一种基于SMO的交通拥堵实时预测与缓解方法、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117392850A

    公开(公告)日:2024-01-12

    申请号:CN202311612512.9

    申请日:2023-11-29

    Abstract: 一种基于SMO的交通拥堵实时预测与缓解方法、电子设备及存储介质,属于智能交通技术领域。为解决道路拥堵的实时预测和缓解,本发明采集城市出租车辆GPS数据,进行过滤数据,构建城市出租车辆GPS数据集;进行根据交易记录和乘客状态划分出租车轨迹,得到出租车轨迹数据,进行轨迹过滤,得到过滤后的出租车轨迹数据;构建交通转移概率矩阵;统计当前路网的流量分布,然后计算当前路网的均衡状态;根据历史数据拟合各路段流量和速度之间的关系;预测路网的交通拥堵情况;采用改进的顺序最小优化方法对交通转移概率矩阵进行调整,完成交通拥堵实时缓解。本发明通过实时道路交通状况智能地管理和调控交通流量,显著减少道路拥堵程度。

    变焦倍数识别及目标重识别数据集制作方法

    公开(公告)号:CN117528233A

    公开(公告)日:2024-02-06

    申请号:CN202311279678.3

    申请日:2023-09-28

    Abstract: 变焦倍数识别及目标重识别数据集制作方法,属于多模态遥感数据目标检测与识别技术领域。为了解决目前没有一种有效的基于机载同轴多模态光学传感器的数据处理方法能够快速且自动化地制作多模态目标重识别数据集的问题。本发明采用变焦倍数预测网络对对机载同轴多模态遥感数据进行处理,然后将不同尺寸切片框对应的变焦可见光图像和红外图像的特征向量分别与从单倍焦距的广角可见光图像中提取到的特征向量进行特征距离计算,距离最近的特征向量对应的框选尺寸与a的比值即为预测的变焦倍数;然后对多模态图像进行截取以实现焦距对齐和数据融合,在进行目标检测和目标分割,针对同一目标类的多模态目标图像进行标注,进而实现数据集的制作。

    变焦倍数识别及目标重识别数据集制作方法

    公开(公告)号:CN117528233B

    公开(公告)日:2024-05-17

    申请号:CN202311279678.3

    申请日:2023-09-28

    Abstract: 变焦倍数识别及目标重识别数据集制作方法,属于多模态遥感数据目标检测与识别技术领域。为了解决目前没有一种有效的基于机载同轴多模态光学传感器的数据处理方法能够快速且自动化地制作多模态目标重识别数据集的问题。本发明采用变焦倍数预测网络对对机载同轴多模态遥感数据进行处理,然后将不同尺寸切片框对应的变焦可见光图像和红外图像的特征向量分别与从单倍焦距的广角可见光图像中提取到的特征向量进行特征距离计算,距离最近的特征向量对应的框选尺寸与a的比值即为预测的变焦倍数;然后对多模态图像进行截取以实现焦距对齐和数据融合,在进行目标检测和目标分割,针对同一目标类的多模态目标图像进行标注,进而实现数据集的制作。

    一种基于SMO的交通拥堵实时预测与缓解方法、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117392850B

    公开(公告)日:2024-05-28

    申请号:CN202311612512.9

    申请日:2023-11-29

    Abstract: 一种基于SMO的交通拥堵实时预测与缓解方法、电子设备及存储介质,属于智能交通技术领域。为解决道路拥堵的实时预测和缓解,本发明采集城市出租车辆GPS数据,进行过滤数据,构建城市出租车辆GPS数据集;进行根据交易记录和乘客状态划分出租车轨迹,得到出租车轨迹数据,进行轨迹过滤,得到过滤后的出租车轨迹数据;构建交通转移概率矩阵;统计当前路网的流量分布,然后计算当前路网的均衡状态;根据历史数据拟合各路段流量和速度之间的关系;预测路网的交通拥堵情况;采用改进的顺序最小优化方法对交通转移概率矩阵进行调整,完成交通拥堵实时缓解。本发明通过实时道路交通状况智能地管理和调控交通流量,显著减少道路拥堵程度。

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