(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210123510.2 (22)申请日 2022.02.10 (71)申请人 山东省计算中心 （国家超 级计算济 南中心） 地址 250014 山东省济南市历下区科院路 19号 (72)发明人 钱恒　高永超　 (74)专利代理 机构 济南春华秋实专利代理事务 所(普通合伙) 37331 专利代理师 崔翠翠 (51)Int.Cl. G08G 1/01(2006.01) G08G 1/0967(2006.01) G08G 1/0968(2006.01) G06F 40/30(2020.01)G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/26(2012.01) (54)发明名称 基于本体构建交通领域语义数据模型的方 法 (57)摘要 本发明提供基于本体构建交通领域语义数 据模型的方法， 涉及交通技术领域。 该基于本体 构建交通领域语义数据模型的方法， 包括数据处 理中心处， 所述数据处理中心处分别连接有交通 数据、 邻接矩阵、 交通问题和方向检测， 所述数据 处理中心处分别连接有时空依赖和外部因素， 所 述数据处理中心处分别连接有公共数据公开与 路线选择和选择， 所述公共数据公开与路线选择 和选择连接有出行人员。 本发明提供基于本体构 建交通领域语义数据模型的方法， 该基于本体构 建交通领域语义数据模型的方法能够减少交通 事故， 舒缓交通拥堵。 权利要求书1页 说明书4页 附图3页 CN 114639236 A 2022.06.17 CN 114639236 A 1.基于本体构建交通领域语义数据模型的方法， 包括数据处理中心处， 其特征在于： 所 述数据处理中心处分别连接有交通数据、 邻接矩阵、 交通问题和方向检测， 所述数据处理中 心处分别连接有时空依赖和外部因素， 所述数据处理中心处分别连接有公共数据公开与路 线选择和选择， 所述公共数据公开与路线选择和选择 连接有出 行人员。 2.根据权利要求1所述的基于本体构建交通领域语义数据模型的方法， 其特征在于： 所 述邻接矩阵包括固定矩阵、 动态 矩阵和净化矩阵。 3.根据权利要求2所述的基于本体构建交通领域语义数据模型的方法， 其特征在于： 所 述固定矩阵包括连接矩阵、 距离矩阵、 相似矩阵和交通矩阵。 4.根据权利要求1所述的基于本体构建交通领域语义数据模型的方法， 其特征在于： 所 述交通问题包括交通拥堵、 出 行需求、 交通 安全、 交通 监控和自动驾驶。 5.根据权利要求1所述的基于本体构建交通领域语义数据模型的方法， 其特征在于： 所 述交通数据包括传感器数据、 GP S数据、 网约车 数据和交易数据。 6.根据权利要求1所述的基于本体构建交通领域语义数据模型的方法， 其特征在于： 所 述方向检测包括交通状态预测、 出行需求预测、 交通信号控制、 交通事故检测和人车轨迹预 测。 7.根据权利要求1所述的基于本体构建交通领域语义数据模型的方法， 其特征在于： 所 述方法还包括额外因素， 具体为节假日、 时间属性、 特殊事件和交通事件等因素都会在一定 程度上影响方向预测。 8.根据权利要求1所述的基于本体构建交通领域语义数据模型的方法， 其特征在于： 所 述方法还包括时间依赖， 具体为在某一时刻对交通状况的预测通常与各种历史观测相关 联。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114639236 A 2基于本体构建 交通领域语义数据模型的方 法 技术领域 [0001]本发明涉及交通 技术领域， 具体为基于 本体构建交通领域语义数据模型的方法。 背景技术 [0002]本体的概念源自于哲学领域， 在哲学中的定义为 “对世界上客观事物的系统描述， 即存在论 ”， 哲学中的本体关心的是客观现实的抽象本质， 而在计算机领域， 本体可以在语 义层次上描述知识， 可以看成描述某个学科领域知识的一个通用概念模型， 德国学者 Studer在1998年给出了本体的相关定义 “本体是共享概念模 型的形式化规范说明 ”， 这个定 义包含了四层含义： 即共享、 概念化、 明确性和形式化。 [0003]随着城市化进程的加快， 大量人口迅速向城市集聚， 在许多城市， 特别是发展中国 家的城市， 私人车辆数量的迅速增加和对公共交通服务需求的不断增长对其现有的交通系 统造成了巨大的压力， 交通拥堵频发、 交通事故严重、 通勤时间长等交通问题 严重降低了城 市的运营效率， 降低了乘客的出 行体验。 [0004]现有专利 （CN108628959A） 公开了一种基于交通大数据的本体构建方法， 包括如下 步骤： 步骤1： 建立本体与交通信息基础信息元的对应关系分析； 步骤2： 基于文本大数据的 交通领域本体层次模型的构建； 步骤3： 根据步骤1、 2构建模型进行基于大数据的交通本体 数据完善和人工检查和核定。 本发明的利用交通文本大数据， 通过对本体与交通信息基础 数据元的关系分析和自然语言技术对数据进行分析、 聚类清洗， 构建一个基于交通大数据 的本体构建； 本发明能够通过本体对概念的精确描述， 在智能化的检索过程中， 帮助人们与 机器之间实现准确的语义交流， 大幅的提升信息检索的效率和准确 率。 然而虽然能够增加 准确性， 但对于本市内即将出行者来说， 无法快速和精确的了解路况， 和最优的出行路线， 从而耽误时间。 发明内容 [0005]（一） 解决的技 术问题 针对现有技术的不足， 本发明提供了基于本体构建交通领域语义数据模型的方 法， 解决了无法快速和精确的了解路况， 不方便出 行浪费时间的问题。 [0006]（二） 技术方案 为实现以上目的， 本发明通过以下技术方案予以实现： 基于本体构建交通领域语 义数据模 型的方法， 包括数据处理中心处， 所述数据处理中心处分别连接有交通数据、 邻接 矩阵、 交通问题和方向检测， 所述数据处理中心处分别连接有时空依赖和外部因素， 所述数 据处理中心处分别连接有公共数据公开与路线选择和选择， 所述 公共数据公开与路线选择 和选择连接有出 行人员。 [0007]优选的， 所述邻接矩阵包括固定矩阵、 动态 矩阵和净化矩阵。 [0008]优选的， 所述固定矩阵包括连接矩阵、 距离矩阵、 相似矩阵和交通矩阵。 [0009]优选的， 所述交通问题包括交通拥堵、 出 行需求、 交通 安全、 交通 监控和自动驾驶。说　明　书 1/4 页 3 CN 114639236 A 3