(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202111638032.0 (22)申请日 2021.12.2 9 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114283574 A (43)申请公布日 2022.04.05 (73)专利权人 湖南师范大学 地址 410081 湖南省长 沙市麓山路3 6号 (72)发明人 张连明　肖凯　董苹苹　 (51)Int.Cl. G08G 1/00(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06N 3/04(2006.01) (56)对比文件 CN 113160604 A,2021.07.23 US 2021114618 A1,2021.04.2 2US 202025 0848 A1,2020.08.0 6 KR 20180120916 A,2018.1 1.07 陈卓.城市智能公交调度车载终端关键技 术 研究及实现. 《计算机产品与流 通》 .2017,(第12 期), 审查员 张鹏翼 (54)发明名称 一种基于卷积策略的车辆调度评价方法 (57)摘要 本发明公开一种基于卷积策略的车辆调度 评价方法。 为了量化城市交通中车辆调度的效 果， 提供了一种基于卷积策略的评价方法。 该方 法先将地图进行网格化处理， 然后生成一张新地 图； 若t时刻不进行调度， 经过时间T后， 将该区域 所有车辆的位置映射到新地图， 然后构造一个拥 挤矩阵， 再通过卷积运算得到正常拥挤度； 若t时 刻进行车辆调度， 经过时间T后， 按照同样的方式 计算出调度拥挤度； 最后通过拥挤度变化的百分 比来分析该调度方案的效果。 本发 明所提出的车 辆调度评价方法， 一方面可以用来量化城市交通 的整体拥挤程度， 另一方面可以用来评价不同调 度方案的效果， 从中挑选出较好的全局调度方 案， 从全局上缓解交通压力， 提高车辆调度的效 果。 权利要求书1页 说明书8页 附图8页 CN 114283574 B 2022.10.28 CN 114283574 B 1.一种基于卷积策略的车辆调度评价方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1、 首先将地图进行网格化处理， 然后对车道的宽度和位置进行调整， 生成一个网格化 的新地图； 将新地图中没有道路的网格标记为0， 有道路的网格标记为车道的编号， 再将道 路交叉处的网格标记为 ‑1， 最后得到一个二维的道路矩阵， 用来保存交通网络的拓扑 结构； S2、 根据道路的行驶方向更改道路矩阵中所有车道的编号， 车道向西、 向北、 向东和向 南方向的网格分别标记为1、 2、 3和4， 最后得到一个二维的方向矩阵， 用来保存每一条道路 的行驶方向； S3、 对地图中的道路进行区域划分， 然后给每一个区域进行编号， 再对新地图中对应的 区域进行同样的处 理， 建立一一对应的关系； S4、 若t时刻不进行车辆调度， 一段时间T后， 将地图中所有车辆的位置转换到新地图 中， 然后将存在车辆的网格标记为1， 其余网格全部标记为0， 最后得到一个二维的车辆矩 阵， 用来保存车辆的位置信息； S5、 根据道路矩阵、 方向矩阵和车辆矩阵构造拥挤矩阵， 首先将车辆矩阵中没有车辆的 位置全部标值为0， 然后依次分析每一个有 车辆的位置， 如果该位置的周围存在相同行驶方 向且相同道路的车辆， 将该位置定义为拥挤， 标值为2a； 如果该位置的周围存在相同行驶方 向且完全相 邻的车辆， 将该位置同样 定义为拥挤， 标值为2a； 其余位置标值a， 最后生成一个 二维的拥挤矩阵； 通过 卷积核与拥挤矩阵进行 卷积运算， 计算出正常拥挤度y0； S6、 若t时刻采用调度方案i进行车辆调度， 一段时间T后， 根据该区域所有车辆的位置 信息， 按照同样的处 理方式， 计算出调度拥挤度yi； S7、 根据正常拥挤度y0和调度拥挤度yi计算出拥挤度变化的百分比Δyi， 公式如下： 根据Δyi的大小来评价该调度方案的效果， 若Δyi>0， 则说明该调度方案有一定效果， 拥挤度下降了； 若Δyi≤0， 则说明该调度方案的效果 不好。 2.根据权利要求1所述的一种基于卷积策略的车辆调度评价方法， 其特征在于， 根据拥 挤度变化的百分比Δyi， 从生成的调度方案中挑选出百分比最大的全局调度方案， 从全局 上缓解交通压力， 提高车辆调度的效果。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114283574 B 2一种基于卷积策略的车辆调度评价 方法 技术领域 [0001]本发明涉及量 化城市交通的拥挤 程度和评价车辆调度的效果， 属于车 联网领域。 背景技术 [0002]随着城市车辆的不断增加， 交通压力越来越大， 如何在原有的基础设施上， 缓解交 通压力， 一直是一个非常重要的问题。 随着智慧城市、 智慧交通等概念的提出， 车辆调度成 为了解决交通拥挤问题最有效的方法之一， 通过集中式决策， 设计全局调度方案， 可以有效 的降低城市交通压力。 [0003]要想评价某个车辆调度方案的效果， 就需要对比正常情况下和采用该调度方案之 后的拥挤程度。 传统表示道路拥挤程度的热力图， 一般是将车辆的密集程度通过颜色的深 浅来描述， 优点是比较直观， 缺点是没有量化， 不能将整个交通网络的整体拥挤程度 表示出 来。 [0004]要想量化整个区域的整体拥挤程度， 就需要提取车辆之间的位置关系。 对于位置 关系的提取， 卷积神经网络(CNN)具有很大的优势， 它采用带有 卷积核的层通过滑动窗口来 提取局部特 征， 并且可以对 城市范围内的空间依赖性进行建模。 [0005]受此启发， 本发明专利通过分析车辆之间的位置关系， 构造了一个表示拥挤程度 的矩阵， 然后利用卷积核与拥挤矩阵进行卷积运算， 再通过求和操作提取出当前该区域车 辆的整体拥挤程度， 将拥挤程度数值化， 这样可以更加方便地监控整个交通网络， 及时进 行 预警。 [0006]通过量化交通网络 的整体拥挤程度， 便可以评价不 同调度方案 的全局效果， 然后 挑选出较好的全局调度方案， 提高车辆调度的效果。 发明内容 [0007]众所周知， 评价一条道 路的拥挤情况， 常见的方式是根据该道路的平均行驶速度， 然后划分相应的拥挤等级， 然而这种局部性的描述方式， 并不能很好体现整个交通网络的 整体拥挤程度。 与此同时， 很多车辆调度方案没有考虑到全局， 只能缓解局部区域的拥挤， 不能有效地降低整个交通网络的压力。 [0008]因此， 本发明专利提出了一种基于卷积策略的车辆调度评价方法， 一方面， 它通过 卷积运算来提取车辆的分布信息， 可以有效的量化整个交通网络的拥挤程度； 另一方面， 它 可以用来评价不同调度方案的效果， 然后 从这些调度方案中挑选出较好的全局调度方案， 从而有效地提高车辆调度的效果， 从全局上改善整个交通网络的拥挤情况， 提出 的整体流 程图如图1所示。 [0009]为了实现上述目的， 本发明采用的技 术方案如下： [0010]一种基于卷积策略的车辆调度评价方法， 包括以下步骤： [0011](1)将地图进行网格化处理， 然后生成一张新地图； 再构造一个道路矩阵， 用来保 存交通网络的拓扑 结构； 最后构造一个方向矩阵， 用来保存每一条道路的方向。说　明　书 1/8 页 3 CN 114283574 B 3