专利名称：历史交通信息中事件处理方法及装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及交通信息处理领域，尤其涉及一种历史交通信息中事件处理方法及装置。
背景技术：
近年来，城市交通拥堵、交通事故频发以及交通环境恶化等交通问题越来越严峻， 成为当前迫切需要解决的课题。由此，人们希望能够预测到未来的交通信息，使人们的出行 得到引导，从而使交通状况得到改善。通过对交通信息数据进行分析处理，能够统计出一定的特征规律，而该特征规律 可以用于交通信息的预测。传统的交通信息分析方法中，会先将历史交通信息数据中的异 常值过滤出去，然后对过滤后的历史交通信息数据进行分析统计。其中，通常采用数据检验 方法去除异常值。在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题对于历史交 通信息数据中的异常值而言，其可能包含例如事故、管制等事件信息，而交通事件的偶发性 对交通信息预测结果的影响非常大，因此，按照由传统的交通信息分析方法所统计出的特 征规律进行预测的话，交通信息预测结果的可靠性较低。
发明内容
本发明的实施例提供一种历史交通信息中事件处理方法及装置，能够提高交通信 息预测结果的可靠性。为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案一种历史交通信息中事件处理方法，包括从交通流历史数据中获取异常交通数据和正常交通数据；根据规定条件从所述异常交通数据中获取交通事件数据；根据所述交通事件数据和所述正常交通数据获取事件信息。一种历史交通信息中事件处理装置，包括历史数据获取单元，用于从交通流历史数据中获取异常交通数据和正常交通数 据；事件数据获取单元，用于根据规定条件从所述历史数据获取单元获取的异常交通 数据中获取交通事件数据；事件信息获取单元，用于根据所述事件数据获取单元获取的交通事件数据和所述 历史数据获取单元获取的正常交通数据获取事件信息。本发明实施例提供的历史交通信息中事件处理方法及装置，通过从交通流历史数 据中获取异常交通数据和正常交通数据，根据规定条件从所述异常交通数据中获取交通事 件数据，并根据所述交通事件数据和所述正常交通数据获取事件信息，这些事件信息可以 很好的反应交通信息的偶发性，因此，能够利用获取的事件信息对短期预测中的交通参数预测值进行调整，从而，能够提高交通信息预测结果的可靠性。
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 的附图作一简单地介绍，显而易见地，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为本发明实施例提供的一种历史交通信息中事件处理方法的流程示意图；图2为本发明实施例提供的一种历史交通信息中事件处理装置的构成示意图；图3为本发明实施例提供的一种基于历史数据的交通信息预测框图；图4为本发明实施例提供的一种从异常交通数据中提取事件信息的流程示意图；图5为本发明实施例提供的一种事件信息的应用图。
具体实施例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，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，都属于本发明保护的范围。为了能够提高交通信息预测结果的可靠性，本发明实施例提供了一种历史交通信 息中事件处理方法，如图1所示，包括101、从交通流历史数据中获取异常交通数据和正常交通数据；其中，所述“交通流历史数据”主要通过对如浮动车数据、线圈数据、视频数据等各 种采集到的原始数据进行处理所得到，其内容包含在某个时间段内车辆经过某道路所需的 时间或者行驶速度等反应道路行驶特征的数据。另外，后文所述的“事件历史数据”是通过 如摄像头查询、广播监听、网站搜索等人工方式获取的经过严格审查的交通数据，其包含了 事件发生的时间、位置、事件类型和事件内容等信息。举例而言，从交通流历史数据库中读取交通流历史数据，按照特征日和时间带对 交通流历史数据中的交通特征信息(如旅行时间和行驶速度)进行分析，将交通特征信息 的样本数值属于正常值范围外的交通流历史数据作为异常交通数据，而除异常交通数据外 的交通流历史数据即为正常交通数据。例如，对道路的行驶速度样本进行分析，将严重偏离 均值的行驶速度样本点作为异常值，其余行驶速度样本点作为正常值，那么行驶速度样本 点为异常值的交通流历史数据即为异常交通数据，行驶速度样本点为正常值的交通流历史 数据即为正常交通数据。102、根据规定条件从所述异常交通数据中获取交通事件数据；在所述异常交通数据中，有些数据是因交通事件的发生而造成的，而有些数据是 由于系统误差出现的精度问题。因交通事件的发生所产生的异常交通数据隐含了事件信 息，在此将这些隐含事件信息的数据称为交通事件数据。举例而言，由于交通事件的发生是突发的，并且会存在一定的持续时间和影响范 围，因此，可以从这三个方面对交通事件数据进行判定。
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突发性可以根据道路的平均行驶速度在前后时间上的跳变来定义。例如，获取异 常时间段Tl内考察道路Rl的异常交通数据。确定异常时间段Tl内的第一个考察周期，将 第一考察周期作为当前周期。其中，考察周期是指采集交通流历史数据的单位时间带。确 定当前周期之前的规定数量的考察周期，将确定的考察周期作为历史周期。根据考察道路 Rl的当前周期的异常交通数据获取考察道路Rl的当前平均行驶速度V 1，并且，根据考察 道路Rl的历史周期的正常交通数据获取考察道路Rl的历史平均行驶速度V2。在V1-V2 > A，并且(V1-V2)/V1 >B，可认为考察道路Rl的道路交通状态出现突发性，即异常时间段Tl 内考察道路Rl的异常交通数据具有突发性。其中，A为相对变化值，B为绝对变化值，而A 和B的值可以根据设置而改变。持续性从时间角度定义了事件出现的特征，事件一般会持续一段时间。例如，假设 事件一般会持续C分钟，若考察道路的样本值异常持续时间高于C分钟，则确定异常时间段 Tl内考察道路Rl的异常交通数据具有持续性。若持续时间少于C分钟，则可认为此异常交 通数据为由于系统误差或者输入误差引起的数据异常。因为城市路网是一个整体，某条道路出现流量异常，会对其相邻道路的流量的分 配产生影响，形成一定的影响区域，因此，空间性是指时间发生时的影响范围，可通过影响 相邻道路的数量进行定义。例如，获取异常时间段Tl内考察道路Rl的相邻道路的异常交 通数据，在根据上述方法确定这些相邻道路的异常交通数据具有突发性和持续性时，将所 述相邻道路作为受所述考察道路影响的道路。并且，在受考察道路Rl影响的道路数量高于 规定数量D时，确定异常时间段Tl内考察道路Rl的异常交通数据具有空间性。在根据上式方法确定异常时间段Tl内考察道路Rl的异常交通数据同时具有突发 性和持续性以及空间性时，将该异常交通数据作为考察道路Rl的交通事件数据提取出来。另外，事件历史数据是经过审核后发布出来的事件信息，可靠性较高，但是由于采 集的渠道和成本等因素，事件历史数据的覆盖率有限。然而，事件历史数据可以对提取出的 交通事件数据进行检验、修正和补充，从而得到更加精准的交通事件数据。具体可以为，获取与所述交通事件数据对应的事件历史数据，检验所述交通事件 数据与所述事件历史数据内容是否一致。在所述交通事件数据与所述事件历史数据内容不 一致时，根据所述事件历史数据的内容对所述交通事件数据的内容进行修正。检验事件历 史数据的内容是否都已在所述交通事件数据中存在。如果所述交通事件数据中不存在事件 历史数据的内容，将所述不存在的事件历史数据作为交通事件数据。103、根据所述交通事件数据和所述正常交通数据获取事件信息。其中，所述事件信息包括事件起始时间、道路编号、道路等级、事件影响程度、事件 持续时间和事件影响范围等。举例而言，根据所述交通事件数据获取样本值异常起始时间，即道路交通状态产 生跳变的时间，将所述样本值异常起始时间作为事件起始时间T。根据所述交通事件数据 确定发生事件信息的道路的道路编号N和发生事件信息的道路的道路等级L，在对发生事 件信息的道路进行分析时，对受该事件影响的道路交通状态的突变和异常持续时间进行分 析，将道路交通状态突变产生在最下游(道路交通状态产生跳变的时间最早)的、并且突变 最严重(当前平均行驶速度Vl-历史平均行驶速度V2和(当前平均行驶速度Vl-历史平 均行驶速度V2)/当前平均行驶速度Vl的值最大)的、异常持续时间最长的道路作为事件发生位置。事件影响程度Ygft (t)为事件造成的道路交通状态的变化程度，是事件持续时间 的函数。其可以根据由交通事件数据得到的规定时刻的异常平均速度以及由正常交通数据 得到的规定时刻的正常平均速度来获得。例如，用以下公式求得事件影响程度Ygft (t) 其中，异常平均速度(t)为根据所述交通事件数据获取的t时刻考察路段R 的平均速度，即事件发生后t时刻考察路段R的平均速度，而正常平均速度V1^ (t)为根据 所述正常交通数据获取的t时刻考察路段R的平均速度，即正常情况下无交通事件t时刻 考察道路Rl的平均速度。由于事件引起的道路交通状态异常变化的时间，以及受影响区域内的各道路的持 续时间不一致，因此，需要获取事件产生时间和事件消散时间，其中，事件产生时间即为事 件发生位置的交通状态发生突变的时间，事件消散时间即为受影响区域内的每条道路都恢 复到正常状态的时间。根据该事件产生时间和事件消散时间就可以得到事件持续时间Yw
间(Γ) °获取所述交通事件数据中受影响的道路范围，用相对于受事件发生位置影响的半 径表示，将所述道路范围作为事件影响范围Y·⑴，并且，事件影响范围Y·⑴也是事件 持续时间Ywial (r)的函数。通过上述方式建立事件信息数据库，可以采用查表法以事件影响程度、事件起始 时间和道路等级为条件查询事件持续时间和事件影响范围，即对应不同时间、不同等级道 路上发生的事件，在一定的影响程度下，从数据库中查询该事件的持续时间和影响范围。可 以根据这两个值，对短期预测中的交通参数预测值进行调整。本发明实施例提供的历史交通信息中事件处理方法，通过从交通流历史数据中获 取异常交通数据和正常交通数据，根据规定条件从所述异常交通数据中获取交通事件数 据，并根据所述交通事件数据和所述正常交通数据获取事件信息，这些事件信息可以很好 的反应交通信息的偶发性，因此，能够利用获取的事件信息对短期预测中的交通参数预测 值进行调整，从而，能够提高交通信息预测结果的可靠性。与上述方法相对应地，本发明实施例还提供了一种历史交通信息中事件处理装 置，如图2所示，包括历史数据获取单元201，用于从交通流历史数据中获取异常交通数据和正常交通 数据；事件数据获取单元202，用于根据规定条件从所述历史数据获取单元201获取的 异常交通数据中获取交通事件数据；事件信息获取单元203，用于根据所述事件数据获取单元202获取的交通事件数 据和所述历史数据获取单元201获取的正常交通数据获取事件信息。进一步地，所述事件数据获取单元202具体包括异常数据获取子单元，用于获取异常时间段内考察道路的异常交通数据；突发性判断子单元，用于在所述考察道路的当前平均行驶速度与历史平均行驶速度之差大于相对变化值，且所述差与所述当前平均行驶速度之比大于绝对变化值时，判定 所述异常时间段内所述考察道路的异常交通数据具有突发性；持续性判断子单元，用于在所述考察道路的样本值异常持续时间高于规定时间 时，判定所述异常时间段内所述考察道路的异常交通数据具有持续性；空间性判断子单元，用于在受所述考察道路影响的道路数量高于规定数量时，判 定所述异常时间段内所述考察道路的异常交通数据具有空间性；事件数据确定子单元，用于在所述突发性判断子单元判定所述异常交通数据具有 突发性，且所述持续性判断子单元判定所述异常交通数据具有持续性，且所述持续性判断 子单元判定所述异常交通数据具有空间性时，将所述异常时间段内所述考察道路的异常交 通数据作为所述考察道路的交通事件数据。进一步地，所述突发性判断子单元包括当前周期确定模块，用于确定所述异常时间段内的第一个考察周期，将所述第一 考察周期作为当前周期；历史周期确定模块，用于确定所述当前周期之前的规定数量的考察周期，将确定 的考察周期作为历史周期；当前速度获取模块，用于根据所述考察道路的当前周期的异常交通数据获取所述 考察道路的当前平均行驶速度；历史速度获取模块，用于根据所述考察道路的历史周期的正常交通数据获取所述 考察道路的历史平均行驶速度；突发性判断模块，用于在所述考察道路的当前平均行驶速度与历史平均行驶速度 之差大于相对变化值，且所述差与所述当前平均行驶速度之比大于绝对变化值时，判定所 述异常时间段内所述考察道路的异常交通数据具有突发性；进一步地，所述空间性判断子单元包括相邻数据获取模块，用于获取所述异常时间段内所述考察道路的相邻道路的异常 交通数据；相邻道路确定模块，用于在确定所述相邻道路的异常交通数据具有突发性和持续 性时，将所述相邻道路作为受所述考察道路影响的道路；空间性判断模块，用于在受所述考察道路影响的道路数量高于规定数量时，判定 所述异常时间段内所述考察道路的异常交通数据具有空间性。进一步地，所述历史交通信息中事件处理装置还包括事件历史数据获取单元，用于获取事件历史数据；事件数据修正单元，用于在所述交通事件数据与所述事件历史数据内容不一致 时，根据所述事件历史数据对所述交通事件数据进行修正；事件数据补充单元，用于在所述交通事件数据中不存在事件历史数据的内容时， 将所述不存在的事件历史数据作为交通事件数据。进一步地，所述事件信息获取单元203包括起始时间获取子单元，用于根据所述交通事件数据获取样本值异常起始时间，将 所述样本值异常起始时间作为事件起始时间；编号等级获取子单元，用于确定所述交通事件数据对应的道路的编号和等级；
影响程度获取子单元，用于根据异常平均速度和正常平均速度获取事件影响程 度，所述异常平均速度为根据所述交通事件数据获取的规定时刻的平均速度，所述正常平 均速度为根据所述正常交通数据获取的规定时刻的平均速度；持续时间获取子单元，用于根据事件产生事件和事件消散时间获取事件持续时 间；影响范围获取子单元，用于获取所述交通事件数据中受影响的道路范围，将所述 道路范围作为事件影响范围。本发明实施例提供的历史交通信息中事件处理装置，通过从交通流历史数据中获 取异常交通数据和正常交通数据，根据规定条件从所述异常交通数据中获取交通事件数 据，并根据所述交通事件数据和所述正常交通数据获取事件信息，这些事件信息可以很好 的反应交通信息的偶发性，因此，能够利用获取的事件信息对短期预测中的交通参数预测 值进行调整，从而，能够提高交通信息预测结果的可靠性。下面，以交通信息预测为例对本发明实施例进行说明。如图3所示，从交通流历史 数据库中读取交通流历史数据，并对该交通流历史数据进行统计分析，得到异常交通数据 和由正常交通数据统计得到的统计特征，该统计特征主要用于常发性预测中。其中，异常交 通数据可以按照上文所述方法进行提取，而根据正常交通数据得到统计特征的方法可以参 看现有技术，在此不再赘述。从事件历史数据库中读取事件历史数据，用该事件历史数据对 统计分析得到的异常交通数据进行检验、修正和补充。在对异常交通数据进行了修正和补 充后，如图4所示，按照上文所述的方法判断异常交通数据是否突发性、持续性和空间性， 如果异常交通数据同时满足这三个条件，则异常交通数据为交通事件数据，按照上文所述 方法对该交通事件数据进行统计分析，得到事件起始时间、道路等级、道路编号、事件影响 程度、事件持续时间和事件影响范围。在进行偶发性预测的过程中，利用事件起始时间、道 路等级和事件影响程度查询时间持续时间和事件影响范围，如图5所示。在按照上述方法进行交通信息预测时，通过从交通流历史数据中获取异常交通数 据，并利用事件历史数据对所述异常交通数据进行验证和补正，根据规定条件从所述异常 交通数据中获取交通事件数据，并根据所述交通事件数据和所述正常交通数据获取事件信 息，这些事件信息可以很好的反应交通信息的偶发性，因此，能够利用获取的事件信息对短 期预测中的交通参数预测值进行调整，从而，能够提高交通信息预测结果的可靠性。本领域普通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，所述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，所述的存储介质可为磁 碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory, ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory, RAM)等。以上所述，仅为本发明的具体实施方式
，但本发明的保护范围并不局限于此，任何 熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵 盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
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权利要求
一种历史交通信息中事件处理方法，其特征在于，包括从交通流历史数据中获取异常交通数据和正常交通数据；根据规定条件从所述异常交通数据中获取交通事件数据；根据所述交通事件数据和所述正常交通数据获取事件信息。
2.根据权利要求1所述的历史交通信息中事件处理方法，其特征在于，所述根据规定 条件从所述异常交通数据中获取交通事件数据包括获取异常时间段内考察道路的异常交通数据；在根据所述考察道路的行驶速度确定所述异常时间段内所述考察道路的异常交通数 据具有突发性，且根据所述考察道路的样本值异常持续时间确定所述异常时间段内所述考 察道路的异常交通数据具有持续性，且根据受所述考察道路影响的道路数量确定所述异常 时间段内所述考察道路的异常交通数据具有空间性时，将所述异常时间段内所述考察道路 的异常交通数据作为所述考察道路的交通事件数据。
3.根据权利要求2所述的历史交通信息中事件处理方法，其特征在于，所述根据考察 道路的行驶速度确定所述异常时间段内所述考察道路的异常交通数据具有突发性包括确定所述异常时间段内的第一个考察周期，将所述第一考察周期作为当前周期； 确定所述当前周期之前的规定数量的考察周期，将确定的考察周期作为历史周期； 根据所述考察道路的当前周期的异常交通数据获取所述考察道路的当前平均行驶速度；根据所述考察道路的历史周期的正常交通数据获取所述考察道路的历史平均行驶速度；在所述考察道路的当前平均行驶速度与历史平均行驶速度之差大于相对变化值，且所 述差与所述当前平均行驶速度之比大于绝对变化值时，确定所述异常时间段内所述考察道 路的异常交通数据具有突发性；所述根据所述考察道路的样本值异常持续时间确定所述异常时间段内所述考察道路 的异常交通数据具有持续性包括在所述考察道路的样本值异常持续时间高于规定时间时，确定所述异常时间段内所述 考察道路的异常交通数据具有持续性；所述根据受所述考察道路影响的道路数量确定所述异常时间段内所述考察道路的异 常交通数据具有空间性包括获取所述异常时间段内所述考察道路的相邻道路的异常交通数据； 在确定所述相邻道路的异常交通数据具有突发性和持续性时，将所述相邻道路作为受 所述考察道路影响的道路；在受所述考察道路影响的道路数量高于规定数量时，确定所述异常时间段内所述考察 道路的异常交通数据具有空间性。
4.根据权利要求1所述的历史交通信息中事件处理方法，其特征在于，所述根据所述 交通事件数据和所述正常交通数据获取事件信息的步骤之前还包括获取事件历史数据；在所述交通事件数据与所述事件历史数据内容不一致时，根据所述事件历史数据对所 述交通事件数据进行修正；在所述交通事件数据中不存在事件历史数据的内容时，将所述不存在的事件历史数据 作为交通事件数据。
5.根据权利要求1-4任一所述的历史交通信息中事件处理方法，其特征在于，所述根 据所述交通事件数据和所述正常交通数据获取事件信息包括根据所述交通事件数据获取样本值异常起始时间，将所述样本值异常起始时间作为事 件起始时间；确定所述交通事件数据对应的道路的编号和等级；根据异常平均速度和正常平均速度获取事件影响程度，所述异常平均速度为根据所述 交通事件数据获取的规定时刻的平均速度，所述正常平均速度为根据所述正常交通数据获 取的规定时刻的平均速度；根据事件产生事件和事件消散时间获取事件持续时间；获取所述交通事件数据中受影响的道路范围，将所述道路范围作为事件影响范围。
6.根据权利要求5所述的历史交通信息中事件处理方法，其特征在于，所述根据异常 平均速度和正常平均速度获取事件影响度包括根据异常平均速度v事件(t)和正常平均速度V正常(t)以及公式 获取事件影响度Y程度α)； 其中，所述异常平均速度(t)为根据所述交通事件数据获取的t时刻的平均速度， 所述正常平均速度V1胃(t)为根据所述正常交通数据获取的t时刻的平均速度。
7.一种历史交通信息中事件处理装置，其特征在于，包括历史数据获取单元，用于从交通流历史数据中获取异常交通数据和正常交通数据； 事件数据获取单元，用于根据规定条件从所述历史数据获取单元获取的异常交通数据 中获取交通事件数据；事件信息获取单元，用于根据所述事件数据获取单元获取的交通事件数据和所述历史 数据获取单元获取的正常交通数据获取事件信息。
8.根据权利要求7所述的历史交通信息中事件处理装置，其特征在于，所述事件数据 获取单元包括异常数据获取子单元，用于获取异常时间段内考察道路的异常交通数据； 突发性判断子单元，用于在所述考察道路的当前平均行驶速度与历史平均行驶速度之 差大于相对变化值，且所述差与所述当前平均行驶速度之比大于绝对变化值时，判定所述 异常时间段内所述考察道路的异常交通数据具有突发性；持续性判断子单元，用于在所述考察道路的样本值异常持续时间高于规定时间时，判 定所述异常时间段内所述考察道路的异常交通数据具有持续性；空间性判断子单元，用于在受所述考察道路影响的道路数量高于规定数量时，判定所 述异常时间段内所述考察道路的异常交通数据具有空间性；事件数据确定子单元，用于在所述突发性判断子单元判定所述异常交通数据具有突发 性，且所述持续性判断子单元判定所述异常交通数据具有持续性，且所述持续性判断子单 元判定所述异常交通数据具有空间性时，将所述异常时间段内所述考察道路的异常交通数 据作为所述考察道路的交通事件数据。
9.根据权利要求8所述的历史交通信息中事件处理装置，其特征在于，所述突发性判 断子单元包括当前周期确定模块，用于确定所述异常时间段内的第一个考察周期，将所述第一考察 周期作为当前周期；历史周期确定模块，用于确定所述当前周期之前的规定数量的考察周期，将确定的考 察周期作为历史周期；当前速度获取模块，用于根据所述考察道路的当前周期的异常交通数据获取所述考察 道路的当前平均行驶速度；历史速度获取模块，用于根据所述考察道路的历史周期的正常交通数据获取所述考察 道路的历史平均行驶速度；突发性判断模块，用于在所述考察道路的当前平均行驶速度与历史平均行驶速度之差 大于相对变化值，且所述差与所述当前平均行驶速度之比大于绝对变化值时，判定所述异 常时间段内所述考察道路的异常交通数据具有突发性； 所述空间性判断子单元包括相邻数据获取模块，用于获取所述异常时间段内所述考察道路的相邻道路的异常交通 数据；相邻道路确定模块，用于在确定所述相邻道路的异常交通数据具有突发性和持续性 时，将所述相邻道路作为受所述考察道路影响的道路；空间性判断模块，用于在受所述考察道路影响的道路数量高于规定数量时，判定所述 异常时间段内所述考察道路的异常交通数据具有空间性。
10.根据权利要求7所述的历史交通信息中事件处理装置，其特征在于，还包括 事件历史数据获取单元，用于获取事件历史数据；事件数据修正单元，用于在所述交通事件数据与所述事件历史数据内容不一致时，根 据所述事件历史数据对所述交通事件数据进行修正；事件数据补充单元，用于在所述交通事件数据中不存在事件历史数据的内容时，将所 述不存在的事件历史数据作为交通事件数据。
11.根据权利要求7-10任一所述的历史交通信息中事件处理装置，其特征在于，所述 事件信息获取单元包括起始时间获取子单元，用于根据所述交通事件数据获取样本值异常起始时间，将所述 样本值异常起始时间作为事件起始时间；编号等级获取子单元，用于确定所述交通事件数据对应的道路的编号和等级； 影响程度获取子单元，用于根据异常平均速度和正常平均速度获取事件影响程度，所 述异常平均速度为根据所述交通事件数据获取的规定时刻的平均速度，所述正常平均速度 为根据所述正常交通数据获取的规定时刻的平均速度；持续时间获取子单元，用于根据事件产生事件和事件消散时间获取事件持续时间； 影响范围获取子单元，用于获取所述交通事件数据中受影响的道路范围，将所述道路 范围作为事件影响范围。
全文摘要
本发明实施例公开了一种历史交通信息中事件处理方法及装置，涉及交通信息处理领域。为了能够提高交通信息预测结果的可靠性，本发明提供的技术方案如下从交通流历史数据中获取异常交通数据和正常交通数据；根据规定条件从所述异常交通数据中获取交通事件数据；根据所述交通事件数据和所述正常交通数据获取事件信息。本发明适用于交通信息预测。
文档编号G08G1/01GK101894469SQ201010234889
公开日2010年11月24日 申请日期2010年7月21日 优先权日2010年7月21日
发明者贾学力, 魏俊华 申请人:北京世纪高通科技有限公司