基于交通路况的配送路径选择方法、系统、装置及介质与流程

本发明涉及数据处理，尤其涉及一种基于交通路况的配送路径选择方法、系统、装置及介质。

背景技术：

1、随着城市发展越来越快，同城即时速递服务备受人们青睐。闪送一对一的服务模式，明确了闪送员从取件到送达全程一次只服务一个客户，点对点送达，避免了传统快递过程中货物中转带来的一系列丢失破损、无法责任到人的问题，所以服务的时效更快，确定性更高，安全性更好。目前，闪送员在配送过程中由于交通情况多变，容易受到路况的影响，导致超时配送，客户投诉等问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明实施例的目的是提供一种基于交通路况的配送路径选择方法，通过混合高斯模型构建道路背景模型，根据背景差分法和车辆跟踪算法确定道路的前景图像面积和车辆的车速，并综合前景图像面积和车速，通过天气条件综合分析判断当前道路的实时路况，为配送员选择出最佳配送路线，减少路况对于配送时间的影响，缩短配送时间。

2、第一方面，本发明实施例提供了一种基于交通路况的配送路径选择方法，包括以下步骤：

3、获取订单的初始位置和终点位置，根据所述初始位置和所述终点位置确定最短路线集；

4、获取所述最短路线集中每一条路线的道路监控视频，提取所述道路监控视频的交通道路区域，解析所述交通道路区域生成图像序列；

5、基于每个所述图像序列构建混合高斯模型，根据所述混合高斯模型和背景差分法确定前景图像，获取每一个所述前景图像的面积，根据每一个所述前景图像的面积计算多个所述前景图像的平均面积；

6、获取所述图像序列的初始帧，根据所述初始帧和车辆跟踪算法确定多个目标车辆，将所述目标车辆与后续帧的车辆进行比对，根据所述比对的结果和预设的统计规则确定每个目标车辆出现的帧数，根据所述帧数和道路距离确定多个目标车辆的平均速度；

7、根据每条路线中多个所述前景图像的所述平均面积、多个所述目标车辆的所述平均速度和当前天气状况确定所述每条路线的拥堵系数，根据所述拥堵系数和预设的比对规则确定最佳配送路径。

8、可选地，所述根据所述初始位置和所述终点位置确定最短路线集，具体包括：

9、基于地图系统获取所述初始位置到所述终点位置的所有导航路线；

10、根据所述导航路线和预设的筛选规则确定所述最短路线集。

11、可选地，所述基于每个所述图像序列构建混合高斯模型，根据所述混合高斯模型和背景差分法确定前景图像，具体包括：

12、获取每个所述图像序列中每一帧图像的像素；

13、对所述每一帧图像的像素构建混合高斯模型，根据所述混合高斯模型得到所述图像序列的道路背景模型；

14、根据所述道路背景模型和所述背景差分法确定所述前景图像。

15、可选地，所述对所述每一帧图像的像素构建混合高斯模型，根据所述混合高斯模型得到所述图像序列的道路背景模型，具体包括：

16、对所述像素分别进行多个互相独立的混合高斯分布建模，其公式具体如下：

17、

18、其中，xj表示像素j在t时刻的取值，表示时刻t第j个像素在混合高斯模型中第i个高斯分布的权系数的估计值，表示时刻t第j个像素在混合高斯模型中第i个高斯分布的均值向量，表示时刻t第j个像素在混合高斯模型中第i个高斯分布的协方差矩阵；m表示m个互相独立的混合高斯分布，η表示高斯分布概率密度函数；

19、对第一帧图像中的每个所述像素对应的第一个高斯分布进行初始化；

20、将每一帧的每个所述像素与它对应的所述高斯模型进行匹配确定所述道路背景模型。

21、可选地，所述将每一帧的每个所述像素与它对应的所述高斯模型进行匹配确定所述道路背景模型，具体包括：

22、若所述像素与至少一个高斯分布匹配成功，匹配的高斯分布的均值、权值和协方差矩阵进行更新；

23、若所述像素与所述高斯分布匹配不成功，高斯分布的均值和协方差矩阵保持不变，高斯分布的权值和进行更新。

24、可选地，所述预设的统计规则确定每个目标车辆出现的帧数，根据所述帧数和道路距离确定多个目标车辆的平均速度，具体包括：

25、统计所述目标车辆第一次出现的第一帧数和所述目标车辆第一次消失的第二帧数，根据所述第一帧数和所述第二帧数确定所述目标车辆出现的帧数，其公式如下：

26、numframe＝carf1-carf0-2

27、其中，numframe表示目标车辆出现的帧数，carf1表示第二帧数，carf0表示第一帧数；

28、获取所述每一个目标车辆通过的所述道路距离，根据所述道路距离和每一个所述目标车辆出现的所述帧数确定每一个所述目标车辆的速度，根据每一个所述目标车辆的所述速度和预设的计算公式确定多个所述目标车辆的所述平均速度。

29、可选地，所述根据每条路线中多个所述前景图像的所述平均面积、多个所述目标车辆的所述平均速度和当前天气状况确定所述每条路线的拥堵系数，具体包括：

30、根据所述每条路线中多个所述前景图像的所述平均面积和多个所述目标车辆的所述平均速度确定每条路线的第一拥堵系数；

31、基于天气系统获取当前天气状况；

32、根据每一条路线的所述第一拥堵系数和所述当前天气状况确定每一条路线的所述拥堵系数，其公式如下：

33、

34、

35、w(avgareai,avgspeedi)＝πf(avgareai)f(avgspeedi)

36、

37、

38、其中，t1、t2、v1和v2皆采用自动阈值估算技术选取，t1表示前景图像平均面积的上阈值，t2表示前景图像平均面积的下阈值，v1表示目标车辆平均速度的上阈值，v2表示目标车辆平均速度的下阈值，p(road_setj)表示最佳路线集中第j条路线的拥堵系数，f(now_weather)表示当前天气状况的函数，表示第一拥堵系数，k表示当前线路的路口数量，avgareai表示第i个路口的前景图像平均面积，avgspeedi表示第i个路口的目标车辆平均速度，f(avgareai)表示前景图像平均面积的拥堵函数，f(avgspeedi)表示目标车辆平均速度的拥堵函数。

39、第二方面，本发明实施例提供了一种基于交通路况的配送路径选择系统，包括：

40、第一模块，用于获取订单的初始位置和终点位置，根据所述初始位置和所述终点位置确定最短路线集；

41、第二模块，用于获取所述最短路线集中每一条路线的道路监控视频，提取所述道路监控视频的交通道路区域，解析所述交通道路区域生成图像序列；

42、第三模块，用于基于每个所述图像序列构建混合高斯模型，根据所述混合高斯模型和背景差分法确定前景图像，获取每一个所述前景图像的面积，根据每一个所述前景图像的面积计算多个所述前景图像的平均面积；

43、第四模块，用于获取所述图像序列的初始帧，根据所述初始帧和车辆跟踪算法确定多个目标车辆，将所述目标车辆与后续帧的车辆进行比对，根据比对的结果和预设的统计规则确定每个目标车辆出现的帧数，根据所述帧数和道路距离确定多个目标车辆的平均速度；

44、第五模块，用于根据每条路线中多个所述前景图像的所述平均面积、多个所述目标车辆的所述平均速度和当前天气状况确定所述每条路线的拥堵系数，根据所述拥堵系数和预设的比对规则确定最佳配送路径。

45、第三方面，本发明实施例提供了一种基于交通路况的配送路径选择装置，包括：

46、至少一个处理器；

47、至少一个存储器，用于存储至少一个程序；

48、当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如上所述的方法。

49、第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行如上所述的方法。

50、实施本发明实施例包括以下有益效果：本发明实施例提供一种基于交通路况的配送路径选择方法包括：获取订单的初始位置和终点位置，根据所述初始位置和所述终点位置确定最短路线集；获取所述最短路线集中每一条路线的道路监控视频，提取所述道路监控视频的交通道路区域，解析所述交通道路区域生成图像序列；基于每个所述图像序列构建混合高斯模型，根据所述混合高斯模型和背景差分法确定前景图像；获取每一个所述前景图像的面积，根据每一个所述前景图像的面积计算多个所述前景图像的平均面积；获取所述图像序列的初始帧，根据所述初始帧和车辆跟踪算法确定多个目标车辆，将所述目标车辆与后续帧的车辆进行比对；根据比对的结果和预设的统计规则确定每个目标车辆出现的帧数，根据所述帧数和道路距离确定多个目标车辆的平均速度；根据每条路线中多个所述前景图像的所述平均面积、多个所述目标车辆的所述平均速度和当前天气状况确定所述每条路线的拥堵系数，根据所述拥堵系数和预设的比对规则确定最佳配送路径。通过获取道路视频来构建混合高斯模型得到道路背景建模，采用背景差分法得到道路区域的前景图像，根据前景图像的面积判断道路拥堵，选取初始帧，使用车辆跟踪算法在初始帧中进行车辆检测，并在后续帧中进行目标车辆识别，计算多个目标车辆的平均车速，根据前景图像的面积、目标车辆的平均车速和天气因素得到闪送员最佳配送路径，能让闪送员实时应对交通的变化，减少路况对于配送的影响。