(57)【要約】      （修正有）【課題】スマート交通及びビッグデータ技術分野に関し、道路特徴、環境特徴及び道路上の交通流特徴に基づいて、道路に事故が発生したか否かを自動的に識別することができる、時効性が高く、カバー率が高い交通事故識別方法、装置、デバイス及びコンピュータ記憶媒体を提供する。【解決手段】具体的な実現方案は、道路特徴、環境特徴と道路上の交通流特徴を取得し、前記道路特徴、環境特徴、道路上の交通流特徴を予め訓練された交通事故識別モデルに入力して、少なくとも事故が発生したか否かの識別結果を含む前記道路上の事故情報識別結果を得る。【選択図】図２
2022003521.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
交通事故の識別方法であって、
道路特徴、環境特徴と道路上の交通流特徴を取得することと、
前記道路特徴、環境特徴、道路上の交通流特徴を予め訓練された交通事故識別モデルに入力して、少なくとも事故が発生したか否かの識別結果を含む前記道路上の事故情報識別結果を得ることと、を含む
方法。
【請求項２】
前記交通事故識別モデルは、第１エンコーダ、第２エンコーダ及び第３エンコーダを利用してそれぞれ前記道路特徴、環境特徴及び道路上の交通流特徴に対して符号化マッピングを行って、前記道路特徴のベクトル表現、環境特徴のベクトル表現及び道路上の交通流特徴のベクトル表現を得、
前記交通事故識別モデルにおける事故識別サブタスクモデルは、前記道路特徴のベクトル表現、環境特徴のベクトル表現、道路上の交通流特徴のベクトル表現を用いて分類して、前記道路に事故が発生したか否かの識別結果を得る、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記事故情報識別結果は、事故が発生した車線情報をさらに含み、
前記交通事故識別モデルにおける車線識別サブタスクモデルは、前記道路特徴のベクトル表現、環境特徴のベクトル表現、及び道路上の交通流特徴のベクトル表現を用いて分類して事故が発生した車線情報を得ることをさらに含む請求項２に記載の方法。
【請求項４】
道路が位置するエリアの交通流特徴を取得することをさらに含み、
前記事故情報識別結果は、前記道路における事故の渋滞継続時間情報をさらに含み、
前記交通事故識別モデルは、さらに、第４エンコーダを利用して前記道路が位置するエリアの交通流特徴を符号化マッピングしてエリア交通流特徴のベクトル表現を得、前記交通事故識別モデルにおける継続時間予測サブタスクモデルは、前記道路特徴のベクトル表現、環境特徴のベクトル表現、道路上の交通流特徴のベクトル表現、及び前記エリア交通流特徴のベクトル表現を用いて回帰予測を行って前記道路における事故の渋滞継続時間情報を得る、
請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記道路特徴は、道路レベル、道路速度レベル、道路幅レベル、道路進行方向レベル、及び道路長レベルのうちの少なくとも１つを含み、
前記環境特徴は、時間特徴及び天気特徴のうちの少なくとも１つを含み、
前記道路上の交通流特徴は、前記道路上の車両合流角特徴及び交通流特徴の少なくとも一方を含み、前記車両合流角特徴は、道路上の車両速度方向と道路の角度の差分により求められる、
請求項１から４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
前記道路が位置するエリアの交通流特徴は、前記エリアに含まれる各サブエリアの交通量特徴を含み、
前記交通量特徴は、前記サブエリアにおける道路渋滞係数加重道路長の平均値で表される、
請求項４に記載の方法。
【請求項７】
交通事故識別モデルの訓練方法であって、
交通事故履歴から、事故が発生したと標識された道路の道路特徴、環境特徴及び道路上の交通流特徴をポジティブサンプルとして、事故が発生していないと標識された道路の道路特徴、環境特徴及び道路上の交通流特徴をネガティブサンプルとして含む第１訓練サンプルを取得することと、
道路特徴、環境特徴及び道路上の交通流特徴に基づいて少なくとも事故が発生したか否かの識別結果を含む対応する道路上の事故情報識別結果を得られる交通事故識別モデルを得るように、前記ポジティブサンプル及びネガティブサンプルを用いて訓練することと、を含む
方法。
【請求項８】
前記交通事故識別モデルは、第１エンコーダと、第２エンコーダと、第３エンコーダと、事故識別サブタスクモデルとを備え、
前記第１エンコーダは、道路特徴を符号化マッピングして道路特徴のベクトル表現を得、
前記第２エンコーダは、環境特徴を符号化マッピングして環境特徴のベクトル表現を得、
前記第３エンコーダは、道路上の交通流特徴を符号化マッピングして道路上の交通流特徴のベクトル表現を得、
前記事故識別サブタスクモデルは、道路特徴のベクトル表現、環境特徴のベクトル表現と道路上の交通流特徴のベクトル表現を利用して分類を行って対応する道路に事故が発生したか否かの識別結果を得、
前記第１訓練サンプルを用いて前記第１エンコーダ、第２エンコーダ、第３エンコーダ、及び事故識別サブタスクモデルを訓練し、前記事故識別サブタスクモデルの識別結果が前記第１訓練サンプルにおける対応する標識と一致することを訓練目標とする、
請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記交通事故履歴から、事故が発生した道路特徴、環境特徴、道路上の交通流特徴、及び事故が発生した車線情報に対する標識を含む第２訓練サンプルを取得することをさらに含み、
前記交通事故識別モデルは、車線識別サブタスクモデルをさらに備え、
前記車線識別サブタスクモデルは、道路特徴のベクトル表現、環境特徴のベクトル表現及び道路上の交通流特徴のベクトル表現を利用して分類を行って事故が発生した車線情報を得、
前記車線識別サブタスクモデルの分類結果が前記第２訓練サンプルにおける対応する標識と一致することを訓練目標として、前記第２訓練サンプルを用いて前記第１エンコーダ、第２エンコーダ、第３エンコーダ、及び前記車線識別サブタスクモデルを訓練する、
請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記交通事故履歴から、事故が発生した道路特徴、環境特徴、道路上の交通流特徴、道路が位置するエリアの交通流特徴、及び事故の渋滞継続時間情報に対する標識を含む第３訓練サンプルを取得することをさらに含み、
前記交通事故識別モデルは、第４エンコーダ及び継続時間予測サブタスクモデルをさらに備え、
前記第４エンコーダは、道路が位置するエリアの交通流特徴を符号化マッピングしてエリア交通流特徴のベクトル表現を得、
前記継続時間予測サブタスクモデルは、道路特徴のベクトル表現、環境特徴のベクトル表現、道路上の交通流特徴のベクトル表現、及びエリア交通流特徴のベクトル表現を利用して回帰予測を行って対応する道路における事故の渋滞継続時間情報を得、
前記継続時間予測サブタスクモデルの予測結果が前記第３訓練サンプルにおける対応する標識と一致することを訓練目標として、前記第３訓練サンプルを使用して前記第１エンコーダ、第２エンコーダ、第３エンコーダ、第４エンコーダ、及び継続時間予測サブタスクモデルを訓練する、
請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
前記交通事故識別モデルが２つ以上のサブタスクモデルを含む場合に、各サブタスクモデルが訓練目標を達成するまで、訓練の各イテレートにおいて、１つのサブタスクモデル及びそのサブタスクモデルに対応する訓練サンプルを選択して訓練を行う、
請求項９又は１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記訓練の各イテレートにおいて１つのサブタスクモデル及びそのサブタスクモデルに対応する訓練サンプルを選択して訓練を行う場合に、１つのサブタスクモデルをランダムに選択するか、又は１つのサブタスクモデルを交互に選択し、選択されたサブタスクモデルに対応する訓練サンプルから訓練サンプルをランダムに又は順次に抽出する、
請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記道路特徴は、道路レベル、道路速度レベル、道路幅レベル、道路進行方向レベル、及び道路長レベルのうちの少なくとも１つを含み、
前記環境特徴は、時間特徴及び天気特徴のうちの少なくとも１つを含み、
前記道路上の交通流特徴は、前記道路上の車両合流角特徴及び交通量特徴の少なくとも一方を含み、前記車両合流角特徴は、道路上の車両速度方向と道路の角度の差分により求められる、
請求項７から１０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１４】
前記道路が位置するエリアの交通流特徴は、前記エリアに含まれる各サブエリアの交通量特徴を含み、
前記交通量特徴は、前記サブエリアにおける道路渋滞係数加重道路長の平均値で表される、
請求項１０に記載の方法。
【請求項１５】
交通事故識別装置であって、
道路特徴、環境特徴及び道路上の交通流特徴を取得する取得ユニットと、
前記道路特徴、環境特徴、及び道路上の交通流特徴を予め訓練された交通事故識別モデルに入力して、少なくとも事故が発生したか否かの識別結果を含む前記道路上の事故情報識別結果を得る識別ユニットと、
を備える装置。
【請求項１６】
前記交通事故識別モデルは、第１エンコーダと、第２エンコーダと、第３エンコーダと、事故識別サブタスクモデルと、を備え、
前記第１エンコーダは、前記道路特徴を符号化マッピングして前記道路特徴のベクトル表現を得、
前記第２エンコーダは、前記環境特徴を符号化マッピングして前記環境特徴のベクトル表現を得、
前記第３エンコーダは、前記道路上の交通流特徴を符号化マッピングして前記道路上の交通流特徴のベクトル表現を得、
前記事故識別サブタスクモデルは、前記道路特徴のベクトル表現、環境特徴のベクトル表現、及び道路上の交通流特徴のベクトル表現を用いて分類して前記道路に事故が発生したか否かの識別結果を得る、
請求項１５に記載の装置。
【請求項１７】
前記交通事故識別モデルは、
前記道路特徴のベクトル表現、環境特徴のベクトル表現、道路上の交通流特徴のベクトル表現を用いて分類して事故が発生した車線情報を得る車線識別サブテスクモデルをさらに備える、
請求項１６に記載の装置。
【請求項１８】
前記交通事故識別モデルは、
前記道路が位置するエリアの交通流特徴を符号化マッピングしてエリア交通流特徴のベクトル表現を得る第４エンコーダと、
前記道路特徴のベクトル表現と、環境特徴のベクトル表現と、道路上の交通流特徴のベクトル表現と、前記エリア交通流特徴のベクトル表現とを用いて回帰予測を行って前記道路における事故の渋滞継続時間情報を得る継続時間予測サブタスクモデルと、をさらに備える、
請求項１６に記載の装置。
【請求項１９】
前記道路特徴は、道路レベル、道路速度レベル、道路幅レベル、道路進行方向レベル、及び道路長レベルのうちの少なくとも１つを含み、
前記環境特徴は、時間特徴及び天気特徴のうちの少なくとも１つを含み、
前記道路上の交通流特徴は、前記道路上の車両合流角特徴及び交通量特徴の少なくとも一方を含み、前記車両合流角特徴は、道路における車両速度方向と道路の角度の差分により求められる、
請求項１５〜１８のいずれか１項に記載の装置。
【請求項２０】
前記道路が位置するエリアの交通流特徴は、前記エリアに含まれる各サブエリアの交通量特徴を含み、
前記交通量特徴は、前記サブエリアにおける道路渋滞係数加重道路長の平均値で表される、
請求項１８に記載の装置。
【請求項２１】
交通事故識別モデルの訓練装置であって、
交通事故履歴から、事故が発生したと標識された道路の道路特徴、環境特徴及び道路上の交通流特徴をポジティブサンプルとして、事故が発生していないと標識された道路の道路特徴、環境特徴及び道路上の交通流特徴をネガティブサンプルとして含む第１訓練サンプルを取得するサンプル取得ユニットと、
道路特徴、環境特徴、及び道路上の交通流特徴に基づいて少なくとも事故が発生したか否かの識別結果を含む対応する道路における事故情報識別結果を得ることができる前記交通事故識別モデルを得られるように、前記ポジティブサンプル及びネガティブサンプルを使用して訓練するモデル訓練ユニットと、を備える
装置。
【請求項２２】
前記交通事故識別モデルは、第１エンコーダと、第２エンコーダと、第３エンコーダと、事故識別サブタスクモデルと、を備え、
前記第１エンコーダは、道路特徴を符号化マッピングして道路特徴のベクトル表現を得、
前記第２エンコーダは、環境特徴を符号化マッピングして環境特徴のベクトル表現を得、
前記第３エンコーダは、道路上の交通流特徴を符号化マッピングして道路上の交通流特徴のベクトル表現を得、
前記事故識別サブタスクモデルは、道路特徴のベクトル表現、環境特徴のベクトル表現と道路上の交通流特徴のベクトル表現を利用して分類を行って対応する道路に事故が発生したか否かの識別結果を得、
前記モデル訓練ユニットは、具体的に、前記事故識別サブタスクモデルの識別結果が前記第１訓練サンプルにおける対応する標識と一致することを訓練目標として、前記第１訓練サンプルを用いて前記第１エンコーダ、第２エンコーダ、第３エンコーダ、及び事故識別サブタスクモデルを訓練する、
請求項２１に記載の装置。
【請求項２３】
前記サンプル取得ユニットは、さらに、前記交通事故履歴から、事故が発生した道路特徴、環境特徴、道路上の交通流特徴、及び事故が発生した車線情報に対する標識を含む第２訓練サンプルを取得し、
前記交通事故識別モデルは、車線識別サブタスクモデルをさらに備え、
前記車線識別サブタスクモデルは、道路特徴のベクトル表現、環境特徴のベクトル表現及び道路上の交通流特徴のベクトル表現を利用して分類を行って事故が発生した車線情報を得、
前記モデル訓練ユニットは、さらに、前記車線識別サブタスクモデルの分類結果が前記第２訓練サンプルにおける対応する標識と一致することを訓練目標として、前記第２訓練サンプルを用いて前記第１エンコーダ、第２エンコーダ、第３エンコーダ、及び前記車線識別サブタスクモデルを訓練する、
請求項２２に記載の装置。
【請求項２４】
前記サンプル取得ユニットは、前記交通事故履歴から、事故が発生した道路特徴、環境特徴、道路上の交通流特徴、道路が位置するエリアの交通流特徴、及び事故の渋滞継続時間情報に対する標識を含む第３訓練サンプルを取得し、
前記交通事故識別モデルは、第４エンコーダ及び継続時間予測サブタスクモデルをさらに備え、
前記第４エンコーダは、道路が位置するエリアの交通流特徴を符号化マッピングしてエリア交通流特徴のベクトル表現を得、
前記継続時間予測サブタスクモデルは、道路特徴のベクトル表現、環境特徴のベクトル表現、道路上の交通流特徴のベクトル表現とエリア交通流特徴のベクトル表現を利用して回帰予測を行って対応する道路における事故の渋滞継続時間情報を得、
前記モデル訓練ユニットは、前記第３訓練サンプルを用いて、前記第１エンコーダ、第２エンコーダ、第３エンコーダ、第４エンコーダ、及び継続時間予測サブタスクモデルを訓練し、前記継続時間予測サブタスクモデルの予測結果が前記第３訓練サンプルにおける対応する標識と一致することを訓練目標とする、
請求項２２に記載の装置。
【請求項２５】
前記交通事故識別モデルが２つ以上のサブタスクモデルを含む場合に、前記モデル訓練ユニットは、各サブタスクモデルが訓練目標を達成するまで、訓練の各イテレートにおいて、１つのサブタスクモデル及びそのサブタスクモデルに対応する訓練サンプルを選択して訓練を行う、
請求項２３又は２４に記載の装置。
【請求項２６】
前記モデル訓練ユニットは、訓練の各イテレートにおいて、一つのサブタスクモデル及びそのサブタスクモデルに対応する訓練サンプルを選択して訓練を行う場合に、具体的に、１つのサブタスクモデルをランダムに選択したり、１つのサブタスクモデルを交互に選択したりしてから、選択されたサブタスクモデルに対応する訓練サンプルから訓練サンプルをランダムに又は順次に抽出する、
請求項２５に記載の装置。
【請求項２７】
前記道路特徴は、道路レベル、道路速度レベル、道路幅レベル、道路進行方向レベル、及び道路長レベルのうちの少なくとも１つを含み、
前記環境特徴は、時間特徴及び天気特徴のうちの少なくとも１つを含み、
前記道路上の交通流特徴は、前記道路上の車両合流角特徴及び交通量特徴の少なくとも一方を含み、前記車両合流角特徴は、道路における車両速度方向と道路の角度の差分により求められる、
請求項２１〜２４のいずれか１項に記載の装置。
【請求項２８】
前記道路が位置するエリアの交通流特徴は、前記エリアに含まれる各サブエリアの交通量特徴を含み、
前記交通量特徴は、前記サブエリアにおける道路渋滞係数加重道路長の平均値で表される、
請求項２４に記載の装置。
【請求項２９】
少なくとも１つのプロセッサと、
前記少なくとも１つのプロセッサと通信接続されたメモリと、を備え、
前記メモリに前記少なくとも１つのプロセッサにより実行可能なコマンドが記憶されており、前記コマンドが前記少なくとも１つのプロセッサにより実行されると、前記少なくとも１つのプロセッサに請求項１〜１４のいずれか１項に記載の方法を実行させる電子デバイス。
【請求項３０】
コンピュータに請求項１〜１４のいずれか１項に記載の方法を実行させるためのコンピュータコマンドが記憶された非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項３１】
コンピュータに請求項１〜１４のいずれか１項に記載の方法を実行させるためプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、コンピュータ応用技術分野に関し、特にスマート交通及びビッグデータ技術分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
交通事故は、交通ネットワーク全体に衝撃を与え、スムーズだった交通を渋滞させ、広々とした道路を通行できなくなり、利用者の本来の外出計画を実現できなくなる可能性がある。そのため、多くの運転者は、むしろより多くの回り道をしても、できるだけ交通事故の発生地を避けたい。前方の事故発生地を避けることができない場合でも、事故が発生した位置と状態を早期に知ることができれば、車線変更の準備をして、できるだけ早く現場を離れることができる。そのため、時効性が強く、カバー率が高い交通事故発見能力はユーザーの大きな助けになる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
これを鑑み、本開示は、時効性が高く、カバー率が高い交通事故識別方法、装置、デバイス及びコンピュータ記憶媒体を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
第１の態様では、本発明は、道路特徴、環境特徴と道路上の交通流特徴を取得することと、前記道路特徴、環境特徴、道路上の交通流特徴を予め訓練された交通事故識別モデルに入力して、少なくとも事故が発生したか否かの識別結果を含む前記道路上の事故情報識別結果を得ることと、を含む交通事故識別方法を提供する。
【０００５】
第２の態様では、本開示は、交通事故履歴から、事故が発生したと標識された道路の道路特徴、環境特徴及び道路上の交通流特徴をポジティブサンプルとして、事故が発生していないと標識された道路の道路特徴、環境特徴及び道路上の交通流特徴をネガティブサンプルとして含む第１訓練サンプルを取得することと、道路特徴、環境特徴及び道路上の交通流特徴に基づいて少なくとも事故が発生したか否かの識別結果を含む対応する道路上の事故情報識別結果を得られる交通事故識別モデルを得るように、前記ポジティブサンプル及びネガティブサンプルを用いて訓練することと、を含む交通事故識別モデルの訓練方法を提供する。
【０００６】
第３の態様では、本発明は、道路特徴、環境特徴及び道路上の交通流特徴を取得する取得ユニットと、前記道路特徴、環境特徴、及び道路上の交通流特徴を予め訓練された交通事故識別モデルに入力して、少なくとも事故が発生したか否かの識別結果を含む前記道路上の事故情報識別結果を得る識別ユニットと、を備える交通事故識別装置を提供する。
【０００７】
第４の態様では、本開示は、交通事故履歴から、事故が発生したと標識された道路の道路特徴、環境特徴及び道路上の交通流特徴をポジティブサンプルとして、事故が発生していないと標識された道路の道路特徴、環境特徴及び道路上の交通流特徴をネガティブサンプルとして含む第１訓練サンプルを取得するサンプル取得ユニットと、道路特徴、環境特徴及び道路上の交通流特徴に基づいて少なくとも事故が発生したか否かの識別結果を含む対応する道路上の事故情報識別結果を得られる前記交通事故識別モデルを得るように、前記ポジティブサンプル及びネガティブサンプルを用いて訓練するモデル訓練ユニットと、を備える交通事故識別モデルの訓練装置を提供する。
【０００８】
第５の態様では、本開示は、少なくとも１つのプロセッサと、前記少なくとも１つのプロセッサと通信接続されたメモリとを備え、前記メモリに前記少なくとも１つのプロセッサにより実行可能なコマンドが記憶されており、前記コマンドが前記少なくとも１つのプロセッサにより実行されると、前記少なくとも１つのプロセッサに上述の方法を実行させる電子デバイスをさらに提供する。
【０００９】
第６の態様では、本開示は、コンピュータに上記のいずれか１項に記載の方法を実行させるためのコンピュータコマンドが記憶された非一時的なコンピュータ可読記憶媒体をさらに提供する。
【００１０】
以上の技術案からわかるように、本開示は、道路特徴、環境特徴及び道路上の交通流特徴に基づいて、道路上で事故が発生したか否かを自動的に識別することができる。従来の人工報告方式と比較して、時効性が高く、カバー率が高い。
【００１１】
上記の選択可能な方法が有する他の効果は、以下で具体的な実施形態と合わせて説明する。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
図面は、本開示をより良く理解するためのものであり、本開示を限定しない。ここで、
【図１】本開示の実施形態を適用し得る例示的なシステムアーキテクチャを示す図である。
【図２】本開示の実施形態一により提供される主要な方法のフローチャートである。
【図３ａ】本開示の実施形態二により提供される交通事故識別モデルの概略構造図である。
【図３ｂ】本開示の実施形態三により提供される別の交通事故識別モデルの概略構造図である。
【図４】本開示の実施形態のための車両の合流角度特徴の概略図である。
【図５】本開示の実施形態四により提供される交通事故識別モデルを訓練する方法のフローチャートである。
【図６】本開示の実施形態五により提供される交通事故識別装置の構成図である。
【図７】本開示の実施形態六により提供される交通事故識別モデルを訓練するための装置構成図である。
【図８】本開示の実施形態に係る方法を実施するための電子デバイスのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面に基づいて、本開示の例示的な実施例を説明する。理解を容易にするために、本開示の実施例の様々な詳細が含まれており、それらは単なる例示と見なされるべきである。従って、当業者は、本開示の範囲及び精神から逸脱することなく、本明細書に記載の実施形態に対して様々な変更及び修正を行うことができることを認識するはずである。同様に、簡明のために、以下の説明では、よく知られた機能と構造の説明は省略される。
【００１４】
従来の交通事故発見方式において、殆どは人工で処理しており、ユーザが自発的にアプリにより報告したり、交通警察が事故を処理する際に交通管理局システムにアップロードしたりすることが含まれる。しかし、従来の交通事故の発見方法には、次のような弊害がある。
【００１５】
１）カバー率が低い。全ての事故についてユーザが自発的に報告しようとしたり、交通警察が処理に参加したりするわけではないため、一部の事故を発見できないことになる。
【００１６】
２）時効性が悪い。事故が発生した時点と事故情報が人工でアップロードされた時点との間に間隔があり、且つ間隔の時間が不定である。
【００１７】
３）交通事故の情報が詳細ではない。人工で事故情報を提出する方式では、ユーザは人工でより多くの情報、例えば事故が発生した車線情報などを追加したくない可能性があるため、交通事故が発生したことを知っていても、交通事故の具体的な情報を知ることができない。
【００１８】
４）事故による渋滞の継続時間を事前に判断することができず、ユーザの経路計画を効果的に支援することができない。
【００１９】
本開示の核心的な考え方は、道路特徴、環境特徴及び道路上の交通流特徴に基づいて道路上の事故情報を識別することにある。この識別方式は人力の束縛から抜け出し、各道路上で事故が発生したか否かをよりタイムリーに知ることができ、カバー率がより高く、時効性がより良い。以下で実施形態と合わせて本開示で提供される方法を詳細に説明する。
【００２０】
図１は、本発明の実施形態が適用され得る例示的なシステムアーキテクチャを示す図である。図１に示すように、当該システムアーキテクチャは、端末装置１０１、１０２、ネットワーク１０３、及びサーバ１０４を含むことができる。ネットワーク１０３は、端末装置１０１、１０２とサーバ１０４との間に通信リンクの媒体を提供する。ネットワーク１０３は、有線、無線通信リンク、又は光ファイバケーブルなどの様々な接続タイプを含むことができる。
【００２１】
ユーザは、端末装置１０１、１０２を用いて、ネットワーク１０３を介してサーバ１０４とインタラクションすることができる。端末装置１０１、１０２には、例えば地図型アプリケーション、音声インタラクション型アプリケーション、ウェブページブラウザアプリケーション、通信型アプリケーションなど、様々なアプリケーションがインストールされることができる。
【００２２】
端末装置１０１及び１０２は、地図型アプリケーションをサポート及び表示することができる様々な電子デバイスであって良く、スマートフォン、タブレット、ウェアラブルデバイスなどを含むが、これらに限定されない。本発明により提供される装置は、上述したサーバ１０４に設置され、動作することができる。これは、複数のソフトウェア又はソフトウェアモジュールとして実現されても良く（例えば、分散サービスを提供するために）、単一のソフトウェア又はソフトウェアモジュールとして実現されてもよいが、ここでは特に限定されない。
【００２３】
例えば、交通事故識別装置は、各種の道路網データ、交通流量データ等を取得して記憶することができる上述したサーバ１０４に設置され動作する。交通事故識別装置は、本発明の実施形態が提供する方式を用いて交通事故が発生した道路を識別し、事故情報を各端末装置１０１又は１０２に適時に送信することができる。
【００２４】
さらに、例えば、交通事故識別モデルを訓練する装置は、上述のサーバ１０４に配置され動作する。サーバ１０４は、交通事故識別装置が交通事故を識別するように、交通事故履歴を利用して交通事故識別モデルを訓練することができる。
【００２５】
サーバ１０４は、単一のサーバであってもよく、複数のサーバからなるサーバ群であってもよい。理解すべきなのは、図１における端末装置、ネットワーク、及びサーバの数は、単なる概略的なものである。実現の必要に応じて、任意の数の端末装置、ネットワーク、及びサーバを有することができる。
【００２６】
実施形態一、
【００２７】
図２は、本開示の実施形態一により提供される主要な方法のフローチャートである。本実施形態の実行主体は、交通事故識別装置であってよい。当該装置は、サーバ側のアプリケーションに配置されてもよく、サーバ側のアプリケーションに配置されたプラグイン又はソフトウェア開発キット（Ｓｏｆｔｗａｒｅ  Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ  Ｋｉｔ、ＳＤＫ）などのような機能ユニットであってもよく、他の強力な計算能力を有するコンピュータシステムに配置されてもよいが、本発明の実施形態で特に限定されない。図２に示すように、当該方法は以下のステップを含むことができる。
【００２８】
２０１では、道路特性、環境特性、及び道路上の交通流特性を取得する。
【００２９】
ここで、道路特徴は、道路レベル、道路速度レベル、道路幅レベル、道路進行方向レベル及び道路長レベルのうちの少なくとも１つを含んで良い。
【００３０】
環境特徴は、時間特徴及び天気特徴のうちの少なくとも１つを含んで良い。
【００３１】
道路上の交通流特徴は、道路上の車両合流角特徴及び交通量特徴の少なくとも一つを含んで良い。
【００３２】
上記の様々な特徴の表現は、後続の実施形態において詳細に説明される。
【００３３】
２０２では、道路特徴、環境特徴、道路上の交通流特徴を予め訓練された交通事故識別モデルに入力して対応する道路上の事故情報識別結果を得る。
【００３４】
ここで、道路上の事故情報識別結果は、少なくとも事故が発生したか否かの識別結果を含み、さらに事故が発生した車線情報及び渋滞継続時間のうちの少なくとも一つを含んで良い。ここで、事故の時系列の時間長をさらに予測する場合に、２０１では道路が位置するエリアの交通流特徴をさらに取得する必要がある。
【００３５】
本開示では、道路網の各道路について本実施形態のフローを個別に実行することにより各道路における交通事故情報を識別したり、特定道路について本実施形態のフローを実行することにより当該特定道路における交通事故情報を識別したり、特定エリアにおける道路毎に本実施形態のフローを個別に実行して各道路における交通事故情報を識別したりすることができる。
【００３６】
以下、実施形態二及び実施形態三と合わせて、本開示で採用される交通事故識別モデルの構造及び動作メカニズムについて詳細に説明する。
【００３７】
実施形態二、
【００３８】
図３ａは、本開示の実施形態二により提供される交通事故識別モデルの概略構造図である。交通事故識別モデルは、図３ａに示されたように、第１エンコーダ、第２エンコーダ、第３エンコーダ、及び事故識別サブタスクモデルを含むことができる。
【００３９】
ここで、第１エンコーダは、道路特徴を符号化マッピングして、道路特徴のベクトル表現を得るために使用される。
【００４０】
道路網の次元が非常に大きく、各道路で発生した事故のサンプルを収集することは困難であり、将来事故が発生する道路の集合にもコールドスタート道路が含まれる可能性があるため、道路特徴の表現には汎化能力が必要である。道路iについては、本開示の実施形態では、通行能力に影響を与えるコア特徴を抽出し、各特徴を離散化して階層的に表現することができる。採用される道路特徴は、次のものを含んで良いが、これらに限定されない。
【００４１】
１）道路レベルの場合に、この道路レベルは一般的に、行政レベル、交通量などによって区分され、例えば高速国道から県道の小路まで計１０レベルに区分される。
【００４２】
２）道路速度レベルの場合に、たとえば、道路上の軌跡の平均速度に基づいて１０レベルに区分することができる。
【００４３】
３）道路幅レベルの場合に、例えば、道路の実際の測定幅に基づいて１０レベルに区分することができる。
【００４４】
４）道路進行方向レベルの場合に、たとえば順行と逆行の２つのレベルに区分することができる。
【００４５】
５）道路長レベルの場合に、たとえば、道路の実際の測定長さに基づいて２０レベルに区分することができる。
【００４６】
道路iの道路特徴をすべて上記の離散化された階層にマッピングし、順番にスプライシングして道路のｏｎｅｈｏｔ（ワンホット）符号化ベクトル表現を得た後、全連結層マッピングを経て道路特徴のベクトル表現liを得ることができる。
【００４７】
第２エンコーダは、環境特徴を符号化マッピングして、環境特徴のベクトル表現を得るために使用される。
【００４８】
通行能力に影響を与える環境要因は多い。本実施形態では時間特徴や天気特徴を例に挙げているが、他の要因まで拡張してもよい。
【００４９】
【数１】
2022003521.tif 000003
【００５０】
【数２】
2022003521.tif 000004
【００５１】
【数３】
2022003521.tif 000005
【００５２】
第３エンコーダは、道路上の交通流特徴を符号化マッピングして、道路上の交通流特徴のベクトル表現を得るために使用される。
【００５３】
交通事故が発生した後に明らかな合流現象が発生することが多く、同時に交通量にも明らかな変化が発生するため、本発明の実施形態において採用される道路上の交通流特徴は、道路上の車両合流角の特徴及び交通量の特徴の少なくとも一方を含むことができる。
【００５４】
【数４】
2022003521.tif 000006
【００５５】
道路上の交通量特徴は、一定時間内にその道路を通過する車両の絶対値を用いる。
【００５６】
【数５】
2022003521.tif 000007
【００５７】
【数６】
2022003521.tif 000008
【００５８】
実施形態三、
【００５９】
図３ｂは、本開示の実施形態三により提供される別の交通事故識別モデルの概略構造図である。図３ｂに示すように、交通事故識別モデルは、第１エンコーダ、第２エンコーダ、第３エンコーダ、及び事故識別サブタスクモデルを含むことに加えて、車線識別サブタスクモデル及び継続時間予測サブタスクモデルのうちの少なくとも１つをさらに含んでも良い（本実施形態では、車線識別サブタスクモデル及び継続時間予測サブタスクモデルを同時に含むことを例にする）。ここで、継続時間予測サブタスクモデルが含まれていれば、交通事故識別モデルはさらに第４エンコーダを含むことになる。
【００６０】
ここで、第１エンコーダ、第２エンコーダ、第３エンコーダ、及び事故識別サブタスクモデルの機能は、実施形態二と同様であり、ここでは言及しない。
【００６１】
異なる点は、第１エンコーダ、第２エンコーダ及び第３エンコーダは、それぞれ車線識別サブタスクモデル及び継続時間予測サブタスクモデルにさらに出力されることである。
【００６２】
【数７】
2022003521.tif 000009
【００６３】
【数８】
2022003521.tif 000010
【００６４】
第４エンコーダは、道路が位置するエリアの交通流特徴を符号化マッピングして、エリア交通流特徴のベクトル表現を得る。第４エンコーダは、継続時間予測サブタスクモデルに出力される。
【００６５】
交通事故が発生した後、将来の一定期間内に事故エリアを通過する予定の車両が継続すると、渋滞が悪化し、事故の渋滞継続時間が長くなる確率が高い。そのため、本実施形態では、エリアの交通流特徴を導入する。エリア内の交通量特徴は、一定のエリア範囲内の交通量密度を表現することを目的とするため、道路が所在するエリアに含まれる各サブエリアの交通量特徴を採用することができる。道路が所在するエリアは、行政区域で区画しても良く、道路を中心点として一定範囲のエリアを外側に拡張した後、エリアを一定の数のサブ区域に分割しても良い。例えば、道路を中心点として５ｋｍの矩形エリアを外側に拡張すると、１０ｋｍ＊１０ｋｍの矩形エリアが得られる。この矩形エリアを１００個の１ｋｍ＊１ｋｍの小エリアに分割する。
【００６６】
サブエリア内の交通量特徴は、サブエリア内の道路渋滞係数加重道路長の平均値によって表される。
【数９】
2022003521.tif 000011
【００６７】
【数１０】
2022003521.tif 000012
【００６８】
【数１１】
2022003521.tif 000013
【００６９】
【数１２】
2022003521.tif 000014
【００７０】
【数１３】
2022003521.tif 000015
【００７１】
以上からわかるように、交通事故識別モデルは、実際にはマルチタスクモデルである。以下では実施形態四と合わせて交通事故識別モデルの訓練過程について詳細に説明する。
【００７２】
実施形態四、
【００７３】
図５は、本開示の実施形態四により提供される交通事故識別モデルを訓練する方法のフローチャートである。図５に示されたように、この方法は以下のステップを含むことができる。
【００７４】
５０１では、交通事故履歴から第１訓練サンプルを取得し、前記第１訓練サンプルは、ポジティブサンプルとして事故が発生したと標識された道路特徴、環境特徴及び道路上の交通流特徴、ネガティブサンプルとして事故が発生していないと標識された道路特徴、環境特徴及び道路上の交通流特徴を含む。
【００７５】
ここで、交通事故履歴は、ユーザが報告した交通事故記録であってもよく、交通が報告した交通事故記録であってもよく、公式に提供されたその他の交通事故記録であってもよい。これらの交通事故記録から、明らかな渋滞が発生していない、又は渋滞時間が短い交通事故をフィルタリングし、フィルタリングにより得られた高品質の交通事故の中からいくつかの交通事故記録を抽出し、これらの交通事故記録の道路に対して事故が発生したと標識し、対応する道路から道路特徴、環境特徴、道路上の交通流特徴を取得してポジティブサンプルを生成する。ネガティブサンプルを構築する際には、事故が発生していない道路の中から一部を抽出して事故が発生していないと標識し、対応する道路から道路特徴、環境特徴、道路上の交通流特徴を取得してネガティブサンプルを生成することができる。
【００７６】
５０２では、ポジティブサンプルとネガティブサンプルを用いて交通事故識別モデルを得るように訓練する。交通事故識別モデルは道路特徴、環境特徴と道路上の交通流特徴に基づいて対応する道路上の事故情報識別結果を得ることができ、事故情報識別結果は少なくとも事故が発生したか否かの識別結果を含む。
【００７７】
図３ａに示すような交通事故識別モデルでは、訓練中に、第１エンコーダは、第１訓練サンプルにおける道路特徴を符号化マッピングして道路特徴のベクトル表現を得る。第２エンコーダは、第１訓練サンプルにおける環境特徴を符号化マッピングして環境特徴のベクトル表現を得る。第３エンコーダは、第１訓練サンプルにおける道路上の交通流特徴を符号化マッピングして道路上の交通流特徴のベクトル表現を得る。そして、事故識別サブタスクモデルは、道路特徴のベクトル表現、環境特徴のベクトル表現及び道路上の交通流特徴のベクトル表現を用いて分類して対応する道路で事故が発生したか否かの識別結果を得る。訓練目標は、事故識別サブタスクモデルの識別結果が前記第１訓練サンプルにおける対応する標識と一致することである。すなわち、ポジティブサンプルに対しては、事故識別サブタスクモデルの予測目標は事故発生である一方、ネガティブサンプルに対しては、事故識別サブタスクモデルの予測目標は事故未発生である。この訓練目標に基づいて損失関数（ｌｏｓｓ）を構築し、各イテレートにおいてｌｏｓｓの値に基づいて第１エンコーダ、第２エンコーダ、第３エンコーダ及び事故識別サブタスクモデルのモデルパラメータを最適化することができる。
【００７８】
一方、図３ｂに示す交通事故識別モデルについては、そのモデルに車線識別サブタスクモデルも含まれていれば、第２訓練サンプルを取得して当該サブタスクモデルを訓練する必要がある。
【００７９】
ここで、第２訓練サンプルは同様に上記の交通事故履歴から取得され、上記第１訓練サンプルにおけるポジティブサンプルからさらに事故が発生した車線情報が存在する交通事故記録を選択し、事故が発生した車線情報を標識し、事故が発生した道路から道路特徴、環境特徴、道路上の交通流特徴を第２訓練サンプルとして取得してもよい。
【００８０】
第１エンコーダ、第２エンコーダ、及び第３エンコーダによる第２訓練サンプルの符号化マッピング結果は、車線識別サブタスクモデルに出力される。車線識別サブタスクモデルにより道路特徴のベクトル表現、環境特徴のベクトル表現、道路上の交通流特徴のベクトル表現を用いて分類して事故が発生した車線情報を得る。訓練目標は、車線識別サブタスクモデルの識別結果が前記第２訓練サンプルにおける対応する標識と一致することである。当該訓練目標に基づいて損失関数（ｌｏｓｓ）を構築し、各イテレートにおいてｌｏｓｓの値に基づいて、第１エンコーダ、第２エンコーダ、第３エンコーダ、及び車線識別サブタスクモデルのモデルパラメータを最適化することができる。
【００８１】
このモデルに継続時間予測サブタスクモデルも含まれている場合に、第３訓練サンプルを取得してこのサブタスクモデルを訓練する必要がある。同様に上記の交通事故履歴から得られ、上記第１訓練サンプルにおけるポジティブサンプルからさらに渋滞継続時間情報を確定できる交通事故記録を選択し、渋滞継続時間を標識し、事故が発生した道路から道路特徴、環境特徴、道路上の交通流特徴、道路が所在するエリアの交通流特徴を第３訓練サンプルとして取得してもよい。
【００８２】
上述した第１エンコーダ、第２エンコーダ及び第３エンコーダが、それぞれ第３訓練サンプルに対して符号化マッピングを行って継続時間予測サブタスクモデルに出力することに加えて、第４エンコーダは、第３訓練サンプルにおける道路の所在するエリアの交通流特徴を符号化マッピングしてエリア交通流特徴のベクトル表現を得て継続時間予測サブタスクモデルに出力する。
【００８３】
継続時間予測サブタスクモデルは、道路特徴のベクトル表現、環境特徴のベクトル表現、道路上の交通流特徴のベクトル表現、エリアの交通流特徴のベクトル表現を用いて回帰予測を行って対応する道路における事故の渋滞継続時間情報を得る。訓練目標は、継続時間予測サブタスクモデルの予測結果が第３訓練サンプルにおける対応する標識と一致することである。この訓練目標を用いてｌｏｓｓ構築し、例えば、継続時間予測サブタスクモデルの予測結果と第３訓練サンプルにおける対応する標識との差異を用いてｌｏｓｓを構築することができる。各イテレートにおいて、ｌｏｓｓの値に基づいて第１エンコーダ、第２エンコーダ、第３エンコーダ、第４エンコーダ、及び継続時間予測サブタスクモデルのモデルパラメータを最適化する。
【００８４】
図３ｂに示す交通事故識別モデルの訓練は、マルチタスク訓練過程である。３つのサブタスクモデルは、第１エンコーダ、第２エンコーダ、及び第３エンコーダを共有する。事故が発生した車線情報（すなわち、第２訓練サンプル）及び渋滞継続時間を有するサンプル（すなわち、第３訓練サンプル）の数は、事故が発生したか否かのサンプル（すなわち、第１訓練サンプル）の数よりもはるかに少ないため、マルチタスク学習の方式を採用して、共有層（第１エンコーダ、第２エンコーダと第３エンコーダ）を介して車線識別サブタスクモデルと継続時間予測サブタスクモデルの訓練の正確性を効果的に高めることができる。
【００８５】
図３ｂに示す交通事故識別モデルは、２つ以上のサブタスクモデルを含み、各サブタスクモデルが訓練目標を達成するまで、訓練の各イテレートにおいて、１つのサブタスクモデルと、そのサブタスクモデルに対応する訓練サンプルとを選択して訓練を行うことができる。
【００８６】
ここで、訓練の各イテレートにおいて１つのサブタスクモデルとそのサブタスクモデルに対応する訓練サンプルを選択して訓練を行う場合には、１つのサブタスクモデルをランダムに選択したり、１つのサブタスクモデルを交互に選択したりしてから、選択したサブタスクモデルに対応する訓練サンプルから訓練サンプルをランダムに抽出したり、順次抽出したりすることができる。
【００８７】
例を挙げると、まず第１訓練サンプルから訓練サンプルをランダムに抽出し、事故識別サブタスクモデルが出力するｌｏｓｓを用いて、第１エンコーダ、第２エンコーダ、第３エンコーダ、及び事故識別サブタスクモデルのモデルパラメータを更新する。次に、第２訓練サンプルから訓練サンプルをランダムに抽出し、車線識別サブタスクモデルが出力するｌｏｓｓを用いて、第１エンコーダ、第２エンコーダ、第３エンコーダ、及び車線識別サブタスクモデルのモデルパラメータを更新する。さらに、第３訓練サンプルから訓練サンプルをランダムに抽出し、継続時間予測サブタスクモデルのｌｏｓｓを用いて第１エンコーダ、第２エンコーダ、第３エンコーダ、第４エンコーダ、及び継続時間予測サブタスクモデルのモデルパラメータを更新する。このループは、イテレート終了条件が満たされるまで繰り返される。ここで、イテレート終了条件は、例えば、すべてのサブタスクモデルのｌｏｓｓが収束したこと、イテレート回数が予め設定されたイテレート回数閾値に達したこと、すべての訓練サンプルが訓練されたこと、などを含むことができる。
【００８８】
以上は、本開示で提供される方法の詳細な説明である。以下で実施形態と合わせて本開示で提供される装置を詳細に説明する。
【００８９】
実施形態五、
図６は、本発明の実施形態五により提供される交通事故識別装置の構成図である。この装置は、図６に示されたように、取得ユニット０１と識別ユニット０２とを含むことができる。これらの各構成ユニットの主な機能は次のとおりである。
【００９０】
取得ユニット０１は、道路特徴、環境特徴、及び道路上の交通流特徴を取得する。
【００９１】
道路特徴には、道路レベル、道路速度レベル、道路幅レベル、道路進行方向レベル及び道路長レベルの少なくとも１つが含まれる。
【００９２】
環境特徴は、時間特徴及び天気特徴のうちの少なくとも１つを含む。
【００９３】
道路上の交通流特徴は、道路上の車両合流角特徴及び交通量特徴の少なくとも一方を含み、車両合流角特徴は、道路上の車両速度方向と道路の角度の差分により求められる。
【００９４】
識別ユニット０２は、道路特徴、環境特徴及び道路上の交通流特徴を予め訓練された交通事故識別モデルに入力して、少なくとも事故が発生したか否かの識別結果を含む道路上の事故情報識別結果を得る。
【００９５】
ここで、図３ａに示すように、交通事故識別モデルは、第１エンコーダ、第２エンコーダ、第３エンコーダ、及び事故識別サブタスクモデルを含むことができる。
【００９６】
第１エンコーダは、道路特徴を符号化マッピングして、道路特徴のベクトル表現を得る。
【００９７】
第２エンコーダは、環境特徴を符号化マッピングして、環境特徴のベクトル表現を得る。
【００９８】
第３エンコーダは、道路上の交通流特徴を符号化マッピングして、道路上の交通流特徴のベクトル表現を得る。
【００９９】
事故識別サブタスクモデルは、道路特徴のベクトル表現、環境特徴のベクトル表現、道路上の交通流特徴のベクトル表現を用いて分類して道路に事故が発生したか否かの識別結果を得る。
【０１００】
さらに、図３ｂに示すように、交通事故識別モデルは、道路特徴のベクトル表現、環境特徴のベクトル表現、道路上の交通流特徴のベクトル表現を用いて分類して事故が発生した車線情報を得る車線識別サブタスクモデルを含むこともできる。
【０１０１】
さらに、交通事故識別モデルは、道路が位置するエリアの交通流特徴を符号化マッピングしてエリア交通流特徴のベクトル表現を得る第４エンコーダを含むこともできる。
【０１０２】
道路が位置するエリアの交通流特徴には、エリアに含まれる各サブエリアの交通量特徴が含まれる。ここで、交通量特徴は、サブエリア内の道路渋滞係数加重道路長の平均値で表される。
【０１０３】
継続時間予測サブタスクモデルは、道路特徴のベクトル表現、環境特徴のベクトル表現、道路上の交通流特徴のベクトル表現、エリア交通流特徴のベクトル表現を用いて回帰予測を行って道路における事故の渋滞継続時間情報を得る。
【０１０４】
実施形態六、
図７は、本発明の実施形態六で提供される交通事故識別モデルを訓練するための装置構成図である。この装置は、図７に示されたように、サンプル取得ユニット１１及びモデル訓練ユニット１２を含むことができる。これらの各構成ユニットの主な機能は次のとおりである。
【０１０５】
サンプル取得ユニット１１は、交通事故履歴から第１訓練サンプルを取得する。第１訓練サンプルは、ポジティブサンプルとして事故が発生したと標識された道路特徴、環境特徴及び道路上の交通流特徴、ネガティブサンプルとして事故が発生していないと標識された道路特徴、環境特徴及び道路上の交通流特徴を含む。
【０１０６】
ここで、道路特徴には、道路レベル、道路速度レベル、道路幅レベル、道路進行方向レベル及び道路長レベルのうちの少なくとも１つが含まれる。
【０１０７】
環境特徴は、時間特徴及び天気特徴のうちの少なくとも１つを含む。
【０１０８】
道路上の交通流特徴は、道路上の車両合流角特徴及び交通流特徴の少なくとも一方を含み、車両合流角特徴は、道路上の車両速度方向と道路の角度の差分により求められる。
【０１０９】
モデル訓練ユニット１２は、ポジティブサンプル及びネガティブサンプルを用いて交通事故識別モデルを得るように訓練する。交通事故識別モデルは、道路特徴、環境特徴及び道路上の交通流特徴に基づいて、対応する道路上の事故情報識別結果を得ることができる。事故情報識別結果は、少なくとも事故が発生したか否かの識別結果を含む。
【０１１０】
図３ａに示すように、交通事故識別モデルは、第１エンコーダ、第２エンコーダ、第３エンコーダ、及び事故識別サブタスクモデルを含むことができる。
【０１１１】
第１エンコーダは、道路特徴を符号化マッピングして、道路特徴のベクトル表現を得る。
【０１１２】
第２エンコーダは、環境特徴を符号化マッピングして、環境特徴のベクトル表現を得る。
【０１１３】
第３エンコーダは、道路上の交通流特徴を符号化マッピングして、道路上の交通流特徴のベクトル表現を得る。
【０１１４】
事故識別サブタスクモデルは、道路特徴のベクトル表現、環境特徴のベクトル表現、道路上の交通流特徴のベクトル表現を用いて分類して対応する道路に事故が発生したか否かの識別結果を得る。
【０１１５】
このとき、モデル訓練ユニット１２は、第１訓練サンプルを用いて、第１エンコーダ、第２エンコーダ、第３エンコーダ、及び事故識別サブタスクモデルを訓練し、事故識別サブタスクモデルの識別結果が第１訓練サンプルにおける対応する標識と一致することを訓練目標とする。
【０１１６】
図３ｂに示すように、交通事故識別モデルは、車線識別サブタスクモデルをさらに含むことができる。
【０１１７】
このとき、サンプル取得ユニット１１はさらに、交通事故履歴から、事故が発生した道路特徴、環境特徴、道路上の交通流特徴及び事故が発生した車線情報に対する標識を含む第２訓練サンプルを取得する。
【０１１８】
車線識別サブタスクモデルは、道路特徴のベクトル表現、環境特徴のベクトル表現、道路上の交通流特徴のベクトル表現を用いて分類して事故が発生した車線情報を得る。
【０１１９】
モデル訓練ユニット１２はさらに、第２訓練サンプルを用いて、第１エンコーダ、第２エンコーダ、第３エンコーダ、及び車線識別サブタスクモデルを訓練する。訓練目的は、車線識別サブタスクモデルの分類結果が第２訓練サンプルにおける対応する標識と一致することである。
【０１２０】
図３ｂに示すように、交通事故識別モデルはさらに、第４エンコーダ及び継続時間予測サブタスクモデルを含むことができる。
【０１２１】
このとき、サンプル取得ユニット１１はさらに、交通事故履歴から、事故が発生した道路特徴、環境特徴、道路上の交通流特徴、道路が位置するエリアの交通流特徴、及び事故の渋滞継続時間情報に対する標識を含む第３訓練サンプルを取得する。
【０１２２】
第４エンコーダは、道路が位置するエリアの交通流特徴を符号化マッピングしてエリアの交通流特徴のベクトル表現を得る。
【０１２３】
ここで、道路が位置するエリアの交通量特徴には、エリアに含まれる各サブエリアの交通量特徴が含まれる。交通量特徴は、サブエリア内の道路渋滞係数加重道路長の平均値で表される。
【０１２４】
継続時間予測サブタスクモデルは、道路特徴のベクトル表現、環境特徴のベクトル表現、道路上の交通流特徴のベクトル表現、及びエリアの交通流特徴のベクトル表現を用いて回帰予測を行って対応する道路における事故の渋滞継続時間情報を得る。
【０１２５】
モデル訓練ユニット１２は、第３訓練サンプルを用いて、第１エンコーダ、第２エンコーダ、第３エンコーダ、第４エンコーダ、及び継続時間予測サブタスクモデルを訓練することができる。訓練目標は、継続時間予測サブタスクモデルの予測結果が第３訓練サンプルにおける対応する標識と一致することである。
【０１２６】
ここで、交通事故識別モデルが２つ以上のサブタスクモデルを含む場合、モデル訓練ユニット１２は、各サブタスクモデルが訓練目標を達成するまで、訓練の各イテレートにおいて１つのサブタスクモデルと、そのサブタスクモデルに対応する訓練サンプルとを選択して訓練を行う。
【０１２７】
好ましい実施形態として、モデル訓練ユニット１２は、訓練の各イテレートにおいて、一つのサブタスクモデルと、そのサブタスクモデルに対応する訓練サンプルとを選択して訓練する場合に、具体的に、１つのサブタスクモデルをランダムに選択したり、１つのサブタスクモデルを交互に選択したりし、選択されたサブタスクモデルに対応する訓練サンプルから訓練サンプルをランダムに又は順次に抽出する。
【０１２８】
本発明の実施形態によれば、本発明はさらに、電子デバイス及び可読記憶媒体を提供する。
【０１２９】
図８は、本発明の実施形態による交通事故識別方法及び交通事故識別モデルを訓練する方法の電子デバイスのブロック図である。電子デバイスは、様々な形式のデジタルコンピュータ、例えば、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ワークステーション、ＰＤＡ、サーバ、ブレードサーバ、メインフレームコンピュータ、及び他の適切なコンピュータであることが意図される。電子デバイスは、様々な形式のモバイル装置、例えば、ＰＤＡ、携帯電話、スマートフォン、ウェアラブルデバイス、及び他の類似するコンピューティング装置を示してもよい。本文で示された構成要素、それらの接続及び関係、ならびにそれらの機能は例示にすぎなく、本明細書において説明及び／又は請求される本開示の実現を限定することが意図されない。
【０１３０】
図８に示すように、この電子デバイスは、一つ又は複数のプロセッサ８０１、メモリ８０２、及び各構成要素に接続するための高速インターフェース及び低速インターフェースを含むインターフェースを備える。各構成要素は、異なるバスで相互接続され、そして、共通マザーボードに、又は必要に応じて、他の態様で実装されてもよい。プロセッサは、電子デバイス内で実行されるコマンドを処理してもよく、メモリに記憶される又はメモリ上で外部入力／出力装置（例えば、インターフェースに結合される表示装置）にグラフィカルユーザインターフェースのグラフィカル情報を表示するコマンドを含む。他の実施形態において、必要な場合に、複数のプロセッサ及び／又は複数のバスが、複数のメモリとともに用いられてもよい。同様に、複数の電子デバイスが接続されてもよく、それぞれのデバイスが必要な操作の一部を提供する（例えば、サーババンク、ブレードサーバの集まり、又はマルチプロセッサシステムとする）。図８において、一つのプロセッサ８０１を例とする。
【０１３１】
メモリ８０２は、本開示で提供される非一時的コンピュータ可読記憶媒体である。なお、前記メモリには、少なくとも１つのプロセッサが本願に提供された交通事故識別方法及び交通事故識別モデルを訓練する方法を実行するように、前記少なくとも１つのプロセッサに実行可能なコマンドが記憶されている。本開示の非一時的コンピュータ可読記憶媒体は、本願に提供された交通事故識別方法及び交通事故識別モデルを訓練する方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータコマンドを記憶している。
【０１３２】
メモリ８０２は、非一時的コンピュータ可読記憶媒体として、非一時的ソフトウェアプログラム、非一時的コンピュータ実行可能なプログラム、モジュール、例えば、本開示の実施例における交通事故識別方法及び交通事故識別モデルを訓練する方法に対応するプログラムコマンド／モジュールを記憶するために用いられる。プロセッサ８０１は、メモリ８０２に記憶されている非一時的ソフトウェアプログラム、コマンド及びモジュールを実行することで、サーバの様々な機能アプリケーション及びデータ処理を実行し、即ち、上記の方法実施例における交通事故識別方法及び交通事故識別モデルを訓練する方法を実現する。
【０１３３】
メモリ８０２は、プログラム記憶領域及びデータ記憶領域を含んでもよく、プログラム記憶領域はオペレーティングシステム、少なくとも一つの機能に必要なアプリケーションプログラムを記憶してもよく、データ記憶領域は当該電子デバイスの使用により作成されたデータなどを記憶してもよい。また、メモリ８０２は、高速ランダムアクセスメモリを含んでもよく、さらに非一時的メモリ、例えば、少なくとも一つの磁気ディスク記憶装置、フラッシュメモリ装置、又は他の非一時的固体記憶装置を含んでもよい。幾つかの実施例において、メモリ８０２は、プロセッサ８０１に対して遠隔設置されたメモリを選択的に含んでもよく、これらのリモートメモリは、ネットワークを介して当該電子デバイスに接続されてもよい。上記のネットワークの実例には、インターネット、イントラネット、ローカルエリアネットワーク、モバイル通信ネットワーク、及びそれらの組み合わせが含まれるが、これらに限定されない。
【０１３４】
当該電子デバイスは、さらに、入力装置８０３と出力装置８０４とを備えても良い。プロセッサ８０１、メモリ８０２、入力装置８０３及び出力装置８０４は、バス又は他の手段により接続されても良く、図８においてバスによる接続を例とする。
【０１３５】
入力装置８０３は、入力された数字又はキャラクタ情報を受信し、当該電子デバイスのユーザ設定及び機能制御に関連するキー信号入力を生成でき、例えば、タッチスクリーン、キーパッド、マウス、トラックパッド、タッチパッド、ポインティングスティック、一つ又は複数のマウスボタン、トラックボール、ジョイスティックなどの入力装置である。出力装置８０４は、表示装置、補助照明装置（例えば、ＬＥＤ）、触覚フィードバック装置（例えば、振動モータ）などを含むことができる。当該表示装置は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、発光ダイオードディスプレイ（ＬＥＤ）、及びプラズマディスプレイを含み得るが、これらに限定されない。いくつかの実施形態では、表示装置はタッチパネルであってもよい。
【０１３６】
本明細書に説明されるシステム及び技術の様々な実施形態は、デジタル電子回路システム、集積回路システム、専用ＡＳＩＣ（専用集積回路）、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、及び／又はそれらの組み合わせにおいて実現することができる。これらの様々な実施形態は、記憶システム、少なくとも一つの入力装置、及び少なくとも一つの出力装置からデータ及びコマンドを受信し、当該記憶システム、当該少なくとも一つの入力装置、及び当該少なくとも一つの出力装置にデータ及びコマンドを送信するようにつなげられた、特殊用途でもよく一般用途でもよい少なくとも一つのプログラマブルプロセッサを含む、プログラマブルシステム上で実行可能及び／又は解釈可能な一つ又は複数のコンピュータプログラムにおける実行を含んでもよい。
【０１３７】
これらのコンピューティングプログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、又は、コードとも称される）は、プログラマブルプロセッサの機械命令を含み、高水準のプロセス及び／又はオブジェクト向けプログラミング言語、及び／又はアセンブリ／機械言語で実行されることができる。本明細書で用いられる「機械可読媒体」及び「コンピュータ可読媒体」という用語は、機械可読信号としての機械命令を受け取る機械可読媒体を含むプログラマブルプロセッサに機械命令及び／又はデータを提供するのに用いられる任意のコンピュータプログラム製品、機器、及び／又は装置（例えば、磁気ディスク、光ディスク、メモリ、及びプログラマブル論理デバイス）を指す。「機械可読信号」という用語は、プログラマブルプロセッサに機械命令及び／又はデータを提供するために用いられる任意の信号を指す。
【０１３８】
ユーザとのインタラクティブを提供するために、本明細書に説明されるシステムと技術は、ユーザに対して情報を表示するための表示装置（例えば、ＣＲＴ（ブラウン管）又はＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニタ）、ユーザがコンピュータに入力を与えることができるキーボード及びポインティングデバイス（例えば、マウスや、トラックボール）を有するコンピュータ上に実施されることが可能である。その他の種類の装置は、さらに、ユーザとのインタラクションを提供するために使用されることが可能であり、例えば、ユーザに提供されるフィードバックは、任意の形態のセンシングフィードバック（例えば、視覚的なフィードバック、聴覚的なフィードバック、又は触覚的なフィードバック）であり得、ユーザからの入力は、任意の形態で（音響、音声又は触覚による入力を含む）受信され得る。
【０１３９】
本明細書に説明されるシステムと技術は、バックエンド構成要素を含むコンピューティングシステム（例えば、データサーバとする）、又はミドルウェア構成要素を含むコンピューティングシステム（例えば、アプリケーションサーバ）、又はフロントエンド構成要素を含むコンピューティングシステム（例えば、グラフィカルユーザインターフェースもしくはウェブブラウザを有するクライアントコンピュータであり、ユーザは、当該グラフィカルユーザインターフェースもしくは当該ウェブブラウザを通じて本明細書で説明されるシステムと技術の実施形態とインタラクションすることができる）、そのようなバックエンド構成要素、ミドルウェア構成要素、もしくはフロントエンド構成要素の任意の組合せを含むコンピューティングシステムに実施されることが可能である。システムの構成要素は、任意の形態又は媒体のデジタルデータ通信（例えば、通信ネットワーク）によって相互に接続されることが可能である。通信ネットワークの例は、ローカルエリアネットワーク（「ＬＡＮ」）、ワイド・エリア・ネットワーク（「ＷＡＮ」）、インターネットワークを含む。
【０１４０】
コンピュータシステムは、クライアントとサーバーを含み得る。クライアントとサーバーは、一般的に互いから遠く離れており、通常は、通信ネットワークを通じてインタラクトする。クライアントとサーバとの関係は、相応するコンピュータ上で実行され、互いにクライアント−サーバの関係を有するコンピュータプログラムによって生じる。
【０１４１】
以上の説明からわかるように、本開示の実施形態により提供される方法、装置、デバイス、及びコンピュータ記憶媒体は、以下の利点を有することができる。
【０１４２】
１）本開示は、道路特徴、環境特徴、道路上の交通流特徴に基づいて、事故が発生した道路を自動的に識別することができる。従来の人工報告に依存する方式と比較して、時効性が高く、カバー率が高い。
【０１４３】
２）道路で事故が発生したか否かの識別結果に加えて、さらに事故が発生した車線情報を識別することができるため、ユーザはより詳細な事故情報を取得し、事故が発生した車線を回避するために早期に車線変更を行うことができる。
【０１４４】
３）本開示はさらに、事故の渋滞継続時間を予測することができ、ユーザの経路計画に効果的に支援することができる。
【０１４５】
４）本開示は、道路上の事故による影響を正確に表す多次元、汎化された特徴情報を用いることにより、交通事故情報に対する識別がより正確になる。
【０１４６】
５）本開示は、交通事故履歴を用いて交通事故識別モデルを訓練することができるため、交通事故識別モデルは上記の事故が発生した道路、車線情報及び渋滞継続時間の識別と予測を実現することができる。
【０１４７】
以上で示された様々な形式のフローを使用して、ステップを並べ替え、追加、又は削除できることを理解されたい。例えば、本開示に説明される各ステップは、並列の順序又は順次的な順序で実施されてもよいし、又は異なる順序で実行されてもよく、本開示で開示された技術案の望ましい結果が達成できる限り、ここで制限されない。
【０１４８】
前記の具体的な実施形態は本開示の保護範囲に対する制限を構成しない。設計要件及び他の要因に従って、様々な修正、組み合わせ、部分的組み合わせ及び置換を行うことができることを当業者は理解するべきである。本開示の精神及び原則の範囲内で行われる修正、同等の置換、改善は、何れも本開示の保護範囲内に含まれるべきである。
【図１】
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【図２】
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【図３ａ】
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【図３ｂ】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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