱导屏图片;
将所述诱导屏图片发送至所述目标交通诱导屏以进行交通诱导信息的展示。
可选的,所述交通诱导信息具有多种类型,所述获取所述目标交通诱导屏匹配的属性模型,包括:
针对每种交通诱导信息类型,在该交通诱导信息类型对应的属性模型中获取所述目标交通诱导屏匹配的属性模型;
所述根据所述属性模型确定所述交通诱导信息对应的展示属性,包括:
根据所述属性模型确定对应类型的交通诱导信息的展示属性。
可选的,所述路段编码是基于开放位置参考规范OpenLR对所述真实路段的属性进行编码得到。
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下,在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外,在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中,多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
以上所述仅为本说明书的较佳实施例而已,并不用以限制本说明书,凡在本说明书的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本说明书保护的范围之内。
Claims (11)
1.一种交通诱导信息的生成方法,包括:
确定目标交通诱导屏展示的真实路段,并获取所述真实路段的路段编码;
根据所述路段编码确定所述真实路段包括的若干道路单元;
从数据库中获取每条道路单元的动态交通信息;
融合各条道路单元的动态交通信息,以为所述目标交通诱导屏展示的所述真实路段生成对应的交通诱导信息。
2.根据权利要求1所述的方法,所述融合各条道路单元的动态交通信息,以为所述目标交通诱导屏展示的所述真实路段生成对应的交通诱导信息,包括:
若所述动态交通信息为行驶速度,则确定每条道路单元的道路权重;
根据所述道路权重计算各条道路单元的行驶速度的加权平均值,以得到所述真实路段对应的行驶速度,作为所述真实路段的交通诱导信息。
3.根据权利要求2所述的方法,所述确定每条道路单元的道路权重,包括:
针对每条道路单元,获取所述道路单元的长度权重和等级权重;
根据所述长度权重和所述等级权重确定所述道路单元的道路权重。
4.根据权利要求1所述的方法,所述融合各条道路单元的动态交通信息,以为所述目标交通诱导屏展示的所述真实路段生成对应的交通诱导信息,包括:
若所述动态交通信息为通行时间,则计算各条道路单元的通行时间的和值,以得到所述真实路段对应的通行时间,作为所述真实路段的交通诱导信息。
5.根据权利要求1所述的方法,所述融合各条道路单元的动态交通信息,以为所述目标交通诱导屏展示的所述真实路段生成对应的交通诱导信息,包括:
若所述动态交通信息为交通事件,则汇总各条道路单元具有的交通事件,作为所述真实路段的交通诱导信息。
6.根据权利要求1所述的方法,还包括:
获取所述真实路段的道路展示位置和所述交通诱导信息的信息展示位置;
获取所述目标交通诱导屏匹配的属性模型,并根据所述属性模型确定所述交通诱导信息对应的展示属性;
基于所述展示属性、所述道路展示位置和所述信息展示位置进行图片渲染,得到诱导屏图片;
将所述诱导屏图片发送至所述目标交通诱导屏以进行交通诱导信息的展示。
7.根据权利要求6所述的方法,所述交通诱导信息具有多种类型,所述获取所述目标交通诱导屏匹配的属性模型,包括:
针对每种交通诱导信息类型,在该交通诱导信息类型对应的属性模型中获取所述目标交通诱导屏匹配的属性模型;
所述根据所述属性模型确定所述交通诱导信息对应的展示属性,包括:
根据所述属性模型确定对应类型的交通诱导信息的展示属性。
8.根据权利要求1所述的方法,所述路段编码是基于开放位置参考规范OpenLR对所述真实路段的属性进行编码得到。
9.一种交通诱导信息的生成装置,包括:
路段编码确定单元,确定目标交通诱导屏展示的真实路段,并获取所述真实路段的路段编码;
道路单元确定单元,根据所述路段编码确定所述真实路段包括的若干道路单元;
交通信息获取单元,从数据库中获取每条道路单元的动态交通信息;
交通信息融合单元,融合各条道路单元的动态交通信息,以为所述目标交通诱导屏展示的所述真实路段生成对应的交通诱导信息。
10.一种电子设备,包括:
处理器;
用于存储处理器可执行指令的存储器;
其中,所述处理器通过运行所述可执行指令以实现如权利要求1-8中任一项所述的方法。
11.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机指令,该指令被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述方法的步骤。
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Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2000331279A (ja) * | 1999-05-25 | 2000-11-30 | Oki Electric Ind Co Ltd | 広域監視装置 |
CN202084183U (zh) * | 2010-05-14 | 2011-12-21 | 上海宝康电子控制工程有限公司 | 基于地图变形信息的交通诱导信息展示系统 |
RU2011135553A (ru) * | 2011-08-26 | 2013-03-10 | Валерий Михайлович Газаров | Способ определения оптимального маршрута и устройство |
CN104318781A (zh) * | 2014-10-27 | 2015-01-28 | 东南大学 | 基于rfid技术的行程速度获取方法 |
KR20170009037A (ko) * | 2015-07-15 | 2017-01-25 | 삼성전자주식회사 | 영상 컨텐츠 제공 장치 및 영상 컨텐츠 제공 방법 |
CN107134130A (zh) * | 2016-02-26 | 2017-09-05 | 高德信息技术有限公司 | 一种交通诱导图生成方法和装置 |
CN109285365A (zh) * | 2018-11-30 | 2019-01-29 | 公安部交通管理科学研究所 | 一种交通诱导屏路况数据获取方法 |
CN111199654A (zh) * | 2018-11-16 | 2020-05-26 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 一种交通诱导屏的控制方法和系统 |
US20210095973A1 (en) * | 2019-09-30 | 2021-04-01 | Lyft, Inc. | Rendering location and orientation of public transportation vehicle icons within a graphical map display |
CN112712700A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-04-27 | 北京世纪高通科技有限公司 | 交通拥堵指数的确定方法及装置 |
CN114283232A (zh) * | 2021-11-19 | 2022-04-05 | 北京字跳网络技术有限公司 | 一种画面展示方法、装置、计算机设备以及存储介质 |
CN114743372A (zh) * | 2021-01-07 | 2022-07-12 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种交通引导方法、装置及电子设备 |
WO2022199311A1 (zh) * | 2021-03-23 | 2022-09-29 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 交互方法和交互装置 |
-
2022
- 2022-11-02 CN CN202211364433.6A patent/CN115762144A/zh active Pending
Patent Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2000331279A (ja) * | 1999-05-25 | 2000-11-30 | Oki Electric Ind Co Ltd | 広域監視装置 |
CN202084183U (zh) * | 2010-05-14 | 2011-12-21 | 上海宝康电子控制工程有限公司 | 基于地图变形信息的交通诱导信息展示系统 |
RU2011135553A (ru) * | 2011-08-26 | 2013-03-10 | Валерий Михайлович Газаров | Способ определения оптимального маршрута и устройство |
CN104318781A (zh) * | 2014-10-27 | 2015-01-28 | 东南大学 | 基于rfid技术的行程速度获取方法 |
KR20170009037A (ko) * | 2015-07-15 | 2017-01-25 | 삼성전자주식회사 | 영상 컨텐츠 제공 장치 및 영상 컨텐츠 제공 방법 |
CN107134130A (zh) * | 2016-02-26 | 2017-09-05 | 高德信息技术有限公司 | 一种交通诱导图生成方法和装置 |
CN111199654A (zh) * | 2018-11-16 | 2020-05-26 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 一种交通诱导屏的控制方法和系统 |
CN109285365A (zh) * | 2018-11-30 | 2019-01-29 | 公安部交通管理科学研究所 | 一种交通诱导屏路况数据获取方法 |
US20210095973A1 (en) * | 2019-09-30 | 2021-04-01 | Lyft, Inc. | Rendering location and orientation of public transportation vehicle icons within a graphical map display |
CN112712700A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-04-27 | 北京世纪高通科技有限公司 | 交通拥堵指数的确定方法及装置 |
CN114743372A (zh) * | 2021-01-07 | 2022-07-12 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种交通引导方法、装置及电子设备 |
WO2022199311A1 (zh) * | 2021-03-23 | 2022-09-29 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 交互方法和交互装置 |
CN114283232A (zh) * | 2021-11-19 | 2022-04-05 | 北京字跳网络技术有限公司 | 一种画面展示方法、装置、计算机设备以及存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
李祖文;杜荣义;何增镇;: "多元动态交通流信息融合与交通动态信息实时诱导发布系统", 西部交通科技, no. 06, 15 June 2018 (2018-06-15) * |
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