一种出行引导策略生成方法及装置

摘要

本申请提供了一种出行引导策略生成方法及装置，首先，获取多个历史出行引导信息，以及监测到的在历史出行引导信息对应的影响路段内的车辆行驶轨迹；其次，基于车辆行驶轨迹，确定该历史出行引导信息的有效引导率；确定该历史出行引导信息的引导策略；然后，基于引导策略，以及其对应的有效引导率，训练引导策略规划模型；最后利用所述引导策略规划模型，确定所述目标阻断事件对应的引导策略。与现有技术相比，本申请能够利用真实可靠的历史出行引导信息规划引导策略，使引导策略规划模型输出的引导策略更加符合真实的引导情况，进而提高出行引导信息的有效引导率。

权利要求

1.一种出行引导策略生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取多个历史出行引导信息，以及监测到的在所述历史出行引导信息对应的影响路段内的车辆行驶轨迹；

基于每个历史出行引导信息对应的所述车辆行驶轨迹，确定该历史出行引导信息的有效引导率；以及，基于每个历史出行引导信息对应的历史阻断事件的在预设的多种事件信息种类下的事件信息，确定该历史出行引导信息的引导策略；其中，所述有效引导率为该历史出行引导信息对应的影响路段内在该历史出行引导信息的影响下更改原有出行路线的车辆与该历史出行引导信息对应的影响路段内的车辆的比值；

基于每个历史出行引导信息的引导策略，以及其对应的有效引导率，训练引导策略规划模型；

利用所述引导策略规划模型，基于目标阻断事件在预设的至少一种事件信息种类下的事件信息，确定所述目标阻断事件对应的引导策略。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述出行引导信息为显示在可变信息交通标志中的引导信息；

所述基于每个历史出行引导信息对应的所述车辆行驶轨迹，确定该历史出行引导信息的有效引导率，包括：

基于每个历史出行引导信息对应的所述车辆行驶轨迹，对发行该历史出行引导信息之前的预设时间段内监测到的车辆行驶轨迹对应的车辆进行出行引导模拟，得到出行引导模拟中根据所述历史出行引导信息更改原有出行路线的车辆的第一数量；

基于所述模拟得到的第一数量，以及所述车辆行驶轨迹中，在发布该历史出行引导信息之前最近的预设时间段内，经过该历史出行引导信息对应的可变信息交通标志，且经过发生该历史出行引导信息对应的历史阻断事件的路段的车辆的第二数量，确定该历史出行引导信息的有效引导率。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于每个历史出行引导信息对应的所述车辆行驶轨迹，对发行该历史出行引导信息之前的预设时间段内监测到的车辆行驶轨迹对应的车辆进行出行引导模拟，得到出行引导模拟中根据所述历史出行引导信息更改原有出行路线的车辆的第一数量，包括：基于所述行驶轨迹，确定所述监测到的车辆行驶轨迹对应的车辆中，在发布该历史出行引导信息之前最近的预设时间段内，经过所述可变信息交通标志第三数量，和既经过发生所述历史阻断事件的路段，又经过所述可变信息交通标志的第二数量，以及在发布该历史出行引导信息之后最近的预设时间段内，经过所述可变信息交通标志的车辆的第四数量，和既经过所述历史阻断事件发生的路段，又经过所述可变信息交通标志的车辆的第五数量；

基于所述第二数量、第三数量、第四数量及第五数量，对发行该历史出行引导信息之前的预设时间段内监测到的车辆进行出行引导模拟，得到所述第一数量。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二数量、第三数量、第四数量及第五数量，对发行该历史出行引导信息之前的预设时间段内监测到的车辆进行出行引导模拟，得到所述第一数量，包括：基于所述第三数量、第四数量及第五数量，确定出行引导模拟中未根据所述历史出行引导信息更改原有出行路线的车辆的第六数量；

根据所述第二数量及所述第六数量，确定所述第一数量。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述模拟得到的第一数量，以及所述车辆行驶轨迹中，在发布该历史出行引导信息之前最近的预设时间段内，经过该历史出行引导信息对应的可变信息交通标志，且经过发生该历史出行引导信息对应的历史阻断事件的路段的车辆的第二数量，确定该历史出行引导信息的有效引导率，包括：确定所述第一数量与所述第二数量的比值，将所述比值作为该历史出行引导信息的有效引导率。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述阻断事件的事件信息种类包括以下至少一种：

所述阻断事件的发生地点与所述可变信息交通标志之间的距离、所述阻断事件的持续事件、所述阻断事件的位置信息、所述阻断事件的预计持续时间、避开所述阻断事件的推荐出行路线。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于每个历史出行引导信息对应的历史阻断事件的在预设的多种事件信息种类下的事件信息，确定该历史出行引导信息的引导策略，包括：

确定每个历史出行引导信息对应的事件信息所对应的每种事件信息种类；

根据所述事件信息对应的每种事件信息种类，确定该历史出行引导信息的引导策略。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于每个历史出行引导信息的引导策略，以及其对应的有效引导率，训练引导策略规划模型，包括：利用回归模型以及极大似然估计方法，对每个历史出行引导信息的引导策略，以及其对应的有效引导率进行处理，得到每一种阻断事件对应的历史出行引导信息的引导策略，与其对应的有效引导率之间的统计学关系；

利用所述每一种阻断事件对应的历史出行引导信息的引导策略，与其对应的有效引导率之间的统计学关系，构建并训练所述引导策略规划模型。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述目标阻断事件对应的引导策略中指示的事件信息种类，以及所述目标阻断事件在预设的至少一种事件信息种类下的事件信息，生成所述目标阻断事件对应的目标出行引导信息。

10.一种出行引导策略生成装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于获取多个历史出行引导信息，以及监测到的在所述历史出行引导信息对应的影响路段内的车辆行驶轨迹；

确定模块，用于基于每个历史出行引导信息对应的所述车辆行驶轨迹，确定该历史出行引导信息的有效引导率；以及，基于每个历史出行引导信息对应的历史阻断事件的在预设的多种事件信息种类下的事件信息，确定该历史出行引导信息的引导策略；其中，所述有效引导率为该历史出行引导信息对应的影响路段内在该历史出行引导信息的影响下更改原有出行路线的车辆与该历史出行引导信息对应的影响路段内的车辆的比值；

训练模块，用于基于每个历史出行引导信息的引导策略，以及其对应的有效引导率，训练引导策略规划模型；

引导策略生成模块，用于利用所述引导策略规划模型，基于目标阻断事件在预设的至少一种事件信息种类下的事件信息，确定所述目标阻断事件对应的引导策略。

11.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信，所述处理器执行所述机器可读指令，以执行如权利要求1至9任一所述的出行引导策略生成方法的步骤。

12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至9任一所述的出行引导策略生成方法的步骤。

说明书

一种出行引导策略生成方法及装置

技术领域

[0001] 本申请涉及计算机技术领域，尤其是涉及一种出行引导策略生成方法及装置。

背景技术

[0002] 随着科技的进步，人们的经济水平也逐渐提高，有越来越多的人选择驾车出行，公路上的车辆数量也逐渐增多，而每条公路能够承载的车辆数量是有限的，在交通高峰期，或
出现天气恶劣、交通事故等状况时，容易形成交通堵塞的阻断事件，交通堵塞不但使阻断事
件发生地点的车辆难以通行，还会影响其周边公路的正常运作。

[0003] 目前，为了避免车辆进入发生阻断事件的路段，通常采用发布出行引导信息的方法，引导车辆选择其他路线，常见的发布渠道有广播、APP、可变信息交通标志等，出行引导
信息通常会按照引导策略，包括一些指定的阻断事件的事件信息，而采用不同引导策略的
出行引导信息具有不同的阻断事件的事件信息，对驾驶员的引导效果也不同。现有的出行
引导策略通常是根据对驾驶员进行陈述偏好调查，并根据其结果来生成的，这种方法缺乏
真实的数据支撑，得到的出行引导策略的有效引导率低。

发明内容

[0004] 有鉴于此，本申请的目的在于提供一种出行引导策略生成方法及装置，能够利用真实可靠的历史出行引导信息规划引导策略，使出行引导策略的生成更加合理，进而提高
出行引导信息的有效引导率。

[0005] 根据本申请的一个方面，提供一种电子设备，可以包括一个或多个存储介质、一个或多个与存储介质通信的处理器和总线。一个或多个存储介质存储有处理器可执行的机器
可读指令。当电子设备运行时，处理器与存储介质之间通过总线通信，处理器执行所述机器
可读指令，可以执行一个或多个以下操作：

[0006] 获取多个历史出行引导信息，以及监测到的在所述历史出行引导信息对应的影响路段内的车辆行驶轨迹；

[0007] 基于每个历史出行引导信息对应的所述车辆行驶轨迹，确定该历史出行引导信息的有效引导率；以及，基于每个历史出行引导信息对应的历史阻断事件的在预设的多种事
件信息种类下的事件信息，确定该历史出行引导信息的引导策略；

[0008] 基于每个历史出行引导信息的引导策略，以及其对应的有效引导率，训练引导策略规划模型；

[0009] 利用所述引导策略规划模型，基于目标阻断事件在预设的至少一种事件信息种类下的事件信息，确定所述目标阻断事件对应的引导策略。

[0010] 在本申请的一些实施例中，所述出行引导信息为显示在可变信息交通标志中的引导信息；处理器执行所述机器可读指令时，可以执行一个或多个以下操作：

[0011] 基于每个历史出行引导信息对应的所述车辆行驶轨迹，对发行该历史出行引导信息之前的预设时间段内监测到的车辆行驶轨迹对应的车辆进行出行引导模拟，得到出行引
导模拟中根据所述历史出行引导信息更改原有出行路线的车辆的第一数量；

[0012] 基于所述模拟得到的第一数量，以及所述车辆行驶轨迹中，在发布该历史出行引导信息之前最近的预设时间段内，经过该历史出行引导信息对应的可变信息交通标志，且
经过发生该历史出行引导信息对应的历史阻断事件的路段的车辆的第二数量，确定该历史
出行引导信息的有效引导率。

[0013] 在本申请的一些实施例中，处理器执行所述机器可读指令时，可以执行一个或多个以下操作：

[0014] 基于所述行驶轨迹，确定所述监测到的车辆行驶轨迹对应的车辆中，在发布该历史出行引导信息之前最近的预设时间段内，经过所述可变信息交通标志第三数量，和既经
过发生所述历史阻断事件的路段，又经过所述可变信息交通标志的第二数量，以及在发布
该历史出行引导信息之后最近的预设时间段内，经过所述可变信息交通标志的车辆的第四
数量，和既经过所述历史阻断事件发生的路段，又经过所述可变信息交通标志的车辆的第
五数量；

[0015] 基于所述第二数量、第三数量、第四数量及第五数量，对发行该历史出行引导信息之前的预设时间段内监测到的车辆进行出行引导模拟，得到所述第一数量。

[0016] 在本申请的一些实施例中，处理器执行所述机器可读指令时，可以执行一个或多个以下操作：

[0017] 基于所述第三数量、第四数量及第五数量，确定出行引导模拟中未根据所述历史出行引导信息更改原有出行路线的车辆的第六数量；

[0018] 根据所述第二数量及所述第六数量，确定所述第一数量。

[0019] 在本申请的一些实施例中，处理器执行所述机器可读指令时，可以执行一个或多个以下操作：

[0020] 确定所述第一数量与所述第二数量的比值，将所述比值作为该历史出行引导信息的有效引导率。

[0021] 在本申请的一些实施例中，所述阻断事件的事件信息种类包括以下至少一种：

[0022] 所述阻断事件的发生地点与所述可变信息交通标志之间的距离、所述阻断事件的持续事件、所述阻断事件的位置信息、所述阻断事件的预计持续时间、避开所述阻断事件的
推荐出行路线。

[0023] 在本申请的一些实施例中，处理器执行所述机器可读指令时，可以执行一个或多个以下操作：

[0024] 确定每个历史出行引导信息对应的事件信息所对应的每种事件信息种类；

[0025] 根据所述事件信息对应的每种事件信息种类，确定该历史出行引导信息的引导策略。

[0026] 在本申请的一些实施例中，处理器执行所述机器可读指令时，可以执行一个或多个以下操作：

[0027] 利用回归模型以及极大似然估计方法，对每个历史出行引导信息的引导策略，以及其对应的有效引导率进行处理，得到每一种阻断事件对应的历史出行引导信息的引导策
略，与其对应的有效引导率之间的统计学关系；

[0028] 利用所述每一种阻断事件对应的历史出行引导信息的引导策略，与其对应的有效引导率之间的统计学关系，构建并训练所述引导策略规划模型。

[0029] 在本申请的一些实施例中，处理器执行所述机器可读指令时，可以执行一个或多个以下操作：

[0030] 根据所述目标阻断事件对应的引导策略中指示的事件信息种类，以及所述目标阻断事件在预设的至少一种事件信息种类下的事件信息，生成所述目标阻断事件对应的目标
出行引导信息。

[0031] 根据本申请的一个方面，提供一种出行引导策略生成方法，包括：

[0032] 获取多个历史出行引导信息，以及监测到的在所述历史出行引导信息对应的影响路段内的车辆行驶轨迹；

[0033] 基于每个历史出行引导信息对应的所述车辆行驶轨迹，确定该历史出行引导信息的有效引导率；以及，基于每个历史出行引导信息对应的历史阻断事件的在预设的多种事
件信息种类下的事件信息，确定该历史出行引导信息的引导策略；

[0034] 基于每个历史出行引导信息的引导策略，以及其对应的有效引导率，训练引导策略规划模型；

[0035] 利用所述引导策略规划模型，基于目标阻断事件在预设的至少一种事件信息种类下的事件信息，确定所述目标阻断事件对应的引导策略。

[0036] 在本申请的一些实施例中，所述出行引导信息为显示在可变信息交通标志中的引导信息；

[0037] 所述基于每个历史出行引导信息对应的所述车辆行驶轨迹，确定该历史出行引导信息的有效引导率，包括：

[0038] 基于每个历史出行引导信息对应的所述车辆行驶轨迹，对发行该历史出行引导信息之前的预设时间段内监测到的车辆行驶轨迹对应的车辆进行出行引导模拟，得到出行引
导模拟中根据所述历史出行引导信息更改原有出行路线的车辆的第一数量；

[0039] 基于所述模拟得到的第一数量，以及所述车辆行驶轨迹中，在发布该历史出行引导信息之前最近的预设时间段内，经过该历史出行引导信息对应的可变信息交通标志，且
经过发生该历史出行引导信息对应的历史阻断事件的路段的车辆的第二数量，确定该历史
出行引导信息的有效引导率。

[0040] 在本申请的一些实施例中，所述基于每个历史出行引导信息对应的所述车辆行驶轨迹，对发行该历史出行引导信息之前的预设时间段内监测到的车辆行驶轨迹对应的车辆
进行出行引导模拟，得到出行引导模拟中根据所述历史出行引导信息更改原有出行路线的
车辆的第一数量，包括：

[0041] 基于所述行驶轨迹，确定所述监测到的车辆行驶轨迹对应的车辆中，在发布该历史出行引导信息之前最近的预设时间段内，经过所述可变信息交通标志第三数量，和既经
过发生所述历史阻断事件的路段，又经过所述可变信息交通标志的第二数量，以及在发布
该历史出行引导信息之后最近的预设时间段内，经过所述可变信息交通标志的车辆的第四
数量，和既经过所述历史阻断事件发生的路段，又经过所述可变信息交通标志的车辆的第
五数量；

[0042] 基于所述第二数量、第三数量、第四数量及第五数量，对发行该历史出行引导信息之前的预设时间段内监测到的车辆进行出行引导模拟，得到所述第一数量。

[0043] 在本申请的一些实施例中，所述基于所述第二数量、第三数量、第四数量及第五数量，对发行该历史出行引导信息之前的预设时间段内监测到的车辆进行出行引导模拟，得
到所述第一数量，包括：

[0044] 基于所述第三数量、第四数量及第五数量，确定出行引导模拟中未根据所述历史出行引导信息更改原有出行路线的车辆的第六数量；

[0045] 根据所述第二数量及所述第六数量，确定所述第一数量。

[0046] 在本申请的一些实施例中，所述基于所述模拟得到的第一数量，以及所述车辆行驶轨迹中，在发布该历史出行引导信息之前最近的预设时间段内，经过该历史出行引导信
息对应的可变信息交通标志，且经过发生该历史出行引导信息对应的历史阻断事件的路段
的车辆的第二数量，确定该历史出行引导信息的有效引导率，包括：

[0047] 确定所述第一数量与所述第二数量的比值，将所述比值作为该历史出行引导信息的有效引导率。

[0048] 在本申请的一些实施例中，所述阻断事件的事件信息种类包括以下至少一种：

[0049] 所述阻断事件的发生地点与所述可变信息交通标志之间的距离、所述阻断事件的持续事件、所述阻断事件的位置信息、所述阻断事件的预计持续时间、避开所述阻断事件的
推荐出行路线。

[0050] 在本申请的一些实施例中，所述基于每个历史出行引导信息对应的历史阻断事件的在预设的多种事件信息种类下的事件信息，确定该历史出行引导信息的引导策略，包括：

[0051] 确定每个历史出行引导信息对应的事件信息所对应的每种事件信息种类；

[0052] 根据所述事件信息对应的每种事件信息种类，确定该历史出行引导信息的引导策略。

[0053] 在本申请的一些实施例中，所述基于每个历史出行引导信息的引导策略，以及其对应的有效引导率，训练引导策略规划模型，包括：

[0054] 利用回归模型以及极大似然估计方法，对每个历史出行引导信息的引导策略，以及其对应的有效引导率进行处理，得到每一种阻断事件对应的历史出行引导信息的引导策
略，与其对应的有效引导率之间的统计学关系；

[0055] 利用所述每一种阻断事件对应的历史出行引导信息的引导策略，与其对应的有效引导率之间的统计学关系，构建并训练所述引导策略规划模型。

[0056] 在本申请的一些实施例中，所述方法还包括：

[0057] 根据所述目标阻断事件对应的引导策略中指示的事件信息种类，以及所述目标阻断事件在预设的至少一种事件信息种类下的事件信息，生成所述目标阻断事件对应的目标
出行引导信息。

[0058] 根据本申请的另一个方面，提供一种出行引导策略生成装置，包括：

[0059] 获取模块，用于获取多个历史出行引导信息，以及监测到的在所述历史出行引导信息对应的影响路段内的车辆行驶轨迹；

[0060] 确定模块，用于基于每个历史出行引导信息对应的所述车辆行驶轨迹，确定该历史出行引导信息的有效引导率；以及，基于每个历史出行引导信息对应的历史阻断事件的
在预设的多种事件信息种类下的事件信息，确定该历史出行引导信息的引导策略；

[0061] 训练模块，用于基于每个历史出行引导信息的引导策略，以及其对应的有效引导率，训练引导策略规划模型；

[0062] 引导策略生成模块，用于利用所述引导策略规划模型，基于目标阻断事件在预设的至少一种事件信息种类下的事件信息，确定所述目标阻断事件对应的引导策略。

[0063] 在本申请的一些实施例中，所述出行引导信息为显示在可变信息交通标志中的引导信息；

[0064] 所述确定模块包括：

[0065] 第一确定单元，用于基于每个历史出行引导信息对应的所述车辆行驶轨迹，对发行该历史出行引导信息之前的预设时间段内监测到的车辆行驶轨迹对应的车辆进行出行
引导模拟，得到出行引导模拟中根据所述历史出行引导信息更改原有出行路线的车辆的第
一数量；

[0066] 第二确定单元，用于基于所述模拟得到的第一数量，以及所述车辆行驶轨迹中，在发布该历史出行引导信息之前最近的预设时间段内，经过该历史出行引导信息对应的可变
信息交通标志，且经过发生该历史出行引导信息对应的历史阻断事件的路段的车辆的第二
数量，确定该历史出行引导信息的有效引导率。

[0067] 在本申请的一些实施例中，所述第一确定单元具体用于：

[0068] 基于所述行驶轨迹，确定所述监测到的车辆行驶轨迹对应的车辆中，在发布该历史出行引导信息之前最近的预设时间段内，经过所述可变信息交通标志第三数量，和既经
过发生所述历史阻断事件的路段，又经过所述可变信息交通标志的第二数量，以及在发布
该历史出行引导信息之后最近的预设时间段内，经过所述可变信息交通标志的车辆的第四
数量，和既经过所述历史阻断事件发生的路段，又经过所述可变信息交通标志的车辆的第
五数量；

[0069] 基于所述第二数量、第三数量、第四数量及第五数量，对发行该历史出行引导信息之前的预设时间段内监测到的车辆进行出行引导模拟，得到所述第一数量。

[0070] 在本申请的一些实施例中，所述第一确定单元在基于所述第二数量、第三数量、第四数量及第五数量，对发行该历史出行引导信息之前的预设时间段内监测到的车辆进行出
行引导模拟，得到所述第一数量时，具体用于：

[0071] 基于所述第三数量、第四数量及第五数量，确定出行引导模拟中未根据所述历史出行引导信息更改原有出行路线的车辆的第六数量；

[0072] 根据所述第二数量及所述第六数量，确定所述第一数量。

[0073] 在本申请的一些实施例中，所述第二确定单元具体用于：

[0074] 确定所述第一数量与所述第二数量的比值，将所述比值作为该历史出行引导信息的有效引导率。

[0075] 在本申请的一些实施例中，所述阻断事件的事件信息种类包括以下至少一种：

[0076] 所述阻断事件的发生地点与所述可变信息交通标志之间的距离、所述阻断事件的持续事件、所述阻断事件的位置信息、所述阻断事件的预计持续时间、避开所述阻断事件的
推荐出行路线。

[0077] 在本申请的一些实施例中，所述确定模块还包括第三确定单元，所述第三确定单元用于：

[0078] 确定每个历史出行引导信息对应的事件信息所对应的每种事件信息种类；

[0079] 根据所述事件信息对应的每种事件信息种类，确定该历史出行引导信息的引导策略。

[0080] 在本申请的一些实施例中，所述训练模块具体用于：

[0081] 利用回归模型以及极大似然估计方法，对每个历史出行引导信息的引导策略，以及其对应的有效引导率进行处理，得到每一种阻断事件对应的历史出行引导信息的引导策
略，与其对应的有效引导率之间的统计学关系；

[0082] 利用所述每一种阻断事件对应的历史出行引导信息的引导策略，与其对应的有效引导率之间的统计学关系，构建并训练所述引导策略规划模型。

[0083] 在本申请的一些实施例中，所述装置还包括：

[0084] 引导信息生成模块，用于根据所述目标阻断事件对应的引导策略中指示的事件信息种类，以及所述目标阻断事件在预设的至少一种事件信息种类下的事件信息，生成所述
目标阻断事件对应的目标出行引导信息。

[0085] 根据本申请的又一方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行上述的出行引导策略生成方
法的步骤。

[0086] 本申请实施例提供的出行引导策略生成方法及装置，首先获取多个历史出行引导信息，以及监测到的在所述历史出行引导信息对应的影响路段内的车辆行驶轨迹；其次，基
于每个历史出行引导信息对应的所述车辆行驶轨迹，确定该历史出行引导信息的有效引导
率；以及，基于每个历史出行引导信息对应的历史阻断事件的在预设的多种事件信息种类
下的事件信息，确定该历史出行引导信息的引导策略；然后，基于每个历史出行引导信息的
引导策略，以及其对应的有效引导率，训练引导策略规划模型；最后，利用所述引导策略规
划模型，基于目标阻断事件在预设的至少一种事件信息种类下的事件信息，确定所述目标
阻断事件对应的引导策略。

[0087] 与现有技术相比，本申请能够利用历史出行引导信息，以及历史出行引导信息对应的影响路段内的车辆行驶轨迹确定历史出行引导信息的有效引导率，并利用有效引导率
及历史出行引导信息的引导策略训练引导策略规划模型，使引导策略规划模型输出的引导
策略更加符合真实的引导情况，进而提高出行引导信息的有效引导率。

[0088] 为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

[0089] 为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对
范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这
些附图获得其他相关的附图。

[0090] 图1示出了本申请实施例所提供的一种出行引导策略生成方法的流程图；

[0091] 图2示出了本申请实施例所提供的另一种出行引导策略生成方法的流程图；

[0092] 图3示出了本申请实施例所提供的一种出行引导策略生成装置的结构示意图；

[0093] 图4示出了本申请实施例所提供的另一种出行引导策略生成装置的结构示意图；

[0094] 图5示出了本申请实施例所提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

[0095] 为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅
是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实
施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的
实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实
施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的每
个其他实施例，都属于本申请保护的范围。

[0096] 另外，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因
此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的
范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做
出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

[0097] 为了使得本领域技术人员能够使用本申请内容，结合特定应用场景“确定出行引导策略”，给出以下实施方式。对于本领域技术人员来说，在不脱离本申请的精神和范围的
情况下，可以将这里定义的一般原理应用于其他实施例和应用场景。虽然本申请主要围绕
网约车的出行订单处理进行描述，但是应该理解，这仅是一个示例性实施例。

[0098] 需要说明的是，本申请实施例中将会用到术语“包括”，用于指出其后所声明的特征的存在，但并不排除增加其它的特征。

[0099] 目前，为了避免车辆进入发生阻断事件的路段，通常采用发布出行引导信息的方法，引导车辆选择其他路线，常见的发布渠道有广播、APP、可变信息交通标志等，出行引导
信息通常会按照引导策略，包括一些指定的阻断事件的事件信息，而采用不同引导策略的
出行引导信息具有不同的阻断事件的事件信息，对驾驶员的引导效果也不同。

[0100] 在本申请提出之前，出行引导策略通常是根据对驾驶员进行陈述偏好调查，并根据其结果来生成的，这种方法缺乏真实的数据支撑，得到的出行引导策略的有效引导率低。

[0101] 然而，本申请提供的出行引导策略生成方法，能够利用历史出行引导信息，以及历史出行引导信息对应的影响路段内的车辆行驶轨迹确定历史出行引导信息的有效引导率，
并利用有效引导率及历史出行引导信息的引导策略训练引导策略规划模型，使引导策略规
划模型输出的引导策略更加符合真实的引导情况，进而提高出行引导信息的有效引导率。

[0102] 请参阅图1，图1为本申请实施例所提供的一种出行引导策略生成方法的流程图，所述出行引导策略生成方法可以由服务器执行。如图1中所示，本申请实施例提供的出行引
导策略生成方法，包括：

[0103] S101、获取多个历史出行引导信息，以及监测到的在所述历史出行引导信息对应的影响路段内的车辆行驶轨迹。

[0104] 其中，出行引导信息可以是通过APP、广播电台、可变信息交通标志等渠道发布的，可以直接从各个发布渠道的数据库中获取历史出行引导信息。在公路发生阻断事件时，可
以向阻断事件周边的行驶车辆进行推送出行引导信息，以使驾驶员在查看到出行引导信息
后，将出行引导信息作为规划出行路线的参考，进而更改或保持原本的出行路线。

[0105] 具体的，出行引导信息中可以包含阻断事件的事件信息，比如，“G1京哈高速出京方向田府一桥发生交通事故”，即为一条出行引导信息。

[0106] 同时，可以基于每个历史出行引导信息对应的历史阻断事件的在预设的多种事件信息种类下的事件信息，确定该历史出行引导信息的引导策略。由于历史出行引导信息中
的事件信息通常仅包括一种或几种事件信息种类下的事件信息，而不是完整的事件信息，
因此，在获取到历史出行引导信息后，可以根据该历史出行引导信息中的事件信息，确定出
该历史出行引导信息所对应的阻断事件，并确定该阻断事件多种或所有事件信息种类下的
事件信息。

[0107] 在确定所述历史出行引导信息对应的影响路段内的车辆行驶轨迹时，可以将所述历史出行引导信息中的位置信息，通过逆地理编码的方式转换为坐标，再根据转换得到的
坐标，在数据库中提取监测到的符合条件的数据。

[0108] S102、基于每个历史出行引导信息对应的所述车辆行驶轨迹，确定该历史出行引导信息的有效引导率；以及，基于每个历史出行引导信息对应的历史阻断事件的在预设的
多种事件信息种类下的事件信息，确定该历史出行引导信息的引导策略。

[0109] 该步骤中，在获取多个历史出行引导信息，以及监测到的在所述历史出行引导信息对应的影响路段内的车辆行驶轨迹之后，可以根据每个历史出行引导信息对应的所述车
辆行驶轨迹，确定该历史出行引导信息的有效引导率。可以根据发布历史出行引导信息前
后预设时间段内，监测到的在所述历史出行引导信息对应的影响路段内的车辆行驶轨迹，
确定发布前后经过发生阻断事件的阻断路段的车辆的数量，确定该历史出行引导信息的有
效引导率。

[0110] 其中，所述有效引导率表示了该历史出行引导信息的引导效果，有效引导率越高，说明该历史出行引导信息的引导效果越好。

[0111] 具体的，若发布该历史出行引导信息之后，经过阻断路段的车辆的数量显著低于发布之前经过阻断路段的车辆的数量，则有效引导率较高，反之则较低。

[0112] 同时，可以根据历史出行引导信息中，所包含的在预设的多种事件信息种类下的事件信息，确定该历史出行引导信息的引导策略，比如，若一条历史出行引导信息为“G1京
哈高速出京方向田府一桥发生交通事故”，其引导策略即为“线路编码+线路名称+阻断方向
+阻断位置+事故描述”。

[0113] S103、基于每个历史出行引导信息的引导策略，以及其对应的有效引导率，训练引导策略规划模型。

[0114] 该步骤中，在确定每个历史出行引导信息的引导策略和其对应的有效引导率后，可以根据引导策略和有效引导率，对预先建立好的引导策略规划模型进行训练，引导策略
规划模型能够学习引导策略与有效引导率之间的关系，训练好的引导策略规划模型能够根
据输入的阻断事件的事件信息，确定每种可能的引导策略对应的有效引导率，或直接从所
有可能的引导策略中，筛选出有效引导率最高的出行引导策略。

[0115] S104、利用所述引导策略规划模型，基于目标阻断事件在预设的至少一种事件信息种类下的事件信息，确定所述目标阻断事件对应的引导策略。

[0116] 这样，通过利用历史出行引导信息，以及历史出行引导信息对应的影响路段内的车辆行驶轨迹确定历史出行引导信息的有效引导率，并利用有效引导率及历史出行引导信
息的引导策略训练引导策略规划模型，使引导策略规划模型输出的引导策略更加符合真实
的引导情况，进而提高出行引导信息的有效引导率。

[0117] 请参阅图2，图2为本申请另一实施例提供的出行引导策略生成方法的流程图。如图2中所示，本申请实施例提供的出行引导策略生成方法，包括：

[0118] S201、获取多个历史出行引导信息，以及监测到的在所述历史出行引导信息对应的影响路段内的车辆行驶轨迹。

[0119] S202、基于每个历史出行引导信息对应的所述车辆行驶轨迹，确定该历史出行引导信息的有效引导率；以及，基于每个历史出行引导信息对应的历史阻断事件的在预设的
多种事件信息种类下的事件信息，确定该历史出行引导信息的引导策略。

[0120] S203、利用回归模型以及极大似然估计方法，对每个历史出行引导信息的引导策略，以及其对应的有效引导率进行处理，得到每一种阻断事件对应的历史出行引导信息的
引导策略，与其对应的有效引导率之间的统计学关系。

[0121] 该步骤中，可以先建立一个回归模型，分析不同种类的事件信息与有效引导率之间的统计学关系。

[0122] 具体的，当历史出行引导信息是在可变信息交通标识上发布时，可以采用如下回归模型表示不同种类的事件信息与有效引导率之间的统计学关系：

[0123] Sc＝fc(D+L+T+DL+DETA+DR+DLDETA+DLDR+DRDETA+DLDRDETA)+εc

[0124] 其中，Sc为阻断事件的类型为C时的有效引导率，D为阻断事件与可变信息交通标志之间的距离，L为阻断事件发生路段的道路等级，T为阻断事件持续时间，DL为历史出行引
导信息是否包含阻断事件位置信息，DETA为历史出行引导信息是否保护预计路段通行时间
信息(ETA)，DR为历史出行引导信息是否包含建议绕路信息，εc为误差项。fc即为不同种类的
事件信息与有效引导率之间的统计学关系。

[0125] 值得注意的是，上述模型中所包含的事件信息种类并不是全部的事件信息种类，仅仅是多种实施方式中的一种，可能包含的事件信息种类可以更多或更少。

[0126] S204、利用所述每一种阻断事件对应的历史出行引导信息的引导策略，与其对应的有效引导率之间的统计学关系，构建并训练所述引导策略规划模型。

[0127] 该步骤中，可以根据得到的每一种阻断事件对应的历史出行引导信息的引导策略，与其对应的有效引导率之间的统计学关系，构建引导策略规划模型，该引导策略规划模
型能够针对不同种类的阻断事件，以及输入的阻断事件的一种或多种事件信息，计算出所
有可能的引导策略对应的有效引导率，并将有效引导率最高的引导策略输出。

[0128] 进一步的，还可以利用每一种阻断事件对应的历史出行引导信息的引导策略，与其对应的有效引导率之间的统计学关系对引导策略规划模型进行训练，以提高引导策略规
划模型的准确度。

[0129] 具体的，引导策略规划模型可以根据上述回归模型进行计算，比如，若一种引导策略是只包括D、T、L及DL，则将D、T、L对应的值带入到模型中，再将DL对应的值1带入到模型中，
其余项则带入值0，即可计算出该引导策略的有效引导率；若该引导策略同时包括D、T、L、DL
及DR，则带入D、T、L对应的值，并将DLDR对应的值1带入，其余项带入值0。

[0130] S205、利用所述引导策略规划模型，基于目标阻断事件在预设的至少一种事件信息种类下的事件信息，确定所述目标阻断事件对应的引导策略。

[0131] 其中，S201、S202及S205的描述可以参照S101、S102及S104的描述，并且能达到相同的技术效果，对此不做赘述。

[0132] 在本申请的一些实施例中，所述出行引导信息为显示在可变信息交通标志中的引导信息；

[0133] 所述基于每个历史出行引导信息对应的所述车辆行驶轨迹，确定该历史出行引导信息的有效引导率，包括：

[0134] 基于每个历史出行引导信息对应的所述车辆行驶轨迹，对发行该历史出行引导信息之前的预设时间段内监测到的车辆行驶轨迹对应的车辆进行出行引导模拟，得到出行引
导模拟中根据所述历史出行引导信息更改原有出行路线的车辆的第一数量；

[0135] 基于所述模拟得到的第一数量，以及所述车辆行驶轨迹中，在发布该历史出行引导信息之前最近的预设时间段内，经过该历史出行引导信息对应的可变信息交通标志，且
经过发生该历史出行引导信息对应的历史阻断事件的路段的车辆的第二数量，确定该历史
出行引导信息的有效引导率。

[0136] 该步骤中，由于无法确定原本要经过阻断路段，因历史出行引导信息而改变出行路线的车辆的数量，可以利用每个历史出行引导信息对应的所述车辆行驶轨迹，对发行该
历史出行引导信息之前的预设时间段内监测到的车辆行驶轨迹对应的车辆进行出行引导
模拟。

[0137] 该步骤中，经过可变信息交通标志的车辆即可认为其驾驶员已经获取到该历史出行引导信息，若其改变了出行路线，则可以认为该次引导对于该驾驶员是有效引导，若未改
变出行路线，则可以认为是无效引导。

[0138] 在模拟得到第一数量后，可以认为，在发布该历史出行引导信息之前最近的预设时间段内，经过该历史出行引导信息对应的可变信息交通标志，且经过发生该历史出行引
导信息对应的历史阻断事件的路段的车辆的第二数量，是在受收到该历史出行引导信息影
响，要经过阻断路段的车辆，这样，第一数量与第二数量的比值，即为有效引导率。

[0139] 在本申请的一些实施例中，所述基于每个历史出行引导信息对应的所述车辆行驶轨迹，对发行该历史出行引导信息之前的预设时间段内监测到的车辆行驶轨迹对应的车辆
进行出行引导模拟，得到出行引导模拟中根据所述历史出行引导信息更改原有出行路线的
车辆的第一数量，包括：

[0140] 基于所述行驶轨迹，确定所述监测到的车辆行驶轨迹对应的车辆中，在发布该历史出行引导信息之前最近的预设时间段内，经过所述可变信息交通标志第三数量，和既经
过发生所述历史阻断事件的路段，又经过所述可变信息交通标志的第二数量，以及在发布
该历史出行引导信息之后最近的预设时间段内，经过所述可变信息交通标志的车辆的第四
数量，和既经过所述历史阻断事件发生的路段，又经过所述可变信息交通标志的车辆的第
五数量；

[0141] 基于所述第二数量、第三数量、第四数量及第五数量，对发行该历史出行引导信息之前的预设时间段内监测到的车辆进行出行引导模拟，得到所述第一数量。

[0142] 具体的，可以根据下述公式，确定有效引导率：

[0143]

[0144] 其中，S即为有效引导率，C为第一数量，Cb为第二数量，Ca为第五数量，Vb为第三数量，Va为第四数量。

[0145] 在本申请的一些实施例中，所述基于所述第二数量、第三数量、第四数量及第五数量，对发行该历史出行引导信息之前的预设时间段内监测到的车辆进行出行引导模拟，得
到所述第一数量，包括：

[0146] 基于所述第三数量、第四数量及第五数量，确定出行引导模拟中未根据所述历史出行引导信息更改原有出行路线的车辆的第六数量；

[0147] 根据所述第二数量及所述第六数量，确定所述第一数量。

[0148] 其中，所述第六数量即为上述公式中 的乘积。

[0149] 在本申请的一些实施例中，所述基于所述模拟得到的第一数量，以及所述车辆行驶轨迹中，在发布该历史出行引导信息之前最近的预设时间段内，经过该历史出行引导信
息对应的可变信息交通标志，且经过发生该历史出行引导信息对应的历史阻断事件的路段
的车辆的第二数量，确定该历史出行引导信息的有效引导率，包括：

[0150] 确定所述第一数量与所述第二数量的比值，将所述比值作为该历史出行引导信息的有效引导率。

[0151] 在本申请的一些实施例中，所述阻断事件的事件信息种类包括以下至少一种：

[0152] 所述阻断事件的发生地点与所述可变信息交通标志之间的距离、所述阻断事件的持续事件、所述阻断事件的位置信息、所述阻断事件的预计持续时间、避开所述阻断事件的
推荐出行路线。

[0153] 在本申请的一些实施例中，所述基于每个历史出行引导信息对应的历史阻断事件的在预设的多种事件信息种类下的事件信息，确定该历史出行引导信息的引导策略，包括：

[0154] 确定每个历史出行引导信息对应的事件信息所对应的每种事件信息种类；

[0155] 根据所述事件信息对应的每种事件信息种类，确定该历史出行引导信息的引导策略。

[0156] 在本申请的一些实施例中，所述方法还包括：

[0157] 根据所述目标阻断事件对应的引导策略中指示的事件信息种类，以及所述目标阻断事件在预设的至少一种事件信息种类下的事件信息，生成所述目标阻断事件对应的目标
出行引导信息。

[0158] 本申请实施例提供的出行引导策略生成方法，首先获取多个历史出行引导信息，以及监测到的在所述历史出行引导信息对应的影响路段内的车辆行驶轨迹；其次，基于每
个历史出行引导信息对应的所述车辆行驶轨迹，确定该历史出行引导信息的有效引导率；
以及，基于每个历史出行引导信息对应的历史阻断事件的在预设的多种事件信息种类下的
事件信息，确定该历史出行引导信息的引导策略；然后，基于每个历史出行引导信息的引导
策略，以及其对应的有效引导率，训练引导策略规划模型；最后，利用所述引导策略规划模
型，基于目标阻断事件在预设的至少一种事件信息种类下的事件信息，确定所述目标阻断
事件对应的引导策略。

[0159] 与现有技术相比，本申请能够利用历史出行引导信息，以及历史出行引导信息对应的影响路段内的车辆行驶轨迹确定历史出行引导信息的有效引导率，并利用有效引导率
及历史出行引导信息的引导策略训练引导策略规划模型，使引导策略规划模型输出的引导
策略更加符合真实的引导情况，进而提高出行引导信息的有效引导率。

[0160] 基于同一发明构思，本申请实施例中还提供了与出行引导策略生成方法对应的出行引导策略生成装置，由于本申请实施例中的出行引导策略生成装置解决问题的原理与本
申请实施例上述出行引导策略生成方法相似，因此装置的实施可以参见方法的实施，重复
之处不再赘述。

[0161] 请同时参阅图3、图4，图3为本申请实施例所提供的一种出行引导策略生成装置的结构示意图，图4为本申请实施例所提供的另一种出行引导策略生成装置的结构示意图。如
图3中所示，所述出行引导策略生成装置300包括：

[0162] 获取模块310，用于获取多个历史出行引导信息，以及监测到的在所述历史出行引导信息对应的影响路段内的车辆行驶轨迹；

[0163] 确定模块320，用于基于每个历史出行引导信息对应的所述车辆行驶轨迹，确定该历史出行引导信息的有效引导率；以及，基于每个历史出行引导信息对应的历史阻断事件
的在预设的多种事件信息种类下的事件信息，确定该历史出行引导信息的引导策略；

[0164] 训练模块330，用于基于每个历史出行引导信息的引导策略，以及其对应的有效引导率，训练引导策略规划模型；

[0165] 引导策略生成模块340，用于利用所述引导策略规划模型，基于目标阻断事件在预设的至少一种事件信息种类下的事件信息，确定所述目标阻断事件对应的引导策略。

[0166] 如图4中所示，所述出行引导策略生成装置400包括：获取模块410、确定模块420、训练模块430、引导策略生成模块440，所述出行引导信息为显示在可变信息交通标志中的
引导信息；

[0167] 所述确定模块420包括：

[0168] 第一确定单元421，用于基于每个历史出行引导信息对应的所述车辆行驶轨迹，对发行该历史出行引导信息之前的预设时间段内监测到的车辆行驶轨迹对应的车辆进行出
行引导模拟，得到出行引导模拟中根据所述历史出行引导信息更改原有出行路线的车辆的
第一数量；

[0169] 第二确定单元422，用于基于所述模拟得到的第一数量，以及所述车辆行驶轨迹中，在发布该历史出行引导信息之前最近的预设时间段内，经过该历史出行引导信息对应
的可变信息交通标志，且经过发生该历史出行引导信息对应的历史阻断事件的路段的车辆
的第二数量，确定该历史出行引导信息的有效引导率。

[0170] 在本申请的一些实施例中，所述第一确定单元421具体用于：

[0171] 基于所述行驶轨迹，确定所述监测到的车辆行驶轨迹对应的车辆中，在发布该历史出行引导信息之前最近的预设时间段内，经过所述可变信息交通标志第三数量，和既经
过发生所述历史阻断事件的路段，又经过所述可变信息交通标志的第二数量，以及在发布
该历史出行引导信息之后最近的预设时间段内，经过所述可变信息交通标志的车辆的第四
数量，和既经过所述历史阻断事件发生的路段，又经过所述可变信息交通标志的车辆的第
五数量；

[0172] 基于所述第二数量、第三数量、第四数量及第五数量，对发行该历史出行引导信息之前的预设时间段内监测到的车辆进行出行引导模拟，得到所述第一数量。

[0173] 在本申请的一些实施例中，所述第一确定单元421在基于所述第二数量、第三数量、第四数量及第五数量，对发行该历史出行引导信息之前的预设时间段内监测到的车辆
进行出行引导模拟，得到所述第一数量时，具体用于：

[0174] 基于所述第三数量、第四数量及第五数量，确定出行引导模拟中未根据所述历史出行引导信息更改原有出行路线的车辆的第六数量；

[0175] 根据所述第二数量及所述第六数量，确定所述第一数量。

[0176] 在本申请的一些实施例中，所述第二确定单元422具体用于：

[0177] 确定所述第一数量与所述第二数量的比值，将所述比值作为该历史出行引导信息的有效引导率。

[0178] 在本申请的一些实施例中，所述阻断事件的事件信息种类包括以下至少一种：

[0179] 所述阻断事件的发生地点与所述可变信息交通标志之间的距离、所述阻断事件的持续事件、所述阻断事件的位置信息、所述阻断事件的预计持续时间、避开所述阻断事件的
推荐出行路线。

[0180] 在本申请的一些实施例中，所述确定模块420还包括第三确定单元423，所述第三确定单元423用于：

[0181] 确定每个历史出行引导信息对应的事件信息所对应的每种事件信息种类；

[0182] 根据所述事件信息对应的每种事件信息种类，确定该历史出行引导信息的引导策略。

[0183] 在本申请的一些实施例中，所述训练模块430具体用于：

[0184] 利用回归模型以及极大似然估计方法，对每个历史出行引导信息的引导策略，以及其对应的有效引导率进行处理，得到每一种阻断事件对应的历史出行引导信息的引导策
略，与其对应的有效引导率之间的统计学关系；

[0185] 利用所述每一种阻断事件对应的历史出行引导信息的引导策略，与其对应的有效引导率之间的统计学关系，构建并训练所述引导策略规划模型。

[0186] 在本申请的一些实施例中，所述出行引导策略生成装置400还包括：

[0187] 引导信息生成模块450，用于根据所述目标阻断事件对应的引导策略中指示的事件信息种类，以及所述目标阻断事件在预设的至少一种事件信息种类下的事件信息，生成
所述目标阻断事件对应的目标出行引导信息。

[0188] 本申请实施例提供的出行引导策略生成装置，首先获取多个历史出行引导信息，以及监测到的在所述历史出行引导信息对应的影响路段内的车辆行驶轨迹；其次，基于每
个历史出行引导信息对应的所述车辆行驶轨迹，确定该历史出行引导信息的有效引导率；
以及，基于每个历史出行引导信息对应的历史阻断事件的在预设的多种事件信息种类下的
事件信息，确定该历史出行引导信息的引导策略；然后，基于每个历史出行引导信息的引导
策略，以及其对应的有效引导率，训练引导策略规划模型；最后，利用所述引导策略规划模
型，基于目标阻断事件在预设的至少一种事件信息种类下的事件信息，确定所述目标阻断
事件对应的引导策略。

[0189] 与现有技术相比，本申请能够利用历史出行引导信息，以及历史出行引导信息对应的影响路段内的车辆行驶轨迹确定历史出行引导信息的有效引导率，并利用有效引导率
及历史出行引导信息的引导策略训练引导策略规划模型，使引导策略规划模型输出的引导
策略更加符合真实的引导情况，进而提高出行引导信息的有效引导率。

[0190] 请参阅图5，图5为本申请实施例所提供的一种电子设备的结构示意图。如图5中所示，所述电子设备500包括处理器510、存储器520和总线530。

[0191] 所述存储器520存储有所述处理器510可执行的机器可读指令，当电子设备500运行时，所述处理器510与所述存储器520之间通过总线530通信，所述机器可读指令被所述处
理器510执行时，可以执行一个或多个以下操作：

[0192] 获取多个历史出行引导信息，以及监测到的在所述历史出行引导信息对应的影响路段内的车辆行驶轨迹；

[0193] 基于每个历史出行引导信息对应的所述车辆行驶轨迹，确定该历史出行引导信息的有效引导率；以及，基于每个历史出行引导信息对应的历史阻断事件的在预设的多种事
件信息种类下的事件信息，确定该历史出行引导信息的引导策略；

[0194] 基于每个历史出行引导信息的引导策略，以及其对应的有效引导率，训练引导策略规划模型；

[0195] 利用所述引导策略规划模型，基于目标阻断事件在预设的至少一种事件信息种类下的事件信息，确定所述目标阻断事件对应的引导策略。

[0196] 在本申请的一些实施例中，所述出行引导信息为显示在可变信息交通标志中的引导信息；处理器510执行所述机器可读指令时，可以执行一个或多个以下操作：

[0197] 基于每个历史出行引导信息对应的所述车辆行驶轨迹，对发行该历史出行引导信息之前的预设时间段内监测到的车辆行驶轨迹对应的车辆进行出行引导模拟，得到出行引
导模拟中根据所述历史出行引导信息更改原有出行路线的车辆的第一数量；

[0198] 基于所述模拟得到的第一数量，以及所述车辆行驶轨迹中，在发布该历史出行引导信息之前最近的预设时间段内，经过该历史出行引导信息对应的可变信息交通标志，且
经过发生该历史出行引导信息对应的历史阻断事件的路段的车辆的第二数量，确定该历史
出行引导信息的有效引导率。

[0199] 在本申请的一些实施例中，处理器510执行所述机器可读指令时，可以执行一个或多个以下操作：

[0200] 基于所述行驶轨迹，确定所述监测到的车辆行驶轨迹对应的车辆中，在发布该历史出行引导信息之前最近的预设时间段内，经过所述可变信息交通标志第三数量，和既经
过发生所述历史阻断事件的路段，又经过所述可变信息交通标志的第二数量，以及在发布
该历史出行引导信息之后最近的预设时间段内，经过所述可变信息交通标志的车辆的第四
数量，和既经过所述历史阻断事件发生的路段，又经过所述可变信息交通标志的车辆的第
五数量；

[0201] 基于所述第二数量、第三数量、第四数量及第五数量，对发行该历史出行引导信息之前的预设时间段内监测到的车辆进行出行引导模拟，得到所述第一数量。

[0202] 在本申请的一些实施例中，处理器510执行所述机器可读指令时，可以执行一个或多个以下操作：

[0203] 基于所述第三数量、第四数量及第五数量，确定出行引导模拟中未根据所述历史出行引导信息更改原有出行路线的车辆的第六数量；

[0204] 根据所述第二数量及所述第六数量，确定所述第一数量。

[0205] 在本申请的一些实施例中，处理器510执行所述机器可读指令时，可以执行一个或多个以下操作：

[0206] 确定所述第一数量与所述第二数量的比值，将所述比值作为该历史出行引导信息的有效引导率。

[0207] 在本申请的一些实施例中，所述阻断事件的事件信息种类包括以下至少一种：

[0208] 所述阻断事件的发生地点与所述可变信息交通标志之间的距离、所述阻断事件的持续事件、所述阻断事件的位置信息、所述阻断事件的预计持续时间、避开所述阻断事件的
推荐出行路线。

[0209] 在本申请的一些实施例中，处理器510执行所述机器可读指令时，可以执行一个或多个以下操作：

[0210] 确定每个历史出行引导信息对应的事件信息所对应的每种事件信息种类；

[0211] 根据所述事件信息对应的每种事件信息种类，确定该历史出行引导信息的引导策略。

[0212] 在本申请的一些实施例中，处理器510执行所述机器可读指令时，可以执行一个或多个以下操作：

[0213] 利用回归模型以及极大似然估计方法，对每个历史出行引导信息的引导策略，以及其对应的有效引导率进行处理，得到每一种阻断事件对应的历史出行引导信息的引导策
略，与其对应的有效引导率之间的统计学关系；

[0214] 利用所述每一种阻断事件对应的历史出行引导信息的引导策略，与其对应的有效引导率之间的统计学关系，构建并训练所述引导策略规划模型。

[0215] 在本申请的一些实施例中，处理器510执行所述机器可读指令时，可以执行一个或多个以下操作：

[0216] 根据所述目标阻断事件对应的引导策略中指示的事件信息种类，以及所述目标阻断事件在预设的至少一种事件信息种类下的事件信息，生成所述目标阻断事件对应的目标
出行引导信息。

[0217] 相应的，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器运行时执行上述的出行引导策略
生成方法的步骤。

[0218] 具体地，该存储介质能够为通用的存储介质，如移动磁盘、硬盘等，该存储介质上的计算机程序被运行时，能够执行上述的出行引导策略生成方法，从而解决出行引导策略
的有效引导率低的问题，使出行引导策略的生成更加合理，进而提高出行引导信息的有效
引导率。

[0219] 所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和装置的具体工作过程，可以参考方法实施例中的对应过程，本申请中不再赘述。在本申请
所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实
现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功
能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个模块或组件可以结合或者可以集
成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。

[0220] 所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个
网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目
的。

[0221] 另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

[0222] 所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请
的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件
产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得
一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所
述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、ROM、RAM、磁碟或者光盘
等各种可以存储程序代码的介质。

[0223] 以上仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在
本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。