本發(fā)明涉及智能交通，尤其涉及一種緊急車輛優(yōu)先調(diào)度方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、隨著城市化進(jìn)程的加速，城市交通系統(tǒng)的復(fù)雜性和交通流量日益增加，導(dǎo)致交通擁堵問題愈發(fā)嚴(yán)重。這不僅影響了普通車輛的通行效率，更對緊急車輛(如救護(hù)車、消防車和警車等)的快速響應(yīng)造成了極大挑戰(zhàn)。在城市交通管理和規(guī)劃中，如何提高交通流預(yù)測的準(zhǔn)確性和緊急車輛的優(yōu)先調(diào)度能力，成為一個(gè)亟待解決的難題。

2、傳統(tǒng)的交通流預(yù)測方法和緊急車輛調(diào)度策略通常基于歷史交通數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)的優(yōu)先規(guī)則，但由于缺乏對動態(tài)交通環(huán)境的實(shí)時(shí)響應(yīng)能力，這些方法在實(shí)際應(yīng)用中往往效果不佳。尤其是在交通擁堵、信號控制復(fù)雜，以及與其他車輛交互的情況下，傳統(tǒng)方法難以保證緊急車輛的優(yōu)先通行，造成任務(wù)的延誤。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供一種緊急車優(yōu)先調(diào)度方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，以解決現(xiàn)有技術(shù)中難以保證緊急車輛的優(yōu)先通行，造成任務(wù)的延誤的問題。

2、本發(fā)明提供的一種緊急車優(yōu)先調(diào)度方法，所述方法包括：獲取道路網(wǎng)絡(luò)特征和緊急車輛特征，所述道路網(wǎng)絡(luò)特征包括：道路路口信息、道路段信息，以及每個(gè)道路段的車輛數(shù)量，所述緊急車輛特征包括：緊急車輛的速度、位置、路線，以及優(yōu)先級特征，所述優(yōu)先級特征包括緊急車輛類型及任務(wù)類型；

3、將所述道路網(wǎng)絡(luò)特征和所述緊急車輛特征輸入預(yù)設(shè)的圖卷積網(wǎng)絡(luò)，以利用所述圖卷積網(wǎng)絡(luò)中的硬注意力機(jī)制，對每個(gè)道路路口所對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行注意力權(quán)重分配，得到所述圖卷積網(wǎng)絡(luò)輸出的目標(biāo)特征，所述目標(biāo)特征包括加權(quán)后的道路網(wǎng)絡(luò)特征；

4、根據(jù)所述目標(biāo)特征，進(jìn)行交通流量預(yù)測，得到交通流量預(yù)測結(jié)果和緊急車輛通過道路路口所需的時(shí)間；

5、根據(jù)所述交通流量預(yù)測結(jié)果、緊急車輛通過道路路口所需的時(shí)間，以及預(yù)設(shè)的信號燈控制策略，得到目標(biāo)策略；基于所述目標(biāo)策略，進(jìn)行信號燈控制。

6、于本發(fā)明一實(shí)施例中，獲取道路網(wǎng)絡(luò)特征的步驟包括：

7、構(gòu)建目標(biāo)道路網(wǎng)絡(luò)的無向加權(quán)圖，所述無向加權(quán)圖包括：節(jié)點(diǎn)集合、邊集，以及鄰接矩陣，所述節(jié)點(diǎn)集合包括多個(gè)節(jié)點(diǎn)索引，所述節(jié)點(diǎn)索引與所述目標(biāo)道路網(wǎng)絡(luò)的道路路口一一對應(yīng)，所述邊集包括多個(gè)邊，所述邊與所述目標(biāo)道路網(wǎng)絡(luò)中連接道路路口的道路段一一對應(yīng)；

8、獲取車輛數(shù)量信息，所述車輛數(shù)量信息包括每個(gè)道路段的車輛數(shù)量，并對所述無向加權(quán)圖和車輛數(shù)量信息進(jìn)行整合，得到整合信息；

9、對所述整合信息進(jìn)行特征提取，得到所述道路網(wǎng)絡(luò)特征。

10、于本發(fā)明一實(shí)施例中，根據(jù)所述目標(biāo)特征，進(jìn)行交通流量預(yù)測，得到交通流量預(yù)測結(jié)果和緊急車輛通過道路路口所需的時(shí)間的步驟包括：

11、獲取歷史目標(biāo)特征集，所述歷史目標(biāo)特征集包括預(yù)設(shè)的歷史時(shí)間序列中每個(gè)歷史時(shí)刻各自對應(yīng)的所述目標(biāo)特征，所述歷史時(shí)間序列包括多個(gè)歷史時(shí)刻；

12、將所述歷史目標(biāo)特征集輸入預(yù)設(shè)的門控循環(huán)單元，進(jìn)行特征提取，得到每個(gè)所述歷史時(shí)刻的隱藏狀態(tài)向量；

13、基于所述隱藏狀態(tài)向量，以及所述門控循環(huán)單元中的重置門與更新門，得到目標(biāo)隱藏狀態(tài)矩陣，所述目標(biāo)隱藏狀態(tài)矩陣包括每個(gè)歷史時(shí)刻的隱藏狀態(tài)向量在經(jīng)過重置門與更新門后輸出的最終隱藏狀態(tài)；

14、根據(jù)所述目標(biāo)隱藏狀態(tài)矩陣，進(jìn)行交通流量預(yù)測，得到所述交通流量預(yù)測結(jié)果和緊急車輛通過道路路口所需的時(shí)間。

15、于本發(fā)明一實(shí)施例中，基于所述隱藏狀態(tài)向量，以及所述門控循環(huán)單元中的重置門與更新門，得到目標(biāo)隱藏狀態(tài)矩陣的步驟包括：

16、將當(dāng)前的所述隱藏狀態(tài)向量確定為目標(biāo)隱藏狀態(tài)向量，并將所述目標(biāo)隱藏狀態(tài)向量對應(yīng)的下一時(shí)刻的道路段矩陣確定為目標(biāo)道路段矩陣，所述道路段矩陣包括每個(gè)道路段的車輛數(shù)量；

17、將所述目標(biāo)隱藏狀態(tài)向量和所述目標(biāo)道路段矩陣輸入所述重置門，以得到候選隱藏狀態(tài)向量；

18、將所述候選隱藏狀態(tài)向量和所述目標(biāo)隱藏狀態(tài)向量輸入所述更新門，以得到所述最終隱藏狀態(tài)；

19、通過獲取多個(gè)隱藏狀態(tài)向量各自對應(yīng)的所述最終隱藏狀態(tài)，以得到所述目標(biāo)隱藏狀態(tài)矩陣。

20、于本發(fā)明一實(shí)施例中，根據(jù)所述目標(biāo)隱藏狀態(tài)矩陣，進(jìn)行交通流量預(yù)測，得到所述交通流量預(yù)測結(jié)果和緊急車輛通過道路路口所需的時(shí)間的步驟包括：

21、基于所述目標(biāo)隱藏狀態(tài)矩陣和預(yù)設(shè)的軟注意力機(jī)制，得到所述目標(biāo)隱藏狀態(tài)矩陣中每個(gè)所述最終隱藏狀態(tài)的重要性權(quán)重向量；

22、利用所述重要性權(quán)重向量，對所述目標(biāo)隱藏狀態(tài)矩陣進(jìn)行加權(quán)聚合，得到最終特征向量；

23、基于所述最終特征向量，進(jìn)行交通流量預(yù)測，得到所述交通流量預(yù)測結(jié)果和緊急車輛通過道路路口所需的時(shí)間。

24、于本發(fā)明一實(shí)施例中，根據(jù)所述交通流量預(yù)測結(jié)果、緊急車輛通過道路路口所需的時(shí)間，以及預(yù)設(shè)的信號燈控制策略，得到目標(biāo)策略的步驟包括：

25、若緊急車輛通過道路路口所需的時(shí)間為空值，則根據(jù)所述交通流量預(yù)測結(jié)果和所述信號燈控制策略，得到所述目標(biāo)策略；

26、若僅存在一臺緊急車輛，則根據(jù)所述交通流量預(yù)測結(jié)果、所述信號燈控制策略，以及緊急車輛通過道路路口所需的時(shí)間，得到所述目標(biāo)策略；

27、若存在多臺緊急車輛，則根據(jù)所述交通流量預(yù)測結(jié)果、所述信號燈控制策略、所述緊急車輛的速度、位置、路線，以及優(yōu)先級特征，得到所述目標(biāo)策略。

28、于本發(fā)明一實(shí)施例中，所述圖卷積網(wǎng)絡(luò)和所述門控循環(huán)單元均屬于交通調(diào)度模型，所述交通調(diào)度模型的訓(xùn)練步驟包括：

29、獲取訓(xùn)練集，所述訓(xùn)練集包括多個(gè)歷史時(shí)刻的特征樣本，以及與所述特征樣本對應(yīng)的真實(shí)標(biāo)簽，所述特征樣本包括道路網(wǎng)絡(luò)特征樣本和緊急車輛特征樣本，所述真實(shí)標(biāo)簽包括：交通流量標(biāo)簽和緊急車輛通過道路路口所需的真實(shí)時(shí)間標(biāo)簽；

30、將所述訓(xùn)練集輸入所述交通調(diào)度模型，以得到所述交通調(diào)度模型輸出的交通流量預(yù)測信息和緊急車輛通過道路路口所需的預(yù)測時(shí)間；

31、基于預(yù)設(shè)的第一損失函數(shù)、所述交通流量預(yù)測信息，以及對應(yīng)的交通流量標(biāo)簽，得到第一損失；

32、基于預(yù)設(shè)的第二損失函數(shù)、所述預(yù)測時(shí)間，以及對應(yīng)的所述真實(shí)時(shí)間，得到第二損失；

33、將第一損失與預(yù)設(shè)的第一權(quán)重之間的乘積確定為第一中間值，并將第二損失與預(yù)設(shè)的第二權(quán)重之間的乘積確定為第二中間值，所述第一權(quán)重與所述第二權(quán)重的和值為1；

34、將所述第一中間值與所述第二中間值的和值確定為最終損失；

35、基于所述最終損失，對所述交通調(diào)度模型進(jìn)行訓(xùn)練。

36、本發(fā)明還提供了一種緊急車優(yōu)先調(diào)度系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：特征獲取模塊，用于獲取道路網(wǎng)絡(luò)特征和緊急車輛特征，所述道路網(wǎng)絡(luò)特征包括：道路路口信息、道路段信息，以及每個(gè)道路段的車輛數(shù)量，所述緊急車輛特征包括：緊急車輛的速度、位置、路線，以及優(yōu)先級特征，所述優(yōu)先級特征包括緊急車輛類型及任務(wù)類型；

37、特征融合模塊，用于將所述道路網(wǎng)絡(luò)特征和所述緊急車輛特征輸入預(yù)設(shè)的圖卷積網(wǎng)絡(luò)，以利用所述圖卷積網(wǎng)絡(luò)中的硬注意力機(jī)制，對每個(gè)道路路口所對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行注意力權(quán)重分配，得到所述圖卷積網(wǎng)絡(luò)輸出的目標(biāo)特征，所述目標(biāo)特征包括加權(quán)后的道路網(wǎng)絡(luò)特征；

38、預(yù)測模塊，用于根據(jù)所述目標(biāo)特征，進(jìn)行交通流量預(yù)測，得到交通流量預(yù)測結(jié)果和緊急車輛通過道路路口所需的時(shí)間；

39、控制模塊，用于根據(jù)所述交通流量預(yù)測結(jié)果、緊急車輛通過道路路口所需的時(shí)間，以及預(yù)設(shè)的信號燈控制策略，得到目標(biāo)策略；基于所述目標(biāo)策略，進(jìn)行信號燈控制。

40、本發(fā)明還提供了一種電子設(shè)備，包括處理器、存儲器和通信總線；所述通信總線用于將所述處理器和存儲器連接；所述處理器用于執(zhí)行所述存儲器中存儲的計(jì)算機(jī)程序，以實(shí)現(xiàn)如上述中任一項(xiàng)實(shí)施例提供的緊急車優(yōu)先調(diào)度方法。

41、本發(fā)明還提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序用于使計(jì)算機(jī)執(zhí)行如上述任一項(xiàng)實(shí)施例提供的緊急車優(yōu)先調(diào)度方法。

42、本發(fā)明的有益效果：本發(fā)明提出的緊急車輛優(yōu)先調(diào)度方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，該方法通過獲取道路網(wǎng)絡(luò)特征和緊急車輛特征，道路網(wǎng)絡(luò)特征包括：道路路口信息、道路段信息，以及每個(gè)道路段的車輛數(shù)量，緊急車輛特征包括：緊急車輛的速度、位置、路線，以及優(yōu)先級特征，優(yōu)先級特征包括緊急車輛類型及任務(wù)類型；將道路網(wǎng)絡(luò)特征和緊急車輛特征輸入預(yù)設(shè)的圖卷積網(wǎng)絡(luò)，以利用圖卷積網(wǎng)絡(luò)中的硬注意力機(jī)制，對每個(gè)道路路口所對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行注意力權(quán)重分配，得到圖卷積網(wǎng)絡(luò)輸出的目標(biāo)特征，目標(biāo)特征包括加權(quán)后的道路網(wǎng)絡(luò)特征；根據(jù)目標(biāo)特征，進(jìn)行交通流量預(yù)測，得到交通流量預(yù)測結(jié)果和緊急車輛通過道路路口所需的時(shí)間；根據(jù)交通流量預(yù)測結(jié)果、緊急車輛通過道路路口所需的時(shí)間，以及預(yù)設(shè)的信號燈控制策略，得到目標(biāo)策略；基于目標(biāo)策略，進(jìn)行信號燈控制。該方法能夠?qū)崿F(xiàn)對未來的交通流量的精準(zhǔn)預(yù)測，且能夠較好地保證緊急車輛的優(yōu)先通行，避免造成緊急車輛的任務(wù)延誤。