辖区之间高速公路交通拥堵程度排序的方法和系统与流程

本发明涉及高速公路管理领域，具体是一种辖区之间高速公路交通拥堵程度排序的方法和系统。

背景技术：

随着我国经济建设的快速发展，道路交通安全、快速的交通需求剧增，高速公路建设速度不断加快，截止2015年底，我国高速公路通车里程已达到11.7万公里，居世界第一位，如何确保高速公路的有序、安全、畅通，是各级政府部门关注的焦点。从国家层面到各省市的管理部门都想及时掌握当前或某一段时间内的高速公路的安全运行状况。目前，国内外对高速公路的拥堵状况缺少定量的评价方法，在经济发达地区的高速公路非常繁忙，已处于饱和状态，尤其是节假日高速公路免费通行所导致的高速公路拥堵已成为常态，各级政府决策部门和管理者都想定量的获得辖区内的高速公路安全运行信息，迫切需要掌握当前或在一个时间段范围内拥堵到什么程度，导致拥堵的源头都分布在哪里等信息。从国家或省层面想通过统一尺度，衡量掌握各个辖区高速公路交通管理部门的管理水平，便于进行统一考核排名。

技术实现要素：

本发明要解决现有技术中对于各个辖区高速公路拥堵程度缺少统一考核评价标准问题，从而提供一种辖区之间高速公路交通拥堵程度排序的方法和系统。

为此，本发明提供一种辖区之间高速公路交通拥堵程度排序的方法，包括如下步骤：

在电子地图上所辖区域高速公路双向道路上以及收费站进出口处、分流合流点处标注坐标点，相邻两个坐标点之间的距离小于设定阈值；

获取每一坐标点的实时路况并将其标注到电子地图上对应的坐标点位置处；

针对所辖区域高速公路上的每一个坐标点，根据其路况数据和下游紧邻的坐标点的路况数据，判断其是否为拥堵源头；

针对所辖区域高速公路上的每一个拥堵源头坐标点，根据其路况数据和下游紧邻的坐标点的路况数据，计算其受阻系数；

获取当前时刻所辖区域高速公路上的坐标点总数以及该辖区高速公路上全部拥堵源头的受阻系数总和，得到当前时刻该辖区高速公路的拥堵指数:拥堵指数＝受阻系数总和/坐标点总数；

根据每一辖区高速公路的拥堵指数对各辖区之间高速公路交通拥堵程度进行排序。

可选地，上述的辖区之间高速公路交通拥堵程度排序的方法中，获取每一坐标点的实时路况并将其标注到电子地图上对应的坐标点位置处的步骤中包括：

通过互联网读取至少三组路况云数据，融合每一组路况云数据，根据具有相同路况数据的组数最多的原则，得到实时路况数据，根据实时路况数据得到每一坐标点的实时路况并将其标注到电子地图上对应的坐标点位置处。

可选地，上述的辖区之间高速公路交通拥堵程度排序的方法中，获取每一坐标点的实时路况并将其标注到电子地图上对应的坐标点位置处的步骤中包括：

在周期性拥堵发生路段，采用雷达技术跟踪高速公路上的行驶车辆并实时采集车辆的行驶速度，根据车辆的行驶速度得到坐标点对应的行驶速度，根据坐标点对应的行驶速度与其所在路段的最高限速值的比值得到第一实时路况数据；

通过互联网读取路况云数据，作为第二实时路况数据；

融合所述第一实时路况数据和所述第二实时路况数据的分类结果得到每一坐标点的实时路况并将其标注到电子地图上。

可选地，上述的辖区之间高速公路交通拥堵程度排序的方法中，采用雷达技术跟踪高速公路上的行驶车辆并实时采集车辆的行驶速度，根据车辆的行驶速度得到坐标点对应的行驶速度，根据坐标点对应的行驶速度与其所在路段的最高限速值的比值得到第一实时路况数据的步骤中，具体包括：

以相邻两个坐标点的中间点为界限划分坐标点的测速区域，与前一坐标点距离近的位置点的车辆划入前一坐标点的测速区域，与后一坐标点距离近的位置点的车辆划入后一坐标点的测速区域；

针对每一坐标点，若与该坐标点对应的测速区域内无行驶车辆，则直接将该坐标点的路况数据标注为绿色，否则获取每一秒钟雷达采集到的与该坐标点对应的测速区域内的每一车辆的行驶速度vi，其中1≤i≤n，n为检测时间内该坐标点对应的测速区域内的车辆总数；

根据以下公式计算该坐标点的行驶速度：

若行驶速度与其所在路段的最高限速值的比值大于或等于第一阈值，则该车辆当前所在位置的坐标点路况为绿色；

若行驶速度与其所在路段的最高限速值的比值大于或等于第二阈值同时小于第一阈值，则该车辆当前所在位置的坐标点路况为黄色；

若行驶速度与其所在路段的最高限速值的比值大于或等于第三阈值同时小于第二阈值，则该车辆当前所在位置的坐标点路况为红色；

若行驶速度与其所在路段的最高限速值的比值小于第三阈值，则该车辆当前所在位置的坐标点路况为深红色。

可选地，上述的辖区之间高速公路交通拥堵程度排序的方法中，还包括如下步骤：

显示各辖区之间高速公路交通拥堵程度的排序结果。

本发明还提供一种辖区之间高速公路交通拥堵程度排序的系统，包括：

坐标点标注单元，在电子地图上所辖区域高速公路双向道路上以及收费站进出口处、分流合流点处标注坐标点，相邻两个坐标点之间的距离小于设定阈值；

路况标注单元，获取每一坐标点的实时路况并将其标注到电子地图上对应的坐标点位置处；

拥堵源头判断单元，针对所辖区域高速公路上的每一个坐标点，根据其路况数据和下游紧邻的坐标点的路况数据，判断其是否为拥堵源头；

受阻系数计算单元，针对所辖区域高速公路上的每一个拥堵源头坐标点，根据其路况数据和下游紧邻的坐标点的路况数据，计算其受阻系数；

拥堵指数计算单元，获取当前时刻所辖区域高速公路上的坐标点总数以及该辖区高速公路上全部拥堵源头的受阻系数总和，得到当前时刻该辖区高速公路的拥堵指数:排序基数＝受阻系数总和/坐标点总数；

排序单元，根据每一辖区高速公路的拥堵指数对各辖区之间高速公路交通拥堵程度进行排序。

可选地，上述的辖区之间高速公路交通拥堵程度排序的系统中，路况标注单元包括：

云数据读取模块，通过互联网读取至少三组路况云数据，融合每一组路况云数据，根据具有相同路况数据的组数最多的原则，得到实时路况数据，根据实时路况数据得到每一坐标点的实时路况并将其标注到电子地图上对应的坐标点位置处。

可选地，上述的各辖区之间高速公路交通拥堵程度排序的系统中，路况标注单元包括：

雷达测速模块，在周期性拥堵发生路段，采用雷达技术跟踪高速公路上的行驶车辆并实时采集车辆的行驶速度，根据车辆的行驶速度得到坐标点对应的行驶速度，根据坐标点对应的行驶速度与其所在路段的最高限速值的比值得到第一实时路况数据；

互联网数据获取模块，通过互联网读取路况云数据，作为第二实时路况数据；

数据融合模块，融合所述第一实时路况数据和所述第二实时路况数据的分类结果得到每一坐标点的实时路况并将其标注到电子地图上。

可选地，上述的辖区之间高速公路交通拥堵程度排序的系统中，雷达测速模块具体用于：

以相邻两个坐标点的中间点为界限划分坐标点的测速区域，与前一坐标点距离近的位置点的车辆划入前一坐标点的测速区域，与后一坐标点距离近的位置点的车辆划入后一坐标点的测速区域；

针对每一坐标点，若与该坐标点对应的测速区域内无行驶车辆，则直接将该坐标点的路况数据标注为绿色，否则获取每一秒钟雷达采集到的与该坐标点对应的测速区域内的每一车辆的行驶速度vi，其中1≤i≤n，n为检测时间内该坐标点对应的测速区域内的车辆总数；

根据以下公式计算该坐标点的行驶速度：

若行驶速度与其所在路段的最高限速值的比值大于或等于第一阈值，则该车辆当前所在位置的坐标点路况为绿色；

若行驶速度与其所在路段的最高限速值的比值大于或等于第二阈值同时小于第一阈值，则该车辆当前所在位置的坐标点路况为黄色；

若行驶速度与其所在路段的最高限速值的比值大于或等于第三阈值同时小于第二阈值，则该车辆当前所在位置的坐标点路况为红色；

若行驶速度与其所在路段的最高限速值的比值小于第三阈值，则该车辆当前所在位置的坐标点路况为深红色。

可选地，上述的辖区之间高速公路交通拥堵程度排序的系统中，还包括：

提示单元，显示各辖区之间高速公路交通拥堵程度的排序结果。

本发明提供的上述技术方案，与现有技术相比，至少具有如下有益效果：

本发明提供的辖区之间高速公路交通拥堵程度排序的方法和系统，在电子地图上所辖区域高速公路双向道路上以及收费站进出口处、分流合流点处标注坐标点，相邻两个坐标点之间的距离小于设定阈值；获取每一坐标点的实时路况并将其标注到电子地图上对应的坐标点位置处；针对所辖区域高速公路上的每一个坐标点，根据其路况数据和下游紧邻的坐标点的路况数据，判断其是否为拥堵源头；针对所辖区域高速公路上的每一个拥堵源头坐标点，根据其路况数据和下游紧邻的坐标点的路况数据，计算其受阻系数；获取当前时刻所辖区域高速公路上的坐标点总数以及该辖区高速公路上全部拥堵源头的受阻系数总和，得到当前时刻该辖区高速公路的拥堵指数:拥堵指数＝受阻系数总和/坐标点总数；根据每一辖区高速公路的拥堵指数对各辖区之间高速公路交通拥堵程度进行排序。根据拥堵指数对各辖区之间高速公路交通拥堵程度进行排名,更加公平合理,因为对于辖区范围大的情况高速公路上设置的坐标点多，辖区范围小的情况高速公路上设置的坐标点少，可以避免辖区范围不一样、高速公路长度不一样导致的偏差。

附图说明

为了使本发明的内容更容易被清楚的理解，下面结合附图，对本发明作进一步详细的说明，其中，

图1为本发明一个实施例所述辖区之间高速公路交通拥堵程度排序的方法的流程图；

图2为发明一个实施例所述电子地图所辖区域高速公路标注坐标点的示意图；

图3为本发明一个实施例所述获取坐标点路况数据的原理示意图；

图4为本发明另一个实施例所述获取坐标点路况数据的原理示意图；

图5为本发明一个实施例所述雷达测速区域的划分方式的原理示意图；

图6为本发明一个实施例所述辖区之间高速公路交通拥堵程度排序的系统的原理框图。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明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。并且下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。

实施例1

本实施例提供一种辖区之间高速公路交通拥堵程度排序的方法，应用于交通管理部门的中控系统中，如图1所示，包括如下步骤：

s1：在电子地图上所辖区域高速公路双向道路上以及收费站进出口处、分流合流点处标注坐标点，相邻两个坐标点之间的距离小于设定阈值；如图2所示。两个相邻坐标点之间的实际距离可以设定在200米左右，图中箭头表示行驶方向。可以理解，在高速公路上，收费站进出口处、分流合流点处车辆必须停车取卡或缴费、或者需要降速行驶，因此这些位置最为容易出现拥堵，因此将坐标点设置在这些位置，当出现拥堵时第一时间发现并处理，避免拥堵扩散或者延长持续时间。

s2：获取每一坐标点的实时路况并将其标注到电子地图上对应的坐标点位置处；在具体实施时，可以直接通过互联网读取路况云数据作为实时路况数据，但是其精准度可能不高。因此，为了能够得到更准确的实时路况数据，本实施例中采用多组数据融合研判的方式获取实时路况数据。具体地，可通过如下两种方式实现：

第一种方式：通过互联网读取至少三组路况云数据，融合每一组路况云数据，根据具有相同路况数据的组数最多的原则，得到实时路况数据，根据实时路况数据得到每一坐标点的实时路况并将其标注到电子地图上对应的坐标点位置处。如图3所示，可以获取至少三个路况云数据，通过对每一路况云数据进行分析，删除异常数据，根据保留下来的路况云数据进行解析得到坐标点的精准路况数据。例如，读取电子地图上的某一坐标点所对应的3个路况云数据的路况数据，其中2个显示为深红色，一个显示为黄色，那么该坐标点就选取深红色为当前时刻该坐标点的路况。

另一种方式如图4所示，通过雷达测速和互联网云数据进行融合后得到路况数据，具体包括：

s21：在周期性拥堵发生路段，采用雷达技术跟踪高速公路上的行驶车辆并实时采集车辆的行驶速度，根据车辆的行驶速度得到坐标点对应的行驶速度，根据坐标点对应的行驶速度与其所在路段的最高限速值的比值得到第一实时路况数据；由于雷达测速装置的成本较高，因此只选定周期性拥堵的路段安装。针对每一坐标点，雷达采集到的与该坐标点距离最近的所有位置点的车辆的行驶速度求取平均值后作为该坐标点的行驶速度；由于雷达测速装置是针对连续位置进行测试的,每一坐标点的速度可通过如下方式进行得到：

s211：以相邻两个坐标点的中间点为界限划分坐标点的测速区域，与前一坐标点距离近的位置点划入前一坐标点的测速区域，与后一坐标点距离近的位置点划入后一坐标点的测速区域；具体地，如图5所示，其中标出了坐标点1和前边相邻坐标点之间的中点、坐标点1和后边相邻坐标点(坐标点2)之间的中点，两个中点之间的阴影区域即构成了坐标点1的测速区域。

s212：针对每一坐标点，若与该坐标点对应的测速区域内无行驶车辆，则直接将该坐标点的路况数据标注为绿色，否则获取每一秒钟雷达采集到的与该坐标点对应的测速区域内的每一车辆的行驶速度vi，其中1≤i≤n，n为检测时间内该坐标点对应的测速区域内的车辆总数；

s213：根据以下公式计算该坐标点的行驶速度：

s214：若行驶速度与其所在路段的最高限速值的比值大于或等于第一阈值，则该车辆当前所在位置的坐标点路况为绿色；

s215：若行驶速度与其所在路段的最高限速值的比值大于或等于第二阈值同时小于第一阈值，则该车辆当前所在位置的坐标点路况为黄色；

s216：若行驶速度与其所在路段的最高限速值的比值大于或等于第三阈值同时小于第二阈值，则该车辆当前所在位置的坐标点路况为红色；

s217：若行驶速度与其所在路段的最高限速值的比值小于第三阈值，则该车辆当前所在位置的坐标点路况为深红色。

以上，第一阈值、第二阈值、第三阈值均可以根据实际情况进行选择，可以分别选择为0.6、0.4、0.2。

s22：通过互联网读取路况云数据，得到第二实时路况数据；也可以采用第一种方式，获取多个路况云数据，对多个路况云数据进行数据融合后，得到第二实时路况数据。

s23：融合所述第一实时路况数据和所述第二实时路况数据的分类结果得到每一坐标点的实时路况并将其标注到电子地图上；具体地，在周期性拥堵路段，可以根据雷达读取到的路况数据和网络读取的云数据进行比对，如果二者的差异超过一定范围，则舍弃该组数据，例如雷达读取到的数据显示某一坐标点的路况为深红色，而互联网读取到的该坐标点的路况数据为黄色，则可暂时舍弃该组数据，直到二者读取到的路况数据保持一致。对于非周期性拥堵路段，可直接采用互联网读取到的路况数据作为坐标点的路况数据。

s3：针对所辖区域高速公路上的每一个坐标点，根据其路况数据和下游紧邻的坐标点的路况数据，判断其是否为拥堵源头；具体地，可以采用如下步骤判断坐标点是否为拥堵源头：

s31：判断某一编号的坐标点上是否为深红色，若是则执行步骤s32，否则执行步骤s33；

s32：判断该编号坐标点下游紧邻的坐标点上是否为深红色，若否则执行步骤s37，若是则返回步骤s2；

s33：判断该编号坐标点上是否为红色，若是则执行步骤s34，否则执行步骤s35；

s34：判断该编号坐标点下游紧邻的坐标点上是否为深红色或红色，若否则执行步骤s37，若是则返回步骤s2；

s35：判断该编号坐标点上是否为黄色，若是则执行步骤s36，否则返回步骤s2；

s36：判断该编号坐标点下游紧邻的坐标点上是否为深红色或红色或黄色，若否则执行步骤s37，若是则返回步骤s2；

s37：确定该编号坐标点为拥堵源头。

也就是说，如果某一坐标点为深红色，但是其下游紧邻的坐标点不是深红色则该坐标点为拥堵源头。如果某一坐标点为红色，但是其下游紧邻的坐标点不是深红色也不是红色，则该坐标点为拥堵源头。如果某一坐标点为黄色，但是其下游坐标点不是深红色也不是红色也不是黄色，则该坐标点为拥堵源头。采用该判断方式可以非常简单快速地得到拥堵源头所对应的坐标点，并能够根据坐标点与地理位置坐标的对应关系确定拥堵源头所在的具体位置，为快速消除拥堵源头提供了保障。

s4：针对所辖区域高速公路上的每一个拥堵源头坐标点，根据其路况数据和下游紧邻的坐标点的路况数据，计算其受阻系数；具体地，通过以下方法计算受阻系数：

计算其受阻系数的步骤包括：

s41：判断拥堵源头是否为深红色，若是则执行步骤s42，否则执行步骤s44。

s42：判断下游紧邻坐标点是否为绿色，若是则当前时刻下该拥堵源头的受阻系数加第一数值，若否则执行步骤s43，所述第一数值可以根据实际情况进行选择，本实施例中选择为1.5。

s43：判断下游紧邻坐标点是否为黄色，若是则当前时刻下该拥堵源头的受阻系数加第二数值；所述第二数值可以根据实际情况进行选择，本实施例中选择为1；否则当前时刻下该拥堵源头的受阻系数加第三数值，所述第三数值可以根据实际情况进行选择，本实施例中选择为0.5。

s44：判断拥堵源头是否为红色，若是则执行步骤s45，否则执行步骤s46。

s45：判断下游紧邻坐标点是否为绿色，若是则当前时刻下该拥堵源头的受阻系数加第二数值，否则执行步骤s46。

s46：当前时刻下该拥堵源头的受阻系数加第三数值。

s47：每秒钟将区域内变为绿色的拥堵源头的受阻系数清零。

对于作为拥堵源头的坐标点，根据其下游方向与之紧邻的坐标点的路况与其路况之间的差异来确定该拥堵源头的受阻系数。如果其下游紧邻坐标点的路况与该拥堵源头的路况差距越大，说明该拥堵源头对于下游的阻力越大，因此受阻系数应该越大。例如，某一拥堵源头为深红色，而下游方向与之紧邻的坐标点为绿色的情况和下游方向与之紧邻的坐标点为红色的情况，前者的受阻系数要大于后者。

s5：获取当前时刻所辖区域高速公路上的坐标点总数以及该辖区高速公路上全部拥堵源头的受阻系数总和，得到当前时刻该辖区高速公路的拥堵指数:拥堵指数＝受阻系数总和/坐标点总数；

s6：根据每一辖区高速公路的拥堵指数对各辖区之间高速公路交通拥堵程度进行排序。

以京沪高速公路按照行政区域划分后的辖区为例，其中北京段35公里，河北段6.84公里，天津段100.85公里。显然，天津段辖区高速公路的长度远大于河北段辖区高速公路的长度，如果坐标点之间的距离相同的话，那么天津段高速公路内的坐标点数量会远大于河北段高速公路内的坐标点数量。如天津段高速公路设置了80000个坐标点，而河北段设置了10000个坐标点。在当前时刻，如果天津段高速公路所有坐标点的受阻系数相加后为300000，河北段高速公路所有坐标点的受阻系数相加后为50000，虽然表面上看河北段高速公路的受阻系数总数小于天津段高速公路的受阻系数，但是由于天津段高速公路的坐标点总数大于河北段高速公路的坐标点总数，因此计算后天津段高速公路的拥堵指数＝300000/80000＝3.75；河北段高速公路的拥堵指数＝50000/10000＝5，因此河北段高速公路的拥堵指数大于天津段高速公路的拥堵指数，在对两个辖区高速公路交通拥堵程度排序时，河北段高速公路的排名要比天津段高速公路的排名更靠前。

在以上方案的基础上，所述方法还可以包括如下步骤：

s7：显示各辖区之间高速公路交通拥堵程度的排序结果。具体地，在交通管理部门的控制中心，会设置有大屏显示系统，可以通过显示屏显示各条高速公路上每一坐标点的受阻系数、高速公路的受阻系数总和与每一条高速公路上拥堵源头的数量及位置以提示交通管理者。

实施例2

本实施例提供一种辖区之间高速公路交通拥堵程度排序的系统，如图6所示，包括：

坐标点标注单元1，在电子地图上所辖区域高速公路双向道路上以及收费站进出口处、分流合流点处标注坐标点，相邻两个坐标点之间的距离小于设定阈值；两个相邻坐标点之间的实际距离可以设定在200米左右，图中箭头表示行驶方向。可以理解，在高速公路上，收费站进出口处、分流合流点处车辆必须停车取卡或缴费、或者需要降速行驶，因此这些位置最为容易出现拥堵，因此将坐标点设置在这些位置，当出现拥堵时第一时间发现并处理，避免拥堵扩散或者延长持续时间。

路况标注单元2，获取每一坐标点的实时路况并将其标注到电子地图上对应的坐标点位置处；在具体实施时，可以直接通过互联网读取路况云数据作为实时路况数据，但是其精准度可能不高。因此，为了能够得到更准确的实时路况数据，本实施例中采用多组数据融合研判的方式获取实时路况数据。具体地，可通过如下两种方式实现：

第一种方式：路况标注单元2包括云数据读取模块，通过互联网读取至少三组路况云数据，融合每一组路况云数据，根据具有相同路况数据的组数最多的原则，得到实时路况数据，根据实时路况数据得到每一坐标点的实时路况并将其标注到电子地图上对应的坐标点位置处。可以获取至少三个路况云数据，通过对每一路况云数据进行分析，删除异常数据，根据保留下来的路况云数据进行解析得到坐标点的精准路况数据。例如，读取电子地图上的某一坐标点所对应的3个路况云数据的路况数据，其中2个显示为深红色，一个显示为黄色，那么该坐标点就选取深红色为当前时刻该坐标点的路况。

第二种方式，如图6，路况标注单元2包括：

雷达测速模块21，在周期性拥堵发生路段，采用雷达技术跟踪高速公路上的行驶车辆并实时采集车辆的行驶速度，根据车辆的行驶速度得到坐标点对应的行驶速度，根据坐标点对应的行驶速度与其所在路段的最高限速值的比值得到第一实时路况数据；由于雷达测速装置的成本较高，因此只选定周期性拥堵的路段安装。针对每一坐标点，雷达采集到的与该坐标点距离最近的所有位置点的车辆的行驶速度求取平均值后作为该坐标点的行驶速度；由于雷达测速装置是针对连续位置进行测试的,每一坐标点的速度可通过如下方式进行得到：

以相邻两个坐标点的中间点为界限划分坐标点的测速区域，与前一坐标点距离近的位置点的车辆划入前一坐标点的测速区域，与后一坐标点距离近的位置点的车辆划入后一坐标点的测速区域；

针对每一坐标点，若与该坐标点对应的测速区域内无行驶车辆，则直接将该坐标点的路况数据标注为绿色，否则获取每一秒钟雷达采集到的与该坐标点对应的测速区域内的每一车辆的行驶速度vi，其中1≤i≤n，n为检测时间内该坐标点对应的测速区域内的车辆总数；

根据以下公式计算该坐标点的行驶速度：

若行驶速度与其所在路段的最高限速值的比值大于或等于第一阈值，则该车辆当前所在位置的坐标点路况为绿色；

若行驶速度与其所在路段的最高限速值的比值大于或等于第二阈值同时小于第一阈值，则该车辆当前所在位置的坐标点路况为黄色；

若行驶速度与其所在路段的最高限速值的比值大于或等于第三阈值同时小于第二阈值，则该车辆当前所在位置的坐标点路况为红色；

若行驶速度与其所在路段的最高限速值的比值小于第三阈值，则该车辆当前所在位置的坐标点路况为深红色。

互联网数据获取模块22，通过互联网读取路况云数据，作为第二实时路况数据；也可以采用第一种方式，获取多个路况云数据，对多个路况云数据进行数据融合后，得到第二实时路况数据。

数据融合模块23，融合所述第一实时路况数据和所述第二实时路况数据的分类结果得到每一坐标点的实时路况并将其标注到电子地图上。具体地，在周期性拥堵路段，可以根据雷达读取到的路况数据和网络读取的云数据进行比对，如果二者的差异超过一定范围，则舍弃该组数据，例如雷达读取到的数据显示某一坐标点的路况为深红色，而互联网读取到的该坐标点的路况数据为黄色，则可暂时舍弃该组数据，直到二者读取到的路况数据保持一致。对于非周期性拥堵路段，可直接采用互联网读取到的路况数据作为坐标点的路况数据。

拥堵源头判断单元3，针对所辖区域高速公路上的每一个坐标点，根据其路况数据和下游紧邻的坐标点的路况数据，判断其是否为拥堵源头；具体地，通过如下方式判断坐标点是否为拥堵源头：

若坐标点上标注为深红色且下游紧邻的坐标点上不是深红色，则该坐标点确定为拥堵源头；若坐标点上标注为红色且下游紧邻的坐标点上不是深红色或红色，则该坐标点确定为拥堵源头；若坐标点上标注为黄色且下游紧邻的坐标点上不是深红色或红色或黄色，则该坐标点确定为拥堵源头。也就是说，如果某一坐标点为深红色，但是其下游紧邻的坐标点不是深红色则该坐标点为拥堵源头。如果某一坐标点为红色，但是其下游紧邻的坐标点不是深红色也不是红色，则该坐标点为拥堵源头。如果某一坐标点为黄色，但是其下游坐标点不是深红色也不是红色也不是黄色，则该坐标点为拥堵源头。采用该判断方式可以非常简单快速地得到拥堵源头所对应的坐标点，并能够根据坐标点与地理位置坐标的对应关系确定拥堵源头所在的具体位置，为快速消除拥堵源头提供了保障。

受阻系数计算单元4，针对所辖区域高速公路上的每一个拥堵源头坐标点，根据其路况数据和下游紧邻的坐标点的路况数据，计算其受阻系数；具体地，针对每一个拥堵源头坐标点，采用如下方式计算其受阻系数：

若其为深红色而下游紧邻坐标点为绿色，则当前时刻下该拥堵源头的受阻系数加第一数值；所述第一数值可以根据实际情况进行选择，本实施例中选择为1.5。若其为深红色而下游紧邻坐标点为黄色，则当前时刻下该拥堵源头的受阻系数加第二数值；所述第二数值可以根据实际情况进行选择，本实施例中选择为1；若其为深红色而下游紧邻坐标点为红色，则当前时刻下该拥堵源头的受阻系数加第三数值，所述第三数值可以根据实际情况进行选择，本实施例中选择为0.5；若其为红色而下游紧邻坐标点为绿色，则当前时刻下该拥堵源头的受阻系数加第二数值；若其为红色而下游紧邻坐标点为黄色，则当前时刻下该拥堵源头的受阻系数加第三数值；若其为黄色，则当前时刻下该拥堵源头的受阻系数加第三数值；若其路况数据变为绿色则当前时刻下该拥堵源头的受阻系数清零。对于作为拥堵源头的坐标点，根据其下游方向与之紧邻的坐标点的路况与其路况之间的差异来确定该拥堵源头的受阻系数。如果其下游紧邻坐标点的路况与该拥堵源头的路况差距越大，说明该拥堵源头对于下游的阻力越大，因此受阻系数应该越大。例如，某一拥堵源头为深红色，而下游方向与之紧邻的坐标点为绿色的情况和下游方向与之紧邻的坐标点为红色的情况，前者的受阻系数要大于后者。

拥堵指数计算单元5，获取当前时刻所辖区域高速公路上的坐标点总数以及该辖区高速公路上全部拥堵源头的受阻系数总和，得到当前时刻该辖区高速公路的拥堵指数:拥堵指数＝受阻系数总和/坐标点总数；

排序单元6，根据每一辖区高速公路的拥堵指数对各辖区之间高速公路交通拥堵程度进行排序。以京沪高速公路按照行政区域划分后的辖区为例，其中北京段35公里，河北段6.84公里，天津段100.85公里。显然，天津段辖区高速公路的长度远大于河北段辖区高速公路的长度，如果坐标点之间的距离相同的话，那么天津段高速公路内的坐标点数量会远大于河北段高速公路内的坐标点数量。如天津段高速公路设置了80000个坐标点，而河北段设置了10000个坐标点。在当前时刻，如果天津段高速公路所有坐标点的受阻系数相加后为300000，河北段高速公路所有坐标点的受阻系数相加后为50000，虽然表面上看河北段高速公路的受阻系数总数小于天津段高速公路的受阻系数，但是由于天津段高速公路的坐标点总数大于河北段高速公路的坐标点总数，因此计算后天津段高速公路的拥堵指数＝300000/80000＝3.75；河北段高速公路的拥堵指数＝50000/10000＝5，因此河北段高速公路的拥堵指数大于天津段高速公路的拥堵指数，在对两个辖区高速公路交通拥堵程度排序时，河北段高速公路的排名要比天津段高速公路的排名更靠前。

优选地，上述系统还包括提示单元7，显示各辖区之间高速公路交通拥堵程度的排序结果以及拥堵指数最高的辖区高速公路的拥堵源头所在位置。具体地，在交通管理部门的控制中心，会设置有大屏显示系统，可以通过显示屏显示各条高速公路上每一坐标点的受阻系数、高速公路的受阻系数总和与每一条高速公路上拥堵源头的数量及位置以提示交通管理者。

本发明实施例提供的上述方案，在电子地图上所辖区域高速公路双向道路上以及收费站进出口处、分流合流点处标注坐标点，相邻两个坐标点之间的距离小于设定阈值；获取每一坐标点的实时路况并将其标注到电子地图上对应的坐标点位置处；针对所辖区域高速公路上的每一个坐标点，根据其路况数据和下游紧邻的坐标点的路况数据，判断其是否为拥堵源头；针对所辖区域高速公路上的每一个拥堵源头坐标点，根据其路况数据和下游紧邻的坐标点的路况数据，计算其受阻系数；获取当前时刻所辖区域高速公路上的坐标点总数以及该辖区高速公路上全部拥堵源头的受阻系数总和，得到当前时刻该辖区高速公路的拥堵指数:排序基数＝受阻系数总和/坐标点总数；根据每一辖区高速公路的拥堵指数对各辖区之间高速公路交通拥堵程度进行排序。根据拥堵指数对各辖区之间高速公路交通拥堵程度进行排名,更加公平合理,因为对于辖区范围大的情况高速公路上设置的坐标点多，辖区范围小的情况高速公路上设置的坐标点少，可以避免辖区范围不一样、高速公路长度不一样导致的偏差。

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。

显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。