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申请/专利权人：重庆交通大学
摘要：本发明属于交通拥堵监控领域，具体涉及一种基于在线地图图像数据的道路拥堵演化识别方法；所述方法包括获取在线地图在各个时刻的路网图像；将路网图像输入到基于深度学习的图像分割网络中，输出得到各条路段的拥堵识别结果；将所述各条路段的拥堵识别结果按照图像像素比例转换为时空属性的交通数据，并根据所述时空属性得到每条路段在各个时刻的平均速度、交通拥堵指数和通行状态特征图；将每条路段在各个时刻的交通拥堵指数、平均速度以及通行状态特征图输入到时空交替的图神经网络中，输出得到目标时隙内所有道路的交通拥堵指数。本发明能够预测出目标时隙内道路的交通拥堵指数，从而发现交通拥堵起源地，减少交通拥堵的发生。
主权项：1.一种基于在线地图图像数据的道路拥堵演化识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取在线地图在各个时刻的路网图像，所述路网图像包括由一条或者多条道路构成的通行状态图像；所述通行状态图像具有一种或多种不同颜色，每种颜色指示一种通行状态；将所述在线地图的路网图像输入到基于深度学习的图像分割网络中，输出得到各条路段的拥堵识别结果；所述拥堵识别结果包括拥堵分割图像和通行状态标签；将所述各条路段的拥堵识别结果按照图像像素比例转换为时空属性的交通数据，并根据所述时空属性得到每条路段在各个时刻的平均速度、交通拥堵指数和通行状态特征图；将每条路段在各个时刻的交通拥堵指数、平均速度以及通行状态特征图输入到时空交替的图神经网络中，输出得到目标时隙内所有道路的交通拥堵指数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆交通大学 基于在线地图图像数据的道路拥堵演化识别方法
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