CN116682272A - 一种交通控制方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
一种交通控制方法、装置、设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116682272A CN116682272A CN202310575771.2A CN202310575771A CN116682272A CN 116682272 A CN116682272 A CN 116682272A CN 202310575771 A CN202310575771 A CN 202310575771A CN 116682272 A CN116682272 A CN 116682272A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- traffic
- time period
- period
- fixed
- day
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 60
- 230000004927 fusion Effects 0.000 claims abstract description 71
- 230000010354 integration Effects 0.000 claims abstract description 13
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 32
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 claims description 4
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 claims description 4
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 11
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 4
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 4
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 4
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 3
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 3
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 238000003064 k means clustering Methods 0.000 description 2
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/07—Controlling traffic signals
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/23—Clustering techniques
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
- G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
- G08G1/0125—Traffic data processing
- G08G1/0129—Traffic data processing for creating historical data or processing based on historical data
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
- G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
- G08G1/0137—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications
- G08G1/0145—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications for active traffic flow control
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本申请提供一种交通控制方法、装置、设备及存储介质,涉及交通信号控制技术领域。该方法包括:根据多个历史日的多个时段交通参数集合,确定各历史日中各固定时段的初始交通状态,其中,各时段交通参数集合中包括历史日中一个固定时段的多种交通参数;根据各历史日中各固定时段的初始交通状态,确定各固定时段的融合交通状态;根据各固定时段的融合交通状态,对各固定时段进行整合处理,得到全天目标时段序列,全天目标时段序列中包括连续的多个动态时段,各动态时段分别具有对应的目标交通状态;根据全天目标时段序列中各动态时段的目标交通状态,在目标日的各动态时段进行交通控制。应用本申请实施例,可以降低路口出现空放和拥堵的概率。
Description
技术领域
本申请涉及交通信号控制技术领域,具体而言,涉及一种交通控制方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着机动车数量的增加,出现了不同程度的交通拥堵和交通安全问题。交通信号分时段控制成为最直接的交通管控手段。
目前,主要采用人为经验的方式对时段进行划分,形成时段划分模版,基于该时段划分模版以固定时段的方式对交通信号进行控制。
然而,现有技术以人为的方式划分时段并进行交通控制的方式无法匹配路口复杂多变的交通需求,使路口出现空放和拥堵的概率增大。
发明内容
本申请的目的在于,针对上述现有技术中的不足,提供一种交通控制方法、装置、设备及存储介质,可以降低路口出现空放和拥堵的概率。
为实现上述目的,本申请实施例采用的技术方案如下:
第一方面,本申请实施例提供了一种交通控制方法,所述方法包括:
根据多个历史日的多个时段交通参数集合,确定各历史日中各固定时段的初始交通状态,其中,各时段交通参数集合中包括所述历史日中一个固定时段的多种交通参数;
根据各历史日中各固定时段的初始交通状态,确定各固定时段的融合交通状态;
根据各固定时段的融合交通状态,对各固定时段进行整合处理,得到全天目标时段序列,所述全天目标时段序列中包括连续的多个动态时段,各动态时段分别具有对应的目标交通状态;
根据所述全天目标时段序列中各动态时段的目标交通状态,在目标日的各所述动态时段进行交通控制。
可选地,所述根据多个历史日的多个时段交通参数集合,确定各历史日中各固定时段的初始交通状态,包括:
获取多个历史日的多个时段交通参数集合;
对所述多个时段交通参数集合进行聚类处理,得到多个交通参数类以及各交通参数类的初始交通状态,各交通参数类中包括多个具有共同特征的时段交通参数集合;
根据各交通参数类的初始交通状态,得到各历史日中各固定时段的初始交通状态。
可选地,所述对所述多个时段交通参数集合进行聚类处理,得到多个交通参数类以及各交通参数类的初始交通状态,包括:
对各时段交通参数集合中的各种交通参数进行归一化处理,得到各时段交通参数集合对应的归一化后参数集合;
基于所选的初始聚类中心,对各归一化后参数集合进行第一聚类处理,得到多个初始聚类结果;
基于各初始聚类结果的聚类中心,对各归一化后参数集合进行第二聚类处理,得到多个交通参数类以及各交通参数类的初始交通状态。
可选地,所述根据各交通参数类的初始交通状态,得到各历史日中各固定时段的初始交通状态,包括:
若各交通参数类中包括的时段交通参数集合具有时间标识,则将第一交通参数类的初始交通状态作为所述第一交通参数类中各时段交通参数集合所对应的各历史日中各固定时段的交通状态,其中,所述第一交通参数类为各交通参数类中的任一交通参数类。
可选地,所述根据各交通参数类的初始交通状态,得到各历史日中各固定时段的初始交通状态,包括:
若各交通参数类中包括的时段交通参数集合不具有时间标识,则根据各交通参数类的初始交通状态以及各交通参数类中各时段交通参数集合的交通参数,确定各初始交通状态对应的交通参数区间;
根据各初始交通状态对应的交通参数区间以及各历史日中各固定时段对应的时段交通参数集合,确定各历史日中各固定时段的初始交通状态。
可选地,所述根据各历史日中各固定时段的初始交通状态,确定各固定时段的融合交通状态,包括:
根据各历史日中第一固定时段的初始交通状态,确定所述第一固定时段对应的多个待选交通状态的数量,其中,所述第一固定时段为各固定时段中的任一相同固定时段;
根据各待选交通状态的数量以及所述历史日的数量,确定所述第一固定时段的融合交通状态。
可选地,所述根据各固定时段的融合交通状态,对各固定时段进行整合处理,得到全天目标时段序列,包括:
根据各固定时段的融合交通状态,确定属于相同融合交通状态的多个待处理固定时段;
根据各待处理固定时段之间的相邻时间间隔,对各待处理固定时段进行整合处理,得到整合后时段;
将所述整合后时段以及所述整合后时段之外的固定时段,按照时间顺序组合为所述全天目标时段序列。
可选地,所述根据各待处理固定时段之间的相邻时间间隔,对各待处理固定时段进行整合处理,得到整合后时段,包括:
若所述相邻时间间隔为0,或者,所述相邻时间间隔小于预设阈值,则将首个待处理固定时段的起始时刻作为所述整合后时段的起始时刻,并将最后一个待处理固定时段的结束时刻作为所述整合后时段的结束时刻。
第二方面,本申请实施例还提供了一种交通控制装置,所述装置包括:
第一确定模块,用于根据多个历史日的多个时段交通参数集合,确定各历史日中各固定时段的初始交通状态,其中,各时段交通参数集合中包括所述历史日中一个固定时段的多种交通参数;
第二确定模块,用于根据各历史日中各固定时段的初始交通状态,确定各固定时段的融合交通状态;
整合模块,用于根据各固定时段的融合交通状态,对各固定时段进行整合处理,得到全天目标时段序列,所述全天目标时段序列中包括连续的多个动态时段,各动态时段分别具有对应的目标交通状态;
控制模块,用于根据所述全天目标时段序列中各动态时段的目标交通状态,在目标日的各所述动态时段进行交通控制。
可选地,所述第一确定模块,具体用于获取多个历史日的多个时段交通参数集合;对所述多个时段交通参数集合进行聚类处理,得到多个交通参数类以及各交通参数类的初始交通状态,各交通参数类中包括多个具有共同特征的时段交通参数集合;根据各交通参数类的初始交通状态,得到各历史日中各固定时段的初始交通状态。
可选地,所述第一确定模块,还具体用于对各时段交通参数集合中的各种交通参数进行归一化处理,得到各时段交通参数集合对应的归一化后参数集合;基于所选的初始聚类中心,对各归一化后参数集合进行第一聚类处理,得到多个初始聚类结果;基于各初始聚类结果的聚类中心,对各归一化后参数集合进行第二聚类处理,得到多个交通参数类以及各交通参数类的初始交通状态。
可选地,所述第一确定模块,还具体用于若各交通参数类中包括的时段交通参数集合具有时间标识,则将第一交通参数类的初始交通状态作为所述第一交通参数类中各时段交通参数集合所对应的各历史日中各固定时段的交通状态,其中,所述第一交通参数类为各交通参数类中的任一交通参数类。
可选地,所述第一确定模块,还具体用于若各交通参数类中包括的时段交通参数集合不具有时间标识,则根据各交通参数类的初始交通状态以及各交通参数类中各时段交通参数集合的交通参数,确定各初始交通状态对应的交通参数区间;根据各初始交通状态对应的交通参数区间以及各历史日中各固定时段对应的时段交通参数集合,确定各历史日中各固定时段的初始交通状态。
可选地,所述第二确定模块,具体用于根据各历史日中第一固定时段的初始交通状态,确定所述第一固定时段对应的多个待选交通状态的数量,其中,所述第一固定时段为各固定时段中的任一相同固定时段;根据各待选交通状态的数量以及所述历史日的数量,确定所述第一固定时段的融合交通状态。
可选地,所述整合模块,具体用于根据各固定时段的融合交通状态,确定属于相同融合交通状态的多个待处理固定时段;根据各待处理固定时段之间的相邻时间间隔,对各待处理固定时段进行整合处理,得到整合后时段;将所述整合后时段以及所述整合后时段之外的固定时段,按照时间顺序组合为所述全天目标时段序列。
可选地,所述整合模块,还具体用于若所述相邻时间间隔为0,或者,所述相邻时间间隔小于预设阈值,则将首个待处理固定时段的起始时刻作为所述整合后时段的起始时刻,并将最后一个待处理固定时段的结束时刻作为所述整合后时段的结束时刻。
第三方面,本申请实施例提供了一种电子设备,包括:处理器、存储介质和总线,所述存储介质存储有所述处理器可执行的机器可读指令,当所述电子设备运行时,所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信,所述处理器执行所述机器可读指令,以执行上述第一方面的所述交通控制方法的步骤。
第四方面,本申请实施例提供了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,所述计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面的所述交通控制方法的步骤。
本申请的有益效果是:
本申请实施例提供一种交通控制方法、装置、设备及存储介质,该方法可利用多个历史日的各固定时段的时段交通参数集合确定出以固定时段为维度描述的各固定时段的融合交通状态,这样对多个历史日的各固定时段的时段交通参数集合进行自动融合分析,确定各固定时段的融合交通状态,可避免采用人为方式带来的主观判断缺陷,使确定出的各固定时段的融合交通状态更符合实际交通情况。基于此,根据各固定时段的融合交通状态对各固定时段进行整合处理,在提高时段资源利用率的前提下,将全天自动划分为多个动态时段,最后根据各动态时段对应的目标交通状态的交通信号控制逻辑,在目标日的各动态时段时进行交通控制,达到降低路口出现空放和拥堵的概率的效果。
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,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相关的附图。
图1为本申请实施例提供的一种交通控制系统的场景示意图;
图2为本申请实施例提供的一种交通控制方法的流程示意图;
图3为本申请实施例提供的另一种交通控制方法的流程示意图;
图4为本申请实施例提供的又一种交通控制方法的流程示意图;
图5为本申请实施例提供的再一种交通控制方法的流程示意图;
图6为本申请实施例提供的另一种交通控制方法的流程示意图;
图7为本申请实施例提供的一种交通控制装置的结构示意图;
图8为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此,以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围,而是仅仅表示本申请的选定实施例。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,都属于本申请保护的范围。
应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
在对本申请实施例进行详细解释之前,首先对本申请的应用场景予以介绍。该应用场景具体可以为对全天时段进行自动划分,进而根据自动划分得到的各时段对应的交通状态进行交通信号控制。图1为本申请实施例提供的一种交通控制系统的场景示意图,如图1所示,该系统可包括监控设备101、处理设备102以及交通信号设备103,其中,监控设备101以及交通信号设备103分别于处理设备102通信连接。
示例性的,监控设备101预先安装在交通信号设备103所在的路口,以对交通信号设备103所在路口的交通图像进行采集,并发送至处理设备102,处理设备102可对获取到的交通图像进行处理,得到交通参数,如流量参数、饱和度参数以及密度参数等,需要说明的是,本申请不对交通参数的类型进行限定。处理设备102可将分析得到的多个历史日的交通参数保存在相关的存储器中,在需求对全天进行时段划分时,处理设备102可从存储器中读取预设数量历史日的交通参数,进而根据本申请下述示例的方式自动分析得到全天目标时段序列,可以理解的是,全天目标时段序列中包连续的多个动态时段,各动态时段分别具有对应的目标交通状态,处理设备102可根据各动态时段分别对应的目标交通状态的交通信号控制逻辑对交通信号设备103进行交通控制。通过上述对交通信号设备进行交通控制的方案可以匹配路口复杂多变的交通需求,进而降低路口出现空放和拥堵的概率,提高时段资源利用率。
如下结合附图对本申请提到的交通控制方法进行示例说明。图2为本申请实施例提供的一种交通控制方法的流程示意图,该方法的执行主体可为上述提到的处理设备。如图2所示,该方法可包括:
S201、根据多个历史日的多个时段交通参数集合,确定各历史日中各固定时段的初始交通状态。
其中,各时段交通参数集合中包括历史日中一个固定时段的多种交通参数,也就是说,各历史日中的各固定时段分别对应一个时段交通参数集合。
在一种可实现的实施例中,在确定出各历史日中各固定时段对应的时段交通参数集合后,可根据多种预设交通状态对应的交通参数区间确定出各历史日中各固定时段的初始交通状态,其中,预设交通状态可包括空放交通状态、非拥堵交通状态、拥堵交通状态以及过饱和交通状态等,需要说明的是,本申请不对交通状态的类型进行限定。此处以一个历史日的某一固定时段为例进行说明,将该固定时段对应的时段交通参数集合中包括的各交通参数与各种预设交通状态对应的交通参数区间进行匹配,根据匹配结果确定该固定时段的初始交通状态。
在另一种可实现的实施例中,可对各历史日中各固定时段对应的时段交通参数集合进行聚类处理,根据聚类结果确定各历史日中各固定时段的初始交通状态。
可以理解的,初始交通状态可为空放交通状态、非拥堵交通状态、拥堵交通状态、过饱和交通状态任一种。
S202、根据各历史日中各固定时段的初始交通状态,确定各固定时段的融合交通状态。
其中,在确定出各历史日中各固定时段的初始交通状态后,可遍历得到各历史日中同一固定时段对应的初始交通状态集合,根据各历史日中同一固定时段对应的初始交通状态集合中属于同一初始交通状态的数量确定出各固定时段的融合交通状态,如可将同一固定时段对应的初始交通状态集合中数量最多的初始交通状态作为同一固定时段的融合交通状态,也就是说,可将以各历史日为维度描述的各固定时段的初始交通状态转换为以固定时段为维度描述的融合交通状态。这样对多个历史日中同一固定时段的初始交通状态进行融合分析,可提高得到的各固定时段的融合交通状态的精确度,使各固定时段的融合交通状态更符合实际交通情况。
S203、根据各固定时段的融合交通状态,对各固定时段进行整合处理,得到全天目标时段序列。
其中,全天目标时段序列中包括连续的多个动态时段,各动态时段分别具有对应的目标交通状态,目标交通状态例如可为上述提到的空放交通状态、非拥堵交通状态、拥堵交通状态或过饱和交通状态。
示例性的,在确定出各固定时段的融合交通状态后,可基于同一融合交通状态对应的多个固定时段之间的连续性以及预设连续性条件对固定时段进行整合处理,如可确定同一融合交通状态对应的多个固定时段之间的连续性是否符合预设连续性条件,若符合预设连续性条件,则将同一融合交通状态对应的多个固定时段进行合并,得到多个动态时段以及各动态时段对应的目标交通状态,然后基于时间先后顺序将多个动态时段组成全天目标时段序列,即将全天划分为多个动态时段,各动态时段与目标交通状态对应。
S204、根据全天目标时段序列中各动态时段的目标交通状态,在目标日的各动态时段进行交通控制。
可以理解的是,不同交通状态对应不同交通信号控制逻辑,那么在确定出全天目标时段序列后,可根据全天中各动态时段的目标交通状态生成各动态时段对应的交通信号控制逻辑。可实现的,根据各动态时段对应的交通信号控制逻辑依次对在目标日时的交通信号设备(如交通信号灯)进行控制,这样可降低在目标日时路口出现空放和拥堵的概率。
综上所述,本申请提供的交通控制方法,可利用多个历史日的各固定时段的时段交通参数集合确定出以固定时段为维度描述的各固定时段的融合交通状态,这样对多个历史日的各固定时段的时段交通参数集合进行自动融合分析,确定各固定时段的融合交通状态,可避免采用人为方式带来的主观判断缺陷,使确定出的各固定时段的融合交通状态更符合实际交通情况。基于此,根据各固定时段的融合交通状态对各固定时段进行整合处理,在提高时段资源利用率的前提下,将全天自动划分为多个动态时段,最后根据各动态时段对应的目标交通状态的交通信号控制逻辑,在目标日的各动态时段时进行交通控制,达到降低路口出现空放和拥堵的概率的效果。
图3为本申请实施例提供的另一种交通控制方法的流程示意图。可选地,如图3所述,上述根据多个历史日的多个时段交通参数集合,确定各历史日中各固定时段的初始交通状态,包括:
S301、获取多个历史日的多个时段交通参数集合。
示例性的,可根据时段划分需求获取预设数量的历史日的交通参数,基于预设单位时间(如5min)将各历史日划分为多个固定时段,统计得到每个固定时段对应有多种交通参数,如流量参数、饱和度参数以及密度参数等,将多种交通数据组成时段交通参数集合,即可获取到各历史日中各固定时段对应的时段交通参数集合。
S302、对多个时段交通参数集合进行聚类处理,得到多个交通参数类以及各交通参数类的初始交通状态。
S303、根据各交通参数类的初始交通状态,得到各历史日中各固定时段的初始交通状态。
其中,各交通参数类中包括多个具有共同特征的时段交通参数集合,也就是说,属于同一交通参数类的多个时段交通参数集合与该交通参数类的聚类中心距离最小。可将多个时段交通参数理解为多个点,对多个点进行聚类处理,如进行K均值聚类处理(k-means)、模糊聚类处理(FCM),需要说明的是,本申请不对聚类处理的具体算法进行限定。对多个点进行聚类处理后,可得到多个聚类结果,各聚类结果中包括多个时段交通参数集合,本示例将聚类结果称为交通参数类。
示例性的,假设预设交通状态包括空放交通状态、非拥堵交通状态、拥堵交通状态以及过饱和交通状态,并且这四个预设交通状态对应的流量参数的值依次增大。基于此,可在得到多个交通参数类后,根据各交通参数类中包括的时段交通参数集合中的流量参数确定出各交通参数类对应的最大流量参数,根据各交通参数类对应的最大流量参数从小到大的顺序对交通参数类进行排序,得到交通参数类排序结果,结合预设交通状态与流量参数的关系,确定出各交通参数类的初始交通状态,如将空放交通状态作为交通参数类排序结果中首个交通参数类的初始交通状态。
需要说明的是,本示例是根据流量参数确定交通参数类的初始交通状态,也可以根据其它交通参数进行确定,本申请不对其进行限定。
在得到各交通参数类的初始交通状态后,可根据各交通参数类中包括的时段交通参数集合与各历史日中各固定时段的对应关系,得到各历史日中各固定时段的初始交通状态。
这样通过聚类的方式确定各历史日中各固定时段的初始交通状态,可将使被划分在同一交通参数类中的时段交通参数集合相似度最大,而不同交通参数类中的时段交通参数集合相似度最小,不仅可提高确定各历史日中各固定时段的初始交通状态的效率,而且还可提高精确度。
图4为本申请实施例提供的又一种交通控制方法的流程示意图。可选地,上述对多个时段交通参数集合进行聚类处理,得到多个交通参数类以及各交通参数类的初始交通状态,包括:
S401、对各时段交通参数集合中的各种交通参数进行归一化处理,得到各时段交通参数集合对应的归一化后参数集合。
可以理解的是,时段交通参数结合中包括多种维度的交通参数,为了避免不同维度交通参数之间的量纲不同,可对各历史日中各固定时段对应的时段交通参数集中的各种交通参数进行归一化处理,如进行零-均值归一化处理,得到各历史日中各固定时段的各时段交通参数集合对应的归一化后参数集合。需要说明的是,本申请不对归一化方式进行限定。
S402、基于所选的初始聚类中心,对各归一化后参数集合进行第一聚类处理,得到至少一个初始聚类结果。
S403、基于各初始聚类结果的聚类中心,对各归一化后参数集合进行第二聚类处理,得到多个交通参数类以及各交通参数类的初始交通状态。
示例性的,多个归一化后参数集合相当于多个点,可首选选择K个点作为初始聚类中心,即第一聚类处理为K均值聚类处理,其本质是基于欧式距离来对归一化后参数集合进行划分,即第一次迭代时,按照距离初始聚类中心最小策略,将所有的归一化后参数集合划分到各初始聚类中心所在的类中,经过多次迭代,在满足迭代终止条件时,可得到多个初始聚类结果,各初始聚类结果中包括多个归一化后参数集合。
其中,第二聚类处理可为模糊聚类处理,基于得到的多个初始聚类结果的聚类中心,通过迭代不同更新聚类中心和隶属度矩阵,计算每个归一化后参数集合对各个聚类中心的隶属程度,通过大量反复迭代的过程,当隶属程度不发生变化时,可认为此时聚类达到最优的状态,即得到多个交通参数类,进而可根据各交通参数类中包括的归一化后参数集合中的交通参数以及各预设交通状态与交通参数之间的对应关系确定出各交通参数类的初始交通状态。
通过对各归一化后参数集合进行第一聚类处理后,再对各归一化后参数集合进行第二聚类处理,可提高聚类结果的稳定性,即可使属于同一特性的归一化后参数集合被划分在同一交通参数类中,提高后期确定各历史日中各固定时段的初始交通状态的效率和精确度。
可选地,上述根据各交通参数类的初始交通状态,得到各历史日中各固定时段的初始交通状态,包括:若各交通参数类中包括的时段交通参数集合具有时间标识,则将第一交通参数类的初始交通状态作为第一交通参数类中各时段交通参数集合所对应的各历史日中各固定时段的交通状态,其中,第一交通参数类为各交通参数类中的任一交通参数类。
示例性的,此处以第一交通参数类为例进行说明,第一交通参数类具有对应的初始交通状态,且第一交通参数类中包括的各时段交通参数集合具有时间标识,即进行聚类处理时,每个时段交通参数集合具有确定的历史日以及固定时段的时间标识,那么在确定出第一交通参数类对应的初始交通状态后,可直接将第一交通参数类对应的初始交通状态作为第一交通参数类中各时段交通参数集合所对应的各历史日中各固定时段的交通状态,也就是说,可得到各历史日中各固定时段的初始交通状态。
可选地,上述根据各交通参数类的初始交通状态,得到各历史日中各固定时段的初始交通状态,包括:若各交通参数类中包括的时段交通参数集合不具有时间标识,则根据各交通参数类的初始交通状态以及各交通参数类中各时段交通参数集合的交通参数,确定各初始交通状态对应的交通参数区间;根据各初始交通状态对应的交通参数区间以及各历史日中各固定时段对应的时段交通参数集合,确定各历史日中各固定时段的初始交通状态。
其中,若各交通参数类中包括的时段交通参数集合不具有时间标识可以理解为进行聚类时的每个时段交通参数集合不具有历史日以及固定时段这样的时间标识,那么在确定出各交通参数类的初始状态后,确定各交通参数类的初始状态对应的交通参数区间。
此处以第一交通参数类为例进行说明,首先可遍历出第一交通参数类中各时段交通参数集合的同一交通参数,进而得到第一交通参数类中同一交通参数对应的交通参数区间,如流量参数对应的交通参数区间、饱和度参数对应的交通参数区间。将第一交通参数类中同一交通参数对应的交通参数区间作为第一交通参数类的初始状态对应的交通参数区间。同理,最后可得到各初始交通状态对应的交通参数区间。
各历史日中各固定时段对应的时段交通参数集合中包括多个交通参数,将各历史日中各固定时段对应的时段交通参数集合中的交通参数与各初始交通状态对应的交通参数区间进行匹配,确定包含有目标时间标识(目标历史日中目标固定时段)的时段交通参数集合中的交通参数的目标交通参数区间,将目标交通参数区间对应的初始交通状态作为目标时间标识对应的初始交通状态,最后可确定出各历史日中各固定时段的初始交通状态。
图5为本申请实施例提供的再一种交通控制方法的流程示意图。可选地,如图5所示,上述根据各历史日中各固定时段的初始交通状态,确定各固定时段的融合交通状态,包括:
S501、根据各历史日中第一固定时段的初始交通状态,确定第一固定时段对应的多个待选交通状态的数量。
其中,第一固定时段为各固定时段中的任一相同固定时段,可以理解的是每个历史日中包括例如[ti,ti+1]的相同固定时段,可将每个历史日中任一相同固定时段作为第一固定时段。
示例性的,可对各历史日中各固定时段的初始交通状态进行遍历,得到第一固定时段对应的初始交通状态集合,将第一固定时段对应的初始交通状态集合中包括的初始交通状态称为待选交通状态,对第一固定时段对应的初始交通状态集合中包括的同一初始交通状态的数量进行统计,得到第一固定时段对应的多个待选交通状态的数量。
S502、根据各待选交通状态的数量以及历史日的数量,确定第一固定时段的融合交通状态。
示例性的,在确定出第一固定时段对应的各待选交通状态的数量后,将各待选交通状态的数量与历史日的数量进行比较,根据比较结果确定第一固定时段的融合交通状态。
假设历史日数量为n,若比较结果指示有待选交通状态A的数量大于n/2,那么可将待选交通状态A作为第一固定时段的融合交通状态;若比较结果指示各待选交通状态的数量均不大于n/2,那么可将数量最大的待选交通状态作为第一固定时段的融合交通状态;若比较结果指示各待选交通状态的数量相等,那么可根据交通状态优先级(过饱和交通状态>拥堵交通状态>空放交通状态>非拥堵交通状态)确定出第一固定时段的融合交通状态。
图6为本申请实施例提供的另一种交通控制方法的流程示意图。可选地,如图6所示,上述根据各固定时段的融合交通状态,对各固定时段进行整合处理,得到全天目标时段序列,包括:
S601、根据各固定时段的融合交通状态,确定属于相同融合交通状态的多个待处理固定时段。
需要说明的是,在得到各固定时段的融合交通状态后,可根据交通状态优先级对相同融合交通状态的固定时段进行遍历,首先确定出优先级别最高的融合交通状态的多个待处理规定时段,在进行完步骤S602后,可重新根据整合后时段对应的融合交通状态以及整合后时段之外的固定时段的融合交通状态,对相同融合交通状态的固定时段进行遍历,直到对各融合交通状态遍历完成,得到相同融合交通状态的整合后时段后,可进行步骤S603的处理。
示例性的,此处以交通状态优先级最高的目标融合交通状态为例进行说明,从各固定时段的融合交通状态中统计出为目标融合交通状态(相同融合交通状态)对应的固定时段,将目标融合交通状态对应的固定时段称为待处理固定时段,为了对目标融合交通状态对应的固定时段进行合并方案进行清楚说明,下述以目标融合交通状态对应有多个待处理固定时段为场景进行详细解释。
S602、根据各待处理固定时段之间的相邻时间间隔,对各待处理固定时段进行整合处理,得到整合后时段。
可以理解的是,目标融合交通状态对应的待处理固定时段中包括开始时刻和结束时刻,那么可根据各待处理固定时段包括的开始时刻和结束时刻,确定出目标融合交通状态的相邻待处理固定时段之间的相邻时间间隔,根据相邻待处理固定时段之间的相邻时间间隔以及预设合并条件对相邻待处理固定时段进行整合处理,得到整合后时段。
可选地,预设合并条件可为相邻时间间隔为0或者相邻时间间隔小于预设阈值(如10min),那么当目标融合交通状态的相邻待处理固定时段之间的相邻时间间隔为0或者小于预设阈值时,可将相邻待处理固定时段中的首个待处理固定时段的起始时刻作为整合后时段的起始时刻、最后一个待处理固定时段的结束时刻作为整合后时段的结束时刻。若待处理固定时段的数量为两个,那么根据上述描述就可直接得到相同融合交通状态对应的整合后时段;若待处理固定时段的数量为3个,那么可根据前两个待处理固定时段进行整合处理后得到的整合后时段与第三个待处理固定时段之间的相邻时间间隔以及预设合并条件再进行整合处理,最终可得到属于相同融合交通状态对应的整合后时段。需要说明的是,本申请不对属于相同融合交通状态的多个待处理固定时段的数量进行限定。
S603、将整合后时段以及整合后时段之外的固定时段,按照时间顺序组合为全天目标时段序列。
可以理解的是,步骤S602结束后,即对各融合交通状态遍历完成,得到每个同一融合交通状态的整合后时段,每个同一融合交通状态的整合后时段包括开始时刻和结束时刻,整合后时段之外的固定时段也包括开始时刻和结束时刻,那么可按照时间顺序,将每个同一融合交通状态的整合后时段与整合后时段之外的固定时段进行重新整合,得到多个动态时段,每个动态时段具有对应的目标交通状态,即得到全天目标时段序列。
示例性的,全天目标时段序列可为:[0:00-7:00]、[7:00-7:45]、[7:45-10:00]、[10:00-17:15]、[17:15-19:00]、[19:00-22:20]、[22:20-23:59]。
可选地,可按照预设更新周期动态对全天目标时段序列进行自动更新,如按照每天或者每周对全天目标时段序列进行自动更新,这样可根据与目标日最近的历史日的多个时段交通参数集合对全天目标时段序列进行更新,使更新后的全天目标时段序列与目标日更匹配,基于更新后的全天目标时段序列中的各动态时段对应的交通信号控制逻辑在目标日的各动态时段进行交通控制时,使大大降低在目标日时的路口出现空放和拥堵的概率。
图7为本申请实施例提供的一种交通控制装置的结构示意图。如图7所示,该装置包括:
第一确定模块701,用于根据多个历史日的多个时段交通参数集合,确定各历史日中各固定时段的初始交通状态,其中,各时段交通参数集合中包括历史日中一个固定时段的多种交通参数;
第二确定模块702,用于根据各历史日中各固定时段的初始交通状态,确定各固定时段的融合交通状态;
整合模块703,用于根据各固定时段的融合交通状态,对各固定时段进行整合处理,得到全天目标时段序列,全天目标时段序列中包括连续的多个动态时段,各动态时段分别具有对应的目标交通状态;
控制模块704,用于根据全天目标时段序列中各动态时段的目标交通状态,在目标日的各动态时段进行交通控制。
可选地,第一确定模块701,具体用于获取多个历史日的多个时段交通参数集合;对多个时段交通参数集合进行聚类处理,得到多个交通参数类以及各交通参数类的初始交通状态,各交通参数类中包括多个具有共同特征的时段交通参数集合;根据各交通参数类的初始交通状态,得到各历史日中各固定时段的初始交通状态。
可选地,第一确定模块701,还具体用于对各时段交通参数集合中的各种交通参数进行归一化处理,得到各时段交通参数集合对应的归一化后参数集合;基于所选的初始聚类中心,对各归一化后参数集合进行第一聚类处理,得到多个初始聚类结果;基于各初始聚类结果的聚类中心,对各归一化后参数集合进行第二聚类处理,得到多个交通参数类以及各交通参数类的初始交通状态。
可选地,第一确定模块701,还具体用于若各交通参数类中包括的时段交通参数集合具有时间标识,则将第一交通参数类的初始交通状态作为第一交通参数类中各时段交通参数集合所对应的各历史日中各固定时段的交通状态,其中,第一交通参数类为各交通参数类中的任一交通参数类。
可选地,第一确定模块701,还具体用于若各交通参数类中包括的时段交通参数集合不具有时间标识,则根据各交通参数类的初始交通状态以及各交通参数类中各时段交通参数集合的交通参数,确定各初始交通状态对应的交通参数区间;根据各初始交通状态对应的交通参数区间以及各历史日中各固定时段对应的时段交通参数集合,确定各历史日中各固定时段的初始交通状态。
可选地,第二确定模块702,具体用于根据各历史日中第一固定时段的初始交通状态,确定第一固定时段对应的多个待选交通状态的数量,其中,第一固定时段为各固定时段中的任一相同固定时段;根据各待选交通状态的数量以及历史日的数量,确定第一固定时段的融合交通状态。
可选地,整合模块703,具体用于根据各固定时段的融合交通状态,确定属于相同融合交通状态的多个待处理固定时段;根据各待处理固定时段之间的相邻时间间隔,对各待处理固定时段进行整合处理,得到整合后时段;将整合后时段以及整合后时段之外的固定时段,按照时间顺序组合为全天目标时段序列。
可选地,整合模块703,还具体用于若相邻时间间隔为0,或者,相邻时间间隔小于预设阈值,则将首个待处理固定时段的起始时刻作为整合后时段的起始时刻,并将最后一个待处理固定时段的结束时刻作为整合后时段的结束时刻。
上述装置用于执行前述实施例提供的方法,其实现原理和技术效果类似,在此不再赘述。
以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路,例如:一个或多个特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit,简称ASIC),或,一个或多个微处理器(Digital Signal Processor,简称DSP),或,一个或者多个现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,简称FPGA)等。再如,当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时,该处理元件可以是通用处理器,例如中央处理器(CentralProcessing Unit,简称CPU)或其它可以调用程序代码的处理器。再如,这些模块可以集成在一起,以片上系统(system-on-a-chip,简称SOC)的形式实现。
图8为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图,如图8所示,该电子设备可以包括:处理器801、存储介质802和总线803,存储介质802存储有处理器801可执行的机器可读指令,当该电子设备运行时,处理器801与存储介质802之间通过总线803通信,处理器801执行机器可读指令,以执行上述方法实施例的步骤。具体实现方式和技术效果类似,这里不再赘述。
可选地,本申请还提供一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质上存储有计算机程序,计算机程序被处理器运行时执行上述方法实施例的步骤。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
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单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)或处理器(英文:processor)执行本申请各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(英文:Read-Only Memory,简称:ROM)、随机存取存储器(英文:Random Access Memory,简称:RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
需要说明的是,在本文中,诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已,并不用于限制本申请,对于本领域的技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的保护范围之内。应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。以上所述仅为本申请的优选实施例而已,并不用于限制本申请,对于本领域的技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (11)
1.一种交通控制方法,其特征在于,所述方法包括:
根据多个历史日的多个时段交通参数集合,确定各历史日中各固定时段的初始交通状态,其中,各时段交通参数集合中包括所述历史日中一个固定时段的多种交通参数;
根据各历史日中各固定时段的初始交通状态,确定各固定时段的融合交通状态;
根据各固定时段的融合交通状态,对各固定时段进行整合处理,得到全天目标时段序列,所述全天目标时段序列中包括连续的多个动态时段,各动态时段分别具有对应的目标交通状态;
根据所述全天目标时段序列中各动态时段的目标交通状态,在目标日的各所述动态时段进行交通控制。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据多个历史日的多个时段交通参数集合,确定各历史日中各固定时段的初始交通状态,包括:
获取多个历史日的多个时段交通参数集合;
对所述多个时段交通参数集合进行聚类处理,得到多个交通参数类以及各交通参数类的初始交通状态,各交通参数类中包括多个具有共同特征的时段交通参数集合;
根据各交通参数类的初始交通状态,得到各历史日中各固定时段的初始交通状态。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对所述多个时段交通参数集合进行聚类处理,得到多个交通参数类以及各交通参数类的初始交通状态,包括:
对各时段交通参数集合中的各种交通参数进行归一化处理,得到各时段交通参数集合对应的归一化后参数集合;
基于所选的初始聚类中心,对各归一化后参数集合进行第一聚类处理,得到多个初始聚类结果;
基于各初始聚类结果的聚类中心,对各归一化后参数集合进行第二聚类处理,得到多个交通参数类以及各交通参数类的初始交通状态。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据各交通参数类的初始交通状态,得到各历史日中各固定时段的初始交通状态,包括:
若各交通参数类中包括的时段交通参数集合具有时间标识,则将第一交通参数类的初始交通状态作为所述第一交通参数类中各时段交通参数集合所对应的各历史日中各固定时段的交通状态,其中,所述第一交通参数类为各交通参数类中的任一交通参数类。
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据各交通参数类的初始交通状态,得到各历史日中各固定时段的初始交通状态,包括:
若各交通参数类中包括的时段交通参数集合不具有时间标识,则根据各交通参数类的初始交通状态以及各交通参数类中各时段交通参数集合的交通参数,确定各初始交通状态对应的交通参数区间;
根据各初始交通状态对应的交通参数区间以及各历史日中各固定时段对应的时段交通参数集合,确定各历史日中各固定时段的初始交通状态。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据各历史日中各固定时段的初始交通状态,确定各固定时段的融合交通状态,包括:
根据各历史日中第一固定时段的初始交通状态,确定所述第一固定时段对应的多个待选交通状态的数量,其中,所述第一固定时段为各固定时段中的任一相同固定时段;
根据各待选交通状态的数量以及所述历史日的数量,确定所述第一固定时段的融合交通状态。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据各固定时段的融合交通状态,对各固定时段进行整合处理,得到全天目标时段序列,包括:
根据各固定时段的融合交通状态,确定属于相同融合交通状态的多个待处理固定时段;
根据各待处理固定时段之间的相邻时间间隔,对各待处理固定时段进行整合处理,得到整合后时段;
将所述整合后时段以及所述整合后时段之外的固定时段,按照时间顺序组合为所述全天目标时段序列。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述根据各待处理固定时段之间的相邻时间间隔,对各待处理固定时段进行整合处理,得到整合后时段,包括:
若所述相邻时间间隔为0,或者,所述相邻时间间隔小于预设阈值,则将首个待处理固定时段的起始时刻作为所述整合后时段的起始时刻,并将最后一个待处理固定时段的结束时刻作为所述整合后时段的结束时刻。
9.一种交通控制装置,其特征在于,所述装置包括:
第一确定模块,用于根据多个历史日的多个时段交通参数集合,确定各历史日中各固定时段的初始交通状态,其中,各时段交通参数集合中包括所述历史日中一个固定时段的多种交通参数;
第二确定模块,用于根据各历史日中各固定时段的初始交通状态,确定各固定时段的融合交通状态;
整合模块,用于根据各固定时段的融合交通状态,对各固定时段进行整合处理,得到全天目标时段序列,所述全天目标时段序列中包括连续的多个动态时段,各动态时段分别具有对应的目标交通状态;
控制模块,用于根据所述全天目标时段序列中各动态时段的目标交通状态,在目标日的各所述动态时段进行交通控制。
10.一种电子设备,其特征在于,包括:处理器、存储介质和总线,所述存储介质存储有所述处理器可执行的机器可读指令,当所述电子设备运行时,所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信,所述处理器执行所述机器可读指令,以执行如权利要求1-8任一项所述交通控制方法的步骤。
11.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1-8任一项所述交通控制方法的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310575771.2A CN116682272A (zh) | 2023-05-17 | 2023-05-17 | 一种交通控制方法、装置、设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310575771.2A CN116682272A (zh) | 2023-05-17 | 2023-05-17 | 一种交通控制方法、装置、设备及存储介质 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN116682272A true CN116682272A (zh) | 2023-09-01 |
Family
ID=87781645
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202310575771.2A Pending CN116682272A (zh) | 2023-05-17 | 2023-05-17 | 一种交通控制方法、装置、设备及存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN116682272A (zh) |
-
2023
- 2023-05-17 CN CN202310575771.2A patent/CN116682272A/zh active Pending
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111767143B (zh) | 交易数据处理方法、装置、设备及系统 | |
CN111552246B (zh) | 应用于智慧园区的设备生产线调度方法及云计算服务器 | |
US11816117B2 (en) | Data retrieval method and apparatus | |
US20230215272A1 (en) | Information processing method and apparatus, computer device and storage medium | |
US11863439B2 (en) | Method, apparatus and storage medium for application identification | |
CN111159243A (zh) | 用户类型识别方法、装置、设备及存储介质 | |
CN111309946B (zh) | 一种已建立档案优化方法及装置 | |
CN114140712A (zh) | 一种自动图像识别分发系统及方法 | |
EP3890312B1 (en) | Distributed image analysis method and system, and storage medium | |
CN117081996B (zh) | 基于服务端实时反馈和软阈值的流量控制方法及相关设备 | |
CN114610825A (zh) | 关联网格集的确认方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN116127400B (zh) | 基于异构计算的敏感数据识别系统、方法及存储介质 | |
US20230274167A1 (en) | Task Learning System and Method, and Related Device | |
CN116682272A (zh) | 一种交通控制方法、装置、设备及存储介质 | |
US20230169096A1 (en) | Sample Data Annotation System and Method, and Related Device | |
CN116545871A (zh) | 一种多模态网络流量预测方法、装置、介质 | |
CN115883392A (zh) | 算力网络的数据感知方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN116668264A (zh) | 一种告警聚类的根因分析方法、装置、设备及存储介质 | |
CN112764839B (zh) | 一种用于管理服务平台的大数据配置方法及系统 | |
Lu et al. | Lightweight models for traffic classification: A two-step distillation approach | |
CN112347842B (zh) | 一种基于关联图的离线人脸聚类方法 | |
CN115083003B (zh) | 聚类网络训练和目标聚类方法、装置、终端及存储介质 | |
CN116389181B (zh) | 一种全屋智能设备的连接管理方法及系统 | |
CN115620031B (zh) | 一种自然资源确权登记信息处理方法、系统及设备 | |
CN117171141B (zh) | 一种基于关系图谱的数据模型建模方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |