CN115798216B - 一种获取目标车流量的数据处理系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及交通应用技术领域，具体是一种获取目标车流量的数据处理系统，所述系统包括：样本交通道路信息数据库、处理器和存储有计算机程序的存储器，当计算机程序被处理器执行时，实现以下步骤：当接收车流量获取请求时，获取第一数据平台发送的初始任务列表，将初始任务列表发送至N个第一数据处理平台，获取第一数据处理平台对应的目标任务集，获取第一数据处理平台发送的候选函数集并发送至第二数据平台，将初始任务列表发送至M个第二数据处理平台，获取指定任务集，调用候选函数集以获取第二数据处理平台发送的初始任务对应的目标车流量列表，本发明能够将数据与任务分离，提高了运行效率，使得获取到的目标车流量的准确度较高。

Description

一种获取目标车流量的数据处理系统

技术领域

本发明涉及交通应用技术领域，特别是涉及一种获取目标车流量的数据处理系统。

背景技术

随着经济的发展和人们生活水平的不断提升，交通道路上的机动车越来越多，该现象导致城市的交通道路的压力也在不断增加，拥堵便成了人们出行中十分常见而又困扰的一件事，如何对交通道路的车流量进行预测成为当下的热门研究问题，通过对车流量准确的进行预测能够提前知晓交通道路的拥堵状况，提前采取措施避免因拥堵现象造成事故发生的情况。

现有技术中，获取目标车流量的方法为：通过提取待预测路段内历史车辆通行数据，并按车道汇总样本流量数据,分别计算相邻两天或两天以上的不同时间段内的各车道流量变化浮动值，统计历史车流量数据，将获得的车道实时流量数据与对应浮动平均值相乘，最终得出车流量预测值。

综上所述，上述获取目标车流量的方法存在的问题：未将数据和任务分离，增加了数据处理平台的工作量，降低了数据处理平台的运行效率，无法细分到各个车道，无法根据交通道路的不同进行不同模型的训练，使得获取到的目标车流量的准确度较低。

发明内容

针对上述技术问题，本发明采用的技术方案为：一种获取目标车流量的数据处理系统，系统包括：样本交通道路信息数据库、处理器和存储有计算机程序的存储器，当计算机程序被处理器执行时，实现以下步骤：

S100，接收车流量获取请求，获取第一数据平台发送的初始任务列表。

S200，将初始任务列表发送至N个第一数据处理平台，获取第一数据处理平台对应的目标任务集B'={B'₁，B'₂，……，B'_j，……，B'_N}，B'_j为第j个第一数据处理平台对应的目标任务列表，j=1……N，N为第一数据处理平台的数量。

S300，根据B'，获取第一数据处理平台发送的候选函数集D={D₁，D₂，……，D_j，……，D_N}并将D发送至第二数据平台，其中，D_j为第j个第一数据处理平台发送的候选函数列表，其中，在S300中还包括如下步骤：

S301，根据B'，获取第j个第一数据处理平台中的第x个目标任务B'_jx。

S302，根据样本交通道路信息数据库和B'_jx，获取B'_jx对应的候选函数D_jx且将D_jx插入至D_j中。

S303，将生成的D_j发送至第二数据平台。

S400，将初始任务列表发送至M个第二数据处理平台，获取第二数据处理平台对应的指定任务集。

S500，根据指定任务集，调用D以获取到第二数据处理平台发送的初始任务列表对应的目标车流量列表。

本发明与现有技术相比具有明显的有益效果，借由上述技术方案，本发明提供的一种获取目标车流量的数据处理系统可达到相当的技术进步性及实用性，并具有产业上的广泛利用价值，其至少具有以下有益效果：

本发明提供了一种获取目标车流量的数据处理系统，系统包括：样本交通道路信息数据库、处理器和存储有计算机程序的存储器，当计算机程序被处理器执行时，实现以下步骤：接收车流量获取请求，获取第一数据平台发送的初始任务列表，将初始任务列表发送至N个第一数据处理平台，获取第一数据处理平台对应的目标任务集，根据第一数据处理平台对应的目标任务集，获取第一数据处理平台发送的候选函数集并将候选函数集发送至第二数据平台，将初始任务列表发送至M个第二数据处理平台，获取第二数据处理平台对应的指定任务集，根据指定任务集，调用候选函数集以获取到第二数据处理平台发送的初始任务列表对应的目标车流量列表，本发明将数据与任务分离，降低了数据处理平台的工作量，提高了数据处理平台的运行效率，可细分到各个车道，可根据交通道路的不同进行不同模型的训练，使得获取到的目标车流量的准确度较高。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举较佳实施例，并配合附图,详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，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为本发明实施例一提供的一种获取目标车流量的数据处理系统的执行计算机程序的流程图。

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，本领域技术人员在没有作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。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或服务器不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

实施例一

本实施例提供了一种获取目标车流量的数据处理系统，所述系统包括：样本交通道路信息库、处理器和存储有计算机程序的存储器，当所述计算机程序被处理器执行时，实现以下步骤，如图1所示：

S100，接收车流量获取请求，获取第一数据平台发送的初始任务列表。

具体的，所述车流量获取请求为第一数据平台发出的获取车流量的请求。

具体的，所述第一数据平台为初始任务的获取方对应的数据平台，其中，所述数据平台为接收数据并存储数据的平台。

进一步的，所述初始任务列表包括若干个初始任务，所述初始任务为预测目标车道的车流量，其中，所述目标车道为用户提供的需被检测的车道。

S200，将初始任务列表发送至N个第一数据处理平台，获取第一数据处理平台对应的目标任务集B'={B'₁，B'₂，……，B'_j，……，B'_N}，B'_j为第j个第一数据处理平台对应的目标任务列表，j=1……N，N为第一数据处理平台的数量。

具体的，所述第一数据处理平台为用于接收初始任务并根据初始任务生成候选函数的数据处理平台。

具体的，在S200中还包括如下步骤：

S201，获取初始任务列表A={A₁，A₂，……，A_i，……，A_n}，A_i为第i个初始任务，i=1……n，n为初始任务的数量。

S202，获取第一数据处理平台列表B={B₁，B₂，……，B_j，……，B_N}，B_j为第j个第一数据处理平台。

具体的，B_j的初始值为Null；可以理解为：初始的第一数据处理平台中不包括任何任务。

S203，当n≤N时，获取B对应的目标任务集B'={B'₁，B'₂，……，B'_j，……，B'_N}，B'_j为B_j对应的目标任务列表。

具体的，在S203中还包括如下步骤：

S2031，根据A，生成B'₁至B'_n，其中，B'₁至B'_n中任一目标任务列表仅包括一个目标任务且B'₁至B'_n中的目标任务为与A中初始任务对应的序号一致的初始任务。

S2032，将B'_n+1至B'_N中的任一目标任务列表设置为Null；可以理解为：当n≤N时，将A中的A₁至A_n按照顺序插入至B'₁至B'_n以使得B'₁=A₁，B'₂=A₂，……，B'_n=A_n，同时，设置B'_n+1=……=B'_N=Null。

S204，当n＞N时，获取B对应的目标任务集B'={B'₁，B'₂，……，B'_j，……，B'_N}，B'_j为B_j对应的目标任务列表。

具体的，在S204中还包括如下步骤：

S2041，获取A对应的初始时间列表A⁰={A⁰ ₁，A⁰ ₂，……，A⁰ _i，……，A⁰ _n}，A⁰ _i为A_i对应的初始时间。

S2042，获取B对应的候选时间列表B⁰={B⁰ ₁，B⁰ ₂，……，B⁰ _j，……，B⁰ _N}，B⁰ _j为B_j对应的候选时间。

具体的，所述候选时间为第一数据处理平台执行一次任务所能承载的最大时间，例如某个第一数据处理平台的候选时间为16秒，可以理解为：某个第一数据处理平台一次能够完成16秒及16秒以下的任务，例如一次可以完成一个15秒的任务，也可以完成一个8秒的任务和一个6秒的任务。

进一步的，所述一次任务可包括若干个任务。

具体的，所述初始时间为完成初始任务所需的时间。

S2043，当时，获取B对应的目标任务集B'={B'₁，B'₂，……，B'_j，……，B'_N}，B'_j={B'_j1，B'_j2，……，B'_jr，……，B'_js（j）}，其中，≤B⁰ _j，TB'_jr为B'_jr对应的初始时间，B'_jr为B_j对应的目标任务列表中的第r个目标任务，所述目标任务为从初始任务列表中获取到的初始任务，s（j）为B_j对应的目标任务列表中的目标任务的数量；可以理解为：当完成所有初始任务所需时间不大于所有第一数据处理平台的候选时间时，每个第一数据处理平台根据自己的候选时间进行抢任务使得获取到的任务所需要的时间不超过自己的候选时间。

具体的，本领域技术人员知晓，现有技术中任一根据平台资源配置抢任务的方法，均落入本发明的保护范围，在此不再赘述。

S2044，当时，获取B对应的第一目标任务集FB={FB₁，FB₂，……，FB_j，……，FB_N}，FB_j为B_j对应的第一目标任务列表。

具体的，所述第一目标任务集的获取方式可参照S2071中目标任务集的获取方式。

进一步的，所述第一目标任务列表包括若干个第一目标任务，所述第一目标任务为从初始任务列表中获取到的初始任务。

S2045，根据FB，获取候选任务列表C={C₁，C₂，……，C_e，……，C_t}，C_e为第e个候选任务，e=1……t，t为候选任务的数量，其中，所述候选任务为从初始任务列表中删除第一目标任务列表后的初始任务。

S2046，根据B和C，获取B对应的第二目标任务集DB={DB₁，DB₂，……，DB_j，……，DB_N}，DB_j为B_j对应的第二目标任务列表，其中，在S2046中还包括如下步骤：

S20461，当C⁰ _e≤B⁰ _jg-T⁰时，将C_e插入至DB_j且B_j采用第一执行方式对DB_j进行处理，其中，B⁰ _jg为FB_j中第g个第一目标任务对应的初始时间，C⁰ _e为C_e对应的初始时间，T⁰为预设的时间阈值。

具体的，所述第一执行方式为轮询执行方式；可以理解为：当第j个第一数据处理平台中有某一第一目标任务的运行时间为15秒时，此时候选任务列表中的某个候选任务的运行时间为3秒，那么将此候选任务插入至正在执行的第一目标任务中，执行1秒第一目标任务，执行1秒候选任务，执行1秒第一目标任务，执行1秒候选任务，……。

进一步的，本领域技术人员知晓，现有技术中任一轮询执行方式，均落入本发明的保护范围，在此不再赘述。

具体的，本领域技术人员知晓，可根据实际需求进行预设的时间阈值的选取，均落入本发明的保护范围，在此不再赘述。

上述，当初始任务的初始时间之和超过第一数据处理平台对应的候选时间时，从初始任务列表中获取第一目标任务使得第一数据处理平台得工作处于满载状态，当候选任务对应的初始时间较短时且某个第一数据处理平台正在执行任务所需时间较长时，将此候选任务插入至此第一数据处理平台中与第一数据处理频台中正在执行的任务交替执行，能够平衡预测任务，保证所有初始任务得到有效执行，提高了数据处理平台的运行效率。

S20462，当C⁰ _e＞B⁰ _jg-T⁰时，将C中的候选任务按照候选原则插入至DB中且B采用第二执行方式对DB进行处理。

具体的，所述候选原则为当第一数据处理平台处理完部分对应的第一目标任务时根据第一候选时间进行任务选择。

进一步的，所述第一候选时间为候选时间减去实时完成第一目标任务的时间后的时间。

具体的，所述第二执行方式为按照任务的优先顺序执行的执行方式，可以理解为：对第一目标任务进行处理，当第一数据处理平台处理完第一目标任务后对第二目标任务进行依次处理。

上述，将初始任务的时间与第一数据处理平台对应的时间进行比较，根据不同情况进行不同的处理方式，能够保证任务执行的均衡性，充分利用资源保证了任务的有效执行，提高了数据处理平台的运行效率，进而使得获取到的目标车流量的准确度较高。

S2047，根据FB和DB，获取B对应的目标任务集B'={B'₁，B'₂，……，B'_j，……，B'_N}，其中，B'_j={FB_j，DB_j}。

S300，根据B'，获取第一数据处理平台发送的候选函数集D={D₁，D₂，……，D_j，……，D_N}并将D发送至第二数据平台，其中，D_j为第j个第一数据处理平台发送的候选函数列表。

具体的，所述第二数据平台为用于接收候选函数并对候选函数进行存储的数据平台。

进一步的，在S300中还包括如下步骤：

S301，根据B'，获取第j个第一数据处理平台中的第x个目标任务B'_jx。

S302，根据样本交通道路信息数据库和B'_jx，获取B'_jx对应的候选函数D_jx且将D_jx插入至D_j中。

具体的，所述样本交通道路信息数据库包括样本车道编码列表及样本车道编码列表对应的样本车道信息集。

进一步的，所述样本车道编码列表包括若干个样本车道编码，所述样本车道编码为样本车道对应的编码，本领域技术人员知晓，现有技术中任一对车道进行编码的方法，均落入本发明的保护范围，在此不再赘述；例如，对车道进行编码的方法为：获取城市K的最内侧车道，将城市K的最内侧车道编码为K₁，依次向外对车道编码为K₂、K₃、……、K_w。

进一步的，所述样本车道包括每个城市对应的车道。

具体的，所述样本车道信息集包括每个样本车道在样本时间段内的样本车流量。

进一步的，本领域技术人员知晓，可根据实际需求进行样本时间段的选取，均落入本发明的保护范围，在此不再赘述。

进一步的，所述样本车流量为通过对样本交通图像利用车流量检测方法获取到的。

进一步的，所述样本交通图像为将样本交通视频进行解码获取到的交通图像，所述样本交通图像为交通路口摄像头实时拍摄的视频；可以理解为：一个车道两端有两个交通路口，样本交通图像为由两端的两个交通路口的摄像头拍摄的视频进行解码获取到的。

进一步的，本领域技术人员知晓，现有技术中任一将视频进行解码获取图像的方法，均落入本发明的保护范围，在此不再赘述。

进一步的，本领域技术人员知晓，现有技术中任一车流量检测方法，均落入本发明的保护范围，在此不再赘述。

具体的，所述系统中还包括样本模型数据库，其中，所述样本模型数据库包括按照若干个维度划分的样本模型，所述维度包括算法种类和超参数，例如按算法种类划分的样本模型包括：随机森林、逻辑回归等，按超参数划分的样本模型包括基本历史统计特征和实时反馈特征等。

具体的，在S302中通过如下步骤获取D_jx：

S3021，获取B'_jx对应的目标车道编码EB'_jx。

S3022，根据样本车道交通信息数据库，获取样本车道编码列表E={E₁，E₂，……，E_μ，……，E_ζ}，E_μ为第μ个样本车道编码，μ=1……ζ，ζ为样本车道编码的数量。

S3023，当EB'_jx与E_μ一致时，获取E_μ对应的样本车道信息集FE_μ。

S3024，根据FE_μ，调用样本模型数据库中的样本模型以获取D_jx。

具体的，所述调用样本模型数据库中的样本模型采用随机的方式。

具体的，本领域技术人员知晓，现有技术中任一根据数据和模型生成函数的方法，均落入本发明的保护范围，在此不再赘述。

上述，将目标任务对应的目标车道与样本车道交通信息数据库中的样本车道编码列表进行对比，匹配完成后调用样本模型数据库中的样本模型，细分到各个车道，可根据交通道路的不同进行不同模型的训练，使得获取到的目标车流量的准确度较高。

S303，将生成的D_j发送至第二数据平台。

上述，利用第一数据平台发送的初始任务，将初始任务与样本车道交通信息数据库中的数据结合，调用样本模型数据库中的模型生成候选函数集，将数据与任务分离，降低了数据处理平台的工作量，提高了数据处理平台的运行效率。

S400，将初始任务列表发送至M个第二数据处理平台，获取第二数据处理平台对应的指定任务集。

具体的，所述指定任务集包括每个第二数据处理平台对应的指定任务列表，所述指定任务列表包括若干个指定任务，其中，所述指定任务为从初始任务列表中获取到的初始任务。

具体的，所述第二数据处理平台为用于接收初始任务并根据初始任务获取初始任务对应的目标车流量的数据处理平台。

具体的，所述第二数据处理平台对应的指定任务集的获取方式可参照S200中第一数据处理平台对应的目标任务集的获取方式。

S500，根据指定任务集，调用D以获取到第二数据处理平台发送的初始任务列表对应的目标车流量列表。

具体的，在S500中包括如下步骤：

S501，从指定任务集中获取第z个第二数据处理平台对应的第c个指定任务L_zc。

S502，从D中获取L_zc对应的候选函数列表D_zc={D¹ _zc，D² _zc，……，D^θ _zc，……，D^β _zc}，D^θ _zc为L_zc对应的第θ个候选函数，θ=1……β，β为L_zc对应的候选函数的数量。

具体的，所述候选函数为用于获取目标车流量的函数，例如两元三次函数等候选函数。

S503，当β=1时，利用D¹ _zc对L_zc进行处理以获取L_zc对应的目标车流量。

具体的，本领域技术人员知晓，现有技术中任一已知函数进行预测的方法，均落入本发明的保护范围，在此不再赘述。

S504，当β＞1时，利用D_zc对L_zc进行处理以获取L_zc对应的候选车流量列表L'_zc={L¹ _zc，L² _zc，……，L^θ _zc，……，L^β _zc}，其中，L^θ _zc为利用D^θ _zc对L_zc进行处理获取的候选车流量。

具体的，当β＞1时，说明第二数据平台中存储有历史函数，获取到的初始任务对应的目标车道存在异常事件，不断获取样本模型对候选函数进行更新。

进一步的，所述历史函数为之前对目标车道进行处理获取到的函数。

进一步的，异常事件为道路中存在的影响车流量的事件，例如恶劣天气、修路、交通事故等异常事件。

上述，对初始任务进行处理获取目标车流量时不局限于一种函数，根据目标车道发生的变化进行样本模型的选取从而对候选函数进行更新，提高了获取到的目标车流量的准确度。

S505，根据L'_zc，获取L_zc对应的目标车流量HL_zc，其中，HL_zc符合如下条件：

，其中，λ_θ为第θ个预设优先级。

具体的，0＜λ₁＜……＜λ_θ＜……＜λ_β＜1。

进一步的，本领域技术人员知晓，可根据实际需求进行预设优先级的选取，均落入本发明的保护范围，在此不再赘述。

上述，将利用样本信息生成函数的过程与进行预测的过程在不同的数据处理平台中执行，使每个数据处理平台执行单独的任务，降低了数据处理平台的工作量，提高了数据处理平台的运行效率。

本实施例提供的一种获取目标车流量的数据处理系统，系统包括：样本交通道路信息数据库、处理器和存储有计算机程序的存储器，当计算机程序被处理器执行时，实现以下步骤：接收车流量获取请求，获取第一数据平台发送的初始任务列表，将初始任务列表发送至N个第一数据处理平台，获取第一数据处理平台对应的目标任务集，根据第一数据处理平台对应的目标任务集，获取第一数据处理平台发送的候选函数集并将候选函数集发送至第二数据平台，将初始任务列表发送至M个第二数据处理平台，获取第二数据处理平台对应的指定任务集，根据指定任务集，调用候选函数集以获取到第二数据处理平台发送的初始任务列表对应的目标车流量列表，本发明将数据与任务分离，降低了数据处理平台的工作量，提高了数据处理平台的运行效率，可细分到各个车道，可根据交通道路的不同进行不同模型的训练，使得获取到的目标车流量的准确度较高。

实施例二

本实施例提供了一种获取目标车流量的数据处理系统，所述系统包括：处理器和存储有计算机程序的存储器，当所述计算机程序被处理器执行时，实现以下步骤：

S100，接收车流量获取请求，获取第一数据平台发送的初始任务列表。

具体的，所述车流量获取请求为第一数据平台发出的获取车流量的请求。

具体的，所述第一数据平台为初始任务的获取方对应的数据平台。

进一步的，所述初始任务列表包括若干个初始任务，所述初始任务为预测目标车道的车流量，其中，所述目标车道为用户提供的需被检测的车道。

S200，将初始任务列表发送至N个第一数据处理平台，获取第一数据处理平台列表B={B₁，B₂，……，B_j，……，B_N}和B对应的目标任务集B'={B'₁，B'₂，……，B'_j，……，B'_N}，B_j为第j个第一数据处理平台，B'_j为第j个第一数据处理平台对应的目标任务列表，j=1……N，N为第一数据处理平台的数量。

具体的，在S200中B'的获取方式可参照实施例一中S200中B'的获取方式。

S300，B_j对B'_j采用第一规则进行处理，获取B_j发送的第一候选函数列表RB_j={RB'_j1，RB'_j2，……，RB'_jy，……，RB'_jq}，RB'_jy为B_j发送的第y个第一候选函数，y=1……q，q为第一候选函数的数量。

具体的，所述第一规则为用于获取函数的规则。

具体的，所述系统中还包括样本交通道路信息数据库。

进一步的，所述样本交通道路信息数据库与实施例一中的样本交通道路信息数据库一致。

具体的，在S300中包括如下步骤：

S301，从B'_j中获取PB'_j={B'_j1，B'_j2，……，B'_jy，……，B'_jq}，B'_jy为B'_j中第y个目标任务。具体的，ΔB'_j1＞ΔB'_j2＞……＞ΔB'_jy＞……＞ΔB'_jq，其中，ΔB'_jy为B'_jy的优先程度。

进一步的，所述优先程度为目标任务的先后顺序，可以理解为：获取到的目标任务的时间越靠前，目标任务的优先程度越大。

S302，获取B'_jy对应的目标车道编码EB'_jy。

S303，根据样本车道交通信息数据库，获取样本车道编码列表E={E₁，E₂，……，E_μ，……，E_ζ}，E_μ为第μ个样本车道编码，μ=1……ζ，ζ为样本车道编码的数量。

S304，当EB'_jy与E_μ一致时，获取E_μ对应的样本车道信息集FE_μ。

S305，根据FE_μ，调用样本模型数据库中的样本模型以获取RB'_jy。

具体的，所述调用样本模型数据库中的样本模型采用随机的方式。

具体的，本领域技术人员知晓，现有技术中任一根据数据和模型生成函数的方法，均落入本发明的保护范围，在此不再赘述。

上述，将目标任务对应的目标车道与样本车道交通信息数据库中的样本车道编码列表进行对比，匹配完成后调用样本模型数据库中的样本模型，细分到各个车道，可根据交通道路的不同进行不同模型的训练，使得获取到的目标车流量的准确度较高。

S400，当T¹ _j≥T⁰时，B_j对RB'_j对应的目标任务采用第二规则进行处理以获取B_j发送的第一目标车流量列表QB_j={QB'_j1，QB'_j2，……，QB'_jd，……，QB'_ja}，RB'_jd为B_j发送的第d个第一目标车流量，d=1……a，a为第一目标车流量的数量，其中，a≤q，T¹ _j为B_j对B'_j采用第一规则进行处理的时间，T⁰为第一预设时间阈值。

具体的，第二规则为用于获取车流量的规则。

具体的，T⁰的取值范围为30分钟～60分钟。

进一步的，本领域技术人员知晓，可根据实际需求进行T⁰的选取，均落入本发明的保护范围，在此不再赘述。

具体的，在S400中还包括如下步骤：

S401，从B'_j中的B'_j1开始依次获取B'_jy。

S402，根据B'_jy，获取B'_jy对应的目标车流量HB'_jy。

具体的，在S402中HB'_jy的获取方式可参照实施例一中S502～S505。

S500，当T² _j≥T'时，B_j对B'_j采用第一规则进行处理以获取B_j发送的第二候选函数列表，其中，T¹ _j为B_j对B'_j采用第二规则进行处理的时间，T'为第二预设时间阈值。

具体的，第二候选函数列表的获取方式可参照本实施例中S300中第一候选函数列表的获取方式。

具体的，T'的取值范围为10分钟～20分钟。

进一步的，本领域技术人员知晓，可根据实际需求进行T'的选取，均落入本发明的保护范围，在此不再赘述。

S600，重复执行S400～S500，获取B_j发送的B'_j对应的目标车流量列表EB_j={EB_j1，EB_j2，……，EB_ju，……，EB_jf}，EB_ju为B'_j中第u个目标任务对应的目标车流量。

具体的，EB_j的获取方式可参照本实施例中S400中第一目标车流量列表的获取方式。

上述，第一数据处理平台处理两种任务，一种根据任务和样本数据生成函数，一种根据函数对初始任务进行处理获取目标车流量，数据处理平台可执行多个任务，考虑了异常变化进行模型的调整，使得获取到的目标车流量的准确度较高。

本实施例提供的一种获取目标车流量的数据处理系统，系统包括：处理器和存储有计算机程序的存储器，当计算机程序被处理器执行时，实现以下步骤：接收车流量获取请求，获取第一数据平台发送的初始任务列表，将初始任务列表发送至N个第一数据处理平台，获取第一数据处理平台列表和第一数据处理平台列表对应的目标任务集，所述目标任务集中包括若干个目标任务列表，第一数据处理平台对目标任务列表采用第一规则进行处理，获取第一数据处理平台发送的第一候选函数列表，当第一数据处理平台对目标人物列表采用第一规则进行处理的时间不小于第一预设阈值时，第一数据处理平台对目标任务列表采用第二规则进行处理以获取第一数据处理平台发送的第一目标车流量列表，其中，第一目标车流量列表中第一目标车流量的数量不大于第一候选函数列表中第一候选函数的数量，当第一数据处理平台对初始任务采用第二规则进行处理的时间超过第二预设时间阈值时，第一数据处理平台对目标任务采用第一规则进行处理，以获取第二候选函数列表，重复执行第一处理和第二处理，获取第一数据处理平台发送的目标任务集对应的目标车流量列表，本发明可细分到各个车道，可根据交通道路的不同进行不同模型的训练，数据处理平台可执行多个任务，考虑了异常变化进行模型的调整，使得获取到的目标车流量的准确度较高。

虽然已经通过示例对本发明的一些特定实施例进行了详细说明，但是本领域的技术人员应该理解，以上示例仅是为了进行说明，而不是为了限制本发明的范围。本领域的技术人员还应理解，可以对实施例进行多种修改而不脱离本发明的范围和精神。本发明开的范围由所附权利要求来限定。

Claims (9)

1.一种获取目标车流量的数据处理系统，其特征在于，所述系统包括：样本交通道路信息数据库、处理器和存储有计算机程序的存储器，当所述计算机程序被处理器执行时，实现以下步骤：

S100，接收车流量获取请求，获取第一数据平台发送的初始任务列表；

S200，将初始任务列表发送至N个第一数据处理平台，获取第一数据处理平台对应的目标任务集B'={B'₁，B'₂，……，B'_j，……，B'_N}，B'_j为第j个第一数据处理平台对应的目标任务列表，j=1……N，N为第一数据处理平台的数量；其中，在S200中还包括如下步骤：

S201，获取初始任务列表A={A₁，A₂，……，A_i，……，A_n}，A_i为第i个初始任务，i=1……n，n为初始任务的数量；

S202，获取第一数据处理平台列表B={B₁，B₂，……，B_j，……，B_N}，B_j为第j个第一数据处理平台；

S203，当n≤N时，获取B对应的目标任务集B'={B'₁，B'₂，……，B'_j，……，B'_N}，B'_j为B_j对应的目标任务列表，其中，在S203中还包括如下步骤：

S2031，根据A，生成B'₁至B'_n，其中，B'₁至B'_n中任一目标任务列表仅包括一个目标任务且B'₁至B'_n中的目标任务为与A中初始任务对应的序号一致的初始任务；

S2032，将B'_n+1至B'_N中的任一目标任务列表设置为Null；

S204，当n＞N时，获取B对应的目标任务集B'={B'₁，B'₂，……，B'_j，……，B'_N}，B'_j为B_j对应的目标任务列表，其中，在S204中还包括如下步骤：

S2041，获取A对应的初始时间列表A⁰={A⁰ ₁，A⁰ ₂，……，A⁰ _i，……，A⁰ _n}，A⁰ _i为A_i对应的初始时间；

S2042，获取B对应的候选时间列表B⁰={B⁰ ₁，B⁰ ₂，……，B⁰ _j，……，B⁰ _N}，B⁰ _j为B_j对应的候选时间；

S2043，当时，获取B对应的目标任务集B'={B'₁，B'₂，……，B'_j，……，B'_N}，B'_j={B'_j1，B'_j2，……，B'_jr，……，B'_js（j）}，其中，≤B⁰ _j，TB'_jr为B'_jr对应的初始时间，B'_jr为B_j对应的目标任务列表中的第r个目标任务，所述目标任务为从初始任务列表中获取到的初始任务，s（j）为B_j对应的目标任务列表中的目标任务的数量；

S2044，当时，获取B对应的第一目标任务集FB={FB₁，FB₂，……，FB_j，……，FB_N}，FB_j为B_j对应的第一目标任务列表；

S2045，根据FB，获取候选任务列表C={C₁，C₂，……，C_e，……，C_t}，C_e为第e个候选任务，e=1……t，t为候选任务的数量，其中，所述候选任务为从初始任务列表中删除第一目标任务列表后的初始任务；

S2046，根据B和C，获取B对应的第二目标任务集DB={DB₁，DB₂，……，DB_j，……，DB_N}，DB_j为B_j对应的第二目标任务列表，其中，在S2046中还包括如下步骤：

S20461，当C⁰ _e≤B⁰ _jg-T⁰时，将C_e插入至DB_j且B_j采用第一执行方式对DB_j进行处理，其中，B⁰ _jg为FB_j中第g个第一目标任务对应的初始时间，C⁰ _e为C_e对应的初始时间，T⁰为预设的时间阈值；

S20462，当C⁰ _e＞B⁰ _jg-T⁰时，将C中的候选任务按照候选原则插入至DB中且B采用第二执行方式对DB进行处理；

S2047，根据FB和DB，获取B对应的目标任务集B'={B'₁，B'₂，……，B'_j，……，B'_N}，其中，B'_j={FB_j，DB_j}；

S300，根据B'，获取第一数据处理平台发送的候选函数集D={D₁，D₂，……，D_j，……，D_N}并将D发送至第二数据平台，其中，D_j为第j个第一数据处理平台发送的候选函数列表，其中，在S300中还包括如下步骤：

S301，根据B'，获取第j个第一数据处理平台中的第x个目标任务B'_jx；

S302，根据样本交通道路信息数据库和B'_jx，获取B'_jx对应的候选函数D_jx且将D_jx插入至D_j中；

S303，将生成的D_j发送至第二数据平台；

S400，将初始任务列表发送至M个第二数据处理平台，获取第二数据处理平台对应的指定任务集；

S500，根据指定任务集，调用D以获取到第二数据处理平台发送的初始任务列表对应的目标车流量列表。

2.根据权利要求1所述的获取目标车流量的数据处理系统，其特征在于，所述第一数据平台为初始任务的获取方对应的数据平台。

3.根据权利要求1所述的获取目标车流量的数据处理系统，其特征在于，所述初始任务列表包括若干个初始任务，所述初始任务为预测目标车道的车流量。

4.根据权利要求1所述的获取目标车流量的数据处理系统，其特征在于，所述第一数据处理平台为用于接收初始任务并根据初始任务生成候选函数的数据处理平台。

5.根据权利要求1所述的获取目标车流量的数据处理系统，其特征在于，所述第二数据平台为用于接收候选函数并对候选函数进行存储的数据平台。

6.根据权利要求1所述的获取目标车流量的数据处理系统，其特征在于，所述样本交通道路信息数据库包括样本车道编码列表及样本车道编码列表对应的样本车道信息集。

7.根据权利要求1所述的获取目标车流量的数据处理系统，其特征在于，所述系统中还包括样本模型数据库。

8.根据权利要求7所述的获取目标车流量的数据处理系统，其特征在于，在S302中通过如下步骤获取D_jx：

S3021，获取B'_jx对应的目标车道编码EB'_jx；

S3022，根据样本车道交通信息数据库，获取样本车道编码列表E={E₁，E₂，……，E_μ，……，E_ζ}，E_μ为第μ个样本车道编码，μ=1……ζ，ζ为样本车道编码的数量；

S3023，当EB'_jx与E_μ一致时，获取E_μ对应的样本车道信息集FE_μ；

S3024，根据FE_μ，调用样本模型数据库中的样本模型以获取D_jx。

9.根据权利要求1所述的获取目标车流量的数据处理系统，其特征在于，所述第二数据处理平台为用于接收初始任务并根据初始任务获取初始任务对应的目标车流量的数据处理平台。

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