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申请/专利权人：苏州市科远软件技术开发有限公司;苏州科达科技股份有限公司
摘要：本申请提供了一种车辆轨迹预测方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括：基于历史卡口采集数据获取历史全局轨迹数据；对所述历史全局轨迹数据进行聚合，得到各个车辆的全局时间序列数据；基于所述全局时间序列数据进行特征提取，得到各个车辆的历史轨迹特征数据；构建马尔科夫状态转移矩阵，训练神经网络模型，并构建贝叶斯网络推断模型；采用各个模型，分别基于目标车辆的抓拍车辆轨迹数据获取目标车辆驶入各个卡口的预测概率，并根据各个模型的预测结果确定目标车辆驶入各个卡口的最终预测概率。通过采用本申请，实现对车辆行驶轨迹的实时、准确、高效预测。
主权项：1.一种车辆轨迹预测方法，其特征在于，包括如下步骤：基于历史卡口采集数据获取历史全局轨迹数据；对所述历史全局轨迹数据进行聚合，得到各个车辆的全局时间序列数据；基于所述全局时间序列数据进行特征提取，得到各个车辆的历史轨迹特征数据；基于所述全局时间序列数据构建马尔科夫预测模型，基于所述历史轨迹特征数据训练神经网络模型，并基于所述历史轨迹特征数据构建贝叶斯网络推断模型；采用所述马尔科夫预测模型、所述神经网络模型和所述贝叶斯网络推断模型，分别基于目标车辆的抓拍车辆轨迹数据获取目标车辆驶入各个卡口的预测概率，并根据各个模型的预测结果确定目标车辆驶入各个卡口的最终预测概率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州市科远软件技术开发有限公司 苏州科达科技股份有限公司 车辆轨迹预测方法、系统、设备及存储介质
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