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龙图腾网恭喜北京工业大学申请的专利一种提高交通时空图分辨率的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114818337B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210469767.3，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种提高交通时空图分辨率的方法是由顾欣;张园梦;贺正冰;贾宁;凌帅设计研发完成，并于2022-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种提高交通时空图分辨率的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种提高交通时空图分辨率的方法。该方法包括：采集数据，画出原始交通时空图；网格化划分时空图，将所采集的数据按网格投影，计算各网格平均速度；进一步精细化划分网格，构建细粒度网格速度预测模型；利用细粒度网格速度预测模型进行预测，生成高分辨率交通时空图。由此可知，本申请通过网格化划分原始“粗糙”交通时空图，利用细粒度网格速度预测模型完成子网格速度预测，重现“美颜后”的精细化交通时空图，实现了提高交通时空图分辨率的功能。如此可以为交通管理者提供更精准的用于交通状态分析、交通事件判别的基础分析数据，支撑交通决策的提出。

本发明授权一种提高交通时空图分辨率的方法在权利要求书中公布了：1.一种提高交通时空图分辨率的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：采集数据，画出原始交通时空图；步骤2：网格化划分原始交通时空图，将所采集数据按网格投影，计算各网格平均速度；步骤3：进一步精细化划分网格，构建细粒度网格速度预测模型；步骤4：利用细粒度网格速度预测模型进行预测，生成高分辨率交通时空图；步骤2中网格划分的形状为正方形i，尺寸分别为：15s×25m、30s×50m、60s×100m、120s×200m和240s×400m；中心网格i的8个邻近细胞分别为左上UL、正上Up、右上UR、正左Lf、正右Rt、左下LL、正下Lw、右下LR；步骤2中将所采集数据按网格投影并计算各网格平均速度，是指根据各车辆经度、纬度及时间坐标与网格范围坐标，进行投影；所述网格平均速度的计算方法为：其中x为某网格的平均速度，单位为kmh；n表示某网格内轨迹点的数量，单位为个；vp表示第p个轨迹点的瞬时速度，单位为kmh；网格i的平均速度表示为xi；步骤3中构建细粒度网格速度预测模型需要构建模型训练样本，根据其交通状态划分为自由流样本和拥堵样本；通过判别网格i的速度值来确定交通状态k，选取速度判别阈值为60kmh；当网格i的平均速度大于60kmh时，为自由流ff，否则为拥堵cg；步骤3中构建细粒度网格速度预测模型采用多元线性回归方法构建模型，采用最小二乘法估计模型参数pjk，同时获得常数εjk；模型为其中为网格i中子网格j的估计速度，单位为kmh；pjk为模型参数，其中，分别为网格i、LL、LW、LR、Rt、UR、Up、UL、Lf的回归常数；x为网格的平均速度，单位为kmh，x＝[xi,xLL,xLw,xLR,xRt,xUR,xUp,xUL,xLf]，其中，xi、xLL、xLw、xLR、xRt、xUR、xUp、xUL、xLf分别表示网格i、LL、LW、LR、Rt、UR、Up、UL、Lf的平均速度；εjk是一个偏回归常数，其中k∈{ff,cg}；步骤3中进一步精细化划分网格是指将单个网格i进一步划分为四个等大的正方形子网格j，j∈J＝{LL,LR,UR,UL}；步骤3中构建细粒度网格速度预测模型是指利用包围小网格j的多个网格的平均速度x来预测子网格j的速度

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