(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210966105.7 (22)申请日 2022.08.12 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115050187 A (43)申请公布日 2022.09.13 (73)专利权人 杭州城市大脑有限公司 地址 310024 浙江省杭州市西湖区转塘科 技经济区块16号8幢5、 6层 (72)发明人 申永生　陈冲杰　叶晓华　陈卫锋　 (74)专利代理 机构 杭州天昊专利代理事务所 (特殊普通 合伙) 33283 专利代理师 向庆宁 (51)Int.Cl. G08G 1/01(2006.01) G06F 16/36(2019.01)(56)对比文件 CN 105512166 A,2016.04.20 CN 111914096 A,2020.1 1.10 US 2017124 464 A1,2017.0 5.04 US 2022084051 A1,202 2.03.17 CN 107742418 A,2018.02.27 CN 112749239 A,2021.0 5.04 CN 110413784 A,2019.1 1.05 CN 114153965 A,2022.03.08 CN 10720 3641 A,2017.09.26 审查员 朱艳君 (54)发明名称 一种基于舆情知识图谱的数字城市交通治 理方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于舆情知识图谱的数 字城市交通治理方法。 为了克服现有技术仅对短 时间内的城市交通有所管控， 缺少对长时间的城 市交通规划管理。 本发明包括以下步骤： S1： 获取 不同城市的多维度历史交通舆情信息， 构建交通 舆情知识图谱； S2： 将城市划分为若干个管控区 域， 实时采集各管控区域的交通舆情数据， 识别 处理类别； S3： 当处理类别为实时管控时， 根据交 通舆情数据确定异常的具体位置以及具体事件， 关联并执行相应的交通管控操作； S4： 当处理类 别为长期规划时， 根据交通舆情数据确定具体事 件， 匹配规划处理方案并反馈。 基于知识图谱进 行城市交通的实时管控与长期规划建议， 充分利 用采集的舆情信息， 提高城市交通管理水平。 权利要求书3页 说明书10页 附图2页 CN 115050187 B 2022.11.01 CN 115050187 B 1.一种基于 舆情知识图谱的数字城市交通治理方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1： 获取不同城市的多维度历史 交通舆情信息， 构建交通舆情知识图谱； 所述的交通历史舆情信息的维度包括 地点、 时间、 对象、 事 件关键词、 性质和影响力； S2： 将城市划分为若干个管控区域， 实时采集各管控区域的交通舆情数据， 根据交通舆 情知识图谱， 识别采集的交通舆情数据的处 理类别为实时管控、 无需处 理或是长期规划； S3： 当处理类别为实时管控时， 根据交通舆情数据确定异常的具体位置以及具体事件， 关联并执 行相应的交通管控操作； S4： 当处理类别为长期规划时， 根据交通舆情数据确定具体事件， 匹配规划处理方案并 反馈； 所述的步骤S2包括以下步骤： S201： 将各城市根据历史 交通舆情信息的地 点分布划分为若干各 管控区域； S202： 各管控区域分别以设定的采样频率采集交通舆情数据与交通实况 数据； S203： 根据采集获得的交通舆情数据， 基于交通舆情知识图谱判断交通舆情数据的处 理类型， 结合交通实况 数据校验； 所述的管控区域划分过程 为： 以城市地图为基础， 将各交通舆情信 息分别根据地点维度中最小的地点位置以标记的 形式表示在城市地图上； 标记的大小为交通舆情信息中影响力维度中的交通影响范围； 遍历所有交通舆情信 息后， 确定路径节点； 选取城市地图上最少标记覆盖范围， 对该覆 盖范围进行聚类， 确定若干路径 节点； 以相邻路径节点之间最少标记覆盖范围为路径范围， 以路径范围中最短距离为节点路 径， 依次选取 各相邻路径 节点之间的节点路径， 形成封闭的管控区域。 2.根据权利要求1所述的一种基于舆情知识图谱的数字城市交通治理方法， 其特征在 于， 各管控区域分别以设定的舆情采样频率采集交通舆情数据， 根据采集反馈的交通实况 数据调节实况采集频率： 其中，   为第i时间段的实况采集频率；  为设定的最小实况采集频率；  为设定车速 差系数；  为最小设定车速 差值；  为相邻车速 差系数；  为最小相邻车速 差值；  为当前车道实时车速；  为当前车道的设定车速； 为相邻车道的实时车速； [·]为取整计算；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115050187 B 2 为实况采集频率调整单位 值； 其中， 为设定的最大实况采集频率； 为第一调整 级别； 为第二调整 级别。 3.根据权利要求2所述的一种基于舆情知识图谱的数字城市交通治理方法， 其特征在 于， 各管控区域分别以设定的实况采集频率采集交通实况数据， 根据实况采集频率调整舆 情采样频率： 其中，  为第i时间段的舆情采集频率； 为设定的最小舆情采集频率； 为设定的频率间隔； 为舆情采集频率调整单位 值； 其中， 为设定的最大舆情采集频率； 为第三调整 级别。 4.根据权利要求1或3所述的一种基于舆情知识图谱的数字城市交通治理方法， 其特征 在于， 采集的交通舆情数据包括官 方舆情数据与非官 方舆情数据。 5.根据权利要求4所述的一种基于舆情知识图谱的数字城市交通治理方法， 其特征在 于， 将采集的各交通舆情数据分别按照维度聚类， 形成在各维度上的舆情数据聚类； 各维度分别取一个聚类， 做交集， 获得一组相同交通舆情数据集； 遍历所有聚类， 排列组合后获得若干相同交通舆情数据集； 对于相同交通舆情数据集中的交通舆情数据， 分别与舆情知识图谱相匹配， 获得对应 的处理类别。 6.根据权利要求1所述的一种基于舆情知识图谱的数字城市交通治理方法， 其特征在 于， 将通过舆情知识图谱匹配到的历史舆情数据与采集获得的实况交通数据进行校验， 判 断是否为相同事件， 若是， 则执行对应的匹配结果， 否则反馈后重新通过舆情知识图谱匹 配； 若对于相同交通舆情数据集中的交通舆情数据匹配的处理类别不同， 则以官方舆情数 据的匹配结果 为最终结果； 若无 官方舆情数据， 则以多数的处 理类别结果 为最终结果。 7.根据权利要求1所述的一种基于舆情知识图谱的数字城市交通治理方法， 其特征在 于， 通过交通舆情数据中的事 件关键词基于 舆情知识图谱， 匹配历史的规划方案；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115050187 B 3