一种应用于交通行业的基于大模型的交通调度方法及装置与流程

本发明涉及智慧城市管理和交通优化，具体涉及一种应用于交通行业的基于大模型的交通调度方法及装置。

背景技术：

1、交通管理和交通调度是城市运营的关键环节，目前通常是采用单一数据源和规则驱动的方式来进行交通管理和交通调度；但是随着城市化的发展，城市的交通环境愈发复杂，前述方式难以应对复杂多变的交通环境，这就导致交通管理效果较差和交通调度效果较差。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明实施例提供一种应用于交通行业的基于大模型的交通调度方法及装置，以解决采用单一数据源和规则驱动进行交通管理和交通调度的方式存在的交通管理效果较差和交通调度效果较差等问题。

2、为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

3、本发明实施例第一方面公开一种应用于交通行业的基于大模型的交通调度方法，所述方法包括：

4、实时获取当前的多模态交通数据，所述当前的多模态交通数据至少由当前的传感器数据、交通摄像头数据、交通管理系统数据和车载设备数据构成；

5、将所述当前的多模态交通数据和历史的多模态交通数据输入预设的多模态大模型中进行交通预测和策略优化，以得到交通预测结果和交通调度策略，所述多模态大模型基于样本数据训练得到；

6、输出展示所述当前的多模态交通数据、所述交通预测结果和所述交通调度策略。

7、优选的，实时获取当前的多模态交通数据，包括：

8、实时获取当前的传感器数据、当前的交通摄像头数据、当前的交通管理系统数据和当前的车载设备数据；

9、对所述当前的传感器数据、所述当前的交通摄像头数据、所述当前的交通管理系统数据和所述当前的车载设备数据进行特定处理，以得到当前的多模态交通数据，所述特定处理至少包括数据清洗处理、数据格式转换处理和数据融合处理，所述数据融合处理为空间融合、时间融合或多源数据融合。

10、优选的，基于样本数据训练得到多模态大模型的过程，包括：

11、构建特定模型，所述特定模型至少由多模态transformer、卷积神经网络和循环神经网络中的一项或多项构成；

12、基于样本数据，调用特定优化算法、批量训练算法和正则化算法训练并验证所述特定模型，以得到多模态大模型。

13、优选的，输出展示所述当前的多模态交通数据、所述交通预测结果和所述交通调度策略之后，还包括：

14、响应于用户的调整指令，调整所述交通调度策略。

15、优选的，输出展示所述当前的多模态交通数据、所述交通预测结果和所述交通调度策略，包括：

16、按照所述当前的多模态交通数据，生成图表视图、地图视图和热力图；

17、在显示界面上，输出展示所述当前的多模态交通数据、所述图表视图、所述地图视图、所述热力图、所述交通预测结果和所述交通调度策略。

18、优选的，所述交通预测结果至少包括：特定未来时间段内的交通流量、道路拥堵情况和交通事故概率；所述交通调度策略至少包括：交通信号控制方案、车辆路径规划方案和应急事件处理方案。

19、优选的，输出展示所述当前的多模态交通数据、所述交通预测结果和所述交通调度策略之后，还包括：

20、基于所述交通预测结果发布交通预警信息和交通预警通知。

21、本发明实施例第二方面公开一种应用于交通行业的基于大模型的交通调度装置，所述装置包括：

22、获取单元，用于实时获取当前的多模态交通数据，所述当前的多模态交通数据至少由当前的传感器数据、交通摄像头数据、交通管理系统数据和车载设备数据构成；

23、处理单元，用于将所述当前的多模态交通数据和历史的多模态交通数据输入预设的多模态大模型中进行交通预测和策略优化，以得到交通预测结果和交通调度策略，所述多模态大模型基于样本数据训练得到；

24、展示单元，用于输出展示所述当前的多模态交通数据、所述交通预测结果和所述交通调度策略。

25、优选的，所述获取单元包括：

26、获取子单元，用于实时获取当前的传感器数据、当前的交通摄像头数据、当前的交通管理系统数据和当前的车载设备数据；

27、处理子单元，用于对所述当前的传感器数据、所述当前的交通摄像头数据、所述当前的交通管理系统数据和所述当前的车载设备数据进行特定处理，以得到当前的多模态交通数据，所述特定处理至少包括数据清洗处理、数据格式转换处理和数据融合处理，所述数据融合处理为空间融合、时间融合或多源数据融合。

28、优选的，所述处理单元包括：

29、构建子单元，用于构建特定模型，所述特定模型至少由多模态transformer、卷积神经网络和循环神经网络中的一项或多项构成；

30、训练子单元，用于基于样本数据，调用特定优化算法、批量训练算法和正则化算法训练并验证所述特定模型，以得到多模态大模型。

31、基于上述本发明实施例提供的一种应用于交通行业的基于大模型的交通调度方法及装置，该方法为：实时获取当前的多模态交通数据；将当前的多模态交通数据和历史的多模态交通数据输入预设的多模态大模型中进行交通预测和策略优化，以得到交通预测结果和交通调度策略；输出展示当前的多模态交通数据、交通预测结果和交通调度策略。本方案中，利用多模态大模型来处理多模态交通数据，以得到交通预测结果和交通调度策略。输出展示当前的多模态交通数据、交通预测结果和交通调度策略来辅助交通管理和交通调度，提高交通管理效果和交通调度效果。

技术特征：

1.一种应用于交通行业的基于大模型的交通调度方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，实时获取当前的多模态交通数据，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于样本数据训练得到多模态大模型的过程，包括：

4.根据权利要求1的方法，其特征在于，输出展示所述当前的多模态交通数据、所述交通预测结果和所述交通调度策略之后，还包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，输出展示所述当前的多模态交通数据、所述交通预测结果和所述交通调度策略，包括：

6.根据权利要求1-5中任一所述的方法，其特征在于，所述交通预测结果至少包括：特定未来时间段内的交通流量、道路拥堵情况和交通事故概率；所述交通调度策略至少包括：交通信号控制方案、车辆路径规划方案和应急事件处理方案。

7.根据权利要求1的方法，其特征在于，输出展示所述当前的多模态交通数据、所述交通预测结果和所述交通调度策略之后，还包括：

8.一种应用于交通行业的基于大模型的交通调度装置，其特征在于，所述装置包括：

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述获取单元包括：

10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述处理单元包括：

技术总结本发明提供了一种应用于交通行业的基于大模型的交通调度方法及装置，该方法为：实时获取当前的多模态交通数据；将当前的多模态交通数据和历史的多模态交通数据输入预设的多模态大模型中进行交通预测和策略优化，以得到交通预测结果和交通调度策略；输出展示当前的多模态交通数据、交通预测结果和交通调度策略。本方案中，利用多模态大模型来处理多模态交通数据，以得到交通预测结果和交通调度策略。输出展示当前的多模态交通数据、交通预测结果和交通调度策略来辅助交通管理和交通调度，提高交通管理效果和交通调度效果。技术研发人员：李林,陈尧受保护的技术使用者：浪潮云信息技术股份公司技术研发日：技术公布日：2024/12/2