CN116229707A - 一种基于拥堵回溯的控制方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于拥堵回溯的控制方法及系统，方法包括：获取拥堵点的车辆信息；利用车辆信息构建拥堵点的影响强度模型，以确定任一路径的拥堵影响强度值；利用拥堵影响强度值对拥堵点的车辆进行引导，确定疏导路段。本发明通过对拥堵点车辆轨迹回溯，分析车辆汇集时空分布情况，同时结合上游路口、路段与拥堵点的空间关联关系，分析对拥堵点产生影响的交叉口和路段，并根据其影响程度进行诱导信息的精细化发布和交通信号控制策略的有针对性的精准调控，从而减缓下游车辆汇集速度。

Description

一种基于拥堵回溯的控制方法及系统

技术领域

本发明涉及城市交通信息化技术领域，具体涉及一种基于拥堵回溯的控制方法及系统。

背景技术

随着汽车保有量的增加，城市交通拥堵问题日益凸显，并且由于城市商业、景区、医疗等功能分区相对分割独立，且交通出行量的出行时间、出行日期、空间分布具有较强的相关关系，导致在部分道路在重点时段、重点时期更容易产生交通拥堵，并具有拥堵产生快、持续时间长的特点，伴随有事故高发、秩序混乱等现象的同时浪费了出行者大量时间，降低交通系统的运行效率。

目前，行业中对交通拥堵点的识别手段与技术相对成熟，例如通过浮动车数据进行计算、利用车载导航速度数据计算或通过智能终端设备对车辆行驶速度和区域平均行驶速度的采集结果进行计算，随着设备智能化的发展，大量交通流采集设备本身已具备路段排队、交通拥堵的识别功能。当拥堵点形成后，如何能够避免拥堵点的拥堵程度加剧、快速环节拥堵点通行压力，使交通恢复正常通行状态是当前城市面临的难点。现有技术通过可变诱导屏或动态信息指示牌向驾驶员提供前方道路拥堵信息，但此类信息的针对性较低，对避免拥堵加剧很难起到明显作用。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种基于拥堵回溯的控制方法及系统，以解决现有技术中指示牌向驾驶员提供道路拥堵信息针对性低的问题。

根据第一方面，本发明实施例提供了一种基于拥堵回溯的控制方法，包括：获取拥堵点的车辆信息；利用所述车辆信息构建所述拥堵点的影响强度模型，以确定任一路径的拥堵影响强度值；利用所述拥堵影响强度值对所述拥堵点的车辆进行引导，确定疏导路段。

可选地，所述利用所述车辆信息构建所述拥堵点的影响强度模型，包括：利用所述车辆信息构建所述拥堵点的轨迹回溯路径；根据所述轨迹回溯路径构建所述拥堵点的影响强度模型，所述影响强度模型为所述拥堵点的上游中各个不同所述轨迹回溯路径汇集车辆的拥堵影响强度的模型。

可选地，所述利用所述车辆信息构建所述拥堵点的轨迹回溯路径，包括：所述车辆信息包括车牌信息、来源路口以及来源路段，利用所述车牌信息、来源路口以及来源路段计算预设回溯时间内的车流量信息；根据所述车流量信息确定所述拥堵点的轨迹回溯路径。

可选地，所述根据所述轨迹回溯路径构建所述拥堵点的影响强度模型，包括：根据预设路口层级，逐级计算所述回溯路径上的交通量在各级路口的转向流量比例，以确定路段交通流量影响强度模型；判断各个所述路口是否相邻，当所述路口相邻时，根据相邻所述路口的间距确定各个所述路口的路口相关性影响强度模型；根据所述路段交通流量影响强度模型以及所述路口相关性影响强度模型，确定任意一条路径拥堵点的影响强度模型。

可选地，通过以下公式表示所述路段交通流量影响强度模型：

其中，T_n表示某路段的交通流量影响强度；n表示与路段直接相连的下游路口的层级；f_n表示此路段上重点关注转向的流量占比；

通过以下公式表示所述路口相关性影响强度模型：

其中，C_n表示路口相关性影响强度；f(n)表示第n级路口与其相连的第n-1级路口的距离修正系数，其中定义修正系数取值如下：

其中，L_n表示当前路口与其下游路口之间的距离。

通过以下公式表示所述影响强度模型：

E_n表示路径拥堵影响强度，T_n表示某路段的交通流量影响强度；n表示与路段直接相连的下游路口的层级；C_n表示路口相关性影响强度。

可选地，所述利用所述拥堵影响强度值对所述拥堵点的车辆进行引导，确定疏导路段，包括：以所述拥堵点为中心，确定各级路口所述拥堵影响强度值；根据对应的所述拥堵影响强度值，对所述拥堵点的车辆进行引导，确定疏导路段。

可选地，所述根据对应的所述拥堵影响强度值，对所述拥堵点的车辆进行引导，确定疏导路段，包括：判断当前所述拥堵影响强度值是否低于预设值；当当前所述拥堵影响强度值不低于预设值时，则返回判断当前所述拥堵影响强度值的下一级所述拥堵影响强度值是否低于所述预设值；当当前所述拥堵影响强度值低于预设值时，则判定可在当前级别路口及其上游路段、路口设置信息诱导，确定为疏导路段。

根据第二方面，本发明实施例提供了一种基于拥堵回溯的控制系统，包括：获取模块，用于获取拥堵点的车辆信息；模型构建模块，用于利用所述车辆信息构建所述拥堵点的影响强度模型，以确定任一路径的拥堵影响强度值；引导模块，用于利用所述拥堵影响强度值对所述拥堵点的车辆进行引导，确定疏导路段。

本发明实施例提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现本发明第一方面及任意一种可选方式所述的基于拥堵回溯的控制方法。

本发明实施例提供了一种电子设备，包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行本发明第一方面及任意一种可选方式所述的基于拥堵回溯的控制方法。

本发明技术方案，具有如下优点：

本发明实施例提供了一种基于拥堵回溯的控制方法及系统，通过对拥堵点车辆轨迹回溯，分析车辆汇集时空分布情况，同时结合上游路口、路段与拥堵点的空间关联关系，分析对拥堵点产生影响的交叉口和路段，并根据其影响程度进行诱导信息的精细化发布和交通信号控制策略的精准调控，从而减缓下游车辆汇集速度；并且在拥堵形成后，以拥堵开始时间为基准，向前推移一段时间，以拥堵点为行程终点，依托车辆轨迹，回溯分析导致拥堵的车辆在拥堵点上游交叉口、上游相连路段的来源分布比例，确定需要管控的交叉口和路段，针对不同的交叉口、路段形成有针对性行车方向的诱导信息发布和信号控制短时调整，减少下游拥堵点车辆汇聚，避免造成拥堵的持续性加剧。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，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为本发明实施例中基于拥堵回溯的控制方法的流程图；

图2为本发明实施例中车辆流线汇集图；

图3为本发明实施例中回溯交通量在各级路口的转向流量比例图；

图4为本发明实施例中基于车流回溯的多级路口车辆转向图；

图5为本发明实施例中基于拥堵回溯的控制系统的示意图；

图6为本发明实施例中的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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他实施例，都属于本发明保护的范围。

此外，下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。

本发明实施例提供了一种基于拥堵回溯的控制方法，在与通过对拥堵点车辆轨迹回溯，分析车辆汇集时空分布情况，同时结合上游路口、路段与拥堵点的空间关联关系，分析对拥堵点产生影响的交叉口和路段，并根据其影响程度进行诱导信息的精细化发布和交通信号控制策略的精准调控，从而减缓下游车辆汇集速度。

在拥堵形成后，以拥堵开始时间为基准，向前推移一段时间(向前推移的时间可根据业务需求拟定)进行通行此拥堵点车辆的车辆溯源，获得包含车辆号牌、车辆通行道路空间顺序、车辆通行时序等详细信息的车辆轨迹集。以拥堵点为行程终点，依托车辆轨迹，回溯分析导致拥堵的车辆在拥堵点上游交叉口、上游相连路段的来源分布比例，此回溯分析过程可以延伸到多层级上游交叉口或路段，每个层级再进行上游回溯时可根据此层来源分布比例确定重点回溯交叉口或路段。

通过车牌识别的车辆轨迹溯源能够真实的反应当前路段车辆的来源路段、上游交叉口转向，对计算拥堵点车辆的来源路段、交叉口通行方向分布提供准确数据。基于车辆来源分布，结合交通流行为特征、上游交叉口和路段与拥堵点的空间关联关系等因为，构建拥堵点上游道路的拥堵影响强度模型，研判影响程度最高的一个或多个交叉口和路段。

确定需要管控的交叉口和路段后，根据所需的车流管控程度，配合调整交通信号控制策略和路段诱导屏的信息展示内容，针对不同的交叉口、路段形成有针对性行车方向的诱导信息发布和信号控制短时调整，减少下游拥堵点车辆汇聚，避免造成拥堵的持续性加剧。

具体地，如图1所示，该基于拥堵回溯的控制方法具体包括：

步骤S1：获取拥堵点的车辆信息。在实际应用中，车辆信息为拥堵点相关的车辆的具体信息，包括：车辆信息包括车牌信息、来源路口以及来源路段等。具体的获取数据的过程利用现有的技术及设备进行即可，本实施例并不以此为限。

步骤S2：利用车辆信息构建拥堵点的影响强度模型，以确定任一路径的拥堵影响强度值。计算出任意一条路径的拥堵影响强度就是以n级路段为终点的车流回溯路径对事故点的拥堵影响强度。

具体地，上述步骤S2还包括如下步骤：

步骤S21：利用车辆信息构建拥堵点的轨迹回溯路径。本实施例中，利用车辆号牌数据构建拥堵点车辆短时轨迹回溯路径。

具体地，上述步骤S21包括如下步骤：

步骤S211：利用车牌信息、来源路口以及来源路段计算预设回溯时间内的车流量信息；本实施例中，以路口各方向交通卡口、雷视一体设备等智能终端为托，实现路口通行车辆车牌号信息的实时抓取、识别和存储。当交通拥堵发生后，用户可根据业务需求设置回溯的时间范围，例如设置拥堵发生时刻前两小时内通过拥堵点的车辆轨迹回溯(理论上，样本量越大，其车辆回溯能表征的交通流量分布特点和上游流量特征越准确)。

根据车辆号牌，回溯车辆来源路口、来源路段，形成车辆流线汇集图如图2所示，通过流线的粗细程度表征车流数量的多少，直观展示不同道路的车流来源强度。

步骤S212：根据车流量信息确定拥堵点的轨迹回溯路径。

本实施例中，根据获取到的车辆轨迹数据，拆分在分析时段中通过拥堵点的车流在上游交叉口的转向构成，如图2所示，此路口为拥堵点行车方向直接相连的上游路口(即图2中路口a)，将与拥堵点路段直接相连的上游路口定义为一级路口，与一级路口相连的下游路段为一级路段；跟随回溯轨迹，与一级路口相连的三条道路分别连接向外一层的三个路口(即路口b、路口c、路口d)，将其定义为二级路口，相似的，与二级路口相连的路口e、路口f、路口g、路口h、路口i定义为三级路口，以此类推，形成了以拥堵点为中心的多层级路口集。

步骤S22：根据轨迹回溯路径构建拥堵点的影响强度模型，影响强度模型为拥堵点的上游中各个不同轨迹回溯路径汇集车辆的拥堵影响强度的模型。

具体地，上述步骤S22包括如下步骤：

步骤S221：根据预设路口层级，逐级计算回溯路径上的交通量在各级路口的转向流量比例，以确定路段交通流量影响强度模型；

其中，根据路口层级，逐级计算回溯交通量在各级路口的转向流量比例。如图3，以一级路口为例，根据车流回溯结果，按照不同方向计算汇入拥堵点所在路段的车辆汇入比例，左转、直行、右转车流量分别占汇入车辆的10％、70％、20％。

从流量的汇入构成上，可以直观的看出哪个流向对下游路段的交通流量贡献更大，即对下游交通拥堵加剧可能产生主要影响的流向。针对主要影响的流向，继续分析主要流向的车辆在上游路口的流量转向比例，以此类推，继续向二级、三级路口进行转向流量比例计算，形成基于车流回溯的多级路口车辆转向图，如图4。其中，产生主要影响的流向的判定可以根据路口的规模、城市车辆保有量、拥堵等级的判定等进行区域适宜性设置。针对非主要影响的流向路段和上游路口，则可以选择不再进行下一级路口的车辆流向计算。主要流向的判定可以根据实际管理需求设定。

通过以下公式表示路段交通流量影响强度模型：

其中，T_n表示某路段的交通流量影响强度；n表示与路段直接相连的下游路口的层级；f_n表示此路段上重点关注转向的流量占比；至此，通过车辆的流向分析，可以计算拥堵点车流来源任一道路的交通流量影响强度，并从交通流量影响因素角度得出的关键控制路径。

步骤S222：判断各个路口是否相邻，当路口相邻时，根据相邻路口的间距确定各个路口的路口相关性影响强度模型。

路口是否相邻，相邻路口的间距都是决定路口相关性强弱的关键因素。历史研究表明，不相邻的路口之间相关性小于相邻路口；间距过长的相邻路口的相关性小于间距较短的相邻路口。

选取路口关联度来保证空间关联性影响因素，关联度包括路口是否相邻以及相邻路口间的距离。通过以下公式表示路口相关性影响强度模型：

其中，C_n表示路口相关性影响强度；f(n)表示第n级路口与其相连的第n-1级路口的距离修正系数，根据行业内对相邻路口协同控制相关研究成果，以800米为分界，定义修正系数取值如下：

其中，L_n表示当前路口与其下游路口之间的距离；

步骤S223：根据路段交通流量影响强度模型以及路口相关性影响强度模型，确定任意一条路径拥堵点的影响强度模型。

通过以下公式表示影响强度模型：

E_n表示路径拥堵影响强度，T_n表示某路段的交通流量影响强度；n表示与路段直接相连的下游路口的层级；C_n表示路口相关性影响强度。路径的拥堵强度由路径上的各个路段经过空间关联性影响修正之后数值的加和计算得出。

步骤S3：利用拥堵影响强度值对拥堵点的车辆进行引导，确定疏导路段。其中控制和诱导的起点应选择在上游道路情况相对良好的路段，避免由于控制导致新的拥堵点生成，通过上述步骤已经能够计算出任意一条路径的拥堵影响，结合交通拥堵态势(主要以交通拥堵指数来表征)，辅助判断控制和交通诱导的起点。

具体地，上述步骤S3还包括如下步骤：

步骤S31：以拥堵点为中心，确定各级路口拥堵影响强度值。

步骤S32：根据对应的拥堵影响强度值，对拥堵点的车辆进行引导，确定疏导路段；

具体地，上述步骤S32还包括如下步骤：

步骤S321：判断当前拥堵影响强度值是否低于预设值；

步骤S322：当当前拥堵影响强度值不低于预设值时，则返回判断当前拥堵影响强度值的下一级拥堵影响强度值是否低于预设值；

步骤S323：当当前拥堵影响强度值低于预设值时，则判定可在当前级别路口及其上游路段、路口设置信息诱导，确定为疏导路段。

确定诱导或控制起点后，通过主要路径的重点转向分析结果，通过信号控制配时方案对重点转向相位进行延迟方向或适当缩短相应相位的绿灯时间，减少车辆向下游的汇聚。调整信号控制方案的同时需要考虑与此路口相邻的一个或多个信号控制相位的相序和时间，避免新增拥堵瓶颈点。控制策略的制定和方案的下发通过信号控制平台实现。配合信号控制方案的调整，路侧诱导屏实现对下游拥堵、信号控制调整和诱导信息的告知和发布功能。对诱导屏显示内容的配置通过诱导屏管理系统实现。

在一具体实施例中，设置如下场景进行举例说明。根据标识出通过拥堵点处的车流在短时回溯过程中形成的上游各交叉口流量转向情况，构成上述方法确定的短时轨迹回溯结果。

计算交通流量影响，首先识别路口的主要流向，在本案例中，以梯度的方式对主要流向进行识别，规则如下：

①一级路口车辆的所有流向来源均为主要流向；

②二级路口车辆流向比超过30％的为主要流向；

③三级及以上路口车辆流向比超过40％的为主要流向；

根据上文方法中的计算公式，计算7个路径的交通流量影响强度结果如下(计算结果仅限在案例中标识出的交叉口和路网范围，数值保留小数点后3位)：

表1路径的交通流量影响强度结果

计算空间关联性影响，根据路网结构，此路网中相邻路口的距离均小于800米，因此本次计算中，f(n)＝1，根据上文方法中的计算公式，则无论路口从空间属性上处于哪个层级，C_n＝1。

路径拥堵强度计算，根据上述步骤的结果，计算每个路径的路径拥堵影响强度如下表所示(计算后数值保留小数点后2位)：

表2路径拥堵影响强度

	①	②	③	④	⑤	⑥	⑦
								E	4.15	3.00	3.10	3.10	12.94	11.08	5.52

根据路径拥堵强度结果可以看出，路径⑤和⑥是造成拥堵的主要路径。

具体地，判断、配置重点诱导路段和信号控制路口起点。在主要路径基础上，叠加交通运行态势后，可判断路径的交通运行情况。根据上述两个表以及分析可以得出，主要路径⑤的一、二、四级路口的交通拥堵程度较严重，三级路口交通运行态势较好，路径⑥的一、二、三级路口的交通拥堵程度较严重，四、五级路口的交通运行态势较好。

根据避免增加拥堵点的控制和诱导原则，以交通运行态势为参考，系统可输出高于轻度拥堵交通指数等级的路段名称，作为路段控制与交叉口信号控制的对象起点。同时，可以以路径⑤的一、二、四级路口作为主要的交叉口信号控制措施执行交叉口、路径⑤的四级路段作为交通诱导的起点；路径⑥的一、二、三、四、五级路口作为主要的交叉口信号控制措施执行交叉口、路径⑤的五级路段作为交通诱导的起点(或基于路径⑤四级和路径⑥五级基础上再向上游回溯一级)。路径⑤主要控制方向为南向北直行；路径⑥主要控制方向为东向西直行。

具体地，控制或诱导起点车辆通行，确定了主要的控制路径和控制方向，可通过调整对应等级路口的直行相位时间或与上、下游路口进行协同控制减少车流的汇聚。同时在路段的信息诱导屏上发布下游拥堵情况以及信号调整的策略和主要控制方向，例如“前方路口直行绿灯时间将减少”，诱导直行车辆选择其他路径行驶。

通过上述步骤S1至步骤S3，本实施例提供的基于拥堵回溯的控制方法，通过对拥堵点车辆轨迹回溯，分析车辆汇集时空分布情况，同时结合上游路口、路段与拥堵点的空间关联关系，分析对拥堵点产生影响的交叉口和路段，并根据其影响程度进行诱导信息的精细化发布和交通信号控制策略的精准调控，从而减缓下游车辆汇集速度；并且在拥堵形成后，以拥堵开始时间为基准，向前推移一段时间，以拥堵点为行程终点，依托车辆轨迹，回溯分析导致拥堵的车辆在拥堵点上游交叉口、上游相连路段的来源分布比例，确定需要管控的交叉口和路段，针对不同的交叉口、路段形成有针对性行车方向的诱导信息发布和信号控制短时调整，减少下游拥堵点车辆汇聚，避免造成拥堵的持续性加剧。

本发明实施例还提供了一种基于拥堵回溯的控制系统，如图5所示，包括：

获取模块1，用于获取拥堵点的车辆信息；详细内容参见上述方法实施例中步骤S1的相关描述。

模型构建模块2，用于利用车辆信息构建拥堵点的影响强度模型，以确定任一路径的拥堵影响强度值；详细内容参见上述方法实施例中步骤S2的相关描述。

引导模块3，用于利用拥堵影响强度值对拥堵点的车辆进行引导，确定疏导路段；详细内容参见上述方法实施例中步骤S3的相关描述。

一、基于拥堵点车辆轨迹回溯的精细化诱导、控制系统(简称系统)

实现拥堵点车辆轨迹的地图再现和拥堵点交通流在其上游道路、路口的通行量分布占比展示，叠加交通运行态势，为选取交通诱导路段和车流控制路口提供依据。

实现针对重要路口的信号控制方案的实时优化。针对重要路口，根据研判得出的信号控制路口起点(一个或多个)，以判定的拥堵影响强度较强的车流转向为主要控制方向，在兼顾其他通行方向车流的基本通行需求的前提下，在设定的控制时间范围内，调整信号控制方案，减少某个特定通行方向车辆通行数量，减缓下游流入车辆数。

实现针对关键道路包含的信息诱导屏的实时控制。配合上述重要路口，实现与被控制路口相连的关键道路信息诱导屏的精细化诱导信息发布，以其对下游拥堵点的影响程度、车流数量、关键车流转向进行高针对性的行车信息服务，通过系统对诱导屏发布的信息、持续时间等进行配置。

本发明实施例还提供了一种电子设备，如图6所示，该电子设备可以包括处理器901和存储器902，其中处理器901和存储器902可以通过总线或者其他方式连接，图6中以通过总线连接为例。

处理器901可以为中央处理器(Central Processing Unit，CPU)。处理器901还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等芯片，或者上述各类芯片的组合。

存储器902作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的方法所对应的程序指令/模块。处理器901通过运行存储在存储器902中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行处理器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法。

存储器902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；存储数据区可存储处理器901所创建的数据等。此外，存储器902可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器902可选包括相对于处理器901远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理器901。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。

一个或者多个模块存储在存储器902中，当被处理器901执行时，执行上述方法。

上述电子设备具体细节可以对应参阅上述方法实施例中对应的相关描述和效果进行理解，此处不再赘述。

本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)、随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)、快闪存储器(Flash Memory)、硬盘(Hard Disk Drive，缩写：HDD)或固态硬盘(Solid-StateDrive，SSD)等；存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (10)

1.一种基于拥堵回溯的控制方法，其特征在于，包括：

获取拥堵点的车辆信息；

利用所述车辆信息构建所述拥堵点的影响强度模型，以确定任一路径的拥堵影响强度值；

利用所述拥堵影响强度值对所述拥堵点的车辆进行引导，确定疏导路段。

2.根据权利要求1所述的基于拥堵回溯的控制方法，其特征在于，所述利用所述车辆信息构建所述拥堵点的影响强度模型，包括：

利用所述车辆信息构建所述拥堵点的轨迹回溯路径；

根据所述轨迹回溯路径构建所述拥堵点的影响强度模型，所述影响强度模型为所述拥堵点的上游中各个不同所述轨迹回溯路径汇集车辆的拥堵影响强度的模型。

3.根据权利要求2所述的基于拥堵回溯的控制方法，其特征在于，所述利用所述车辆信息构建所述拥堵点的轨迹回溯路径，包括：所述车辆信息包括车牌信息、来源路口以及来源路段，

利用所述车牌信息、来源路口以及来源路段计算预设回溯时间内的车流量信息；

根据所述车流量信息确定所述拥堵点的轨迹回溯路径。

4.根据权利要求2所述的基于拥堵回溯的控制方法，其特征在于，所述根据所述轨迹回溯路径构建所述拥堵点的影响强度模型，包括：

根据预设路口层级，逐级计算所述回溯路径上的交通量在各级路口的转向流量比例，以确定路段交通流量影响强度模型；

判断各个所述路口是否相邻，当所述路口相邻时，根据相邻所述路口的间距确定各个所述路口的路口相关性影响强度模型；

根据所述路段交通流量影响强度模型以及所述路口相关性影响强度模型，确定任意一条路径拥堵点的影响强度模型。

5.根据权利要求2所述的基于拥堵回溯的控制方法，其特征在于，

通过以下公式表示所述路段交通流量影响强度模型：

其中，T_n表示某路段的交通流量影响强度；n表示与路段直接相连的下游路口的层级；f_n表示此路段上重点关注转向的流量占比；

通过以下公式表示所述路口相关性影响强度模型：

其中，C_n表示路口相关性影响强度；f(n)表示第n级路口与其相连的第n-1级路口的距离修正系数，其中定义修正系数取值如下：

/>

其中，L_n表示当前路口与其下游路口之间的距离；

通过以下公式表示所述影响强度模型：

E_n表示路径拥堵影响强度，T_n表示某路段的交通流量影响强度；n表示与路段直接相连的下游路口的层级；C_n表示路口相关性影响强度。

6.根据权利要求1所述的基于拥堵回溯的控制方法，其特征在于，所述利用所述拥堵影响强度值对所述拥堵点的车辆进行引导，确定疏导路段，包括：

以所述拥堵点为中心，确定各级路口所述拥堵影响强度值；

根据对应的所述拥堵影响强度值，对所述拥堵点的车辆进行引导，确定疏导路段。

7.根据权利要求6所述的基于拥堵回溯的控制方法，其特征在于，所述根据对应的所述拥堵影响强度值，对所述拥堵点的车辆进行引导，确定疏导路段，包括：

判断当前所述拥堵影响强度值是否低于预设值；

当当前所述拥堵影响强度值不低于预设值时，则返回判断当前所述拥堵影响强度值的下一级所述拥堵影响强度值是否低于所述预设值；

当当前所述拥堵影响强度值低于预设值时，则判定可在当前级别路口及其上游路段、路口设置信息诱导，确定为疏导路段。

8.一种基于拥堵回溯的控制系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取拥堵点的车辆信息；

模型构建模块，用于利用所述车辆信息构建所述拥堵点的影响强度模型，以确定任一路径的拥堵影响强度值；

引导模块，用于利用所述拥堵影响强度值对所述拥堵点的车辆进行引导，确定疏导路段。

9.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的基于拥堵回溯的控制方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行如权利要求1-7中任一项所述的基于拥堵回溯的控制方法。

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