动态交通路网图的获取方法及装置与流程

本发明涉及车联网技术领域，特别是涉及一种动态交通路网图的获取方法及装置。

背景技术：

车联网(Internet of Vehicles)是由车辆位置、速度和路线等信息构成的巨大交互网络，是当前物联网领域最为重要，并且研究最为活跃的分支。在车联网中，车辆可以通过GPS(Global Positioning System，全球定位系统)、RFID(Radio Frequency Identification，无线射频识别)、传感器、摄像头图像处理等装置，完成自身环境和状态等的车辆信息的采集，并通过互联网技术将采集的信息传输汇聚到云端中央处理器，最后通过计算机技术综合处理各车辆上传的大量车辆信息，从而实现实时汇报交通路况，合理规划车辆出行路线以及优化基础交通设施的分布和控制。

目前，已经存在根据动态交通路网图实时汇报交通状况的相关研究和实施，但是现有的动态交通路网图中路况权重值是通过计算车辆的平均速度得到的，而车辆的平均速度受异常点影响较大，因此根据现有方式得到的动态交通路网图准确率较低。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明提供一种动态交通路网图的获取及装置，主要目的在于提高动态交通路网图的获取准确率。

依据本发明一个方面，提供了一种动态交通路网图的获取方法，包括：

实时获取交通路网图中各路段内所有车辆的位置信息；

根据所述位置信息生成各路段分别对应的车辆簇；

根据各路段内车辆簇的车辆密度或运行速度获取各路段的路况权重值，并生成实时动态交通路网图，所述实时动态交通路网图由点和边组成，所述点为交通路口，边为两个路口形成的路段，每条边设置有对应路段的路况权重值。

具体的，所述根据所述位置信息生成各路段分别对应的车辆簇包括：

根据各路段内所有车辆的位置信息计算车辆间的距离；

获取以各车辆的位置信息为圆点预置半径范围内包含的车辆个数；

将包含车辆个数大于等于预置数值对应的区域确定为核心区域；

根据所述核心区域内的车辆和以所述核心区域内各个车辆分别为圆点预置半径范围内包含的车辆，生成与所述路段对应的车辆簇。

具体的，所述根据各路段内车辆簇的车辆密度或运行速度获取各路段的路况权重值包括：

通过各路段内车辆簇的平均运行速度配置各路段的运行速度；

根据所述实时动态交通路网图中路段的长度和运行速度计算各路段的通过时长，并将各路段对应的通过时长作为各路段的路况权重值；

根据各路段内车辆簇的平均车辆密度配置各路段的车辆密度，并将各路段对应的车辆密度作为各路段的路况权重值。

具体的，所述通过各路段内车辆簇的平均运行速度配置各路段的运行速度包括：

若所述路段内不包括所述车辆簇，则将所述路段对应的运行速度配置成所述路段内的最大限速；

若所述路段内包括所述车辆簇，则通过各路段内车辆簇的平均运行速度配置各路段对应的运行速度。

具体的，所述根据各路段内车辆簇的平均车辆密度配置各路段的车辆密度包括：

若所述路段内不包括所述车辆簇，则将所述路段对应的车辆密度配置成0；

若所述路段内包括所述车辆簇，则计算各路段内车辆簇的长度；

根据车辆簇内车辆的个数和所述车辆簇的长度的比值确定车辆簇的密度；

计算所述路段内车辆簇密度的平均值得到所述路段对应的车辆密度。

进一步地，所述方法还包括：

当接收用户发送的出行线路规划请求时，根据所述出行线路规划请求从所述实时动态交通路网图中获取所述用户对应的出行线路。

具体的，所述根据所述出行线路规划请求从所述实时动态交通路网图获取所述用户对应的出行线路包括：

根据所述出行线路规划请求中的出发地和目的地生成可达线路，所述可达线路中包括一个或多个路段；

根据所述出行线路规划请求中的出行策略和所述实时动态交通路网图中各路段的路况权重值计算各可达线路的分值；

将所述分值最低的可达线路确定为所述用户的出行线路。

具体的，若所述出行线路规划请求中的出行策略为最短时间策略，所述根据所述出行线路规划请求中的出行策略和所述实时动态交通路网图中各路段的路况权重值计算各可达线路的分值包括：

获取所述可达线路中各路段的通过时长；

累加所述可达线路中各路段的通过时长得到所述可达线路的通过时长；

将所述分值最低的可达线路确定为所述用户的出行线路包括：

将所述通过时长最低的可达线路确定为所述用户的出行线路。

具体的，若所述出行线路规划请求中的出行策略为最小密度策略，所述根据所述出行线路规划请求中和所述实时动态交通路网图中各路段的路况权重值计算各可达线路的分值包括：

获取所述可达线路中各路段分别对应的车辆密度；

计算所述可达线路中各路段的车辆密度的平均值得到所述可达线路的车辆密度；

将所述分值最低的可达线路确定为所述用户的出行线路包括：

将所述车辆密度最低的可达线路确定为所述用户的出行线路。

进一步地，所述方法还包括：

获取车辆簇中位置信息与交通路口位置信息相匹配的车辆簇；

根据所述获取的车辆簇的车辆密度和/或长度控制对应位置交通路口信号灯的放行时间。

依据本发明另一个方面，提供了一种动态交通路网图的获取装置，包括：

第一获取单元，用于实时获取交通路网图中各路段内所有车辆的位置信息；

生成单元，用于根据所述位置信息生成各路段分别对应的车辆簇；

第二获取单元，用于根据各路段内车辆簇的车辆密度或运行速度获取各路段的路况权重值，并生成实时动态交通路网图，所述实时动态交通路网图由点和边组成，所述点为交通路口，边为两个路口形成的路段，每条边设置有对应路段的路况权重值。

具体的，所述生成单元包括：

计算模块，用于根据各路段内所有车辆的位置信息计算车辆间的距离；

获取模块，用于获取以各车辆的位置信息为圆点预置半径范围内包含的车辆个数；

确定模块，用于将包含车辆个数大于等于所述预置数值对应的区域确定为核心区域；

生成模块，用于根据所述核心区域内的车辆和以所述核心区域内各个车辆分别为圆点预置半径范围内包含的车辆，生成与所述路段对应的车辆簇。

具体的，所述第二获取单元包括：

配置模块，用于通过各路段内车辆簇的平均运行速度配置各路段的运行速度；

计算模块，用于根据所述实时动态交通路网图中路段的长度和运行速度计算各路段的通过时长；

设置模块，用于将各路段对应的通过时长作为各路段的路况权重值；

所述配置模块，还用于根据各路段内车辆簇的平均车辆密度配置各路段的车辆密度；

所述设置模块，还用于将各路段对应的车辆密度作为各路段的路况权重值。

所述配置模块，具体用于若所述路段内不包括所述车辆簇，则将所述路段对应的运行速度配置成所述路段内的最大限速；

所述配置模块，具体还用于若所述路段内包括所述车辆簇，则通过各路段内车辆簇的平均运行速度配置各路段对应的运行速度。

具体的，所述配置模块包括：

设置子模块，用于若所述路段内不包括所述车辆簇，则将所述路段对应的车辆密度配置成0；

计算子模块，用于若所述路段内包括所述车辆簇，则计算各路段内车辆簇的长度；

确定子模块，用于根据车辆簇内车辆的个数和所述车辆簇的长度的比值确定车辆簇的密度；

获取子模块，用于计算所述路段内车辆簇密度的平均值得到所述路段对应的车辆密度。

进一步地，所述装置还包括：

第三获取单元，用于当接收用户发送的出行线路规划请求时，根据所述出行线路规划请求从所述实时动态交通路网图中获取所述用户对应的出行线路。

具体的，所述第三获取单元包括：

生成模块，用于根据所述出行线路规划请求中的出发地和目的地生成可达线路，所述可达线路中包括一个或多个路段；

计算模块，用于根据所述出行线路规划请求中的出行策略和所述实时动态交通路网图中各路段的路况权重值计算各可达线路的分值；

确定模块，用于将所述分值最低的可达线路确定为所述用户的出行线路。

所述计算模块，用于若所述出行线路规划请求中的出行策略为最短时间策略，获取所述可达线路中各路段的通过时长；累加所述可达线路中各路段的通过时长得到所述可达线路的通过时长；

所述确定模块，用于将所述通过时长最低的可达线路确定为所述用户的出行线路。

所述计算模块，用于若所述出行线路规划请求中的出行策略为最小密度策略，获取所述可达线路中各路段分别对应的车辆密度；计算所述可达线路中各路段的车辆密度的平均值得到所述可达线路的车辆密度；

所述确定模块，用于将所述车辆密度最低的可达线路确定为所述用户的出行线路。

进一步地，所述装置还包括：

第四获取单元，用于获取车辆簇中位置信息与交通路口位置信息相匹配的车辆簇；

控制单元，用于根据所述获取的车辆簇的车辆密度和/或长度控制对应位置交通路口信号灯的放行时间。

本发明提供的一种动态交通路网图的获取方法及装置，与目前动态交通路网图中路况权重值是通过计算车辆的平均速度得到的相比，由于本发明根据各路段内车辆簇的车辆密度或运行速度获取各路段的路况权重值，由于车辆簇为由某个核心车辆所有密度可达的车辆构成的一个聚类，即车辆簇内不包含异常运行的车辆，因此通过本发明可提高动态交通路网图的获取准确率。

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它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1示出了本发明实施例提供的一种动态交通路网图的获取方法流程图；

图2示出了本发明实施例提供的实时动态交通路网的拓扑结构图；

图3示出了本发明实施例提供的动态交通路网图的获取系统框图；

图4示出了本发明实施例提供的另一种动态交通路网图的获取方法流程图；

图5示出了本发明实施例提供的基于密度的聚类方法生成的车辆簇；

图6示出了本发明实施例提供的基于车辆密度的动态交通诱导流程图；

图7示出了本发明实施例提供的一种动态交通路网图的获取装置结构框图；

图8示出了本发明实施例提供的另一种动态交通路网图的获取装置结构框图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

本发明实施例提供了一种动态交通路网图的获取方法，如图1所示，该方法包括：

101、实时获取交通路网图中各路段内所有车辆的位置信息。

其中，交通路网图是根据城市道路的实际分布情况得到的，所述路段具体可以城市中的街、巷、弄、里、坊、市、道、路等，本发明实施例不做具体限定。车辆的位置信息可以通过车辆本身具备的GPS(Global Positioning System，全球定位系统)功能进行实时获取。

102、根据所述位置信息生成各路段分别对应的车辆簇。

其中，车辆簇为由某个核心车辆所有密度可达的车辆构成的一个聚类，即如果路段内某个车辆的预置邻域内的样本点数大于等于预置数值，则称该车辆为核心车辆。而由该核心车辆所有密度可达的车辆构成的聚类为车辆簇，不包含于任何一个聚类的车辆为噪声车辆。需要说明的是，预置邻域具体可根据实际路段的长宽情况进行设置的，如路段的长宽数值均较大，可设置较大的预置邻域；如路段的长宽数值均较小，可设置较小的预置邻域。而样本点数具体根据预置邻域内实际可容纳的车辆数进行设置。

具体的，本发明实施例可通过分层聚类算法、两步聚类算法、连续变量聚类算法、基于密度的聚类算法和基于网络的聚类等算法生成各路段分别对应的车辆簇，本发明实施例不做具体限定。对于本发明实施例，由于车辆簇是根据车辆的位置信息聚类得到的，即本发明实施例中的车辆簇内不包含异常车辆，因此通过车辆簇的车辆密度或运行速度可准确的获取到各路段的车辆密度和车辆通过时长，从而提高交通出行线路的获取准确率。

103、根据各路段内车辆簇的车辆密度或运行速度获取各路段的路况权重值，并生成实时动态交通路网图。

其中，所述实时动态交通路网图由点和边组成，所述点为交通路口，边为两个路口形成的路段，每条边设置有对应路段的路况权重值，路况权重值具体可以为路段内车辆簇的平均车辆密度或路段内的车辆簇的平均运行速度。如图2所示的拓扑结构图中，定义的实时动态交通路网图为(V，E)，其中V代表点的集合，E代表边的集合，每条边通过e(va，vb)表示路况权重值，如节点v1和节点v2之间的路况权重值通过e(v1，v2)表示。

对于本发明实施例，车辆簇的运行速度是车辆簇内所有车辆运行速度的平均值，车辆簇的车辆密度可通过车辆簇的长度确定，即通过车辆簇内最靠近路段两端的车辆间的距离L确定，此外，车辆簇的车辆密度还可以根据车辆簇的面积和车辆簇内车辆的个数的比值确定的，由于同一个路段对应的宽度是相同的，因此本发明实施例中车辆簇的面积可通过车辆簇内最靠近路段两端的车辆的距离进行表示，车辆簇的车辆密度可通过公式：

进行表示，其中n为车辆簇内车辆的个数，L为车辆簇内最靠近路段两端的车辆的距离，L以千米或百米为计量单位。

需要说明的是，本发明实施例可承载于车辆的车载导航系统中，即本发明实施例采用一般车联网系统的三层结构：感知层、网络层、应用层，其中感知层对应车联网系统中车辆的GPS定位功能，网络层对应车联网系统中的移动网络，应用层对应车联网系统中的云端服务器。具体如图3所示，本发明实施例通过车辆本身具备的GPS定位功能实时获取自身车辆的位置信息，然后将实时获取的位置信息通过移动网络传输至云端服务器，云端服务器对接收到的大量车辆位置信息进行分析，即根据各路段内车辆簇的车辆密度或运行速度获取各路段的路况权重值，并基于出行线路规划请求和实时动态交通路网图获取路况权重值较小的路段组成的线路为用户对应的出行线路，最后云端服务器将出行线路通过移动网络反馈给车载终端，即反馈给车辆的车载导航系统，并通过车载导航系统播放云端服务器为用户选择的出行线路。

本发明实施例提供的一种动态交通路网图的获取方法，首先通过车辆的GPS功能采集车辆的经纬度、速度信息，然后基于车辆的位置信息生成各路段分别对应的车辆簇，该车辆簇能够识别道路上车辆拥堵的位置以及拥堵情况，最后根据车辆簇的车辆密度或运行速度计算实时动态交通路网图中各路段的路况权重值，由于车辆簇内不包含异常运行的车辆，因此通过本发明实施例可提高动态交通路网图的获取准确率。

本发明实施例提供了另一种动态交通路网图的获取方法，如图4所示，该方法包括：

201、实时获取交通路网图中各路段内所有车辆的位置信息。

其中，关于步骤201实时获取交通路网图中各路段内所有车辆的位置信息的相关描述，可以参考图1对应部分的描述，本发明实施例此处将不再赘述。

202、根据所述位置信息生成各路段分别对应的车辆簇。

其中，所述车辆簇为由某个核心车辆所有密度可达的车辆构成的一个聚类。需要说明的是，由于一般基于划分和层次的聚类方法识别的簇多为圆形簇，而道路环境多为条形或者不规则“S”形，因此本发明实施例通过基于密度的聚类方法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，DBSCAN)生成各路段分别对应的车辆簇。

对于本发明实施例，通过密度的聚类方法生成车辆簇的具体过程为：首先根据各路段内所有车辆的位置信息计算车辆间的距离，具体可以通过平面欧式距离或者地球曲面距离计算车辆间的距离，然后获取以各车辆的位置信息为圆点预置半径范围内包含的车辆个数，并将包含车辆个数大于等于所述预置数值对应的区域确定为核心区域，最后根据所述核心区域内的车辆和以所述核心区域内各个车辆分别为圆点预置半径范围内包含的车辆，生成与所述路段对应的车辆簇。其中，预置半径为可以根据路段的宽度进行设定，路段越宽相应的预置半径设置的越大；路段越窄相应的预置半径设置的越小。

需要说明的是，核心区域内的中心点即为核心车辆，根据核心区域内的车辆和以核心区域内各个车辆分别为圆点预置半径范围内包含的车辆生成的与路段对应的车辆簇，即由路段中某个核心车辆所有密度可达的车辆构成一个聚类，不包含于任何一个聚类的车辆成即为噪声车辆。

如图5所示基于密度的聚类方法生成的车辆簇，假设预置半径Ε＝3，预置数值＝3，点p的E领域中有点{m,p,p1,p2,o}，点q的E领域中有点{q,m}，点o的E领域中有点{o,p,s}。那么核心车辆有p，o，由于点q的E领域中有点中点数量等于2，小于预置数值，因此点q不是核心车辆。点m、p1、p2、o从点p直接密度可达，因为m在p的E领域内，并且p为核心车辆；点s到点p密度可达，因为点o从点p密度可达，并且s从点o密度可达。因此基于核心车辆p生成的车辆簇内包括点m、p、p1、p2、o和点s。

203、根据各路段内车辆簇的车辆密度或运行速度获取各路段的路况权重值，并生成实时动态交通路网图。

其中，所述实时动态交通路网图由点和边组成，所述点为交通路口，边为两个路口形成的路段，每条边设置有对应路段的路况权重值。对于本发明实施例，步骤203具体包括：通过各路段内车辆簇的平均运行速度配置各路段的运行速度；根据所述实时动态交通路网图中路段的长度和运行速度计算各路段的通过时长，并将各路段对应的通过时长作为各路段的路况权重值；根据各路段内车辆簇的平均车辆密度配置各路段的车辆密度，并将各路段对应的车辆密度作为各路段的路况权重值。

需要说明的是，若路段上未发生拥堵情况，即路段当中不包括车辆簇，此时可将该路段的运行速度设置成路段内的最大限速，若所述路段内包括所述车辆簇，则通过各路段内车辆簇的平均运行速度配置各路段对应的运行速度。同理，若所述路段内不包括所述车辆簇，则将所述路段对应的车辆密度配置成0；若所述路段内包括所述车辆簇，则计算各路段内车辆簇的长度，通对路段内每个车辆簇长度进行求和得到路段对应的车辆密度，或根据车辆簇内车辆的个数和所述车辆簇的长度的比值确定车辆簇的密度；计算所述路段内车辆簇密度的平均值得到所述路段对应的车辆密度。

具体的，若一个路段内各个车辆簇的运行速度通过vi(0<＝i<＝n)进行表示，n为该路段内车辆簇的个数，则该路段内车辆簇的平均运行速度为各个车辆簇的运行速度vi之和除以车辆簇的个数n。

在本发明实施例中，为了减少云端服务器不断生成实时动态交通路网图所消耗的系统资源，本发明实施例根据车辆上传位置信息的频率以及城市拥堵情况，可以设置实时动态交通路网图的更新频率。

204、当接收用户发送的出行线路规划请求时，根据所述出行线路规划请求中的出发地和目的地生成可达线路。

其中，可达线路是从出发地到目的地之间距离较小的线路，且每个可达线路中包括一个或多个路段。

205、根据所述出行线路规划请求中的出行策略和所述实时动态交通路网图中各路段的路况权重值计算各可达线路的分值。

其中，出行策略是由用户选择的，具体可以为最短距离策略、最短时间策略、最小密度策略、不走高速等策略，本发明实施例不做具体限定。在本发明实施例中，在接收到用户发送的出行线路规划请求之后，还需要根据出行线路规划请求中的出发地和目的地从实时动态交通路网图中获取可到达目的地的线路，然后依据用户选择的出行策略从可到达目的地的线路中获取路段权重值较小的路段组成的线路，例如若用户选择的出行策略为最短时间策略，则从可到达目的地的线路中获取通过时长最小的线路；若用户选择的出行策略为最小密度策略，则从可到达目的地的线路中获取车辆密度最小的线路。

在本发明实施例中，若所述出行线路规划请求中的出行策略为最短时间策略，所述根据所述出行线路规划请求中的出行策略和所述实时动态交通路网图中各路段的路况权重值计算各可达线路的分值包括：获取所述可达线路中各路段的通过时长；累加所述可达线路中各路段的通过时长得到所述可达线路的通过时长。若所述出行线路规划请求中的出行策略为最小密度策略，所述根据所述出行线路规划请求中和所述实时动态交通路网图中各路段的路况权重值计算各可达线路的分值包括：获取所述可达线路中各路段分别对应的车辆密度；计算所述可达线路中各路段的车辆密度的平均值得到所述可达线路的车辆密度。

206、将所述分值最低的可达线路确定为所述用户的出行线路。

在本发明实施例中，若用户选择的出行策略为最短时间策略，则将所述通过时长最低的可达线路确定为所述用户的出行线路；若用户选择的出行策略为最小密度策略，则将所述车辆密度最低的可达线路确定为所述用户的出行线路。在确定用户的出行线路之后，将该出行线路发送给终端，以使得该出行线路在终端进行可视化展示，比如车辆簇密度较大、长度较长的车辆簇在终端地图上进行可视化展示，提示车主避让拥堵点。

需要说明的是，为了协调城市交通拥堵状况，本发明实施例在获取各个路段对应的车辆簇之后，还可以通过车辆簇的位置和长度控制对应交通信号灯的放行时间，以缓解交通拥堵状况。控制交通信号的放行时间的步骤为：首先获取车辆簇中位置信息与交通路口位置信息相匹配的车辆簇，然后根据所述获取的车辆簇的车辆密度和/或长度控制对应位置交通路口信号灯的放行时间。具体的，本发明实施例根据车辆簇所在位置，即是否靠近路口位置进行位置匹配，同时根据车辆簇的密度、长度值来控制放行时间，如车辆簇聚集在路口位置，且密度、长度达到一定阀值，如果其他方向相对畅通的情况下，可以动态延长该路段放行时间。以此解决交通拥堵问题。

对于本发明实施例，可以应用的场景如图6所示的基于车辆密度的动态交通诱导流程图，但不仅限于此，包括：首先对城市的路网进行分段，并基于密度的聚类方法生成各路段分别对应的车辆簇，然后统计每个路段内每个车辆簇的密度以及平均行驶速度。其中，关于基于密度的聚类方法生成各路段分别对应的车辆簇和统计每个路段内每个车辆簇的密度以及平均行驶速度的具体说明，可以参考以上实施例中的相关描述，本发明实施例此处将不再赘述。

当接收到用户选择的最短时间策略来规划路径时，根据路段内车辆簇移动速度得到路段通过时长，并将通过时长作为该路段的路况权重值，以此规划最短时间路径，并将生成的路径在终端地图中进行展示。

当接收到用户选择的最小车辆密度策略来规划路径时，根据路段内车辆簇的密度得到路段的车辆密度，并将路段的车辆密度作为该路段的路况权重值，以此规划最小车辆密度路径，并将生成的路径在终端地图中进行展示。

另外，在本发明实施例中，为了协调城市交通拥堵状况，本发明实施例根据车辆簇所在位置，即是否靠近路口位置进行位置匹配，同时根据车辆簇的密度、长度值来控制放行时间，如车辆簇聚集在路口位置，且密度、长度达到一定阀值时，则可认为该位置的交通路况已发生拥堵情况，如果其他方向相对畅通的情况下，可以动态延长该路段放行时间。

本发明实施例提供的另一种动态交通路网图的获取方法，首先基于各路段内车辆簇的车辆密度或运行速度获取各路段的路况权重值，并生成实时动态交通路网图，当接收用户发送的出行线路规划请求时，根据所述出行线路规划请求中的出发地和目的地生成可达线路，然后基于出行线路规划请求中的出行策略和实时动态交通路网图中各路段的路况权重值计算各可达线路的分值，最后将分值最低的可达线路确定为用户的出行线路。

进一步地，本发明实施例提供一种动态交通路网图的获取装置，如图7所示，所述装置包括：第一获取单元31、生成单元32、第二获取单元33。

第一获取单元31，用于实时获取交通路网图中各路段内所有车辆的位置信息。

其中，城市交通路网图是根据城市道路的实际分布情况得到的，所述路段具体可以城市中的街、巷、弄、里、坊、市、道、路等，本发明实施例不做具体限定。车辆的位置信息可以通过车辆本身具备的GPS(Global Positioning System，全球定位系统)功能进行实时获取。

生成单元32，用于根据所述位置信息生成各路段分别对应的车辆簇，所述车辆簇为由某个核心车辆所有密度可达的车辆构成的一个聚类；

其中，如果路段内某个车辆的预置邻域内的样本点数大于等于预置数值，则称该车辆为核心车辆。而由该核心车辆所有密度可达的车辆构成的聚类为车辆簇，不包含于任何一个聚类的车辆为噪声车辆。需要说明的是，置邻域内具体可根据实际路段的长宽情况进行设置的，如路段的长宽数值均较大，可设置较大的置邻域内；如路段的长宽数值均较小，可设置较小的置邻域内。而样本点数具体根据预置邻域内实际可容纳的车辆数进行设置。

具体的，本发明实施例可通过分层聚类算法、两步聚类算法、连续变量聚类算法、基于密度的聚类算法和基于网络的聚类等算法生成各路段分别对应的车辆簇，本发明实施例不做具体限定。对于本发明实施例，由于车辆簇是根据车辆的位置信息聚类得到的，即本发明实施例中的车辆簇内不包含异常车辆，因此通过车辆簇的车辆密度或运行速度可准确的获取到各路段的车辆密度和车辆通过时长，从而提高交通出行线路的获取准确率。

第二获取单元33，用于根据各路段内车辆簇的车辆密度或运行速度获取各路段的路况权重值，并生成实时动态交通路网图，所述实时动态交通路网图由点和边组成，所述点为交通路口，边为两个路口形成的路段，每条边设置有对应路段的路况权重值；

如图2所示的拓扑结构图中，定义的实时动态交通路网图为(V，E)，其中V代表点的集合，E代表边的集合，每条表对应的路况权重值可通过e(va，vb)进行表示。

对于本发明实施例，车辆簇的运行速度是车辆簇内所有车辆运行速度的平均值，车辆簇的车辆密度是根据车辆簇的面积和车辆簇内车辆的个数的比值确定的，由于同一个路段对应的宽度是相同的，因此本发明实施例中车辆簇的面积可通过车辆簇内最靠近路段两端的车辆的距离进行表示，车辆簇的车辆密度可通过公式：

进行表示，其中n为车辆簇内车辆的个数，L为车辆簇内最靠近路段两端的车辆的距离。

需要说明的是，本发明实施例提供的一种动态交通路网图的获取装置所涉及各功能单元的其他相应描述，可以参考图1所示方法的对应描述，在此不再赘述，但应当明确，本实施例中的装置能够对应实现前述方法实施例中的全部内容。

本发明实施例提供的一种动态交通路网图的获取装置，首先通过车辆的GPS功能采集车辆的经纬度、速度信息，然后基于车辆的位置信息生成各路段分别对应的车辆簇，该车辆簇能够识别道路上车辆拥堵的位置以及拥堵情况，最后根据车辆簇的车辆密度或运行速度计算实时动态交通路网图中各路段的路况权重值，由于车辆簇内不包含异常运行的车辆，因此通过本发明实施例可提高动态交通路网图的获取准确率。

进一步地，本发明实施例提供另一种动态交通路网图的获取装置，如图8所示，所述装置包括：第一获取单元41、生成单元42、第二获取单元43。

第一获取单元41，用于实时获取交通路网图中各路段内所有车辆的位置信息；

生成单元42，用于根据所述位置信息生成各路段分别对应的车辆簇，所述车辆簇为由某个核心车辆所有密度可达的车辆构成的一个聚类；

第二获取单元43，用于根据各路段内车辆簇的车辆密度或运行速度获取各路段的路况权重值，并生成实时动态交通路网图，所述实时动态交通路网图由点和边组成，所述点为交通路口，边为两个路口形成的路段，每条边设置有对应路段的路况权重值。

由于一般基于划分和层次的聚类方法识别的簇多为圆形簇，而道路环境多为条形或者不规则“S”形，因此本发明实施例通过基于密度的聚类方法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，DBSCAN)生成各路段分别对应的车辆簇，即所述生成单元42包括：

计算模块421，用于根据各路段内所有车辆的位置信息计算车辆间的距离；

获取模块422，用于获取以各车辆的位置信息为圆点预置半径范围内包含的车辆个数；

确定模块423，用于将包含车辆个数大于等于所述预置数值对应的区域确定为核心区域；

生成模块424，用于根据所述核心区域内的车辆和以所述核心区域内各个车辆分别为圆点预置半径范围内包含的车辆，生成与所述路段对应的车辆簇。

需要说明的是，车辆间的距离是根据两车之间的经纬度坐标计算得到的，具体可以通过平面欧式距离或者地球曲面距离计算车辆间的距离。预置半径为可以根据路段的宽度进行设定，路段越宽相应的预置半径设置的越大；路段越窄相应的预置半径设置的越小。核心区域内的中心点即为核心车辆，根据核心区域内的车辆和以核心区域内各个车辆分别为圆点预置半径范围内包含的车辆生成的与路段对应的车辆簇，即由路段中某个核心车辆所有密度可达的车辆构成一个聚类，不包含于任何一个聚类的车辆成为噪声车辆。

例如，假设预置半径Ε＝3，预置数值＝3，点p的E领域中有点{m,p,p1,p2,o}，点q的E领域中有点{q,m}，点o的E领域中有点{o,p,s}。那么核心车辆有p，o，由于点q的E领域中有点中点数量等于2，小于预置数值，因此点q不是核心车辆。点m、p1、p2、o从点p直接密度可达，因为m在p的E领域内，并且p为核心车辆；点s到点p密度可达，因为点o从点p密度可达，并且s从点o密度可达。因此基于核心车辆p生成的车辆簇内包括点m、p、p1、p2、o和点s。

所述第二获取单元43包括：

配置模块431，用于通过各路段内车辆簇的平均运行速度配置各路段的运行速度；

计算模块432，用于根据所述实时动态交通路网图中路段的长度和运行速度计算各路段的通过时长；

设置模块433，用于将各路段对应的通过时长作为各路段的路况权重值；

所述配置模块431，还用于根据各路段内车辆簇的平均车辆密度配置各路段的车辆密度；

所述设置模块433，还用于将各路段对应的车辆密度作为各路段的路况权重值。

所述配置模块431，具体用于若所述路段内不包括所述车辆簇，则将所述路段对应的运行速度配置成所述路段内的最大限速；

所述配置模块431，具体还用于若所述路段内包括所述车辆簇，则通过各路段内车辆簇的平均运行速度配置各路段对应的运行速度。

所述配置模块431包括：

设置子模块，用于若所述路段内不包括所述车辆簇，则将所述路段对应的车辆密度配置成0；

计算子模块，用于若所述路段内包括所述车辆簇，则计算各路段内车辆簇的长度；

确定子模块，用于根据车辆簇内车辆的个数和所述车辆簇的长度的比值确定车辆簇的密度；

获取子模块，用于计算所述路段内车辆簇密度的平均值得到所述路段对应的车辆密度。

进一步地，所述装置还包括：

第三获取单元44，用于当接收用户发送的出行线路规划请求时，根据所述出行线路规划请求从所述实时动态交通路网图中获取所述用户对应的出行线路。

所述第三获取单元44包括：

生成模块441，用于根据所述出行线路规划请求中的出发地和目的地生成可达线路，所述可达线路中包括一个或多个路段；

计算模块442，用于根据所述出行线路规划请求中的出行策略和所述实时动态交通路网图中各路段的路况权重值计算各可达线路的分值；

确定模块443，用于将所述分值最低的可达线路确定为所述用户的出行线路。在确定用户的出行线路之后，将该出行线路发送给终端，以使得该出行线路在终端进行可视化展示，比如车辆簇密度较大、长度较长的车辆簇在终端地图上进行可视化展示，提示车主避让拥堵点。

所述计算模块442，用于若所述出行线路规划请求中的出行策略为最短时间策略，获取所述可达线路中各路段的通过时长；累加所述可达线路中各路段的通过时长得到所述可达线路的通过时长；

所述确定模块443，用于将所述通过时长最低的可达线路确定为所述用户的出行线路。

所述计算模块442，用于若所述出行线路规划请求中的出行策略为最小密度策略，获取所述可达线路中各路段分别对应的车辆密度；计算所述可达线路中各路段的车辆密度的平均值得到所述可达线路的车辆密度；

所述确定模块443，用于将所述车辆密度最低的可达线路确定为所述用户的出行线路。

需要说明的是，为了协调城市交通拥堵状况，本发明实施例在获取各个路段对应的车辆簇之后，还可以通过车辆簇的位置和长度控制对应交通信号灯的放行时间，以缓解交通拥堵状况。因此所述装置还包括：第四获取单元45，用于获取车辆簇中位置信息与交通路口位置信息相匹配的车辆簇；控制单元46，用于根据所述获取的车辆簇的车辆密度和/或长度控制对应位置交通路口信号灯的放行时间。

具体的，本发明实施例根据车辆簇所在位置，即是否靠近路口位置进行位置匹配，同时根据车辆簇的密度、长度值来控制放行时间，如车辆簇聚集在路口位置，且密度、长度达到一定阀值，如果其他方向相对畅通的情况下，可以动态延长该路段放行时间。以此解决交通拥堵问题。

需要说明的是，本发明实施例提供的另一种动态交通路网图的获取装置所涉及各功能单元的其他相应描述，可以参考图4所示方法的对应描述，在此不再赘述，但应当明确，本实施例中的装置能够对应实现前述方法实施例中的全部内容。

本发明实施例提供的另一种动态交通路网图的获取装置，首先基于各路段内车辆簇的车辆密度或运行速度获取各路段的路况权重值，并生成实时动态交通路网图，当接收用户发送的出行线路规划请求时，根据所述出行线路规划请求中的出发地和目的地生成可达线路，然后基于出行线路规划请求中的出行策略和实时动态交通路网图中各路段的路况权重值计算各可达线路的分值，最后将分值最低的可达线路确定为用户的出行线路。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

可以理解的是，上述方法及装置中的相关特征可以相互参考。另外，上述实施例中的“第一”、“第二”等是用于区分各实施例，而并不代表各实施例的优劣。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。

本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。

此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的动态交通路网图的获取方法及装置中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。

应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。