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申请/专利权人：上海萃图数字科技有限公司
摘要：本发明提供了一种基于人工智能的公路交通拥堵预测方法，包括获取多个移动终端的定位信息和导航信息，将其投射到多维空间坐标系中生成多维空间数据点集合；根据数据点集合计算移动终端的密集度，筛选出第一拥堵信息并剔除信号灯状态导致的非实际拥堵数据点，得到第二拥堵信息；绘制交通流量空间曲线并进行特征提取，生成特征向量；将特征向量输入到基于长短期记忆网络训练的拥堵模式分类模型中，生成交通拥堵模式；根据拥堵模式预测车辆通过拥堵路段的时间。本发明通过获取并分析多个移动终端的定位信息和导航信息，结合多维空间数据点集合和LSTM模型，可以精确预测不同车道的交通流量和拥堵模式。
主权项：1.一种基于人工智能的公路交通拥堵预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取多个移动终端的定位信息和导航信息，所述定位信息包括坐标和时间戳，所述导航信息包括行驶车道和信号灯状态；将所述定位信息和导航信息投射到多维空间坐标系中生成多维空间数据点集合，所述多维空间数据点集合反映移动终端的定位、行驶车道、所在定位对应的信号灯状态随时间变化的时序数据集合；根据多维空间数据点集合得到移动终端在对应的定位和行驶车道随时间变化的移动终端密集度，将移动终端密集度通过设定的密集度阈值筛选出第一拥堵信息，其中所述密集度阈值表示在单位定位区域和单位时间内移动终端的密集度上限；通过信号灯状态将第一拥堵信息剔除因信号灯状态导致的非实际拥堵数据点得到第二拥堵信息；在多维空间坐标系中将第二拥堵信息的数据点随时间变化绘制交通流量空间曲线，所述交通流量空间曲线表示在时间轴上不同行驶车道从开始出现拥堵到拥堵结束过程中不同行驶车道的移动终端的定位密集度；将交通流量空间曲线进行特征提取得到特征向量，将所述特征向量输入到基于长短期记忆网络训练的拥堵模式分类模型中生成交通拥堵模式，根据所述交通拥堵模式预测车辆通过拥堵路段的时间。
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百度查询： 上海萃图数字科技有限公司 一种基于人工智能的公路交通拥堵预测方法
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