一种服务区开放方法、系统、设备和可读存储介质与流程

本申请实施例涉及人工智能，具体涉及一种服务区开放方法、系统、设备和可读存储介质。

背景技术：

1、高速服务区是高速公路的重要组成部分，为过往高速公路的车辆和人员提供各种服务，满足不同层次、不同类型的需求。精准把握高速服务区的人流量变化，能够充分保障高速服务区的接纳能力，有利于进一步提高高速服务区的服务水平。

2、服务区区域内人流量预测是公共安全中的重要问题，现有的人流量预测技术，包括基于视频的人流密度计算、基于wifi热点、利用移动基站等等，准确度都严重不足。

3、现有技术中缺少一种完善融合实际应用场景的数据和神经网络的解决方案。

技术实现思路

1、为此，本申请实施例提供一种服务区开放方法、系统、设备和可读存储介质，通过神经网络预测服务区下一时间段人流量信息，从而更高效且准确地辅助决策服务区和服务站点的开放/关闭。

2、为了实现上述目的，本申请实施例提供如下技术方案：

3、根据本申请实施例的第一方面，提供了一种服务区开放方法，所述方法包括：

4、根据目标服务区的历史车流量数据训练服务区人流量预测模型；

5、基于所述服务区人流量预测模型确定下一设定时间段所述目标服务区的人流量预测数据；

6、基于所述下一设定时间段的人流量预测数据确定所述下一设定时间段的所述目标服务区的开放方案；

7、根据所述目标服务区的开放方案和所述目标服务区的服务站点的服务效率确定服务站点的开放方案。

8、在一种可能的实施方式中，根据目标服务区的历史车流量数据训练服务区人流量预测模型，包括：

9、以设定间隔时间为周期，采集所述目标服务区的历史车流量数据；所述设定间隔时间是根据目标服务区与相邻城市的距离确定的；所述历史车流量数据包括车辆数量以及对应的车辆类型、驶入率和停留时间；

10、根据历史设定时段的车辆数量以及对应的车辆类型、驶入率和停留时间作为训练样本输入所述服务区人流量预测模型进行训练；所述服务区人流量预测模型是基于长短期记忆网络lstm构建的。

11、在一种可能的实施方式中，根据历史设定时段的车辆数量以及对应的车辆类型、驶入率和停留时间作为训练样本输入所述服务区人流量预测模型进行训练，包括：

12、根据历史设定时段的车辆数量以及对应的车辆类型、驶入率和停留时间，以及预设的车辆类型的权重对所述服务区人流量预测模型中的各个层的参数进行训练。

13、在一种可能的实施方式中，在基于所述下一设定时间段的人流量预测数据确定所述下一设定时间段的所述目标服务区的开放方案之后，所述方法还包括：

14、将所述服务区人流量预测模型确定的下一设定时间段的人流量预测数据，与所述下一设定时间段的人流量真实数据进行比较，确定偏差值；

15、若所述偏差值大于设定阈值，则根据偏差值校正所述服务区人流量预测模型中各个层的参数，并训练样本。

16、在一种可能的实施方式中，基于所述下一设定时间段的人流量预测数据确定所述下一设定时间段的所述目标服务区的开放方案，包括：

17、当所述下一设定时间段的人流量预测数据超过设定服务区人流量阈值时，将目标服务区的开放方案确定为只出不进，直到下一设定时间段的人流量预测数据小于所述设定服务区人流量阈值时，恢复所述目标服务区的进入。

18、在一种可能的实施方式中，所述目标服务区的服务站点的服务效率是根据服务站点的服务人员提供服务平均时长和服务站点的可承载服务量确定的。

19、在一种可能的实施方式中，根据所述目标服务区的开放方案和所述目标服务区的服务站点的服务效率确定服务站点的开放方案，包括：

20、当所述目标服务区的开放方案为正常进出时，所述目标服务区的服务站点的服务效率低于第一设定服务效率阈值时，服务站点的开放方案为只出不进，直到所述服务站点的服务效率大于等于所述第一设定服务效率阈值时，恢复所述服务站点的进入；

21、当所述目标服务区的开放方案为只出不进时，所述目标服务区的服务站点的服务效率低于第二设定服务效率阈值时，服务站点的开放方案为只出不进，直到所述服务站点的服务效率大于等于所述第二设定服务效率阈值时，恢复所述服务站点的进入；

22、所述第一设定服务效率阈值大于所述第二设定服务效率阈值。

23、根据本申请实施例的第二方面，提供了一种服务区开放系统，所述系统包括：

24、人流量预测模型训练模块，用于根据目标服务区的历史车流量数据训练服务区人流量预测模型；

25、人流量预测模块，用于基于所述服务区人流量预测模型确定下一设定时间段所述目标服务区的人流量预测数据；

26、服务区开放方案确定模块，用于基于所述下一设定时间段的人流量预测数据确定所述下一设定时间段的所述目标服务区的开放方案；

27、服务站点开放方案确定模块，用于根据所述目标服务区的开放方案和所述目标服务区的服务站点的服务效率确定服务站点的开放方案。

28、根据本申请实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序时执行以实现上述第一方面所述的方法。

29、根据本申请实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现上述第一方面所述的方法。

30、综上所述，本申请实施例提供了一种服务区开放方法、系统、设备和可读存储介质，通过根据目标服务区的历史车流量数据训练服务区人流量预测模型；基于所述服务区人流量预测模型确定下一设定时间段所述目标服务区的人流量预测数据；基于所述下一设定时间段的人流量预测数据确定所述下一设定时间段的所述目标服务区的开放方案；根据所述目标服务区的开放方案和所述目标服务区的服务站点的服务效率确定服务站点的开放方案。通过神经网络预测服务区下一时间段人流量信息，从而更高效且准确地辅助决策服务区和服务站点的开放/关闭。

技术特征：

1.一种服务区开放方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据目标服务区的历史车流量数据训练服务区人流量预测模型，包括：

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据历史设定时段的车辆数量以及对应的车辆类型、驶入率和停留时间作为训练样本输入所述服务区人流量预测模型进行训练，包括：

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于所述下一设定时间段的人流量预测数据确定所述下一设定时间段的所述目标服务区的开放方案之后，所述方法还包括：

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述下一设定时间段的人流量预测数据确定所述下一设定时间段的所述目标服务区的开放方案，包括：

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标服务区的服务站点的服务效率是根据服务站点的服务人员提供服务平均时长和服务站点的可承载服务量确定的。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述目标服务区的开放方案和所述目标服务区的服务站点的服务效率确定服务站点的开放方案，包括：

8.一种服务区开放系统，其特征在于，所述系统包括：

9.一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器运行所述计算机程序时执行以实现如权利要求1-7任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现如权利要求1-7任一项所述的方法。

技术总结
本申请实施例公开了一种服务区开放方法、系统、设备和可读存储介质，所述方法包括：根据目标服务区的历史车流量数据训练服务区人流量预测模型；基于所述服务区人流量预测模型确定下一设定时间段所述目标服务区的人流量预测数据；基于所述下一设定时间段的人流量预测数据确定所述下一设定时间段的所述目标服务区的开放方案；根据所述目标服务区的开放方案和所述目标服务区的服务站点的服务效率确定服务站点的开放方案。通过神经网络预测服务区下一时间段人流量信息，从而更高效且准确地辅助决策服务区和服务站点的开放/关闭。

技术研发人员：程天梅
受保护的技术使用者：特斯联科技集团有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13