一种基于电警数据的优化评价方法及装置

摘要

本发明实施例涉及交通技术领域，尤其涉及一种基于电警数据的优化评价方法及装置，用以解决道路交通信号数据不全面以及不合理所导致的优化评价不准确的问题。该方法包括：获取优化路段的优化前预设时段内的电警数据和优化后预设时段内的电警数据，然后，对优化前预设时段内的电警数据和优化后预设时段内的电警数据进行预处理，得到优化前的各车辆的行程时间和优化后的各车辆的行程时间，进一步对优化前的行程时间和优化后的行程时间进行多次数据清洗，得到优化前的清洗行程时间和优化后的清洗行程时间；最后，根据优化前的清洗行程时间和所述优化后的清洗行程时间，确定所述优化路段的优化评价结果。

权利要求

1.一种基于电警数据的优化评价方法，其特征在于，所述方法包括：对路段的各路口的交通信号进行优化；

获取优化前所述路段在预设时段内的电警数据和优化后所述路段在所述预设时段内的电警数据；

对优化前所述路段在所述预设时段内的电警数据进行预处理，得到优化前各车辆通过所述路段的行程时间，以及对优化后所述车辆在所述预设时段内的电警数据进行预处理，得到优化后的各车辆通过所述路段的行程时间；

根据所述路段的限速要求，对优化前各车辆通过所述路段的行程时间进行数据清洗，并确定数据清洗后的优化前各车辆通过所述路段的平均行程时间，以及根据所述路段的限速要求，对优化后各车辆通过所述路段的行程时间进行数据清洗，并确定数据清洗后的优化后各车辆通过所述路段的平均行程时间；

根据优化前各车辆通过所述路段的平均行程时间和优化后各车辆通过所述路段的平均行程时间，确定所述路段的优化评价结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对优化前或优化后所述路段在预设时段内的电警数据进行预处理，得到优化前或优化后各车辆通过所述路段的行程时间，包括：获取每个电警数据中的车辆的经过时间；

针对在所述预设时间内通过所述路段的每个车辆，确定所述车辆在所述路段的下游路口的经过时间是否大于在所述路段的上游路口的经过时间，若是，则将所述车辆在所述路段的下游路口的经过时间与在所述路段的上游路口的经过时间的差值确定为所述车辆的行程时间。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若所述车辆在所述路段的下游路口的经过时间不大于在所述路段的上游路口的经过时间，则将所述车辆在所述路段的下游路口的经过时间和在所述路段的上游路口的经过时间分别与标准时间进行对时，得到在所述路段的下游路口的对时后的经过时间和在所述路段的上游路口的对时后的经过时间；

确定所述车辆在所述路段的下游路口的所述对时后的经过时间是否大于在所述路段的上游路口的所述对时后的经过时间，若是，则将所述车辆在所述路段的下游路口的所述对时后的经过时间与在所述路段的上游路口的所述对时后的经过时间的差值确定为所述车辆的行程时间，否则剔除所述车辆在所述路段的下游路口的经过时间和所述路段的上游路口的经过时间。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述路段的限速要求，对优化前或优化后各车辆通过所述路段的行程时间进行数据清洗之前，所述方法还包括：根据拉依达准则或k均值聚类算法对所述优化前或优化后各车辆通过所述路段的行程时间进行第一次数据清洗，得到第一清洗行程时间。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述路段的预设的限速，对优化前或优化后各车辆通过所述路段的行程时间进行数据清洗，包括：根据所述路段的路长和各车辆的第一清洗行程时间，确定出所述第一清洗行程时间对应的行驶速度；

根据所述路段的限速要求，删除不符合所述限速要求的行驶速度对应的第一清洗行程时间。

6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述根据优化前各车辆通过所述路段的平均行程时间和优化后各车辆通过所述路段的平均行程时间，确定所述路段的优化评价结果，包括：

根据优化前各车辆通过所述路段的平均行程时间和优化后各车辆通过所述路段的平均行程时间，确定所述路段的优化率；

确定所述优化率是否为负值；若是，则确定所述路段的优化评价结果为佳；否则确定所述路段的优化评价结果为差。

7.一种基于电警数据的优化评价装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取优化前所述路段在预设时段内的电警数据和优化后所述路段在所述预设时段内的电警数据；

处理模块，用于对优化前所述路段在所述预设时段内的电警数据进行预处理，得到优化前各车辆通过所述路段的行程时间，以及对优化后所述车辆在所述预设时段内的电警数据进行预处理，得到优化后的各车辆通过所述路段的行程时间；

根据所述路段的限速要求，对优化前各车辆通过所述路段的行程时间进行数据清洗，并确定数据清洗后的优化前各车辆通过所述路段的平均行程时间，以及根据所述路段的限速要求，对优化后各车辆通过所述路段的行程时间进行数据清洗，并确定数据清洗后的优化后各车辆通过所述路段的平均行程时间；

根据优化前各车辆通过所述路段的平均行程时间和优化后各车辆通过所述路段的平均行程时间，确定所述路段的优化评价结果。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述处理模块具体用于：获取每个电警数据中的车辆的经过时间；

针对在所述预设时间内通过所述路段的每个车辆，确定所述车辆在所述路段的下游路口的经过时间是否大于在所述路段的上游路口的经过时间，若是，则将所述车辆在所述路段的下游路口的经过时间与在所述路段的上游路口的经过时间的差值确定为所述车辆的行程时间。

9.一种计算设备，其特征在于，包括：存储器，用于存储程序指令；

处理器，用于调用所述存储器中存储的程序指令，按照获得的程序执行如权利要求1‑6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，所述存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如权利要求1‑6任一项所述的方法。

说明书

一种基于电警数据的优化评价方法及装置

技术领域

[0001] 本发明实施例涉及交通技术领域，尤其涉及一种基于电警数据的优化评价方法及装置。

背景技术

[0002] 随着经济的发展，城市化进程的加快，机动车保有量的迅猛增加，电子警察得到普及，然而仍无法避免日趋严重的交通问题。因此，对于出行车辆来说，道路交通信号的优化
评价显得尤为重要。

[0003] 在目前的道路交通信号的优化评价中，数据来源主要依赖于浮动车数据，而实际浮动车数据仅占全部车辆的少数，只能代表部分车辆的运行状况，因此存在某些因浮动数
据缺少而导致的优化评价不准确的问题；而另一方面利用电子警察所得到的全面的电警数
据，通常应用于车辆轨迹分析、交通出行量(Origin Destination，OD)分析、拥堵判别等交
通状态和规律的分析，而并未充分利用电警数据对交通信号进行优化评价。

[0004] 因此，需要提供一种解决方案，用于解决道路交通信号数据不全面以及不合理所导致的优化评价不准确的问题。

发明内容

[0005] 本发明实施例提供一种基于电警数据的优化评价方法及装置，用以解决道路交通信号数据不全面及不合理所导致的优化评价不准确的问题。

[0006] 第一方面，本发明实施例提供的一种基于电警数据的优化评价方法，包括：

[0007] 获取优化路段的优化前预设时段内的电警数据和优化后预设时段内的电警数据；

[0008] 对所述优化前预设时段内的电警数据和所述优化后预设时段内的电警数据进行预处理，得到优化前的各车辆的行程时间和优化后的各车辆的行程时间；

[0009] 对所述优化前的行程时间和优化后的行程时间进行多次数据清洗，得到优化前的清洗行程时间和优化后的清洗行程时间；

[0010] 根据所述优化前的清洗行程时间和所述优化后的清洗行程时间，确定所述优化路段的优化评价结果。

[0011] 通过上述方式，利用对优化路段的电警数据预处理得到行程时间，来对行程时间清洗得到清洗后的行程时间，用于优化路段的优化评价，保证了用于优化路段的优化评价
数据来源的全面性和真实性；且，通过对得到的行程时间的清洗，得到清洗后的行程时间用
于确定优化评价结果，保证了用于优化评价数据的数据可靠性，提高了道路交通的优化评
价的准确性。

[0012] 在一种可能的设计中，所述对所述优化前预设时段内的电警数据和所述优化后预设时段内的电警数据进行预处理，得到优化前的各车辆的行程时间和优化后的各车辆的行
程时间，包括：

[0013] 针对所述优化前预设时段内的电警数据和所述优化后预设时段内的电警数据中的任一电警数据，获取所述电警数据中的车辆的经过时间；

[0014] 确定所述车辆在所述优化路段的下游路口的经过时间是否大于在所述优化路段的上游路口的经过时间；

[0015] 若是，则将所述车辆在所述优化路段的下游路口的经过时间与在所述优化路段的上游路口的经过时间的差值确定为所述车辆的行程时间。

[0016] 通过上述方式，利用对优化前和优化后预设时段的车辆经过下游路口与上游路口的经过时间的差值来确定车辆的行程时间，实现了对优化前和优化后的各车辆的行程时间
的全面获取，保证了数据的全面性以及数据的真实性。

[0017] 在一种可能的设计中，所述方法还包括：

[0018] 若所述车辆在所述优化路段的下游路口的经过时间不大于在所述优化路段的上游路口的经过时间，则将所述车辆在所述优化路段的下游路口的经过时间和在所述优化路
段的上游路口的经过时间分别与标准时间进行对时，得到在所述优化路段的下游路口的对
时后的经过时间和在所述优化路段的上游路口的对时后的经过时间；

[0019] 确定所述车辆在所述优化路段的下游路口的所述对时后的经过时间是否大于在所述优化路段的上游路口的所述对时后的经过时间；

[0020] 若是，则将所述车辆在所述优化路段的下游路口的所述对时后的经过时间与在所述优化路段的上游路口的所述对时后的经过时间的差值确定为所述车辆的行程时间，否则
剔除所述车辆在所述优化路段的下游路口的经过时间和所述优化路段的上游路口的经过
时间。

[0021] 通过上述方式，通过对优化前和优化后预设时段的车辆经过下游路口与上游路口的经过时间的差值小于零的情况分析，考虑了电警数据对时不准而导致的差值为负的情
况，并对这部分车辆的经过时间校正，来进一步的判断对时后的经过时间差值情况，实现了
对部分数据缺失或异常数据的删除，以及对合理数据的有效利用，保证了用于优化评价的
数据的可靠性和数据的全面性。

[0022] 在一种可能的设计中，所述对所述优化前的行程时间和优化后的行程时间进行多次数据清洗，得到优化前的清洗行程时间和优化后的清洗行程时间，包括：

[0023] 针对所述优化前的行程时间和所述优化后的行程时间中的任一行程时间，根据拉依达准则或k均值聚类算法对所述行程时间进行第一次清洗，得到第一清洗行程时间；

[0024] 根据所述优化路段的预设的限速，对所述第一清洗行程时间进行第二次清洗，得到所述优化前的清洗行程时间和所述优化后的清洗行程时间。

[0025] 通过上述方式，利用对优化前的行程时间和优化后的行程时间的多次清洗，使得得到的优化前的清洗行程时间和优化后的清洗行程时间的数据高可信度，保证了利用优化
前的清洗行程时间和优化后的清洗行程时间所确定的优化评价结果的准确性。

[0026] 在一种可能的设计中，所述根据所述优化路段的预设的限速，对所述第一清洗行程时间进行第二次清洗，得到所述优化前的清洗行程时间和所述优化后的清洗行程时间，
包括：

[0027] 根据所述优化路段的路长和车辆的第一清洗行程时间，确定出所述车辆的第一清洗行程时间对应的行驶速度；

[0028] 根据所述优化路段的预设的限速，删除不符合所述预设的限速的行驶速度对应的第一清洗行程时间，得到所述优化前的清洗行程时间和所述优化后的清洗行程时间。

[0029] 通过上述方式，利用限速对优化路段中的车辆的行驶速度所对应的第一清洗行程时间的再清洗，避免了违章车辆的行程时间所导致的优化评价的数据不合理，使得得到的
优化前的清洗行程时间和优化后的清洗行程时间的数据高可信度。

[0030] 在一种可能的设计中，所述根据所述优化前的清洗行程时间和所述优化后的清洗行程时间，确定所述优化路段的优化评价结果，包括：

[0031] 根据所述优化前的清洗行程时间和所述优化后的清洗行程时间，确定所述优化路段的优化率；

[0032] 确定所述优化率是否为负值；若是，则确定所述优化路段的优化评价结果为佳；否则确定所述优化路段的优化评价结果为差。

[0033] 通过上述方式，根据优化前的清洗行程时间和优化后的清洗行程时间，确定优化路段的优化率，保证了用于优化评价的数据可靠性，同时通过对优化率的判断，保证了道路
交通优化评价结果的准确性以及可靠性。

[0034] 第二方面，本发明实施例提供了一种基于电警数据的优化评价装置，包括：

[0035] 获取模块，用于获取优化路段的优化前预设时段内的电警数据和优化后预设时段内的电警数据；

[0036] 处理模块，用于对所述优化前预设时段内的电警数据和所述优化后预设时段内的电警数据进行预处理，得到优化前的各车辆的行程时间和优化后的各车辆的行程时间；对
所述优化前的行程时间和优化后的行程时间进行多次数据清洗，得到优化前的清洗行程时
间和优化后的清洗行程时间；根据所述优化前的清洗行程时间和所述优化后的清洗行程时
间，确定所述优化路段的优化评价结果。

[0037] 在一种可能的设计中，所述处理模块具体用于：

[0038] 针对所述优化前预设时段内的电警数据和所述优化后预设时段内的电警数据中的任一电警数据，获取所述电警数据中的车辆的经过时间；

[0039] 确定所述车辆在所述优化路段的下游路口的经过时间是否大于在所述优化路段的上游路口的经过时间；

[0040] 若是，则将所述车辆在所述优化路段的下游路口的经过时间与在所述优化路段的上游路口的经过时间的差值确定为所述车辆的行程时间。

[0041] 在一种可能的设计中，所述处理模块，还用于：

[0042] 若所述车辆在所述优化路段的下游路口的经过时间不大于在所述优化路段的上游路口的经过时间，则将所述车辆在所述优化路段的下游路口的经过时间和在所述优化路
段的上游路口的经过时间分别与标准时间进行对时，得到在所述优化路段的下游路口的对
时后的经过时间和在所述优化路段的上游路口的对时后的经过时间；

[0043] 确定所述车辆在所述优化路段的下游路口的所述对时后的经过时间是否大于在所述优化路段的上游路口的所述对时后的经过时间；

[0044] 若是，则将所述车辆在所述优化路段的下游路口的所述对时后的经过时间与在所述优化路段的上游路口的所述对时后的经过时间的差值确定为所述车辆的行程时间，否则
剔除所述车辆在所述优化路段的下游路口的经过时间和所述优化路段的上游路口的经过
时间。

[0045] 在一种可能的设计中，所述处理模块具体用于：

[0046] 针对所述优化前的行程时间和所述优化后的行程时间中的任一行程时间，根据拉依达准则或k均值聚类算法对所述行程时间进行第一次清洗，得到第一清洗行程时间；

[0047] 根据所述优化路段的预设的限速，对所述第一清洗行程时间进行第二次清洗，得到所述优化前的清洗行程时间和所述优化后的清洗行程时间。

[0048] 在一种可能的设计中，所述处理模块具体用于：

[0049] 根据所述优化路段的路长和车辆的第一清洗行程时间，确定出所述车辆的第一清洗行程时间对应的行驶速度；

[0050] 根据所述优化路段的预设的限速，删除不符合所述预设的限速的行驶速度对应的第一清洗行程时间，得到所述优化前的清洗行程时间和所述优化后的清洗行程时间。

[0051] 在一种可能的设计中，所述处理模块具体用于：

[0052] 根据所述优化前的清洗行程时间和所述优化后的清洗行程时间，确定所述优化路段的优化率；

[0053] 确定所述优化率是否为负值；若是，则确定所述优化路段的优化评价结果为佳；否则确定所述优化路段的优化评价结果为差。

[0054] 第三方面，本发明实施例还提供一种计算设备，包括：存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于调用所述存储器中存储的计算机程序，按照获得的程序执行如第一方面的
各种可能的设计中所述的方法。

[0055] 第四方面，本发明实施例还提供一种计算机可读非易失性存储介质，包括计算机可读程序，当计算机读取并执行所述计算机可读程序时，使得计算机执行如第一方面的各
种可能的设计中所述的方法。

附图说明

[0056] 为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本
领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其
他的附图。

[0057] 图1为本发明实施例提供的一种系统架构的示意图；

[0058] 图2为本发明实施例提供的一种基于电警数据的优化评价方法的流程图；

[0059] 图3为本发明实施例提供的一种行程时间散点示意图；

[0060] 图4为本发明实施例提供的一种基于电警数据的具体优化评价方法流程图；

[0061] 图5为本发明实施例提供的一种基于电警数据的优化评价装置结构示意图。

具体实施方式

[0062] 为了使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请作进一步地详细描述，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。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的
所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。

[0063] 图1为本发明实施例提供的一种系统架构。如图1所示，该系统架构可以为服务器100，该服务器100可以包括处理器110、通信接口120和存储器130。

[0064] 其中，通信接口120用于与终端设备进行通信，收发该终端设备传输的信息，实现通信。

[0065] 处理器110是服务器100的控制中心，利用各种接口和线路连接整个服务器100的各个部分，通过运行或执行存储在存储器130内的软件程序/或模块，以及调用存储在存储
器130内的数据，执行服务器100的各种功能和处理数据。可选地，处理器110可以包括一个
或多个处理单元。

[0066] 存储器130可用于存储软件程序以及模块，处理器110通过运行存储在存储器130的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器130可主要包括存储程
序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；
存储数据区可存储根据业务处理所创建的数据等。此外，存储器130可以包括高速随机存取
存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失
性固态存储器件。

[0067] 需要说明的是，上述图1所示的结构仅是一种示例，本发明实施例对此不做限定。

[0068] 基于上述描述，图2详细的示出了本发明实施例提供的一种基于电警数据的优化评价方法的流程，该流程可以由基于电警数据的优化评价装置执行，该装置可以为上述服
务器或位于上述服务器内。

[0069] 如图2所示，该流程具体包括：

[0070] 步骤201，获取优化路段的优化前预设时段内的电警数据和优化后预设时段内的电警数据；

[0071] 步骤202，对优化前预设时段内的电警数据和优化后预设时段内的电警数据进行预处理，得到优化前的各车辆的行程时间和优化后的各车辆的行程时间；

[0072] 步骤203，对优化前的行程时间和优化后的行程时间进行多次数据清洗，得到优化前的清洗行程时间和优化后的清洗行程时间；

[0073] 步骤204，根据优化前的清洗行程时间和优化后的清洗行程时间，确定优化路段的优化评价结果。

[0074] 在步骤201的具体实施过程中，优化路段的优化前预设时段内的电警数据和优化后的预设时段内的电警数据的获取，主要是获取电警数据中的车牌号、行驶方向以及时间
信息。具体来说，车辆在通过电子警察时，所记录的原始的电警数据包括有电警编号、车辆
车牌号、车身颜色、车道号、行驶方向、行驶速度、时间等多种类数据信息，其中所获取的电
警数据主要用于根据同一道路行驶方向上车辆通过电子警察时，利用车牌号进行电子数据
的匹配，得到各车辆通过电子警察的时间值。需要说明的是，本领域技术人员对于优化评价
结果的不同要求，可对优化路段中的原始电警数据进行不同选择，本申请实施例对优化路
段的优化前以及优化后预设时间内的电警数据类型不做限定。

[0075] 在步骤202中，通过步骤201获取的电警数据，并对优化前预设时段内的电警数据和优化后预设时段内的电警数据进行预处理，具体来说，从电子警察所获取的该优化路段
预设时间的电警数据，并不直接用于道路交通的优化评价中，需要对所得到的优化前预设
时段内的电警数据和优化后预设时段内的电警数据进行预处理，即通过计算，得到优化前
的各车辆的行程时间和优化后的各车辆的行程时间。

[0076] 在步骤203的具体实施过程中，根据步骤201和步骤202中的电警数据而得到的优化前的行程时间和优化后的行程时间，而对于所得到的电警数据，由于电警设备、环境等因
素，电警数据中会存在一些数据缺失或者不合理的数据，因此，为了避免电警数据不合理而
导致最终的优化评价结果不准确，对于由电警数据所得到的行程时间的清洗，是进行道路
交通的优化评价的必要步骤。

[0077] 在步骤204中，根据步骤203所得到的优化前的清洗行程时间和优化后的清洗行程时间，来确定优化路段的优化评价结果，判断该优化路段的优化情况，对于优化路段的优化
情况给予客观评价。优化评价结果好，表明该优化路段的优化效果好，可以使得大多数车辆
可畅通行驶，而不出现道路交通拥堵或车辆总碰红灯情况；优化评价结果差，表明该优化路
段优化效果差，可能出现道路交通拥堵以及车辆通过该路段的行驶时间较长的情况。

[0078] 优化路段的优化过程，是指优化前各路口的信号方案没有做过特殊设计，因此车辆从起点到终点行驶时所遇到路口绿灯是随机的，也就会导致大部分车辆在行驶过程中，
车辆在每个路口所遇到的红绿灯情况无法预见，造成车辆在行驶过程中车辆的走停无法预
见而使得行程时间较长，影响车辆出行。因此，通过绿波协调联动的算法对红绿灯进行优
化，调整各路口的信号周期保持一致，进一步的根据车辆从一个路口到达另一个路口的时
间，设置路口的信号方案，让车辆经过第一个路口正常行驶一定时间后到达另一个路口时，
该路口方向也为绿灯，车辆即可不停车通过，通过设置多个路口的信号方案联动后，绝大多
数车辆即可不停车的通过起点和终点，使得各车辆的行程时间大幅度减小，这一过程即为
优化路段的优化过程。根据对优化路段中的优化前的行程时间和优化后的行程时间的清
洗，所得到合理的优化前的清洗行程时间和优化后的清洗行程时间，来进一步确定该优化
路段的优化评价结果，判断该优化路段的优化效果是否良好。

[0079] 利用对优化路段的电警数据预处理得到行程时间，来对行程时间清洗得到清洗后的行程时间，用于优化路段的优化评价，保证了用于优化路段的优化评价数据来源的全面
性和真实性；且，通过对得到的行程时间的清洗，得到清洗后的行程时间用于确定优化评价
结果，保证了用于优化评价数据的数据可靠性，提高了道路交通的优化评价的准确性。

[0080] 针对优化前预设时段内的电警数据和优化后预设时段内的电警数据的预处理，得到优化前的各车辆的行程时间和优化后的各车辆的行程时间，如下提供一种具体的实现方
式：

[0081] 在步骤201之后，针对优化前预设时段内的电警数据和优化后预设时段内的电警数据中的任一电警数据，获取电警数据中的车辆的经过时间；确定任一车辆在优化路段的
下游路口的经过时间是否大于在优化路段的上游路口的经过时间。当确定车辆在优化路段
的下游路口的经过时间大于在优化路段的上游路口的经过时间时，将该车辆在优化路段的
下游路口的经过时间与在优化路段的上游路口的经过时间的差值确定为该车辆的行程时
间。

[0082] 需要说明的是，任一车辆在通过优化路段的上游路口时，上游路口可理解为优化路段的第一个路口，该电子警察所记录的电警数据中的时间为优化路段的上游路口经过时
间；针对同一车辆，在通过优化路段的下游路口时，下游路口可理解为优化路段的最后一个
路口，这一路口的电子警察所记录的电警数据中的时间为优化路段的下游路口经过时间。
可知，对于合理的电警数据来说，该优化路段中，车辆在下游路口的经过时间一定大于上游
路口的经过时间。

[0083] 例如，选取路段上两个路口之间为优化路段，并选取该优化路段上两个路口的电子警察所记录的同一天的电警数据，且可知该优化路段上具有两个方向行驶，规定其中一
个方向为正向行驶，另一个方向为反向行驶。以正向行驶方向为例，剔除其他方向的数据，
利用车牌号进行两个路口的电警数据的匹配，任一车辆通过上游路口时，第一个电子警察
所记录的通过时间为t1，通过下游路口时，第二个电子警察所记录的通过时间为t2，即获取
到该优化路段中一天的正向行驶的各车辆的经过时间。并进一步确定在该优化路段的正向
行驶的各车辆，通过下游路口的经过时间是否大于在该优化路段的上游路口的经过时间；
若是，则将各车辆在该优化路段的下游路口的经过时间与上游路口的经过时间的差值确定
为车辆的行程时间。

[0084] 则正向行驶的行程时间T为：

[0085] T＝t2‑t1......公式(1)

[0086] 需要说明的是，针对该优化路段中的反向行驶的各车辆，由于通过下游路口的电子警察，为该车辆通过的第一个电子警察，而通过该优化路段的上游路口的电子警察，为该
车辆通过的第二个电子警察，因此，计算该优化路段中的反向行驶的个车辆的行程时间为：

[0087] T＝t1‑t2......公式(2)

[0088] 保证了各车辆从第一个电子警察行驶至另一个电子警察所需要的行程时间均为正数。

[0089] 而对于车辆在优化路段的下游路口的经过时间不大于在优化路段的上游路口的经过时间时，如下提供一种具体的实现方式：

[0090] 若车辆在优化路段的下游路口的经过时间不大于在优化路段的上游路口的经过时间，则将该车辆在优化路段的下游路口的经过时间和在优化路段的上游路口的经过时间
分别与标准时间进行对时，得到在优化路段的下游路口的对时后的经过时间和在优化路段
的上游路口的对时后的经过时间，并确定该车辆在优化路段的下游路口的对时后的经过时
间是否大于在优化路段的上游路口的对时后的经过时间；若确定车辆在优化路段的下游路
口的对时后的经过时间大于在优化路段的上游路口的对时后的经过时间，则将该车辆在优
化路段的下游路口的对时后的经过时间与在优化路段的上游路口的对时后的经过时间的
差值确定为车辆的行程时间，否则剔除该车辆在优化路段的下游路口的经过时间和优化路
段的上游路口的经过时间。

[0091] 由于车辆从上游路口行驶到下游路口，需要一定的时间，所以行程时间应当为正数，若判断为车辆在该优化路段的下游路口的经过时间不大于在该优化路段的上游路口的
经过时间，可能的原因是电警数据异常或电警数据对时不准。根据所导致这种情况可能发
生的原因，首先将在优化路段的各车辆在下游路口的经过时间和上游路口的经过时间分别
与标准时间进行对时，得到在优化路段的下游路口的对时后的经过时间和在该优化路段的
上游路口的对时后的经过时间。需要说明的是，标准时间根据国家的不同，标准时间有所差
异，例如在国内的标准时间为北京时间，在韩国的时间为首尔时间等。具体对标准时间的选
择依据地域不同而选择，本申请不做限制。

[0092] 例如，标准时间为北京时间，一车辆从第一个路口行驶到第二个路口的路段为优化路段，该车辆在该优化路段中第二路口的经过时间小于第一路口的经过时间，则将该车
辆经过的第一电子警察和第二电子警察所记录的时间与北京时间对时，将两个时间的差值
分别记为：Δt1和Δt2，则车辆在该优化路段的第二路口的对时后的经过时间与第一路口的
对时后的经过时间的差值为：

[0093] T＝(t2+Δt2)‑(t1+Δt1)……公式(3)

[0094] 进一步进行判断该差值是否为正数，若是，则说明导致车辆在该优化路段的下游路口的经过时间不大于在该优化路段的上游路口的经过时间的原因是电警数据对时不准，
该车辆的行程时间为下游路口的对时后的经过时间与上游路口的对时后的经过时间的差
值；若不是，则可排除电子警察设备对时不准问题，该车辆的电警数据为异常数据，并将该
车辆的电警数据剔除，从而保证了得到的行程时间数据的高可信度。

[0095] 利用对优化前和优化后预设时段的车辆经过下游路口与上游路口的经过时间的差值来确定车辆的行程时间，并通过对优化前和优化后预设时段的车辆经过下游路口与上
游路口的经过时间的差值小于零的情况分析，考虑了电警数据对时不准而导致的差值为负
的情况，并对这部分车辆的经过时间校正，来进一步的判断对时后的经过时间差值情况，实
现了对部分数据缺失或异常数据的删除，以及对合理数据的有效利用，保证了用于优化评
价的数据的可靠性和数据的全面性。

[0096] 针对对优化前的行程时间和优化后的行程时间的进行多次数据清洗，得到优化前的清洗行程时间和优化后的清洗行程时间，如下提供一种具体的实现方式：

[0097] 在步骤202之后，针对优化前的行程时间和优化后的行程时间中的任一行程时间，根据拉依达准则或k均值聚类算法对行程时间进行第一次清洗，得到第一清洗行程时间；进
一步，根据优化路段的预设的限速，对第一清洗行程时间进行第二次清洗，得到优化前的清
洗行程时间和优化后的清洗行程时间。

[0098] 针对行程时间的第一次清洗，提供两种可实现的清洗方式：

[0099] 方式一，根据拉依达准则也称为3σ准则对行程时间清洗。拉依达准则指的是先假设一组检测数据只含有随机误差，对其进行计算处理得到标准偏差，按一定概率确定一个
区间，认为凡是超过这个区间的误差，就不属于随机误差而是粗大误差，含有该粗大误差的
数据应予以剔除。3σ准则中数据分布在(μ‑3σ,μ+3σ)中的概率为0.9974，而超出这个范围的
数据不足千分之三，因此，对于所得到的优化前的行程时间和优化后的行程时间，可以认为
超出(μ‑3σ,μ+3σ)范围的数据为不合理数据，对这部分不合理数据进行清洗。

[0100] 根据步骤202得到优化前的各车辆的行程时间和优化后的各车辆的行程时间，并根据任一车辆的行程时间，计算该优化路段行程时间的均值：

[0101]

[0102] 计算该优化路段行程时间标准差：

[0103]

[0104] 根据所计算得到的均值以及标准差，利用3σ准则对行程时间清洗，得到第一清洗行程时间。

[0105] 例如，优化路段为从第一路口到第二路口的路段，以正向行驶为例，得到从5:00～6:00间，共通过100辆车，且通过对该100辆车的行程时间，计算得到该优化路段行程时间的
均值：μ＝400，该优化路段行程时间标准差σ＝20，则根据3σ准则：(μ‑3σ,μ+3σ)＝(340,
460)，对行程时间进行第一次清洗，操作发现车辆A、B和C的行程时间TA＝450、TB＝380和TC
＝330，那么根据3σ准则，清洗车辆C所对应的行程时间TC为不合理的数据，进行清洗。

[0106] 方式二，根据k均值聚类算法对行程时间清洗。k均值聚类算法(k‑means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K组，则
随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距
离，聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类，把每个对象分配给距离它最近的聚
类中心。如果数据距离数据中心的距离太远，则数据为离群点，删除该数据继续聚类，直至
数据满足距离要求。

[0107] 根据k均值聚类算法，将优化路段中各车辆的行程时间进行分组(K组)，并随机选取其中N个车辆的行程时间作为初始的聚类中心，计算该优化路段中各个车辆所对应的行
程时间与各个种子聚类中心的距离，并把每个行程时间分派到距离它最近的聚类中心。若
该行程时间距离数据中心的距离超出设定距离，则该行程时间为离群点，删除该行程时间
继续聚类，通过k均值聚类算法对不符合距离要求的行程时间进行删除，直到所选行程时间
均满足设定距离，即完成了行程时间的清洗，得到第一清洗行程时间。

[0108] 由于每条路段上都具有速度限速，因此，在优化路段上行驶的车辆首先要遵守基础的交通准则，不能超过限速，行程时间中超过该限制的车辆电警数据为不合理数据，应该
进行清洗，同时在道路交通优化过程中，也不能以该部分数据为准，要保证大部分车辆的行
驶权益。另外，道路上行驶速度过低也不合理，除去正常的交通拥堵，速度过低的数据可能
为车辆中途停车或行驶到其他路径后返回的现象，因此需要以该优化路段间预设限速为条
件，继续对第一清洗行程时间进行清洗，得到更高可信度的优化前的清洗行程时间和优化
后的清洗行程时间，用于道路交通的优化评价的依据。

[0109] 根据优化路段的预设的限速，对第一清洗行程时间进行第二次清洗，得到优化前的清洗行程时间和优化后的清洗行程时间，如下提供一种具体的实现方式：

[0110] 根据优化路段的路长和车辆的第一清洗行程时间，确定出车辆的第一清洗行程时间对应的行驶速度；根据优化路段的预设的限速，删除不符合预设的限速的行驶速度对应
的第一清洗行程时间，得到优化前的清洗行程时间和优化后的清洗行程时间。需要说明的
是，在实际道路交通的优化评价中，本领域技术人员可根据实际需求，对电警数据中多种类
的数据进行清洗，例如优化路段中各车辆压线以及闯红灯等数据清洗，本发明实施例对于
电警数据的清洗不做限定，只要所选清洗后的数据可合理用于优化道路的优化评价中即
可。

[0111] 通过优化路段的已知距离长度(记为L),和该优化路段中各车辆的行程时间(记为Ti)，计算各车辆的行驶速度为：

[0112]

[0113] 进一步，根据该优化路段的预设的限速，最大限速：vmax，最小限速vmin，对优化路段中各个车辆的行驶速度所对应的第一清洗行程时间再次清洗，得到优化前的清洗行程时间
和优化后的清洗行程时间。

[0114] 例如：优化路段为从第一路口到第二路口，优化路段的路长为L＝1000(m)，且该优化路段的预设的限速为： 最小限速
计算该优化路段中各车辆的第一清洗行程时间对应的行驶速度，针对车辆D1、D2和D3，所对
应的第一清洗行程时间为TD1＝70,TD2＝80s,TD3＝140s,则计算得出车辆D1、D2和D3的车辆
行驶速度为：

[0115]

[0116] 进一步，可知车辆D3的行驶速度不满足该优化路段的设定的限速，因此，对该D3车辆所对应的第一清洗行程时间TD3＝140s清洗。

[0117] 通过上述清洗方法对优化路段中各车辆的行程时间的清洗，可得到该优化路段中有效样本数量及相应比例，得出有效数据评价，从而从一定程度上展示数据清洗的程度和
评价准确性。将电警数据清洗后的样本量记为n，总样本量记为N，则有效数据比例为：

[0118]

[0119] 例如，优化路段中一天的总车辆数为6343，经过对该优化路段中各车辆的行程时间清洗，得到有效数据率为69.19％，则可表示该优化路段内的各车辆的行程时间清洗的程
度佳。

[0120] 通过上述方式，利用对优化前的行程时间和优化后的行程时间的第一次清洗，使得得到的优化前的清洗行程时间和优化后的清洗行程时间删除了部分数据缺失或异常数
据；同时，利用限速对优化路段中的车辆的行驶速度所对应的第一清洗行程时间的再清洗，
避免了违章车辆的行程时间所导致的优化评价的数据不合理，保证了利用优化前的清洗行
程时间和优化后的清洗行程时间所确定的优化评价结果的准确性，使得得到的优化前的清
洗行程时间和优化后的清洗行程时间的数据高可信度。

[0121] 根据所得到的优化前的清洗行程时间和优化后的清洗行程时间，确定该优化路段的优化评价结果，如下提供一种具体的实现方式：

[0122] 根据优化前的清洗行程时间和优化后的清洗行程时间，确定优化路段的优化率；确定优化率是否为负值；若是，则确定优化路段的优化评价结果为佳；否则确定优化路段的
优化评价结果为差。

[0123] 针对一优化路段，在预设时段内，对优化前的清洗行程时间计算，得到优化前行程时间的平均值：

[0124]

[0125] 同时，对优化后的清洗行程时间计算，得到优化后的行程时间的平均值：

[0126]

[0127] 进一步，通过优化前行程时间的平均值和优化后的行程时间的平均值，确定优化路段的优化率为：

[0128]

[0129] 判断该优化路段的优化评价结果即优化率，若优化率为负值，则表示该优化路段中，车辆优化后的行程时间减少，说明优化效果佳；若优化率为正值，则表示该优化路段中，
车辆优化有的行程时间增加，说明优化效果差。

[0130] 需要说明的是，此优化评价结果为整个预设时段内的平均优化效果，实际的优化评价中，本领域技术人员可根据需要，设置不同的优化评价方式，例如将该优化路段内的各
车辆的行程时间按照1小时分时段，得到每小时的行程时间的均值，将得到的行程时间均值
用平滑曲线连接，得到不同时间段内，优化前后行程时间均值的优化曲线，直观观察优化趋
势和效果。

[0131] 例如，以优化路段中车辆的正向行驶为例，预设时段为一天，取每一小时的优化前的清洗行程时间以及优化后的清洗行程时间，计算优化前的行程时间的平均值和优化后的
行程时间的平均值，并计算优化率。以其中00:00～06:00为例，得到00:00～06:00时段内该
优化路段的优化率，表1为优化评价结果。

[0132] 表1

[0133]

[0134] 如图3所示为本发明实施例提供的一种行程时间散点示意图，图中显示了在优化路段中各单位时间内，优化前行程时间的平均值以及优化后行程时间内的平均值分布情
况。图中三角形表示优化前行程时间的平均值，圆形表示优化后行程时间内的平均值。

[0135] 针对道路交通的优化评价，一种可能的实现方式是，利用该优化路段中电子警察的平均行驶速度来进行道路交通的优化评价。用电子地图测量出起点到终点之间的距离，
利用公式 计算出优化路段内各车辆从起点到终点的速度，并通过计算优化路段中
各车辆的平均行程速度，将优化路段中优化后的平均行驶速度与优化前的平均行驶速度对
比，若速度增加则说明优化效果提升，否则说明优化效果差。

[0136] 另一种可能的实现方式是，利用优化路段中单位时间的通过的车辆数来进行道路交通的优化评价。通过车牌号匹配计算出一个小时内从起点到终点车辆数，根据优化路段
中优化后单位时间内通过车辆数与优化前单位时间内通过车辆数对比，若通过的车辆数增
加则说明优化效果提升，否则说明优化效果差。

[0137] 图4为本发明实施例提供的一种基于电警数据的具体优化评价方法流程图，具体包括以下步骤：

[0138] 步骤401～步骤402(同步骤201～步骤202)，通过步骤401～402，实现了优化路段内，对优化前的各车辆的行程时间和优化后的各车辆的行程时间的取得。

[0139] 步骤403，对优化前的行程时间和优化后的行程时间进行第一次数据清洗，得到第一清洗行程时间；

[0140] 根据拉依达准则或k均值聚类算法对行程时间进行第一次清洗。一种方式是根据拉依达准则(3σ准则)方法进行清洗，通过对该优化路段中各车辆的行程时间计算均值以及
标准差，根据(μ‑3σ,μ+3σ)中的概率为0.9974，超出这个范围的数据视为不合理数据，因此
删除不在(μ‑3σ,μ+3σ)范围内的数据，得到第一清洗行程时间；另一种方式是通过k均值聚
类算法，通过迭代求解的聚类，对于距离数据中心的距离太远的行程时间进行删除，完成对
优化路段中各车辆的行程时间的清洗，得到第一清洗行程时间。

[0141] 步骤404，根据优化路段的预设的限速，对第一清洗行程时间进行第二次清洗，得到优化前的清洗行程时间和优化后的清洗行程时间；

[0142] 根据步骤403所得到各车辆的第一清洗行程时间以及优化路段的路长，可确定出任一车辆的第一清洗行程时间对应的行驶速度，进一步，由于每条路段上都具有速度限速，
根据优化路段的预设的限速对各车辆的行驶速度所对应的第一清洗行程时间进行第二次
清洗，得到优化前的清洗行程时间和优化后的清洗行程时间。

[0143] 步骤405，根据对优化前的行程时间和优化后的行程时间的清洗结果，得到有效数据评价结果；

[0144] 针对对优化路段中各车辆的3σ准则或k均值聚类算法对行程时间进行第一次清洗，以及通过优化路段中速度限制清洗，得到优化前的清洗行程时间和优化后的清洗行程
时间，根据该优化路段中有效样本数量(清洗行程时间)以及样本总量(未清洗的行程时
间)，得出相应的有效数据比例，得到有效数据评价结果。

[0145] 步骤406，根据优化前的清洗行程时间和优化后的清洗行程时间，确定优化路段的优化评价结果。

[0146] 通过对优化前的清洗行程时间计算得到优化前行程时间的平均值以及优化后的清洗行程时间计算所得到的优化后行程时间的平均值，确定优化路段的优化率，若优化率
为负值，则表示该优化路段中，车辆优化后的行程时间减少，说明优化效果佳；若优化率为
正值，则表示该优化路段中，车辆优化有的行程时间增加，说明优化效果差。

[0147] 从上述内容可看出：本发明实施例中提供了一种基于电警数据的优化评价方法及装置，获取优化路段的优化前预设时段内的电警数据和优化后预设时段内的电警数据；对
优化前预设时段内的电警数据和优化后预设时段内的电警数据进行预处理，得到优化前的
各车辆的行程时间和优化后的各车辆的行程时间；对优化前的行程时间和优化后的行程时
间进行多次数据清洗，得到优化前的清洗行程时间和优化后的清洗行程时间；根据优化前
的清洗行程时间和优化后的清洗行程时间，确定优化路段的优化评价结果。利用对优化路
段的电警数据预处理得到行程时间，来对行程时间清洗得到清洗后的行程时间，用于优化
路段的优化评价，保证了用于优化路段的优化评价数据来源的全面性和真实性；且，通过对
得到的行程时间的清洗，得到清洗后的行程时间用于确定优化评价结果，保证了用于优化
评价数据的数据可靠性，提高了道路交通的优化评价的准确性。

[0148] 图5为本发明实施例提供的一种基于电警数据的优化评价装置结构示意图。基于相同构思，本发明实施例提供的一种基于电警数据的优化评价装置，该装置用于实现上述
实施例中的任一种基于电警数据的优化评价方法。如图5所示，该基于电警数据的优化评价
装置500包括：获取模块501和处理模块502，其中：

[0149] 获取模块501，用于获取优化路段的优化前预设时段内的电警数据和优化后预设时段内的电警数据；

[0150] 处理模块502，用于对优化前预设时段内的电警数据和优化后预设时段内的电警数据进行预处理，得到优化前的各车辆的行程时间和优化后的各车辆的行程时间，并对优
化前的行程时间和优化后的行程时间进行多次数据清洗，得到优化前的清洗行程时间和优
化后的清洗行程时间；根据优化前的清洗行程时间和优化后的清洗行程时间，确定优化路
段的优化评价结果。

[0151] 在一种可能的设计中，处理模块502具体用于：

[0152] 针对优化前预设时段内的电警数据和优化后预设时段内的电警数据中的任一电警数据，获取电警数据中的车辆的经过时间；

[0153] 确定任一车辆在优化路段的下游路口的经过时间是否大于在优化路段的上游路口的经过时间；

[0154] 若是，则将该车辆在优化路段的下游路口的经过时间与在优化路段的上游路口的经过时间的差值确定为该车辆的行程时间。

[0155] 在一种可能的设计中，处理模块502，还用于：

[0156] 若任一车辆在优化路段的下游路口的经过时间不大于在优化路段的上游路口的经过时间，则将车辆在优化路段的下游路口的经过时间和在优化路段的上游路口的经过时
间分别与标准时间进行对时，得到在优化路段的下游路口的对时后的经过时间和在优化路
段的上游路口的对时后的经过时间；

[0157] 确定车辆在优化路段的下游路口的对时后的经过时间是否大于在优化路段的上游路口的对时后的经过时间；

[0158] 若是，则将车辆在优化路段的下游路口的对时后的经过时间与在优化路段的上游路口的对时后的经过时间的差值确定为该车辆的行程时间，否则剔除该车辆在优化路段的
下游路口的经过时间和优化路段的上游路口的经过时间。

[0159] 在一种可能的设计中，处理模块502具体用于：

[0160] 针对优化前的行程时间和优化后的行程时间中的任一行程时间，根据拉依达准则或k均值聚类算法对行程时间进行第一次清洗，得到第一清洗行程时间；

[0161] 根据优化路段的预设的限速，对第一清洗行程时间进行第二次清洗，得到优化前的清洗行程时间和优化后的清洗行程时间。

[0162] 在一种可能的设计中，处理模块502具体用于：

[0163] 根据优化路段的路长和车辆的第一清洗行程时间，确定出车辆的第一清洗行程时间对应的行驶速度；

[0164] 根据优化路段的预设的限速，删除不符合预设的限速的行驶速度对应的第一清洗行程时间，得到优化前的清洗行程时间和优化后的清洗行程时间。

[0165] 在一种可能的设计中，处理模块502具体用于：

[0166] 根据优化前的清洗行程时间和优化后的清洗行程时间，确定优化路段的优化率；确定优化率是否为负值；若是，则确定优化路段的优化评价结果为佳；否则确定优化路段的
优化评价结果为差。

[0167] 基于同样的发明构思，本发明实施例还提供另一种计算机设备，该计算机设备具体可以为桌面计算机、便携式计算机、智能手机、平板电脑、个人数字助理(Personal 
Digital Assistant，PDA)等。该计算机设备可以包括中央处理器(Center Processing 
Unit，CPU)、存储器、输入/输出设备等，输入设备可以包括键盘、鼠标、触摸屏等，输出设备
可以包括显示设备，如液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)、阴极射线管(Cathode 
Ray Tube，CRT)等。

[0168] 存储器可以包括只读存储器(ROM)和随机存取存储器(RAM)，并向处理器提供存储器中存储的程序指令和数据。在本发明实施例中，存储器可以用于存储上述基于电警数据
的优化评价方法的程序。

[0169] 处理器通过调用存储器存储的程序指令，处理器用于按照获得的程序指令执行上述基于电警数据的优化评价方法。

[0170] 基于同样的发明构思，本发明实施例提供了一种计算机存储介质，用于储存为上述计算机设备所用的计算机程序指令，其包含用于执行上述基于电警数据的优化评价方法
的程序。

[0171] 所述计算机存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或数据存储设备，包括但不限于磁性存储器(例如软盘、硬盘、磁带、磁光盘(MO)等)、光学存储器(例如CD、DVD、
BD、HVD等)、以及半导体存储器(例如ROM、EPROM、EEPROM、非易失性存储器(NAND FLASH)、固
态硬盘(SSD))等。

[0172] 显然，本领域的技术人员可以对本发明实施例进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本发明实施例的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等
同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。