路网数据处理方法、设备和可读介质与流程

1.本技术涉及计算机技术领域，特别是涉及一种路网数据处理方法、一种终端设备和一种机器可读介质。


背景技术：

2.随着信息技术的发展，生活中越来越多的事务开始引入信息技术进行管理。以道路为例，用户可以基于信息技术进行导航，从而更加便捷的去往目的地。又如针对道路进行管控以便管理城市道路等。
3.目前，国内外针对道路的主动管控技术的应用还处在初级阶段，很多的学术研究都还处在局部的管控优化上。这些局部的技术优化的是管控事件点位的上下游交通流，然而城市路网是互通的，因此这样往往可能带来关联的其他局部区域的问题，处理效率较低。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供了一种路网数据处理方法，以提高路网数据处理效率。
5.相应的，本技术实施例还提供了一种电子设备和一种机器可读介质，用以保证上述方法的实现及应用。
6.为了解决上述问题，本技术实施例公开了一种路网数据处理方法，所述方法包括：
7.获取路网相关的传感器数据和路网数据；
8.依据所述传感器数据和路网数据，确定交通流数据；
9.依据所述交通流数据进行路网分析，确定对应的路径数据和关键点控制数据；
10.依据所述路径数据和关键点控制数据对路网交通进行协同控制。
11.可选的，所述依据所述传感器数据和路网数据，确定交通流数据，包括：
12.传感器数据和路网数据进行时间对齐；
13.将对齐的传感器数据和对齐的路网数据映射到路网中，确定交通流数据。
14.可选的，所述将对齐的传感器数据和对齐的路网数据映射到路网中，确定交通流数据，包括：
15.按照位置信息将对齐的传感器数据和对齐的路网数据映射到路网的对应路段；
16.对各路段映射的数据进行分析，确定对应的交通流数据，所述交通流数据包括：车流量数据、车速数据和/或事件数据。
17.可选的，所述依据所述交通流数据进行路网分析，确定对应的路径数据和关键点控制数据，包括：
18.依据车辆的标识信息确定所述车辆的行驶轨迹，依据所述行驶轨迹确定路径数据；
19.依据事件数据确定位置信息，依据所述位置信息确定关键点控制数据。
20.可选的，所述依据车辆的标识信息确定所述车辆的行驶轨迹，依据所述行驶轨迹确定路径数据，包括：
21.依据车辆的标识信息获取所述车辆的定位数据，依据所述定位数据确定所述车辆的行驶轨迹；
22.依据行驶轨迹确定所述车辆的起点位置和终端位置，依据所述车辆的起点位置和终端位置确定路径数据。
23.可选的，所述依据事件数据确定位置信息，依据所述位置信息确定关键点控制数据，包括：
24.依据事件数据确定对应的位置信息，依据所述位置信息确定对应路段的关键点；
25.生成所述关键点对应的关键点控制数据。
26.可选的，所述依据所述路径数据和关键点控制数据对道路交通进行协同控制，包括：
27.依据所述路径数据进行全局路径规划，确定对应的路径引导信息；
28.依据所述关键点控制数据对关键点执行控制操作。
29.可选的，所述依据所述关键点控制数据对关键点执行以下至少一种控制操作：
30.依据所述关键点控制数据确定所述关键点对应的限速信息；
31.依据所述关键点控制数据对所述关键点对应的匝道进行控制；
32.依据所述关键点控制数据开放所述关键点对应的硬路肩；
33.依据所述关键点控制数据发送所述关键点对应的提示信息；
34.依据所述关键点控制数据开放或关闭与所述关键点对应的收费站。
35.本技术实施例还公开了一种电子设备，包括：处理器；和存储器，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被执行时，使得所述处理器执行如本技术实施例所述的方法。
36.本技术实施例还公开了一个或多个机器可读介质，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被执行时，使得处理器执行如本技术实施例所述的方法。
37.与现有技术相比，本技术实施例包括以下优点：
38.在本技术实施例中，可获取路网相关的传感器数据和路网数据，然后依据所述传感器数据和路网数据，确定交通流数据，再依据所述交通流数据进行路网分析，确定对应的路径数据和关键点控制数据，分析全局车辆的路径以及局部的单点控制，然后依据所述路径数据和关键点控制数据对路网交通进行协同控制，可将全局控制与单点控制协同执行，更加准确的控制路网，提高路网数据的处理效率。
附图说明
39.图1是本技术的一种路网数据处理方法实施例的步骤流程图；
40.图2是本技术实施例的一种路网管控系统的处理示意图；
41.图3是本技术实施例的另一种路网数据处理方法的步骤流程图；
42.图4是本技术的一种路网数据处理装置实施例的步骤流程图；
43.图5是本技术一实施例提供的装置的结构示意图。
具体实施方式
44.为使本技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本技术作进一步详细的说明。
45.本技术实施例可应用于道路数据的管理场景，如城市内道路数据的管理、控制，又如城市间公路的管理、控制等。可以对道路进行主动交通管控(active traffic management，atm)，其包括一系列完整连贯的交通管理欧式，可以对常发和偶发的交通拥堵进行历史的管理，从而发挥交通设备的效益。本技术实施例中路网指的是交通领域的道路网络，是在一定区域内，由各种道路、各级公路组成组成的相互联络、交织成网状分布的道路系统。包括由各级公路组成的公路网，以及在城市范围内由各种道路组成的称城市道路网等。
46.参照图1，示出了本技术的一种路网数据处理方法实施例的步骤流程图。
47.步骤102，获取路网相关的传感器数据和路网数据。
48.在路网中可设置有各种类型的传感器，包括卡口、路测单元rsu(road side unit)、摄像机、雷达、天气设备等，也包括在车辆、用户设备中用于路网的传感器，如车辆的雷达、定位传感器，用户设备的定位传感器等。以上各种传感器数据的获取均需要得到相应数据源的允许，在授权的基础上获取。路网数据指的是路网中多源事件流数据，如高速公路设施设备数据、用户设备上报的事件数据，以及一些时间的处理规则数据等。
49.其中，所述获取道路相关的传感器数据和路网数据，包括：基于道路关联的传感器获取以下至少一种传感器数据：车流量数据、施工数据、交通事故数据、气象数据、车速数据、定位数据等；获取以下至少一种路网数据：道路设施对应的设备数据、用户设备上报的事件数据、处理规则数据等。其中，每个传感器数据和路网数据对应关联有位置信息，该位置信息可为经纬度信息，还可包括道路、公路的名称等信息，传感器数据和路网数据还关联有时间信息，从而确定出产出该数据的时间。例如，车流数据可为某一时间内某一路段的车流量数据。
50.其中，卡口可理解为道路、公路出入口，可在卡口采集图像数据，以及卡口的系统数据等，还可路测单元rsu(road side unit)，测量道路车速、车流量等。从而基于该数据进行分析，确定当前的车流量数据等。道路、公路还可设置摄像头等图像采集设备，可以采集路网图像，通过对路网图像进行分析，可确定出道路、公路的车流数据、施工数据、交通事故数据等。其中，车流数据为道路、公路上车流量数据，如每秒车辆行驶数量等数据，从而可确定道路是否发生拥堵、通行是否顺畅等。施工数据指的是道路、公路上发生施工事件的数据，其可能会导致道路、公路变窄或无法通行等情况。交通事故数据指的是道路、公路上发生交通事故事件的额数据，其可能会导致道路、公路变窄或无法通行等情况。在另外一些示例中，通过图像数据也可获取车辆标识数据，如车牌号等，可基于需求在得到授权的情况下使用。其中，车流量(traffic volume)数据，是单位时间内通过某路段的车辆的数量，用公式表示车流量＝通过车辆数/时间。
51.雷达可包括道路、公路上设置的雷达，也可包括车辆上的雷达，其可以实时感知当前时间片中的车流量的速度，获取车速数据。另外通过用户设备也可获取车速数据，基于车速数据也可分析道路是否发生拥堵、通行是否顺畅等。
52.天气设备可以包括各种天气传感器，感知当前的天气状况，比如温度、湿度、气压、风速、雨量、风向等气象数据。
53.从而通过路网、车辆等设置的传感器可获取传感器数据，通过路网设备、车载设备、用户设备等可上报路网数据，基于传感器数据和路网数据进行路网控制。
54.步骤104，依据所述传感器数据和路网数据，确定交通流数据。
55.可以对该传感器数据和路网数据进行分析，通过分析确定路网中道路、公路的交通流数据。其中，在获取到传感器数据和路网数据后，还可对传感器数据和路网数据分别进行数据清洗，删除异常数据。其中，可以通过分析确定出传感器数据和路网数据中的异常数据，例如数据值过高或过低的数据等，如车速数据超过400千米/小时(km/h)，又如流量数据超过流量阈值等。又如车速过低或为0等。
56.在完成数据清洗后，可以分析传感器数据和路网数据，确定交通流数据。一个可选实施例中，所述依据所述传感器数据和路网数据，确定交通流数据，包括：传感器数据和路网数据进行时间对齐，将对齐的传感器数据和对齐的路网数据映射到路网中，确定交通流数据。可按照时间将传感器数据和路网数据进行对齐处理，确定在同一时间的车流量数据、施工数据、交通事故数据、气象数据、车速数据、定位数据等，以及道路设施对应的设备数据、用户设备上报的事件数据、处理规则数据等。然后将上述数据映射到路网的对应路段中，从而确定出每个路段的车流量、施工事件、交通事故时间、气象时间、处理规则等。
57.其中，所述将对齐的传感器数据和对齐的路网数据映射到路网中，确定交通流数据，包括：按照位置信息将对齐的传感器数据和对齐的路网数据映射到路网的对应路段，对各路段映射的数据进行分析，确定对应的交通流数据，所述交通流数据包括：车流量数据、车速数据和/或事件数据。可以按照位置信息将对齐的传感器数据和对齐的路网数据映射到路网的对应路段，得到指定时间指定路段上的传感器数据和路网数据，然后对这些数据进行分析，确定在指定时间指定路段上的交通流数据，可包括该指定时间指定路段上的车流量数据、车速数据，还可包括车流量数据、车速数据发生的事件数据，如气象事件的气象数据，交通事故时间的交通事故数据，施工事件的施工数据等，以及针对相应事件的处理规则数据。
58.步骤106，依据所述交通流数据进行路网分析，确定对应的路径数据和关键点控制数据。
59.确定出交通流数据后，可依据所述交通流数据进行路网分析，确定相应道路的通行，可基于道路通行情况进行路径规划，并且可对一些道路的关键点进行控制。
60.所述依据所述交通流数据进行路网分析，确定对应的路径数据和关键点控制数据，包括：依据车辆的标识信息确定所述车辆的行驶轨迹，依据所述行驶轨迹确定路径数据；依据事件数据确定位置信息，依据所述位置信息确定关键点控制数据。可以按照车辆的标识信息确定每个车辆的行驶轨迹，如车辆的gps、北斗等定位系统反馈的定位数据，依据定位数据确定行驶轨迹。基于该行驶轨迹可确定出车辆的路径数据，该路径数据可描述车辆起点、终点间的通信信息，路径数据包括起点位置、终点位置、车速信息等。从而可基于该路径数据可分析全局交通的起、终点，以进行交通资源的综合调度。还可获取交通流数据中的事件数据，如拥堵、修路、交通事故等事件，或者基于车流量数据、车速数据等分析事件，确定出拥堵等事件，可确定该事件数据对应的位置信息，如定位数据对应到地图的位置信息等，基于该位置信息进而确定出关联的关键点，如匝道、收费站等关键点，确定相应的关键点数据，从而可以对道路、公路等进行单点优化。
61.其中，所述依据车辆的标识信息确定所述车辆的行驶轨迹，依据所述行驶轨迹确定路径数据，包括：依据车辆的标识信息获取所述车辆的定位数据，依据所述定位数据确定
所述车辆的行驶轨迹；依据行驶轨迹确定所述车辆的起点位置和终端位置，依据所述车辆的起点位置和终端位置确定路径数据。可以基于车辆的标识信息获取所述车辆的定位数据，然后基于该定位数据确定出该车辆的行驶轨迹，再对该行驶轨迹进行分析，确定车辆的起点位置和终点位置，基于该起点位置、终点位置、以及行驶轨迹可与地图相匹配，确定出该车辆在该起点位置和终点位置的行驶路径，得到对应的路径数据。其中，还可结合上述交通流数据确定出该路径数据中各路段对应的车速等数据。可以分析出该路径对应在不同时段的平均车速、通行时间等数据，便于后续调度使用。本技术实施例中可以定期轮询定位数据等，进而可以分析出各车辆的路径数据，其中，该路径数据可为车辆行驶中的一段路段的路径数据，如以当前位置为起点，或者以出发点为起点，将路段的路口作为终点等。
62.所述依据事件数据确定位置信息，依据所述位置信息确定关键点控制数据，包括：依据事件数据确定对应的位置信息，依据所述位置信息确定对应路段的关键点，生成所述关键点对应的关键点控制数据。可以获取时间数据以及对应的定位数据，基于定位数据确定位置信息，依据该位置信息可与地图进行匹配，确定时间对应的路段。另外一些示例中，事件数据中包括事件标识、位置信息、时间信息、描述信息等，则可基于该事件数据中获取位置信息，进而确定出该位置信息确定对应路段的关键点。其中，关键点可以理解为该事件处理的关键节点，可为道路设施等，如事件对应的路口信号灯、匝道、收费站等。基于该关键点可确定事件处理的关键点控制数据，如调控路口信号灯，关闭收费站等。
63.步骤108，依据所述路径数据和关键点控制数据对道路交通进行协同控制。
64.在获取到路径数据和关键点控制数据后，可基于该路径数据和关键点控制数据对道路交通进行协同控制。其中，基于路径数据可进行全局的路径规划，该全局路径规划可结合历史数据对路径进行调控。还可基于关键点控制数据对关键点进行单点优化，规划上下游的交通。
65.其中，所述依据所述路径数据和关键点控制数据对道路交通进行协同控制，包括：依据所述路径数据进行全局路径规划，确定对应的路径引导信息；依据所述关键点控制数据对关键点进行控制。本技术实施例中，上述路径数据可为车辆当前行驶的路径数据，通过各车辆的路径数据可确定路网中车辆的全局分布和行驶情况。可结合历史数据、事件数据确定路网的情况，例如基于历史数据、事故事件数据确定路网在当前时段、之后指定时段的拥堵情况，又如基于事故事件数据、施工事件数据确定某一路段变窄，车辆行驶缓慢或拥堵，基于该行驶缓慢或拥堵情况可进行全局路径规划，基于该全局路径规划可对车辆的行驶路径进行指引，确定对应的路径引导信息。其中，可基于路径数据、历史道路数据、事件数据等确定拥堵路段和预计通行车辆数据，当拥堵路段和预计通行车辆数据达到引导条件，如路段将出现拥挤，预计通行车辆数据超过拥堵阈值等，可分析能够调整的车辆的路径信息，对车辆进行分流引导，得到路径引导信息。该路径引导信息可通过导航、广播、道路上的信息显示设备(或称诱导屏)、短信、推送信息等多种形式发放。
66.还可依据所述关键点控制数据对关键点执行控制操作，其中包括以下至少一种控制操作：依据所述关键点控制数据确定所述关键点对应的限速信息；依据所述关键点控制数据对所述关键点对应的匝道进行控制；依据所述关键点控制数据开放所述关键点对应的硬路肩；依据所述关键点控制数据发送所述关键点对应的提示信息；依据所述关键点控制数据开放或关闭与所述关键点对应的收费站。其中，关键点的确定与历史数据、事件数据等
相关，相应的也可将关键点与全局路径规划关联，基于全局路径规划确定与关键点相关的规划事件，相应可通过关键点进行局部的调度。其中，可确定关键点对应的关键点控制数据，基于该关键点控制数据确定限速信息和路段信息，在相应的路段发布限速信息，从而动态调整车辆限速。可基于该关键点控制数据确定关联的匝道，从而进行匝道控制，如开放匝道、关闭匝道等，具体依据道路的情况确定。还可基于关键点控制数据开放所述关键点对应的硬路肩，其中，硬路肩(hard shoulder)指的是与车行道相邻并铺以具有一定强度路面结构的路肩部分(包括路缘带)。具有保护和支撑路面结构的作用，供车辆绕行及发生故障的车辆临时停放。例如在在混合交通的公路上便于非机动车、行人通行。又如高速公路右边用黄线划出的应急车道，主要作用是让故障车临时停靠，以及紧急情况时，方便急救车辆通行等。例如在有紧急事件时可开放硬路肩来快速通行。依据所述关键点控制数据发送所述关键点对应的提示信息，例如上述路径引导信息，如xxxx路段拥堵，建议走xx路段等；关键点关联路段的事件数据，如事故事件、施工事件等，从而便于了解道路情况，如提示前方事故，注意避让等。依据所述关键点控制数据开放或关闭与所述关键点对应的收费站，可基于关键点控制数据确定关联的收费站等，然后可基于相应的控制情况开放或关闭相应的收费站。例如在高速公路关闭的情况下，基于紧急事件开放收费站等。
67.其中，通过单点控制进行局部调度，能够在某一个具体的事件下，可以采取的管控调度措施，实现交通通行优化。比如交通事故发生后，在高速公路上，事故上游可以实时提醒通行车辆注意避让事故风险，并且在事故点位开放应急车道等措施，提升通行速度和降低行程时间。
68.综上，可获取路网相关的传感器数据和路网数据，然后依据所述传感器数据和路网数据，确定交通流数据，再依据所述交通流数据进行路网分析，确定对应的路径数据和关键点控制数据，分析全局车辆的路径以及局部的单点控制，然后依据所述路径数据和关键点控制数据对路网交通进行协同控制，可将全局控制与单点控制协同执行，更加准确的控制路网，提高处理效率。
69.在上述实施例的基础上，本技术实施例可结合路网的物联网设备、车载设备、用户设备等，获取多源数据，进行全局规划和单点优化，通过多个维度的管控处理。如图2所示的一种路网管控系统的处理示意图。
70.可通过路网关联设备，包括物联网设备、车载设备、用户设备等获取传感器数据，其可作为分布式系统的一种边缘节点，感知相应的边缘数据。路网的物联网设备可包括卡口设备、图像采集设备、气象设备、收费设备、雷达等多种边缘设备。基于这些设备可获取传感器数据。还可从其他多个数据源获取多源的路网数据。包括通过路网设备、车载设备、用户设备等可上报路网数据，如高速公路设施设备数据，用户上报的事件数据，事件处理细则，比如应急响应方案等。
71.基于上述传感器数据和路网数据可进行数据清洗，而后时间对齐等处理，得到全网的交通流数据，生成全网的交通模型。然后可基于该交通流数据进行路网交通的管控。其中，可定期进行od分析轮询触发，其中，od分析是指分析全局交通出行的起止点，用以资源的综合调度，定时轮询的方式触发交通od分析，确定全局调度的目标。可采用上述实施例的方式获取路径数据作为od分析结果。还可通过事件触发、预警触发等来触发对关键点的管控，其中，通过交通流数据可确定出各类事件，如拥堵、施工等事件，还可确定出需要预警的
事件，如可能发生拥堵，需要引导交通等，从而触发对关键点的控制。
72.基于od分析的路径数据可进行路网的拥堵分析，然后进行路网的全局路径规划，实现针对车辆的路径引导，通过各种方式下发的车辆及用户。还可基于关键点控制数据进行关键点的单点控制，从而能够实现动态限速、匝道控制、开放硬路肩、信息提示、开放/关闭收费站等单点优化处理，在结合路网中的诱导屏(即显示设备)、路口控制设备如收费站、红绿灯等，路测单元rsu，导航设备等进行全局和单点的控制。
73.例如交通事故发生后，在高速公路上，事故上游可以实时提醒通行车辆注意避让事故风险，并且在事故点位开放应急车道等措施，提升通行速度和降低行程时间。又如，通过历史数据分析哪些路段是经常会发生拥堵的路段，结合路径数据对车辆的行驶路径进行修正，以及路径引导。还可基于具体事件上采取独立的优化方法，比如恶劣天气事件，会对高速公路上进行全路段限速，比如交通事故事件，会在上游进行信息提醒注意避让；上游车道控制器，进行分阶梯限速，从限速100依次将到40；如果上游流量大于一定的量，则通过开关收费站控制流量；事故点位附近开放应急车道，提升通行。
74.从而能够基于全局和单点优化引擎产出的管控信息，在诱导屏上实时展示。基于全局和单点优化引擎的计算，动态开关收费站匝道。基于全局和单点优化引擎产出的管控信息，在rsu上下发广播到通行车辆。将管控信息通过导航类应用程序(application，app)下发，实现车内信息提醒，完成管控闭环。
75.在上述实施例的基础上，本技术实施例还提供了一种路网数据处理方法，能够实现全局+单点优化，提高路网的交通处理效率。
76.参照图3，示出了本技术实施例的另一种路网数据处理方法的步骤流程图。
77.步骤302，获取路网相关的传感器数据和路网数据。
78.在路网中可设置有各种类型的传感器，包括卡口、路测单元rsu、摄像机、雷达、天气设备等，也包括在车辆、用户设备中用于路网的传感器，如车辆的雷达、定位传感器，用户设备的定位传感器等。以上各种传感器数据的获取均需要得到相应数据源的允许，在授权的基础上获取。路网数据指的是路网中多源事件流数据，如高速公路设施设备数据、用户设备上报的事件数据，以及一些时间的处理规则数据等。
79.步骤304，将传感器数据和路网数据进行时间对齐。
80.可以对该传感器数据和路网数据进行分析，通过分析确定路网中道路、公路的交通流数据。其中，在获取到传感器数据和路网数据后，还可对传感器数据和路网数据分别进行数据清洗，删除异常数据。其中，可以通过分析确定出传感器数据和路网数据中的异常数据，例如数据值过高或过低的数据等，如车速数据超过400千米/小时(km/h)，又如流量数据超过流量阈值等。又如车速过低或为0等。然后可按照时间将传感器数据和路网数据进行对齐处理，确定在同一时间的车流量数据、施工数据、交通事故数据、气象数据、车速数据、定位数据等，以及道路设施对应的设备数据、用户设备上报的事件数据、处理规则数据等。然后将上述数据映射到路网的对应路段中，从而确定出每个路段的车流量、施工事件、交通事故时间、气象时间、处理规则等。
81.步骤306，将对齐的传感器数据和对齐的路网数据映射到路网中，确定交通流数据。
82.其中，所述将对齐的传感器数据和对齐的路网数据映射到路网中，确定交通流数
据，包括：按照位置信息将对齐的传感器数据和对齐的路网数据映射到路网的对应路段；对各路段映射的数据进行分析，确定对应的交通流数据，所述交通流数据包括：车流量数据、车速数据和/或事件数据。
83.步骤308，依据车辆的标识信息确定所述车辆的行驶轨迹，依据所述行驶轨迹确定路径数据。
84.其中，所述依据车辆的标识信息确定所述车辆的行驶轨迹，依据所述行驶轨迹确定路径数据，包括：依据车辆的标识信息获取所述车辆的定位数据，依据所述定位数据确定所述车辆的行驶轨迹；依据行驶轨迹确定所述车辆的起点位置和终端位置，依据所述车辆的起点位置和终端位置确定路径数据。
85.可以按照位置信息将对齐的传感器数据和对齐的路网数据映射到路网的对应路段，得到指定时间指定路段上的传感器数据和路网数据，然后对这些数据进行分析，确定在指定时间指定路段上的交通流数据，可包括该指定时间指定路段上的车流量数据、车速数据，还可包括车流量数据、车速数据发生的事件数据，如气象事件的气象数据，交通事故时间的交通事故数据，施工事件的施工数据等，以及针对相应事件的处理规则数据。
86.可以按照位置信息将对齐的传感器数据和对齐的路网数据映射到路网的对应路段，得到指定时间指定路段上的传感器数据和路网数据，然后对这些数据进行分析，确定在指定时间指定路段上的交通流数据，可包括该指定时间指定路段上的车流量数据、车速数据，还可包括车流量数据、车速数据发生的事件数据，如气象事件的气象数据，交通事故时间的交通事故数据，施工事件的施工数据等，以及针对相应事件的处理规则数据。
87.步骤310，依据事件数据确定位置信息，依据所述位置信息确定关键点控制数据。
88.其中，所述依据事件数据确定位置信息，依据所述位置信息确定关键点控制数据，包括：依据事件数据确定对应的位置信息，依据所述位置信息确定对应路段的关键点；生成所述关键点对应的关键点控制数据。
89.还可获取交通流数据中的事件数据，如拥堵、修路、交通事故等事件，或者基于车流量数据、车速数据等分析事件，确定出拥堵等事件，可确定该事件数据对应的位置信息，如定位数据对应到地图的位置信息等，基于该位置信息进而确定出关联的关键点，如匝道、收费站等关键点，确定相应的关键点数据，从而可以对道路、公路等进行单点优化。
90.步骤312，依据所述路径数据进行全局路径规划，确定对应的路径引导信息。
91.步骤314，依据所述关键点控制数据对关键点执行控制操作。
92.其中，所述依据所述关键点控制数据对关键点执行以下至少一种控制操作：依据所述关键点控制数据确定所述关键点对应的限速信息；依据所述关键点控制数据对所述关键点对应的匝道进行控制；依据所述关键点控制数据开放所述关键点对应的硬路肩；依据所述关键点控制数据发送所述关键点对应的提示信息；依据所述关键点控制数据开放或关闭与所述关键点对应的收费站。
93.在获取到路径数据和关键点控制数据后，可基于该路径数据和关键点控制数据对道路交通进行协同控制。其中，基于路径数据可进行全局的路径规划，该全局路径规划可结合历史数据对路径进行调控。还可基于关键点控制数据对关键点进行单点优化，规划上下游的交通。
94.例如交通事故发生后，在高速公路上，事故上游可以实时提醒通行车辆注意避让
事故风险，并且在事故点位开放应急车道等措施，提升通行速度和降低行程时间。又如，通过历史数据分析哪些路段是经常会发生拥堵的路段，结合路径数据对车辆的行驶路径进行修正，以及路径引导。还可基于具体事件上采取独立的优化方法，比如恶劣天气事件，会对高速公路上进行全路段限速，比如交通事故事件，会在上游进行信息提醒注意避让；上游车道控制器，进行分阶梯限速，从限速100依次将到40；如果上游流量大于一定的量，则通过开关收费站控制流量；事故点位附近开放应急车道，提升通行。
95.从而能够基于全局和单点优化引擎产出的管控信息，在诱导屏上实时展示。基于全局和单点优化引擎的计算，动态开关收费站匝道。基于全局和单点优化引擎产出的管控信息，在rsu上下发广播到通行车辆。将管控信息通过导航类应用程序(application，app)下发，实现车内信息提醒，完成管控闭环。
96.需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本技术实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本技术实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本技术实施例所必须的。
97.在上述实施例的基础上，本实施例还提供了一种路网数据处理处理装置，应用于服务端设备(集群)的电子设备中，如图4所示。
98.获取模块402，用于获取路网相关的传感器数据和路网数据。
99.交通流分析模块404，用于依据所述传感器数据和路网数据，确定交通流数据。
100.路网分析模块406，用于依据所述交通流数据进行路网分析，确定对应的路径数据和关键点控制数据。
101.协同控制模块408，用于依据所述路径数据和关键点控制数据对路网交通进行协同控制。
102.综上，可获取路网相关的传感器数据和路网数据，然后依据所述传感器数据和路网数据，确定交通流数据，再依据所述交通流数据进行路网分析，确定对应的路径数据和关键点控制数据，分析全局车辆的路径以及局部的单点控制，然后依据所述路径数据和关键点控制数据对路网交通进行协同控制，可将全局控制与单点控制协同执行，更加准确的控制路网，提高处理效率。
103.可选的，所述交通流分析模块，用于传感器数据和路网数据进行时间对齐；将对齐的传感器数据和对齐的路网数据映射到路网中，确定交通流数据。
104.进一步，所述交通流分析模块，用于按照位置信息将对齐的传感器数据和对齐的路网数据映射到路网的对应路段；对各路段映射的数据进行分析，确定对应的交通流数据，所述交通流数据包括：车流量数据、车速数据和/或事件数据。
105.可选的，所述路网分析模块，包括：
106.路径分析子模块，用于依据车辆的标识信息确定所述车辆的行驶轨迹，依据所述行驶轨迹确定路径数据。
107.单点分析子模块，用于依据事件数据确定位置信息，依据所述位置信息确定关键点控制数据。
108.其中，所述路径分析子模块，用于依据车辆的标识信息获取所述车辆的定位数据，
依据所述定位数据确定所述车辆的行驶轨迹；依据行驶轨迹确定所述车辆的起点位置和终端位置，依据所述车辆的起点位置和终端位置确定路径数据。
109.所述单点分析子模块，用于依据事件数据确定对应的位置信息，依据所述位置信息确定对应路段的关键点；生成所述关键点对应的关键点控制数据。
110.所述协同控制模块，用于依据所述路径数据进行全局路径规划，确定对应的路径引导信息；依据所述关键点控制数据对关键点执行控制操作。
111.其中，所述协同控制模块，用于依据所述关键点控制数据对关键点执行以下至少一种控制操作：依据所述关键点控制数据确定所述关键点对应的限速信息；依据所述关键点控制数据对所述关键点对应的匝道进行控制；依据所述关键点控制数据开放所述关键点对应的硬路肩；依据所述关键点控制数据发送所述关键点对应的提示信息；依据所述关键点控制数据开放或关闭与所述关键点对应的收费站。
112.从而能够基于全局和单点优化引擎产出的管控信息，在诱导屏上实时展示。基于全局和单点优化引擎的计算，动态开关收费站匝道。基于全局和单点优化引擎产出的管控信息，在rsu上下发广播到通行车辆。将管控信息通过导航类应用程序(application，app)下发，实现车内信息提醒，完成管控闭环。
113.本技术实施例还提供了一种非易失性可读存储介质，该存储介质中存储有一个或多个模块(programs)，该一个或多个模块被应用在设备时，可以使得该设备执行本技术实施例中各方法步骤的指令(instructions)。
114.本技术实施例提供了一个或多个机器可读介质，其上存储有指令，当由一个或多个处理器执行时，使得电子设备执行如上述实施例中一个或多个所述的方法。本技术实施例中，所述电子设备包括终端设备、服务器(集群)等各类型的设备。
115.本公开的实施例可被实现为使用任意适当的硬件，固件，软件，或及其任意组合进行想要的配置的装置，该装置可包括数据中心内的终端设备、服务器(集群)等电子设备。图5示意性地示出了可被用于实现本技术中所述的各个实施例的示例性装置500。
116.对于一个实施例，图5示出了示例性装置500，该装置具有一个或多个处理器502、被耦合到(一个或多个)处理器502中的至少一个的控制模块(芯片组)504、被耦合到控制模块504的存储器506、被耦合到控制模块504的非易失性存储器(nvm)/存储设备508、被耦合到控制模块504的一个或多个输入/输出设备510，以及被耦合到控制模块504的网络接口512。
117.处理器502可包括一个或多个单核或多核处理器，处理器502可包括通用处理器或专用处理器(例如图形处理器、应用处理器、基频处理器等)的任意组合。在一些实施例中，装置500能够作为本技术实施例中所述终端设备、服务器(集群)等设备。
118.在一些实施例中，装置500可包括具有指令514的一个或多个计算机可读介质(例如，存储器506或nvm/存储设备508)以及与该一个或多个计算机可读介质相合并被配置为执行指令514以实现模块从而执行本公开中所述的动作的一个或多个处理器502。
119.对于一个实施例，控制模块504可包括任意适当的接口控制器，以向(一个或多个)处理器502中的至少一个和/或与控制模块504通信的任意适当的设备或组件提供任意适当的接口。
120.控制模块504可包括存储器控制器模块，以向存储器506提供接口。存储器控制器
模块可以是硬件模块、软件模块和/或固件模块。
121.存储器506可被用于例如为装置500加载和存储数据和/或指令514。对于一个实施例，存储器506可包括任意适当的易失性存储器，例如，适当的dram。在一些实施例中，存储器506可包括双倍数据速率类型四同步动态随机存取存储器(ddr4sdram)。
122.对于一个实施例，控制模块504可包括一个或多个输入/输出控制器，以向nvm/存储设备508及(一个或多个)输入/输出设备510提供接口。
123.例如，nvm/存储设备508可被用于存储数据和/或指令514。nvm/存储设备508可包括任意适当的非易失性存储器(例如，闪存)和/或可包括任意适当的(一个或多个)非易失性存储设备(例如，一个或多个硬盘驱动器(hdd)、一个或多个光盘(cd)驱动器和/或一个或多个数字通用光盘(dvd)驱动器)。
124.nvm/存储设备508可包括在物理上作为装置500被安装在其上的设备的一部分的存储资源，或者其可被该设备访问可不必作为该设备的一部分。例如，nvm/存储设备508可通过网络经由(一个或多个)输入/输出设备510进行访问。
125.(一个或多个)输入/输出设备510可为装置500提供接口以与任意其他适当的设备通信，输入/输出设备510可以包括通信组件、音频组件、传感器组件等。网络接口512可为装置500提供接口以通过一个或多个网络通信，装置500可根据一个或多个无线网络标准和/或协议中的任意标准和/或协议来与无线网络的一个或多个组件进行无线通信，例如接入基于通信标准的无线网络，如wifi、2g、3g、4g、5g等，或它们的组合进行无线通信。
126.对于一个实施例，(一个或多个)处理器502中的至少一个可与控制模块504的一个或多个控制器(例如，存储器控制器模块)的逻辑封装在一起。对于一个实施例，(一个或多个)处理器502中的至少一个可与控制模块504的一个或多个控制器的逻辑封装在一起以形成系统级封装(sip)。对于一个实施例，(一个或多个)处理器502中的至少一个可与控制模块504的一个或多个控制器的逻辑集成在同一模具上。对于一个实施例，(一个或多个)处理器502中的至少一个可与控制模块504的一个或多个控制器的逻辑集成在同一模具上以形成片上系统(soc)。
127.在各个实施例中，装置500可以但不限于是：服务器、台式计算设备或移动计算设备(例如，膝上型计算设备、手持计算设备、平板电脑、上网本等)等终端设备。在各个实施例中，装置500可具有更多或更少的组件和/或不同的架构。例如，在一些实施例中，装置500包括一个或多个摄像机、键盘、液晶显示器(lcd)屏幕(包括触屏显示器)、非易失性存储器端口、多个天线、图形芯片、专用集成电路(asic)和扬声器。
128.其中，检测装置中可采用主控芯片作为处理器或控制模块，传感器数据、位置信息等存储到存储器或nvm/存储设备中，传感器组可作为输入/输出设备，通信接口可包括网络接口。
129.对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
130.本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
131.本技术实施例是参照根据本技术实施例的方法、终端设备(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终端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终端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。
132.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终端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。
133.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终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端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终端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。
134.尽管已描述了本技术实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做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技术实施例范围的所有变更和修改。
135.最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
136.以上对本技术所提供的一种idc的功耗处理方法和装置、一种终端设备和一种机器可读介质，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本技术的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本技术的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本技术的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本技术的限制。