一种转向车道的规划方法、装置、存储介质及终端与流程

1.本发明涉及智慧交通技术领域，特别涉及一种转向车道的规划方法、装置、存储介质及终端。


背景技术：

2.改善公共交通运行状况，提升公交服务水平和提高居民公交出行分担率，构建公交出行为主导的交通出行结构，是各城市交通发展的主要方向。在倡导绿色出行的大背景下，公交车成为了传统的公众出行服务载体，但随着城市道路通行愈发拥堵，如何提升公交车运行效率是研发人员渴望解决的一件事。
3.城市公交线路覆盖范围更多的集中在二级、三级道路，此等级道路一般不具备公交专用车道设置条件，在公交车转向，特别是左转行驶方面，受限于车辆自身灵活度差，以及结合左转相位在信号周期内的弱势，导致公交车辆左转通行受到较大的影响。
4.在现有技术中，主要从公交车道的设置、公交车优先通行等角度进行了公交车辆运行效率的提升，但实际运行中，公交车在交叉口转向时会存在各种影响因素，同时目前尚未考虑到公交车辆转向方面的有关车道的合理规划，从而降低了公交车的运行效率。


技术实现要素：

5.本技术实施例提供了一种转向车道的规划方法、装置、存储介质及终端。为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。
6.第一方面，本技术实施例提供了一种转向车道的规划方法，方法包括：
7.根据公交车定位数据统计单位时间内每个转向路径的公交车流量，并根据每个转向路径的公交车流量确定出待规划路径；
8.根据影响转向车道设置的多类因素参数构建层次结构模型，并计算层次结构模型的权重值；
9.根据待规划路径在预设日期类型中每个预设时段内的各类因素数据，构建待规划路径的结果集；
10.基于层次结构模型的权重值与待规划路径的结果集，确定待规划路径在每个预设时段中设置转向车道的评价指标，并根据评价指标对待规划路径规划转向车道。
11.可选的，根据公交车定位数据统计单位时间内每个转向路径的公交车流量之前，还包括：
12.根据预设路网数据将每条公交线路转换为多个路段数据，得到每条公交线路的路段序列；
13.在每条公交线路的路段序列中筛选出道路交叉口，得到多个道路交叉口；
14.根据每个道路交叉口以及公交线路的上下行方向确定公交车左转路径，得到多个
转向路径。
15.可选的，根据每个转向路径的公交车流量确定出待规划路径，包括：
16.将每个转向路径的公交车流量进行降序排列，得到每个转向路径所对应的排序后的公交车数量；
17.将排序后的公交车数量中最大值对应的转向路径确定为待规划路径；
18.或者，
19.按照从大到小的顺序从排序后的公交车数量中选取预设比例的公交车数量所对应的转向路径，得到转向路径序列；
20.将第一转向路径确定为待规划路径；其中，第一转向路径为转向路径序列中任一转向路径。
21.可选的，根据影响转向车道设置的多类因素参数构建层次结构模型，包括：
22.收集影响转向车道设置的多类因素参数，得到车道因素集；
23.采用层次分析法，并结合车道因素集构建层次结构模型；其中，
24.层次结构模型包含多层车道因素，多层车道因素内相邻两层车道因素中有相关性的车道因素数量多的一层车道因素从属于车道因素数量少的一层车道因素。
25.可选的，计算层次结构模型的权重值，包括：
26.确定层次结构模型中车道因素最少的第一层车道因素；
27.根据预设评价尺度表构建第一层车道因素的比较判断矩阵；
28.对第一层车道因素的比较判断矩阵进行归一化处理，得到第一层车道因素的权重值；
29.在比较判断矩阵满足一致性检验条件时，根据第一层车道因素的权重值逐一对层次结构模型中除第一层车道因素的剩余层车道因素进行权重值计算，直到得到最后一层每类车道因素的权重值时，将最后一层每类车道因素的权重值确定为层次结构模型的权重值。
30.可选的，方法还包括：
31.确定比较判断矩阵的阶数，并在预设ri值表中查询阶数对应的目标ri值；
32.根据比较判断矩阵计算矩阵最大特征系数；
33.根据所述最大特征系数计算一致性指标；根据所述矩阵一致性指标以及所述目标ri值计算矩阵一致性比率；
34.当矩阵一致性比率小于预设阈值时，确定比较判断矩阵满足一致性检验条件；
35.或者，
36.当矩阵一致性比率大于等于预设阈值时，确定比较判断矩阵不满足一致性检验条件。
37.可选的，基于层次结构模型的权重值以及待规划路径的结果集，确定待规划路径在每个预设时段中设置转向车道的评价指标，包括：
38.将层次结构模型的权重值与待规划路径的结果集作积，生成待规划路径在每个预设时段中设置转向车道的综合判定值；
39.根据每个预设时段中设置转向车道的综合判定值以及预设指标阈值，确定待规划路径在每个预设时段中设置转向车道的评价指标。
40.第二方面，本技术实施例提供了一种转向车道的规划装置，装置包括：
41.待规划路径确定模块，用于根据公交车定位数据统计单位时间内每个转向路径的公交车流量，并根据每个转向路径的公交车流量确定出待规划路径；
42.权重值计算模块，用于根据影响转向车道设置的多类因素参数构建层次结构模型，并计算层次结构模型的权重值；
43.结果集构建模块，用于根据待规划路径在预设日期类型中每个预设时段内的各类因素数据构建待规划路径的结果集；
44.转向车道规划模块，用于基于层次结构模型的权重值与待规划路径的结果集确定待规划路径在每个预设时段中设置转向车道的评价指标，并根据评价指标对待规划路径规划转向车道。
45.第三方面，本技术实施例提供一种计算机存储介质，计算机存储介质存储有多条指令，指令适于由处理器加载并执行上述的方法步骤。
46.第四方面，本技术实施例提供一种终端，可包括：处理器和存储器；其中，存储器存储有计算机程序，计算机程序适于由处理器加载并执行上述的方法步骤。
47.本技术实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
48.在本技术实施例中，转向车道的规划装置首先根据公交车定位数据统计单位时间内每个转向路径的公交车流量，并根据每个转向路径的公交车流量确定出待规划路径，然后根据影响转向车道设置的多类因素参数构建层次结构模型，并计算层次结构模型的权重值，其次根据待规划路径在预设日期类型中每个预设时段内的各类因素数据，构建待规划路径的结果集，最后基于层次结构模型的权重值与待规划路径的结果集，确定待规划路径在每个预设时段中设置转向车道的评价指标，并根据评价指标对待规划路径规划转向车道。由于本技术以公交车流量为基础来分析转向路径中的重点转向路径作为待规划路径，继而从时间维度对该路径进行转向车道设置的分析，进而根据分析结果在不同的时间段设置该路径的转向车道，可以提升公交车通行效率。
49.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。
附图说明
50.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
51.图1是本技术实施例提供的一种转向车道的规划方法的流程示意图；
52.图2是本技术实施例提供的一种层次结构模型图；
53.图3是本技术实施例提供的一种预设评价尺度表的示意图；
54.图4是本技术实施例提供的一致性ri值取值表示意图；
55.图5是本技术实施例提供的一种转向车道的规划装置的结构示意图；
56.图6是本技术实施例提供的一种终端的结构示意图。
具体实施方式
57.以下描述和附图充分地示出本发明的具体实施方案，以使本领域的技术人员能够
实践它们。
58.应当明确，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它实施例，都属于本发明保护的范围。
59.下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。
60.在本发明的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。此外，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
61.本技术提供了一种转向车道的规划方法、装置、存储介质及终端，以解决上述相关技术问题中存在的问题。本技术提供的技术方案中，由于本技术以公交车流量为基础来分析转向路径中的重点转向路径作为待规划路径，继而从时间维度对该路径进行转向车道设置的分析，进而根据分析结果在不同的时间段设置该路径的转向车道，可以提升公交车通行效率，下面采用示例性的实施例进行详细说明。
62.下面将结合附图1-附图4，对本技术实施例提供的转向车道的规划方法进行详细介绍。该方法可依赖于计算机程序实现，可运行于基于冯诺依曼体系的转向车道的规划装置上。该计算机程序可集成在应用中，也可作为独立的工具类应用运行。其中，本技术实施例中的转向车道的规划装置可以为用户终端，包括但不限于：个人电脑、平板电脑、手持设备、车载设备、可穿戴设备、计算设备或连接到无线调制解调器的其它处理设备等。
63.请参见图1，为本技术实施例提供了一种转向车道的规划方法的流程示意图。如图1所示，本技术实施例的方法可以包括以下步骤：
64.s101，根据公交车定位数据统计单位时间内每个转向路径的公交车流量，并根据每个转向路径的公交车流量确定出待规划路径；
65.其中，公交车定位数据是一段历史时间内的历史轨迹数据，是公交车运行后安装在其上的定位设备实时上报的轨迹点数据。定位设备可以是gps定位设备，也可以是北斗定位设备。公交车流量是根据轨迹点统计出单位时间内路过每个转向路径的公交车数量。单位时间可以是预先设定的一段时间，例如10分钟内。转向路径可以是右转路径，也可以是左转路径，由于左转路径对公交车运行效率影响更大，本技术可以主要以左转路径进行举例说明。
66.在本技术实施例中，在根据公交车定位数据统计单位时间内每个转向路径的公交车流量之前，首先确定出待规划区域中存在的多条公交线路，然后根据目前已经存在的路网数据将每条公交线路转换为多个路段数据，得到每条公交线路的路段序列，其次在每条公交线路的路段序列中筛选出道路交叉口，得到多个道路交叉口，最后根据每个道路交叉口以及公交线路的上下行方向确定公交车左转路径，得到多个转向路径。本实施例以公交
车流量数据为依据，分析公交运行重点路段及交叉口，继而从时间维度对重点交叉口进行借道左转分析，即筛选具备允许公交车辆借用对向直行车道进行左转的交叉口信息，从而输出可供公交车辆借道左转设置的可行性信息，从而提升公交车通行效能。
67.具体的，公交车行驶数据主要以公交线路为载体，为方便进行公交车流量分析，需将每条公交线路按照预设路网数据进行转换，即用转换后的路段数据体现公交车出行方面的特征。因此在根据目前已经存在的路网数据将每条公交线路转换为多个路段数据时，可将每条公交线路与预设路网数据进行关系映射，并进行数据转换处理，最后得到每条公交线路的路段序列。
68.例如表1所示，以公交线路中的1路公交为例进行详细说明，站点1到站点2之间的路线转换后得到路段1和路段2，站点2到站点3之间的路线转换后得到路段2、交口1以及路段3，依次对每一路公交线路进行转换，可得到最终的表1。
69.表1
70.序号公交线路站点运序转换后数据11路站1到站2路段1、路段221路站2到站3路段2、交口1、路段3
……………………
71.具体的，通过表1中转换后的数据，可以筛选出道路交叉口，得到多个道路交叉口j＝{j
1 j2ꢀ…ꢀjn
}，n为交叉口数量。
72.具体的，在得到多个道路交叉口j＝{j
1 j2ꢀ…ꢀjn
}后，可以结合公交线路的上下行方向在多个道路交叉口j＝{j
1 j2ꢀ…ꢀjn
}中确定公交车左转的交叉口，并将该公交车左转的交叉口对应的左转路径作为多个转向路径，例如表2所示。
73.表2
[0074][0075]
进一步地，在得到多个转向路径后，可以获取历史一段时间内公交车定位数据统计单位时间内每个转向路径的公交车流量，例如表3所示。
[0076]
表3
[0077][0078][0079]
在本技术实施例中，在根据每个转向路径的公交车流量确定出待规划路径时，首先将每个转向路径的公交车流量进行降序排列，得到每个转向路径所对应的排序后的公交车数量，然后将排序后的公交车数量中最大值对应的转向路径确定为待规划路径；或者按
照从大到小的顺序从排序后的公交车数量中选取预设比例的公交车数量所对应的转向路径，得到转向路径序列，最后将第一转向路径确定为待规划路径；其中，第一转向路径为转向路径序列中任一转向路径。例如，基于表3中的公交车流量q，进行降序排序后，筛选公交车流量排名前二十个的左转路径作为转向路径序列。
[0080]
s102，根据影响转向车道设置的多类因素参数构建层次结构模型，并计算层次结构模型的权重值；
[0081]
其中，影响转向车道设置的各类因素包括车道构成、车道数量、机动车流量、排队长队以及通行效率等。层次结构模型是根据影响转向车道设置的各类因素，并结合层次分析法构建生成的，例如图2所示，包括两层因素，其中第一层因素集u＝{u1,u2,u3,
……
,un}，第二层因素从属于第一层因素。
[0082]
通常，车道构成指的是路口实际左转车道数量、对向直行车道数据、左手进口右转车道数量，其主要与额定通行量有关；机动车流量指的是路口实际左转车道流量、对向直行车道流量、左手进口右转车道流量，其目的是分析左转与直行、右转之间的流量冲突；排队长队指的是路口实际左转车道排队长度、对向直行车道排队长度、左手进口右转车道排队长度，其目的是分析车道拥堵情况；通行效率指的是各方向通行情况，此数据可以从信号机平台抽取。
[0083]
在本技术实施例中，在根据影响转向车道设置的多类因素参数构建层次结构模型时，首先收集影响转向车道设置的多类因素参数，得到车道因素集，然后采用层次分析法，并结合车道因素集构建层次结构模型；其中，层次结构模型包含多层车道因素，多层车道因素内相邻两层车道因素中有相关性的车道因素数量多的一层车道因素从属于车道因素数量少的一层车道因素。
[0084]
在本技术实施例中，在计算层次结构模型的权重值时，首先确定层次结构模型中车道因素最少的第一层车道因素，然后根据预设评价尺度表构建第一层车道因素的比较判断矩阵，其次对第一层车道因素的比较判断矩阵进行归一化处理，得到第一层车道因素的权重值，最后在比较判断矩阵满足一致性检验条件时，根据第一层车道因素的权重值逐一对层次结构模型中除第一层车道因素的剩余层车道因素进行权重值计算，直到得到最后一层每类车道因素的权重值时，将最后一层每类车道因素的权重值确定为层次结构模型的权重值。
[0085]
进一步地，在对比较判断矩阵进行校验时，首先确定比较判断矩阵的阶数，并在预设ri值表中查询阶数对应的目标ri值，然后根据比较判断矩阵计算矩阵最大特征系数，其次根据所述最大特征系数计算一致性指标；根据所述矩阵一致性指标以及所述目标ri值计算矩阵一致性比率，最后当矩阵一致性比率小于预设阈值时，确定比较判断矩阵满足一致性检验条件；或者当矩阵一致性比率大于等于预设阈值时，确定比较判断矩阵不满足一致性检验条件。
[0086]
具体的，按照层次分析算法，并结合图3的预设评价尺度表内1-9尺度构造成对判断矩阵，例如若某层有设{c1,c2,c3,
……
,cn}为评价因素集，a代表评价目标；要判断各评价因素对a的重要性，需要在两个因素间进行比较，用aij表示第i个因素相对于第j个因素的比较结果，则建立成对比较判断矩阵：aij＝ci:cj，a＝(aij)n
×
n，aij》0，aji＝1/aij，例如构建的第一层车道因素的比较判断矩阵的具体信息如下：
[0087][0088]
进一步地，可对比较判断矩阵的具体信息按照和积法进行归一化处理，得到第一层车道因素的权重值为：
[0089][0090]
进一步地，可对比较判断矩阵进行一致性检验，采用图4中的表进行ri查表(本矩阵为四阶)取值为0.89，经计算，cr为0.0039《0.1，符合一致性检验要求，因此第一层车道因素的权重值是合理的，输出第一层车道因素的权重值。
[0091]
进一步地，在得到第一层车道因素的权重值后，采用上述过程并结合第一层车道因素的权重值对图2的层次结构模型的最后一层(即第2层)的权重值，可得到层次结构模型的最终的权重值，即：
[0092][0093]
s103，根据待规划路径在预设日期类型中每个预设时段内的各类因素数据，构建待规划路径的结果集；
[0094]
在一种可能的实现方式中，在确定出待规划路径以及层次结构模型的权重值后，可抽取待规划路径在工作日6:00-12:00各因素小时级统计数据，例如表4所示。
[0095]
表4
[0096][0097]
进一步地，在得到表4数据后，考虑到数据量级、方向差异，因此按照z score进行归一化处理、统一正向化处理，实现对此路段各因素在时间维度上的数据标准化，此步骤包
括两部分内容，一是对各类数据按照z score进行标准化处理，计算过程比较简单，基于均值、标准差的简单逻辑计算；另一个是考虑到各因素数据存在正向、逆向、适度等不同表现，因此需要进行统一的正向化处理，对逆向数据直接采用负数(即x
′i＝-xi)进行转换，对适度数据采用均值差的绝对值的负数(即x
′i＝-|x
i-k|)进行转换，最后转换后得到待规划路径的结果集为：
[0098][0099]
s104，基于层次结构模型的权重值与待规划路径的结果集，确定待规划路径在每个预设时段中设置转向车道的评价指标，并根据评价指标对待规划路径规划转向车道。
[0100]
在一种可能的实现方式中，在得到层次结构模型的权重值以及待规划路径的结果集后，首先将层次结构模型的权重值与待规划路径的结果集作积，生成待规划路径在每个预设时段中设置转向车道的综合判定值，最后根据每个预设时段中设置转向车道的综合判定值以及预设指标阈值，确定待规划路径在每个预设时段中设置转向车道的评价指标。
[0101]
综合判定值的具体计算公式如下：
[0102]
x为待规划路径的结果集，w为层次结构模型的权重值。
[0103]
进一步地，每个预设时段中设置转向车道的综合判定值例如表5所示。
[0104]
表5
[0105][0106]
进一步地，评价指标包括推荐、建议、不建议、不推荐、不设置等4个指标。评价指标与预设指标阈值的对应关系例如表6所示。
[0107]
表6
[0108][0109]
进一步地，结合表5与表6可以判断出待规划路径在每个预设时段中设置转向车道
的评价指标，例如表7所示。
[0110]
表7
[0111][0112]
进一步地，可根据表7对待规划路径规划转向车道。从表7中可看出此路段在工作日6:00-12:00之间，评价等级为不建议、建议、推荐，所以可根据评价指标设置借道左转车道，用以提升左转车流通行效率。注：在实际应用中，建议尽量采集更多、更全的日期类型、时间段数据进行计算(例如6:00-21:00之间数据齐全)，才可对借道左转车道是否设置进行更加准确的评价。
[0113]
需要说明的是，在具体路口通行管控场景中，可根据各时段评价指标，辅助对借道左转车道通行权进行管控，可通过增设借道左转通行指示灯，并与交叉口信号机进行联动，作为一种辅助相位加入到相位周期中(例如可将借道左转车道相位与左转冲突相位进行相序关联)，并在信号控制系统中对信号机的相位周期方案进行相序、配时等参数设置，生成多个周期方案，并由信号机按照时段进行周期方案的自动切换，实现对左转通行车辆的驶入行为进行控制，包括允许驶入控制、禁止驶入控制等，从整体上提升对应时段内左转相位的通行效率；也可配合借道左转车道生效时段进行管理，例如在借道左转车道起点前设置允许驶入的时段标志(类似公交车道限行时段标识)，用以向公众展示允许借道左转的时段，从而辅助左转需求的机动车驾驶人进行前方车道选择，自行判断是否驶入借道左转车道。
[0114]
在本技术实施例中，转向车道的规划装置首先根据公交车定位数据统计单位时间内每个转向路径的公交车流量，并根据每个转向路径的公交车流量确定出待规划路径，然后根据影响转向车道设置的多类因素参数构建层次结构模型，并计算层次结构模型的权重值，其次根据待规划路径在预设日期类型中每个预设时段内的各类因素数据，构建待规划路径的结果集，最后基于层次结构模型的权重值与待规划路径的结果集，确定待规划路径在每个预设时段中设置转向车道的评价指标，并根据评价指标对待规划路径规划转向车道。由于本技术以公交车流量为基础来分析转向路径中的重点转向路径作为待规划路径，继而从时间维度对该路径进行转向车道设置的分析，进而根据分析结果在不同的时间段设置该路径的转向车道，可以提升公交车通行效率。
[0115]
下述为本发明装置实施例，可以用于执行本发明方法实施例。对于本发明装置实施例中未披露的细节，请参照本发明方法实施例。
[0116]
请参见图5，其示出了本发明一个示例性实施例提供的转向车道的规划装置的结构示意图。该转向车道的规划装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为终端的全部或一部分。该装置1包括待规划路径确定模块10、权重值计算模块20、结果集构建模块30、
转向车道规划模块40。
[0117]
待规划路径确定模块10，用于根据公交车定位数据统计单位时间内每个转向路径的公交车流量，并根据每个转向路径的公交车流量确定出待规划路径；
[0118]
权重值计算模块20，用于根据影响转向车道设置的多类因素参数构建层次结构模型，并计算层次结构模型的权重值；
[0119]
结果集构建模块30，用于根据待规划路径在预设日期类型中每个预设时段内的各类因素数据构建待规划路径的结果集；
[0120]
转向车道规划模块40，用于基于层次结构模型的权重值与待规划路径的结果集确定待规划路径在每个预设时段中设置转向车道的评价指标，并根据评价指标对待规划路径规划转向车道。
[0121]
需要说明的是，上述实施例提供的转向车道的规划装置在执行转向车道的规划方法时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的转向车道的规划装置与转向车道的规划方法实施例属于同一构思，其体现实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
[0122]
上述本技术实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
[0123]
在本技术实施例中，转向车道的规划装置首先根据公交车定位数据统计单位时间内每个转向路径的公交车流量，并根据每个转向路径的公交车流量确定出待规划路径，然后根据影响转向车道设置的多类因素参数构建层次结构模型，并计算层次结构模型的权重值，其次根据待规划路径在预设日期类型中每个预设时段内的各类因素数据，构建待规划路径的结果集，最后基于层次结构模型的权重值与待规划路径的结果集，确定待规划路径在每个预设时段中设置转向车道的评价指标，并根据评价指标对待规划路径规划转向车道。由于本技术以公交车流量为基础来分析转向路径中的重点转向路径作为待规划路径，继而从时间维度对该路径进行转向车道设置的分析，进而根据分析结果在不同的时间段设置该路径的转向车道，可以提升公交车通行效率。
[0124]
本发明还提供一种计算机可读介质，其上存储有程序指令，该程序指令被处理器执行时实现上述各个方法实施例提供的转向车道的规划方法。
[0125]
本发明还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述各个方法实施例的转向车道的规划方法。
[0126]
请参见图6，为本技术实施例提供了一种终端的结构示意图。如图6所示，终端1000可以包括：至少一个处理器1001，至少一个网络接口1004，用户接口1003，存储器1005，至少一个通信总线1002。
[0127]
其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。
[0128]
其中，用户接口1003可以包括显示屏(display)、摄像头(camera)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。
[0129]
其中，网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如wi-fi接口)。
[0130]
其中，处理器1001可以包括一个或者多个处理核心。处理器1001利用各种接口和线路连接整个电子设备1000内的各个部分，通过运行或执行存储在存储器1005内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储器1005内的数据，执行电子设备1000的各种功
能和处理数据。可选的，处理器1001可以采用数字信号处理(digital signal processing，dsp)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)、可编程逻辑阵列(programmable logic array，pla)中的至少一种硬件形式来实现。处理器1001可集成中央处理器(central processing unit，cpu)、图像处理器(graphics processing unit，gpu)和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中，cpu主要处理操作系统、用户界面和应用程序等；gpu用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制；调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调器也可以不集成到处理器1001中，单独通过一块芯片进行实现。
[0131]
其中，存储器1005可以包括随机存储器(random access memory，ram)，也可以包括只读存储器(read-only memory)。可选的，该存储器1005包括非瞬时性计算机可读介质(non-transitory computer-readable storage medium)。存储器1005可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器1005可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于至少一个功能的指令(比如触控功能、声音播放功能、图像播放功能等)、用于实现上述各个方法实施例的指令等；存储数据区可存储上面各个方法实施例中涉及到的数据等。存储器1005可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器1001的存储装置。如图6所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及转向车道的规划应用程序。
[0132]
在图6所示的终端1000中，用户接口1003主要用于为用户提供输入的接口，获取用户输入的数据；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的转向车道的规划应用程序，并具体执行以下操作：
[0133]
根据公交车定位数据统计单位时间内每个转向路径的公交车流量，并根据每个转向路径的公交车流量确定出待规划路径；
[0134]
根据影响转向车道设置的多类因素参数构建层次结构模型，并计算层次结构模型的权重值；
[0135]
根据待规划路径在预设日期类型中每个预设时段内的各类因素数据，构建待规划路径的结果集；
[0136]
基于层次结构模型的权重值与待规划路径的结果集，确定待规划路径在每个预设时段中设置转向车道的评价指标，并根据评价指标对待规划路径规划转向车道。
[0137]
在一个实施例中，处理器1001在执行根据公交车定位数据统计单位时间内每个转向路径的公交车流量之前时，还执行以下操作：
[0138]
根据预设路网数据将每条公交线路转换为多个路段数据，得到每条公交线路的路段序列；
[0139]
在每条公交线路的路段序列中筛选出道路交叉口，得到多个道路交叉口；
[0140]
根据每个道路交叉口以及公交线路的上下行方向确定公交车左转路径，得到多个转向路径。
[0141]
在一个实施例中，处理器1001在执行根据每个转向路径的公交车流量确定出待规划路径时，具体执行以下操作：
[0142]
将每个转向路径的公交车流量进行降序排列，得到每个转向路径所对应的排序后的公交车数量；
[0143]
将排序后的公交车数量中最大值对应的转向路径确定为待规划路径；
[0144]
或者，
[0145]
按照从大到小的顺序从排序后的公交车数量中选取预设比例的公交车数量所对应的转向路径，得到转向路径序列；
[0146]
将第一转向路径确定为待规划路径；其中，第一转向路径为转向路径序列中任一转向路径。
[0147]
在一个实施例中，处理器1001在执行根据影响转向车道设置的多类因素参数构建层次结构模型时，具体执行以下操作：
[0148]
收集影响转向车道设置的多类因素参数，得到车道因素集；
[0149]
采用层次分析法，并结合车道因素集构建层次结构模型；其中，
[0150]
层次结构模型包含多层车道因素，多层车道因素内相邻两层车道因素中有相关性的车道因素数量多的一层车道因素从属于车道因素数量少的一层车道因素。
[0151]
在一个实施例中，处理器1001在执行计算层次结构模型的权重值时，具体执行以下操作：
[0152]
确定层次结构模型中车道因素最少的第一层车道因素；
[0153]
根据预设评价尺度表构建第一层车道因素的比较判断矩阵；
[0154]
对第一层车道因素的比较判断矩阵进行归一化处理，得到第一层车道因素的权重值；
[0155]
在比较判断矩阵满足一致性检验条件时，根据第一层车道因素的权重值逐一对层次结构模型中除第一层车道因素的剩余层车道因素进行权重值计算，直到得到最后一层每类车道因素的权重值时，将最后一层每类车道因素的权重值确定为层次结构模型的权重值。
[0156]
在一个实施例中，处理器1001还执行以下操作：
[0157]
确定比较判断矩阵的阶数，并在预设ri值表中查询阶数对应的目标ri值；
[0158]
根据比较判断矩阵计算矩阵最大特征系数；
[0159]
根据所述最大特征系数计算一致性指标；根据所述矩阵一致性指标以及所述目标ri值计算矩阵一致性比率；
[0160]
当矩阵一致性比率小于预设阈值时，确定比较判断矩阵满足一致性检验条件；
[0161]
或者，
[0162]
当矩阵一致性比率大于等于预设阈值时，确定比较判断矩阵不满足一致性检验条件。
[0163]
在一个实施例中，处理器1001在执行基于层次结构模型的权重值以及待规划路径的结果集，确定待规划路径在每个预设时段中设置转向车道的评价指标时，具体执行以下操作：
[0164]
将层次结构模型的权重值与待规划路径的结果集作积，生成待规划路径在每个预设时段中设置转向车道的综合判定值；
[0165]
根据每个预设时段中设置转向车道的综合判定值以及预设指标阈值，确定待规划路径在每个预设时段中设置转向车道的评价指标。
[0166]
在本技术实施例中，转向车道的规划装置首先根据公交车定位数据统计单位时间
内每个转向路径的公交车流量，并根据每个转向路径的公交车流量确定出待规划路径，然后根据影响转向车道设置的多类因素参数构建层次结构模型，并计算层次结构模型的权重值，其次根据待规划路径在预设日期类型中每个预设时段内的各类因素数据，构建待规划路径的结果集，最后基于层次结构模型的权重值与待规划路径的结果集，确定待规划路径在每个预设时段中设置转向车道的评价指标，并根据评价指标对待规划路径规划转向车道。由于本技术以公交车流量为基础来分析转向路径中的重点转向路径作为待规划路径，继而从时间维度对该路径进行转向车道设置的分析，进而根据分析结果在不同的时间段设置该路径的转向车道，可以提升公交车通行效率。
[0167]
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，转向车道的规划的程序可存储于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，的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体或随机存储记忆体等。
[0168]
以上所揭露的仅为本技术较佳实施例而已，当然不能以此来限定本技术之权利范围，因此依本技术权利要求所作的等同变化，仍属本技术所涵盖的范围。