技术摘要：
本申请公开了一种交通指标的异常检测方法和电子设备，涉及智能交通领域。具体实现方案为：一种交通指标的异常检测方法，应用于电子设备，所述方法包括：获取目标数据流；获取所述目标数据流中的至少一个第一交通数据集，其中，所述目标数据流包括：由至少一个交通数据  全部
背景技术：
随着智能交通的日益发展，各种监测设备被投入到智能交通控制系统。现有技术 中，通常需要对智能交通控制系统进行异常检测，并基于异常检测结果对智能交通控制系 统进行优化。在对智能交通控制系统进行异常检测时，通常是采用专门的测试模块，根据监 测设备所采集到的被检测区域中的监测数据，计算得到各种指标数据；再由检测人员根据 所述指标数据确定被检测区域中的监测设备是否存在异常。由于所述指标数据是实时产生 的，且指标数据的种类繁多，因此，检测人员通常只能从所产生的指标数据中抽取部分时间 段的指标数据进行异常检测，以确定被检测区域中的监测设备是否存在异常。这样，可能导 致遗漏对部分异常的指标数据的检测。可见，现有技术中，在对指标数据进行异常检测时， 存在检测效果差的问题。
技术实现要素：
本申请提供一种交通指标的异常检测方法和电子设备，以解决现有技术中，在对 指标数据进行异常检测时，存在检测效果差的问题。 第一方面，本申请提供一种交通指标的异常检测方法，应用于电子设备，所述方法 包括： 获取目标数据流 获取所述目标数据流中的至少一个第一交通数据集，其中，所述目标数据流包括： 由至少一个交通数据采集设备获取的至少一个交通指标数据；不同第一交通数据集为不同 交通数据采集设备获取到的所述交通指标数据的集合； 对第一目标交通数据集进行异常检测，得到第一异常结果，其中，所述第一目标交 通数据集为目标交通数据采集设备获取到的第一交通数据集，所述目标交通数据采集设备 为所述至少一个交通数据采集设备中的交通数据采集设备。 这样，通过以数据流的形式传输至少一个交通数据采集设备获取的至少一个交通 指标数据，然后由电子设备从所获取到的目标数据流中获取至少一个第一交通数据集，并 对第一交通数据集进行异常检测。其中，电子设备可自动持续的对数据流中的数据进行异 常检测，从而确保数据流中的所有交通指标数据均可被检测到，进而提高了对交通指标数 据的异常检测效果。 可选地，所述获取目标数据流包括： 获取第一数据流，其中，所述第一数据流包括生成于第一时间点之后的至少一个 交通指标数据，不同所述交通指标数据所生成的时间点不同，所述第一时间点为第一目标 交通指标数据的生成时间点，所述第一目标交通指标数据为：所述第一数据流的各所述交 通指标数据中，生成时间点与当前时间点之间的时间间隔最大的交通指标数据； 5 CN 111599174 A 说　明　书 2/12 页 在当前时间点与第二时间点之间的差值大于第一预设阈值的情况下，将所述第一 数据流确定为所述目标数据流，其中，所述第二时间点为第二目标交通指标数据的生成时 间点，所述第二目标交通指标数据为：所述第一数据流的各所述交通指标数据中，生成时间 点与当前时间点之间的时间间隔最小的交通指标数据；所述当前时间点位于所述第一时间 点和第二时间点之后。 该实施方式中，通过判断当前时间点与第二时间点之间的差值大于第一预设阈 值，以判断所述第一数据流中的交通指标数据是否完整，并在确定第一数据流中的交通指 标数据完整的情况下，将第一数据流确定为目标数据流，从而确保了所获取到的目标数据 流中的所有交通指标数据均为完整的指标数据。 可选地，所述获取第一数据流之后，所述方法还包括： 在所述当前时间点与所述第二时间点之间的差值小于或者等于所述第一预设阈 值的情况下，记录所述第二目标交通指标数据的身份标识； 在等待第一预设时长之后，获取第二数据流，其中，所述第二数据流包括生成于所 述第一时间点之后的至少一个所述交通指标数据； 从所述第二数据流中获取所述目标数据流，其中，所述目标数据流包括所述第二 数据流中生成于所述第一时间点至第三时间点之间的至少一个交通指标数据，所述第三时 间点为第三目标交通指标数据的生成时间点，所述第三目标交通指标数据为所述第二数据 流的各所述交通指标数据中，包含所述身份标识且生成时间点与当前时间点之间的时间间 隔最小的交通指标数据。 该实施方式中，在所述当前时间点与所述第二时间点之间的差值小于或者等于所 述第一预设阈值的情况下，进一步获取第二数据流，并从第二数据流中截取目标数据流，以 确保所获取到的目标数据流中的所有交通指标数据均为完整的指标数据。 可选地，所述对第一目标交通数据集进行异常检测，得到第一异常结果，包括： 对所述第一目标交通数据集中的各交通指标数据进行检测，其中，所述第一目标 交通数据集与至少一个交通指标关联； 在检测到所述第一目标交通数据集中不存在目标交通指标的交通指标数据的情 况下，确定所述第一目标交通数据集中的目标交通指标异常，其中，所述目标交通指标为所 述至少一个交通指标中的交通指标。 该实施方式中，通过检测所述第一目标交通数据集中是否包括所有已知的交通指 标的交通指标数据，以确定所述第一目标交通数据集是否完整，从而实现对第一目标交通 数据集的完整性进行检测。 可选地，所述获取目标数据流之后，所述方法还包括： 获取所述目标数据流中的至少一个第二交通数据集，其中，不同所述第二交通数 据集为不同类型的交通指标数据的集合； 对第二目标交通数据集进行异常检测，得到第二异常结果，其中，所述第二目标交 通数据集为所述至少一个第二交通数据集中的第二交通数据集。 该实施方式中，通过将同类型的交通指标数据划分至同一第二交通数据集，并将 第二交通数据集中的所有交通指标数据一并进行异常检测，在进行异常检测时，仅需输入 一次数据，即可完成一类交通指标数据的检测，从而简化了异常检测的过程。 6 CN 111599174 A 说　明　书 3/12 页 第二方面，本申请提供一种电子设备，包括： 第一获取模块，用于获取目标数据流； 第二获取模块，用于获取所述目标数据流中的至少一个第一交通数据集，其中，所 述目标数据流包括：由至少一个交通数据采集设备获取的至少一个交通指标数据；不同第 一交通数据集为不同交通数据采集设备获取到的所述交通指标数据的集合； 检测模块，用于对第一目标交通数据集进行异常检测，得到第一异常结果，其中， 所述第一目标交通数据集为目标交通数据采集设备获取到的第一交通数据集，所述目标交 通数据采集设备为所述至少一个交通数据采集设备中的交通数据采集设备。 可选地，所述第一获取模块包括： 获取子模块，用于获取第一数据流，其中，所述第一数据流包括生成于第一时间点 之后的至少一个交通指标数据，不同所述交通指标数据所生成的时间点不同，所述第一时 间点为第一目标交通指标数据的生成时间点，所述第一目标交通指标数据为：所述第一数 据流的各所述交通指标数据中，生成时间点与当前时间点之间的时间间隔最大的交通指标 数据； 第一确定子模块，用于在当前时间点与第二时间点之间的差值大于第一预设阈值 的情况下，将所述第一数据流确定为所述目标数据流，其中，所述第二时间点为第二目标交 通指标数据的生成时间点，所述第二目标交通指标数据为：所述第一数据流的各所述交通 指标数据中，生成时间点与当前时间点之间的时间间隔最小的交通指标数据；所述当前时 间点位于所述第一时间点和第二时间点之后。 可选地，所述第一获取模块还包括： 记录子模块，用于在所述当前时间点与所述第二时间点之间的差值小于或者等于 所述第一预设阈值的情况下，记录所述第二目标交通指标数据的身份标识； 所述获取子模块，还用于获取第二数据流，其中，所述第二数据流包括生成于所述 第一时间点之后的至少一个所述交通指标数据； 所述获取子模块，还用于从所述第二数据流中获取所述目标数据流，其中，所述目 标数据流包括所述第二数据流中生成于所述第一时间点至第三时间点之间的至少一个交 通指标数据，所述第三时间点为第三目标交通指标数据的生成时间点，所述第三目标交通 指标数据为所述第二数据流的各所述交通指标数据中，包含所述身份标识且生成时间点与 当前时间点之间的时间间隔最小的交通指标数据。 可选地，所述检测模块包括： 检测子模块，用于对所述第一目标交通数据集中的各交通指标数据进行检测，其 中，所述第一目标交通数据集与至少一个交通指标关联； 第二确定子模块，用于在检测到所述第一目标交通数据集中不存在目标交通指标 的交通指标数据的情况下，确定所述第一目标交通数据集中的目标交通指标异常，其中，所 述目标交通指标为所述至少一个交通指标中的交通指标。 可选地，所述第二获取模块，还用于获取所述目标数据流中的至少一个第二交通 数据集，其中，不同所述第二交通数据集为不同类型的交通指标数据的集合； 所述检测模块，还用于对第二目标交通数据集进行异常检测，得到第二异常结果， 其中，所述第二目标交通数据集为所述至少一个第二交通数据集中的第二交通数据集。 7 CN 111599174 A 说　明　书 4/12 页 第三方面，本申请提供一种电子设备，包括： 至少一个处理器；以及 与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中， 所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一 个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本申请提供的交通指标的异常检测方 法。 第四方面，本申请提供一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所 述计算机指令用于使所述计算机执行本申请提供的交通指标的异常检测方法。 上述申请中的一个实施例具有如下优点或有益效果：通过以数据流的形式传输至 少一个交通数据采集设备获取的至少一个交通指标数据，然后由电子设备从所获取到的目 标数据流中获取至少一个第一交通数据集，并对第一交通数据集进行异常检测。其中，电子 设备可自动持续的对数据流中的数据进行异常检测，从而确保数据流中的所有交通指标数 据均可被检测到，进而提高了对交通指标数据的异常检测效果。 应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特 征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。 附图说明 附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中： 图1是本申请实施例中所提供的交通指标的异常检测方法的流程图之一； 图2是本申请实施例中获取目标数据流的流程图； 图3是本申请实施例中所提供的交通指标的异常检测方法的流程图之二； 图4是本申请实施例中所提供的交通指标的异常检测方法的流程图之三； 图5是本申请实施例中所提供的交通指标的异常检测方法的流程图之四； 图6是用来实现本申请实施例的交通指标的异常检测方法的电子设备的框图之 一。 图7是用来实现本申请实施例的交通指标的异常检测方法的电子设备的框图之 二。