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申请/专利权人：电子科技大学

摘要：本发明公开了一种基于路网先验知识和掩码自编码器的交通流量测量方法，将目标区域划分为网格并构建网格对应的交通流量矩阵，然后分块得到数据块序列，对目标区域的地图数据构建得到地图块序列，构建并训练基于掩码自编码器的交通流量推断模型，基于自注意力分数对数据块进行掩码处理，采用对应的地图块代替掩码数据块用于推断掩码数据块的交通流量；在目标区域中选择部分网格块部署交通流量传感器，将这部分网格块的实际测量交通流量和掩码网格块的地图块一起构建数据块序列，输入训练好的交通流量推断模型得到掩码网格块交通流量推断结果，从而完成测量。本发明可以借助交通流量推断模型获取整个目标区域内各个网格的交通流量，节约硬件资源。

主权项：1.一种基于路网先验知识和掩码自编码器的交通流量测量方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：将需要进行交通流量测量的目标区域平均划分为W×H的网格，获取若干历史时刻各个网格的交通流量xi,j，其中i＝1,2,…,W，j＝1,2,…,H，构成每个历史时刻的交通流量矩阵X；对于每个交通流量矩阵X，采用预设大小的窗口对其进行分块，得到D＝M×N的数据块阵列，对每个数据块进行特征提取得到维度为L的交通流量向量，将D个数据块对应的交通流量向量构成数据块序列data；读取目标区域的地图并提取得到大小为M×N×L的特征张量，提取D个维度L的特征向量，按照数据块序列的相同顺序构成地图块序列；S2：构建基于掩码自编码器的交通流量推断模型，包括第一ViT编码器，掩码矩阵生成模块，掩码处理模块，第二ViT编码器和ViT解码器，其中：第一ViT编码器用于接收长度为D的数据块序列data，获取每个数据块的自注意力分数sd，将自注意力分数sd发送至掩码矩阵生成模块，d＝1,2,…,D；掩码矩阵生成模块用于根据D个数据块的自注意力分数sd生成掩码向量MASK并发送至掩码处理模块，具体方法为：将D个数据块的自注意力分数sd从大到小进行排序，选择前R个数据块作为保留数据块，其余数据块作为掩码数据块，R的值根据实际需要确定；然后生成D维的掩码向量MASK，其中元素MASKd＝1表示第d个数据块为掩码数据块，MASKd＝0表示第d个数据块为保留数据块；掩码处理模块用于根据掩码向量MASK，采用地图块对数据块进行替换，得到数据块序列data′并发送至ViT解码器；生成数据块序列data′的具体方法为：遍历掩码矩阵MASK中每个元素，当MASKd＝1时，采用第d个地图块对第d个数据块进行替换，当MASKd＝0时，不作任何操作，从而得到替换后的数据块序列data′；第二ViT编码器用于接收长度为D的数据块序列data′，获取其中每个数据块的潜在表示特征fd并发送至ViT解码器；第二ViT编码器与第一ViT编码器共享参数；ViT解码器用于对D个潜在表示特征fd进行解码处理，重构得到大小为D-R×L的交通流量推断矩阵，其中每行交通流量向量即为对应掩码数据块的交通流量向量S3：采用步骤S1中的每个交通流量矩阵X的数据块序列和地图块序列作为输入，对应掩码数据块的交通流量向量作为期望输出，对交通流量推断模型进行训练；S4：根据实际需要在目标区域内选择R个网格块，在该网格块的每个网格中均部署交通流量传感器，用于测量该网格区域内的交通流量；S5：对于已部署交通流量传感器的R个网格块，采用交通流量传感器测量该网格块内的交通流量并构建交通流量向量，从而得到所属网格块的数据块；对于未部署交通流量传感器的网格块，则采用对应的地图块作为数据块；然后将D个数据块构成数据块序列DATA输入步骤S3中训练好的第二ViT编码器得到潜在表示特征，将潜在表示特征序列输入ViT解码器，得到D-R×L的交通流量推断矩阵，将采用传感器实际测量的网格交通流量与交通流量推断矩阵合并，得到目标区域的交通流量测量结果。

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百度查询： 电子科技大学 基于路网先验知识和掩码自编码器的交通流量测量方法