一种交通运行状态的评估方法及装置与流程

本发明涉及智能交通
技术领域：
，尤其涉及一种交通运行状态的评估方法及装置。
背景技术：
：交通运行状态的评估对道路交通的安全与效率具有重要影响，对交通运行状态进行监测和预测，及时、准确的发现道路上存在的交通拥堵，一直是交通运行状态评估领域研究的焦点和难点。目前，对交通运行状态的评估的研究，常用的评估方法有：(1)、利用固定检测器采集技术(例如，摄像头、微波等)采集交通路况信息，再利用采集到的交通路况信息(车辆的运行速度)对交通运行状态进行评估，这种方式由于需要提前布置前端硬件，成本较高，并且实施周期长。(2)、利用互联网企业获取交通路况信息，并根据车辆的运行速度对交通运行状态进行评估，例如，通过滴滴、百度、高德等获取其采集到的数据，这种方式采集到的数据不够全面，比较受限制，对于互联网企业只能采集到使用滴滴的车辆的信息，而如果监测道路上有车辆的运行速度比较快，该车辆的用户并没有使用滴滴，这种情况下互联网企业采集不到该车辆的运行速度，就可能会出现评估错误的情况。技术实现要素：本发明的目的是提供一种交通运行状态的评估方法及装置，以提高运通运行状态的评估准确度。本发明的目的是通过以下技术方案实现的：第一方面，本发明提供一种交通运行状态的评估方法，包括：获取标准小区切换链以及用户小区切换链，所述标准小区切换链为路测数据中所包括的小区标识信息所形成的切换链，所述用户小区切换链为用户所使用的终端设备上报的用户的轨迹数据中所包括的小区标识信息所形成的切换链；其中，所述路测数据为路测车辆在不同时间段内对同一路段进行路测所获取的数据；依据所述标准小区切换链以及所述用户小区切换链，确定所述路段中的目标用户，并根据所述路测数据以及所述用户的轨迹数据，确定所述目标用户的运行速度；依据所述目标用户的运行速度，对交通运行状态进行评估。可选的，依据所述标准小区切换链以及所述用户小区切换链，确定所述路段中的目标用户，包括：依据所述标准小区切换链以及所述用户小区切换链，确定所述标准小区切换链以及所述用户小区切换链之间的相似度；若所述相似度大于预设阈值，则确定所述相似度大于预设阈值的用户小区切换链所对应的用户为所述路段中的目标用户。可选的，依据所述标准小区切换链以及所述用户小区切换链，确定所述标准小区切换链以及所述用户小区切换链之间的相似度，包括：获取所述用户小区切换链在正方向与反方向上所形成的用户小区切换链；依据所述标准小区切换链以及所述在正方向与反方向上所形成的用户小区切换链，确定所述标准小区切换链与所述在正方向所形成的用户小区切换链之间的相似度，以及所述标准小区切换链与所述在反方向上所形成的用户小区切换链之间的相似度。可选的，所述路测数据中还包括：路测车辆的位置信息，所述用户的轨迹数据中还包括：用户运行的时间戳；根据所述路测数据以及所述用户的轨迹数据，确定所述目标用户的运行速度，包括：依据所述路测车辆的位置信息，确定所述路段的道路长度；根据所述路段的道路长度与所述目标用户运行的时间戳之间的比值，确定所述目标用户的运行速度。可选的，获取标准小区切换链之前，所述方法还包括：获取路测数据中所包括的小区标识信息所形成的原始小区切换链；将所述原始小区切换链中公共的小区标识信息所组成的切换链，作为标准小区切换链。第二方面，本发明提供一种交通运行状态的评估装置，包括：获取单元，用于获取标准小区切换链以及用户小区切换链，所述标准小区切换链为路测数据中所包括的小区标识信息所形成的切换链，所述用户小区切换链为用户所使用的终端设备上报的用户的轨迹数据中所包括的小区标识信息所形成的切换链；其中，所述路测数据为路测车辆在不同时间段内对同一路段进行路测所获取的数据；确定单元，用于依据所述获取单元获取的标准小区切换链以及所述用户小区切换链，确定所述路段中的目标用户，并根据所述路测数据以及所述用户的轨迹数据，确定所述目标用户的运行速度；评估单元，用于依据所述确定单元确定的目标用户的运行速度，对交通运行状态进行评估。可选的，确定单元具体用于按如下方式依据所述标准小区切换链以及所述用户小区切换链，确定所述路段中的目标用户，包括：依据所述标准小区切换链以及所述用户小区切换链，确定所述标准小区切换链以及所述用户小区切换链之间的相似度；若所述相似度大于预设阈值，则确定所述相似度大于预设阈值的用户小区切换链所对应的用户为所述路段中的目标用户。可选的，确定单元具体用于按如下方式依据所述标准小区切换链以及所述用户小区切换链，确定所述标准小区切换链以及所述用户小区切换链之间的相似度：获取所述用户小区切换链在正方向与反方向上所形成的用户小区切换链；依据所述标准小区切换链以及所述在正方向与反方向上所形成的用户小区切换链，确定所述标准小区切换链与所述在正方向所形成的用户小区切换链之间的相似度，以及所述标准小区切换链与所述在反方向上所形成的用户小区切换链之间的相似度。可选的，所述路测数据中还包括：路测车辆的位置信息，所述用户的轨迹数据中还包括：用户运行的时间戳；确定单元具体用于按如下方式根据所述路测数据以及所述用户的轨迹数据，确定所述目标用户的运行速度，包括：依据所述路测车辆的位置信息，确定所述路段的道路长度；根据所述路段的道路长度与所述目标用户运行的时间戳之间的比值，确定所述目标用户的运行速度。可选的，所述获取单元还用于：获取路测数据中所包括的小区标识信息所形成的原始小区切换链；所述装置还包括：处理单元，用于将所述原始小区切换链中公共的小区标识信息所组成的切换链，作为标准小区切换链。第三方面，本发明提供一种交通运行状态的评估装置，包括：存储器，用于存储程序指令；处理器，用于调用所述存储器中存储的程序指令，按照获得的程序执行第一方面所述的方法。第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，当所述计算机指令在计算机上运行时，使得计算机执行第一方面所述的方法。本发明提供了一种交通运行状态的评估方法及装置，获取路测过程中根据路测数据所形成的标准小区切换链以及个体用户出行所形成的用户小区切换链，根据标准小区切换链以及用户小区切换链，确定监测路段上的目标用户，从而确定目标用户的运行速度，并根据用户的运行速度评估交通运行状态，通过获取所有出行用户的运行轨迹信息，并根据路测得到的标准轨迹信息确定监测道路的所有用户，从而根据监测道路上的所有用户的运行速度对交通运行状态进行综合评估，提高了交通运行状态的评估准确度。附图说明图1为本申请实施例提供的一种交通运行状态的评估方法流程图；图2为本申请实施例提供的一种路测数据的存储格式示意图；图3为本申请实施例提供的一种路测拉线示意图；图4为本申请实施例提供的一种用户轨迹数据的存储格式示意图；图5为本申请实施例提供的一种回溯法确定最长公共子序列lcs的示意图；图6为本申请实施例提供的一种道路交通状态呈现示例图；图7为本申请实施例提供的一种堵点分析示例图；图8为本申请实施例提供的一种历史路况分析示例图；图9为本申请实施例提供的一种交通运行状态的评估装置框图；图10为本申请实施例提供的另一种交通运行状态的评估装置示意图。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，并不是全部的实施例。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。目前，对于交通路况信息的采集，通常会采用提前布置前端硬件采集信息或使用互联网数据进行信息采集，从而分析当前交通路况，实现对交通运行状态的评估。(1)、固定检测器采集技术，该项技术通过埋在路下或设在路旁的固定监测设施(如线圈、摄像头、微波、红外等)，以监测交通流量点、交通流量线以及视频流的方式，采集原始的交通流量信息。(2)、浮动车采集技术，该项技术利用车载全球定位系统(globalpositioningsystem，gps)定位、无线通信和信息处理等多种技术手段，实现对道路上行驶车辆的瞬时速度、位置、路段旅行时间等交通数据的采集，经过处理后生成反映实时道路拥堵情况的交通信息。(3)、百度、高德和滴滴等互联网企业提供的gps导航数据，利用手机导航软件的gps定位，实现对行驶车辆的交通数据采集。上述三种方式中，固定检测器采集技术虽然采集到的数据准确率较高，但应用与维护成本较高。浮动车采集技术采集到的数据通常都是出租车、公交车等运营车辆，其采集到的数据比较受限制。互联网企业提供的导航数据受限于使用人群的普及性和使用习惯，并且各个企业之间的数据并不共享。利用上述方式采集到交通路况信息后，可对交通路况信息进行分析，并依据采集到的数据中的运行速度对交通运行状态进行评估，由于采集到的交通数据不够全面，并且不够灵活，使得交通运行状态的评估不够准确。例如，对于互联网企业(例如滴滴)，其只能采集到使用应用程序滴滴的用户，采集不到没有使用应用程序滴滴的用户，如果在特殊场景(凌晨)时，有车辆的运行速度比较快，但是该车辆的用户并没有使用应用程序，此时互联网企业采集不到该车辆的数据，就可能会出现评估错误的情况。有鉴于此，本申请实施例提供了一种交通运行状态的评估方法及装置，通过路测得到标准小区切换链，并采集所有出行的用户的小区切换链(即用户的轨迹数据)，并根据用户小区切换链以及标准小区切换链确定监测道路上的用户，从而根据监测道路上的用户的运行速度对交通运行状态进行评估。如图1所示为本申请实施例提供的一种交通运行状态的评估方法流程图，参阅图1所示，该方法包括：s101：获取标准小区切换链以及用户小区切换链。本申请实施例中，标准小区切换链为路测数据中所包括的小区标识信息所形成的切换链，用户小区切换链为用户所使用的终端设备上报的用户的轨迹数据中所包括的小区标识信息所形成的切换链。其中，路测数据为路测车辆在不同时间段内对同一路段进行路测所获取的数据。可以理解的是，路测数据为多次路测的数据。s102：依据标准小区切换链以及用户小区切换链，确定路段中的目标用户。本申请实施例中，可根据个体出行的用户小区切换链与路测形成的标准小区切换链，确定监测道路上的目标用户。s103：根据路测数据以及用户的轨迹数据，确定目标用户的运行速度。s104：依据目标用户的运行速度，对交通运行状态进行评估。以下将对上述涉及到的方法步骤进行详细说明：路测是移动通信行业中对道路无线信号的一种常规测试方法，是对无线环境的业务性能进行验证，并提供相关采集数据，用于支持无线网络环境的合理规划和资源的优化配置。具体的，在车辆上安装专业终端设备信号的测量系统，当车辆通过道路时，系统会自动记录下当前终端设备占用的小区信息，以及终端设备发生切换的临界点的gps坐标。需要说明的是，路测系统可以由测试的手机、gps、便携式电脑、路测软件四大部分构成。本申请实施例中，可对同一路段进行多次测量，例如，可在不同时间段对同一路段进行路测，并对该同一路段的多次路测数据进行分析，具体的，路测数据中可包括：路测设备编号、打点的时间、所用的基站编号(scellid)、打点位置的经纬度信息，如表1所示。表1路测数据信息格式序号字段名信息内容1device路测设备编号2time打点的时间3lonlongitude经度4latlatitude维度5scellid小区编号可选的，可采用如图2所示的存储格式对上述路测数据进行存储，参阅图2所示。可以理解的是，图2所示的存储形式及其中所涉及到的地点名称等内容只是一种示例性说明，本申请实施例并不限于此。需要说明的是，打点的时间即进行路测的时间，所用的基站编号即路测过程中所经过的小区编号，打点位置的经纬度信息即路测位置的具体经纬度信息。由于采集到的交通路况信息都是人工打点实地采集的，因此，本申请实施例中获取到的交通路况数据相比于现有技术中通过检测器等设备采集到的数据更加精准，从而提高了后续在对交通运行状态进行估计的准确率。当采集到路测数据之后，可对路测数据进行清洗，得到一条基于路测数据的标准小区切换链。具体的，可根据概率论的方法确定多次路测中切换链完全重合的部分为大概率小区切换序列，并将与此序列不吻合的异常序列剔除。由于在路测过程中可能会出现越区覆盖，会使得大概率小区切换序列中小区的出现顺序与实际道路的小区位置不匹配，因此，本申请实施例中可对大概率小区切换序列进行优化，从而得到标准小区切换链。可以理解的是，由于信号沿道路越区、天线下角设置不合理等会导致越区覆盖，使得路测得到的小区切换链中的小区出现顺序与实际道路的小区位置不匹配。需要说明的是，本申请实施例中可将路测过程中得到小区切换链理解为原始小区切换链，通过对原始小区切换链进行分析，得到大概率小区切换序列，再对大概率小区切换序列进行不断修正，得到标准小区切换链。在本申请实施例中可以理解为：在获取标准小区切换链之前，所述方法还包括：获取路测数据中所包括的小区标识信息所形成的原始小区切换链；将原始小区切换链中公共的小区标识信息所组成的切换链，作为标准小区切换链。如图3所示为本申请实施例提供的一种路测拉线示意图，图3可反映出路测过程中经过的小区信息。如果在路测过程中出现越区覆盖，在图3所示的示意图中路测车辆从a到b，所经过的小区切换序列可能为1-2-3-5-4-3-4-5，也可能为1-2-3-4-3-5。其中，1、2、3、4、5等均表示小区的标识信息。但对于理想切换链，即标准的小区切换链，本申请实施例中可按照所测位置与基站的欧氏距离最短确定所占基站，即可将标准小区切换链定义为1-2-3-4-5。进一步，本申请实施例中还可获取用户小区切换链，针对每一个用户采集用户的轨迹数据，并对用户的轨迹用户进行分析加工，例如可以经过区域人流量平台对用户的轨迹数据进行加工，得到用户小区切换链。具体的，可按照固定的时间间隔采集用户的位置信息，例如，每隔5秒采集用户所使用的终端设备上报的信令数据。可以理解的是，信令数据即用户的轨迹数据。本申请实施例中，用户轨迹数据可包括：用户所使用的终端设备的编号，例如，可以为唯一标识用户所使用的手机的识别号、小区编号、用户进入小区的时间戳以及用户离开小区的时间戳，参阅表2所示。表2用户数据信息格式序号字段名信息内容1imsi手机识别号2scellid小区编号3time_in进入时间戳4time_out离开时间戳可选的，可采用如图4所示的存储格式对上述用户轨迹数据进行存储，参阅图4所示。可以理解的是，图4所示的存储形式及其中所涉及到的编号时间等内容只是一种示例性说明，本申请实施例并不限于此。通过采集用户进入小区的时间戳以及用户离开小区的时间戳可确定用户所在的位置。进一步的，在获取到用户小区切换链以及路测数据的标准切换链之后，可对个体出行得到的用户小区切换链与标准小区切换链进行比较匹配，确定两条切换链的相似度。需要理解的是，本申请实施例中路测得到的小区切换链可以理解为路测车辆的轨迹数据，用户小区切换链可以理解为用户的轨迹数据，因此对于两个切换链的匹配可称为“同轨模型识别”。具体的，依据标准小区切换链以及用户小区切换链，确定路段中的目标用户，可包括：依据标准小区切换链以及所述用户小区切换链，确定标准小区切换链以及用户小区切换链之间的相似度。若相似度大于预设阈值，则确定相似度大于预设阈值的用户小区切换链所对应的用户为路段中的目标用户。一种可能的实施方式中，可采用最长公共子序列(longestcommonsubsequence，lcss)算法进行轨迹链相似度的测量匹配。lcss算法可用于描述轨迹间非连续的最长公共子序列的长度，该长度的大小代表轨迹间的相似度。本申请实施例中，由于交通路段上车辆的行驶方向不同，标准小区切换链具有方向性，因此，在对用户小区切换链与标准切换链进行匹配时，可将标准切换链的正向和反向分别与用户小区切换链进行比较匹配。具体的，利用lcss算法进行切换链相似度匹配可参照如下步骤：步骤一：最优子结构。获取用户小区切换链序列x[0..m-1]，标准小区切换链序列为y[0..n-1]，长度分别为m和n。假设序列l(x[0..m-1]，y[0..n-1])分别为这两个序列的lcs的长度，以下为l(x[0..m-1]，y[0..n-1])的递归定义：1)如果两个序列的最后一个元素匹配(即x[m-1]＝＝y[n-1])，则l(x[0..m-1]，y[0..n-1])＝1+l(x[0..m-2]，y[0..n-1])。2)如果两个序列的最后字符不匹配(即x[m-1]！＝y[n-1])，则l(x[0..m-1]，y[0..n-1])＝max(l(x[0..m-2]，y[0..n-1])，l(x[0..m-1]，y[0..n-2]))。以下举个例子对上述过程进行说明：1)子序列为<aggtab>和<gxtxayb>，最后一个字符匹配的字符串。则lcs的长度可以写成：l(<aggtab>，<gxtxayb>)＝1+l(<aggta>，<gxtxay>)。2)字符串为“abcdgh”和“aedfhr，最后字符不匹配的字符串则lcs的长度可以写成：l(<abcdgh>，<aedfhr>)＝max(l(<abcdg>，<aedfhr>)，l(<abcdgh>，<aedfh>))。步骤二：重叠子问题。对待匹配的序列中每个元素进行对比，并建立评分矩阵，该评分矩阵用于表示序列的匹配长度，对矩阵元素进行更新，最终利用回溯法确定最长公共子序列。如图5所示为本申请实施例提供的一种回溯法确定最长公共子序列lcs的示意图，lcs的值越大，轨迹间的相似度越高。并且位置相近且方向相同的轨迹间的lcs值大于位置相近但方向相反的轨迹间的lcs值。需要说明的是，lcs为lcss的缩写，也表示最长公共子序列。可以理解的是，步骤一与步骤二与现有的lcss算法的计算相同，在此不做过多赘述，而步骤三与现有算法不同，现有算法中在计算两条轨迹间的相似度时只计算一个方向上的相似度，本申请实施例中可将标准小区切换链进行反转，计算反转后的标准切换链与用户小区切换链之间的相似度。步骤三：对lcss算法的改进，将用户小区切换链序列与反转后的标准小区切换链序列计算lcs长度，并通过递归找到lcs。本申请实施例中，将标准切换链的正向和反向分别与用户小区切换链进行比较匹配，可提高轨迹间相似度度量的精准度。具体的，依据标准小区切换链以及用户小区切换链，确定标准小区切换链以及用户小区切换链之间的相似度，可包括：获取用户小区切换链在正方向与反方向上所形成的用户小区切换链，依据标准小区切换链以及在正方向与反方向上所形成的用户小区切换链，确定标准小区切换链与在正方向所形成的用户小区切换链之间的相似度，以及标准小区切换链与在反方向上所形成的用户小区切换链之间的相似度。步骤四：计算轨迹间的匹配度(similarity)。具体的，以标准小区切换链为依据，两个序列的相似度可表示为：sim(x，y)＝l(x，y)/l(y)。当计算出各个用户小区切换链与标准小区切换链之间的相似度之后，可对相似度设置一个阈值，并且可将相似度大于阈值的用户小区切换链保留。本申请实施例中，可将相似度高的用户小区切换链对应的用户理解为监测道路上的用户。更进一步的，本申请实施例中可通过待评估路段的长度以及行驶时间确定用户的通行速度，进而对交通运行状态进行评估。可选的，路测数据中还可以包括：路测车辆的位置信息，用户的轨迹数据中还可以包括：用户运行的时间戳。根据路测数据以及所述用户的轨迹数据，确定目标用户的运行速度，包括：依据路测车辆的位置信息，确定路段的道路长度；根据路段的道路长度与目标用户运行的时间戳之间的比值，确定目标用户的运行速度。具体的，监测路段的长度可通过路测车辆记录的车辆位置的经纬度信息来确定。路测车辆以秒为单位记录车辆的经纬度信息，通过车辆不断的移动，可形成不连续的散点，即可理解为将道路进行了微小模块的划分。对于每一模块之间的距离，可通过如下方式计算：已知地球半径为r＝6371.0km，地球上两点的经度、纬度：(x1，y1)，(x2，y2)，其中x1，x2为经度，y1，y2为纬度，将经纬度分别转化为弧度(*3.1415926/180)。两点距离d＝r*arcos[cos(y1)*cos(y2)*cos(x1-x2)+sin(y1)*sin(y2)]。将目标路段的所有计算距离相加即可得到路段长度，本申请实施例中待评估路段的长度为路段的真实距离，更加准确。行驶时间可通过用户轨迹链中时间戳来确定，因此，用户通行速度＝待评估路段的长度/时间。当确定出用户的通行速度之后，即可判断待评估路段的交通运行状态。具体的，根据用户的通行速度确定待评估路段的交通运行状态，例如，可设定一个运行速度阈值，若用户运行速度大于该阈值，则确定待评估路段的交通运行是顺畅的，即没有出现拥堵。若用户运行速度小于该阈值，则确定待评估路段的交通运行是拥堵的。本申请实施例中，可对用户的通行速度进行综合判断，例如，五个用户中四个用户的运行速度都比较快，而只有一个用户的运行速度比较慢，此时在进行评估交通运行状态时可舍弃运行速度比较慢的一个用户，根据运行速度比较快的四个用户进行评估。对于拥堵路段，可以将该路段覆盖小区下的用户筛选出来通过运用运营商大数据进行交通出行量(origindestination，od)分析，从而获得出行者在某一时间范围内的每次出行的起点和终点，并将其映射到相应的交通小区上，对识别出的所有出行行为进行分组统计，形成原始的出行od矩阵，从而低成本、高频度、自动化迅速获取大范围城市路网范围内的出行od矩阵，汇聚的od分析数据，可以对堵点用户的来源和去向进行分析，对于交通服务设施的配置、交通管理与控制、城市规划和建设项目的国民经济评价提供了定量依据，为交通规划的完善和建设项目的科学决策奠定了基础。需要理解的是，od分析即对用户出行的出发地点以及目的地点进行分析。如图6所示为本申请实施例提供的一种道路交通状态呈现示例，图6中可在设定时间区间内，呈现关注路段的交通情况以及路段的车辆速度随时间的变化曲线图，通过图中一目了然的了解交通状态，从而为相关管理部门提供了一定的帮助，使得能够针对性的管理及改善措施，为公共出行提供良好的通行环境。对于拥堵路段，进行拥堵原因的分析，可参阅图7所示，如图7所示为本申请实施例提供的一种堵点分析示例图。具体的，可对路段拥堵时刻归属小区下的人群进行分析，依靠信令数据跟踪用户出行全过程，从而获得该群像下个体的出行od轨迹。可视化监控分析全市主要拥堵路段，可动态展示堵点用户的来源与去向，判断拥堵成因，为交通管理、城市规划优化提供数据支撑。进一步的，还可提供全年全天候道路路况历史回溯，通过海量历史数据深度挖掘，实现道路路况周期规律发现，为道路预测提供数据支撑，帮助交通管理部门提前规划、疏导交通提供决策。如图8所示为本申请实施例提供的一种历史路况分析示例图。基于与上述一种交通运行状态的评估方法实施例相同的构思，本发明实施例还提供一种交通运行状态的评估装置。图9所示为本发明实施例提供的一种交通运行状态的评估装置的结构框图，包括：获取单元101、确定单元102、评估单元103。其中，获取单元101，用于获取标准小区切换链以及用户小区切换链。标准小区切换链为路测数据中所包括的小区标识信息所形成的切换链，用户小区切换链为用户所使用的终端设备上报的用户的轨迹数据中所包括的小区标识信息所形成的切换链。其中，路测数据为路测车辆在不同时间段内对同一路段进行路测所获取的数据。确定单元102，用于依据所述获取单元101获取的标准小区切换链以及用户小区切换链，确定路段中的目标用户，并根据路测数据以及所述用户的轨迹数据，确定所述目标用户的运行速度。评估单元103，用于依据所述确定单元102确定的目标用户的运行速度，对交通运行状态进行评估。具体的，确定单元具体用于按如下方式依据标准小区切换链以及所述用户小区切换链，确定所述路段中的目标用户，包括：依据标准小区切换链以及所述用户小区切换链，确定标准小区切换链以及用户小区切换链之间的相似度；若相似度大于预设阈值，则确定相似度大于预设阈值的用户小区切换链所对应的用户为路段中的目标用户。进一步的，确定单元具体用于按如下方式依据标准小区切换链以及所述用户小区切换链，确定标准小区切换链以及用户小区切换链之间的相似度：获取用户小区切换链在正方向与反方向上所形成的用户小区切换链；依据标准小区切换链以及在正方向与反方向上所形成的用户小区切换链，确定标准小区切换链与在正方向所形成的用户小区切换链之间的相似度，以及标准小区切换链与在反方向上所形成的用户小区切换链之间的相似度。可选的，路测数据中还包括：路测车辆的位置信息，所述用户的轨迹数据中还包括：用户运行的时间戳。更进一步的，确定单元具体用于按如下方式根据路测数据以及用户的轨迹数据，确定目标用户的运行速度，包括：依据路测车辆的位置信息，确定路段的道路长度；根据路段的道路长度与目标用户运行的时间戳之间的比值，确定目标用户的运行速度。可选的，获取单元还用于：获取路测数据中所包括的小区标识信息所形成的原始小区切换链；相应的，该装置还包括：处理单元104，用于将原始小区切换链中公共的小区标识信息所组成的切换链，作为标准小区切换链。需要说明的是，本发明实施例中上述涉及的交通运行状态的评估装置中各个单元的功能实现可以进一步参照相关方法实施例的描述，在此不再赘述。本申请实施例还提供另外一种交通运行状态的评估装置，如图10所示，该装置包括：存储器202，用于存储程序指令。收发机201，用于接收和发送的交通运行状态评估的指令。处理器200，用于调用所述存储器中存储的程序指令，根据收发机201接收到的指令按照获得的程序执行本申请实施例所述的任一方法流程。处理器200用于实现图9所示的确定单元(102)、评估单元(103)所执行的方法。其中，在图10中，总线架构可以包括任意数量的互联的总线和桥，具体由处理器200代表的一个或多个处理器和存储器202代表的存储器的各种电路链接在一起。总线架构还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口提供接口。收发机201可以是多个元件，即包括发送机和收发机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。处理器200负责管理总线架构和通常的处理，存储器202可以存储处理器200在执行操作时所使用的数据。处理器200可以是中央处理器(cpu)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现场可编程门阵列(field－programmablegatearray，fpga)或复杂可编程逻辑器件(complexprogrammablelogicdevice，cpld)。本申请实施例还提供了一种计算机存储介质，用于储存为上述本申请实施例中所述的任一装置所用的计算机程序指令，其包含用于执行上述本申请实施例提供的任一方法的程序。所述计算机存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或数据存储设备，包括但不限于磁性存储器(例如软盘、硬盘、磁带、磁光盘(mo)等)、光学存储器(例如cd、dvd、bd、hvd等)、以及半导体存储器(例如rom、eprom、eeprom、非易失性存储器(nandflash)、固态硬盘(ssd))等。本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。当前第1页12