技术领域本发明涉及智能交通技术领域，具体地，涉及一种生成交通状态云图的方法。
背景技术：
随着我国经济的快速发展，汽车变得越来越普及，汽车保有量的快速增加和城市道路建设的滞后和建设瓶颈使得城市交通拥堵成为一种普遍现象。交通拥堵不仅使车速降低、通勤时间增长、缩短了汽车等交通设备的使用寿命还增加了二氧化碳等化学物质的排放从而加剧了环境的污染，导致了巨大的经济损失。交通拥堵是我们必须面对和解决的社会问题。通过使用路网交通流分析技术，对路网的交通状态进行识别，对已经发生拥堵的路段进行及时的诱导和控制，对将要发生拥堵的路段进行提前预报，采取合理的诱导措施预防拥堵的发生，是解决路网交通拥堵的有效手段。现有的路网交通流分析和发布技术在交通状态识别与发布方面取得了不错的效果，但是仍然存在一些问题，主要表现为分析和研究的对象以路段为主，对于空间范围更为宏观的路网区域则很少涉及。
技术实现要素：
针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种生成交通状态云图的方法。根据本发明提供的一种生成交通状态云图的方法，包括：步骤1，将整个城市路网在东西、南北走向分别等长地划分为相同大小的网格，城市路网中的道路被各个网格切分为若干条子路段，每条子路段都包含于唯一的一个网格内；步骤2，计算每个网格的交通状态评价指标；步骤3，将所述网格的交通状态评价指标映射到一连续的颜色空间，从而获得以颜色变化表示所述路网的交通状态评价指标的颜色块分布图；步骤4，采用图像平滑算子对所述颜色块分布图进行平滑处理，得到交通状态云图。作为一种优化方案，所述步骤2具体包括：以网格的平均速度作为所述交通状态评价指标，所述平均速度为：其中，n为网格内子路段的总数，vi为该网格内第i条子路段的速度。作为一种优化方案，所述步骤2具体包括：以交通指数TSI作为所述交通状态评价指标，所述交通指数TSI为：TSI=(1-Σr=1Rwr(Σt=1Twt(Σi=1Nkilivivfr))Σr=1Rwr(Σt=1Twt(Σi=1Nkili)))×100]]>其中，li为该网格区域中第i条子路段的长度；ki为第i条子路段的车道数；wt为当前时刻的时间权重系数，分为高峰时段、平峰时段取值，高峰时段的权值大于平峰时段的权值；wr为路网性质权重，分为快速路、地面主干道、地面支路取值；vfr为不同性质路网的自由流速度，由实际的交通情况计算得出。作为一种优化方案，步骤3中获得所述颜色块分布图的具体过程包括：步骤31，提供一连续的颜色空间；步骤32，将所述网格的交通状态评价指标映射于所述颜色空间中，获得对应的显示色；步骤33，用所述显示色填充所述网格，填充后的所述路网形成所述颜色块分布图。作为一种优化方案，所述图像平滑算子包括均值滤波器，和/或高斯滤波器。与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：本发明相比于一般的路网交通流分析方法，更加侧重于从路网区域这一宏观的空间尺度分析路网交通流的状态。该方法生成的交通状态云图能够在时间和空间尺度上动态地反应路网交通流的变化规律。附图说明为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见，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。附图中：图1是可选的一种生成交通状态云图的方法流程示意图；图2是可选的一种路网的交通状态评价指标的颜色块分布图；图3是可选的一种经过平滑处理后的交通状态云图。具体实施方式下文结合附图以具体实施例的方式对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，还可以使用其他的实施例，或者对本文列举的实施例进行结构和功能上的修改，而不会脱离本发明的范围和实质。在本发明提供的一种生成交通状态云图的方法的实施例中，如图1所示，包括步骤1，将整个城市路网在东西、南北走向分别等长地划分为相同大小的网格，城市路网中的道路被各个网格切分为若干条子路段，每条子路段都包含于唯一的一个网格内。步骤2，计算每个网格的交通状态评价指标。计算每个网格的平均速度或者交通指数TSI，作为评价该网格的交通状态评价指标。本实施例涉及至少两种可选的评价路网区域交通状态的指标：网格的平均速度或交通指数TSI。可以选取两个指标中的任何一个来评价网格区域的交通状态。步骤3，将所述网格的交通状态评价指标映射到一连续的颜色空间，从而获得以颜色变化表示所述路网的交通状态评价指标的颜色块分布图。步骤4，采用图像平滑算子对所述颜色块分布图进行平滑处理，得到交通状态云图。该方法模拟气象卫星云图的方式，能够对路网区域的交通状况进行分析和发布，方便出行者优化出行路线，同时也能够为交通管理部门制定合理的交通规划提供数据支撑。本实施例首先对整个城市路网区域进行网格化划分，得到相同大小的网格；然后计算每个网格区域的交通状态的评价指标；接着将网格区域的交通指标映射到连续的颜色空间，从而得到网格区域的交通指标分布图；最后采用图像平滑算子对交通指标分布图进行滤波，使得相邻网格的颜色变得平滑、联通，获得交通状态云图。子路段为本领域常用的说法，是指两个岔路口之间所夹的路段部分。作为一种实施例，所述步骤2具体包括：以网格的平均速度作为所述交通状态评价指标，所述平均速度为：其中，n为网格内子路段的总数，vi为该网格内第i条子路段的速度。作为一种实施例，所述步骤2具体包括：以交通指数TSI作为所述交通状态评价指标，所述交通指数TSI为：TSI=(1-Σr=1Rwr(Σt=1Twt(Σi=1Nkilivivfr))Σr=1Rwr(Σt=1Twt(Σi=1Nkili)))×100]]>其中，li为该网格区域中第i条子路段的长度；ki为第i条子路段的车道数；wt为当前时刻的时间权重系数，分为高峰时段、平峰时段取值，高峰时段的权值大于平峰时段的权值；wr为路网性质权重，分为快速路、地面主干道、地面支路取值；vfr为不同性质路网的自由流速度，由实际的交通情况计算得出。交通指数是在给定时间段内评价城市路网中的路段或区域拥堵程度的相对数，它是一个无量纲的量，根据给定的时间段长度的不同以及区域大小的不同，交通指数可以具有不同的时间和空间尺度。交通拥堵指数的取值区间为[0,100]，数值越大表示交通状态越拥堵，数值越小则越畅通。采用上述两种指标中的任意一种，计算各个网格区域的交通状态指标。作为一种实施例，步骤3中获得所述颜色块分布图的具体过程包括：步骤1，提供一连续的颜色空间；步骤2，将所述网格的交通状态评价指标映射于所述颜色空间中，获得对应的显示色；步骤3，用所述显示色填充所述网格，填充后的所述路网形成所述颜色块分布图。以采用交通指数作为网格区域的交通状态的评价指标为例，描述步骤3的主要过程。在步骤2计算出每个网格区域的交通指数之后，将范围为[0,100]交通指数映射到由蓝色变化到红色的颜色空间，得到的效果如图2所示。作为一种实施例，所述图像平滑算子包括均值滤波器，和/或高斯滤波器。步骤4以高斯滤波器为例。对于步骤3中得到的网格区域交通状态评价指标的分布图，利用高斯滤波器进行平滑后，网格区域的边界将变得模糊，相同颜色的网格聚合在一起，从而得到交通状态云图，如图3所示。以上所述仅为本发明的较佳实施例，本领域技术人员知悉，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以对这些特征和实施例进行各种改变或等同替换。另外，在本发明的教导下，可以对这些特征和实施例进行修改以适应具体的情况及材料而不会脱离本发明的精神和范围。因此，本发明不受此处所公开的具体实施例的限制，所有落入本申请的权利要求范围内的实施例都属于本发明的保护范围。