公开(公告)号：CN117648652A

公开(公告)日：2024-03-05

申请号：CN202311565319.4

申请日：2023-11-22

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 张勇 ,  冯江涛 ,  朴星霖 ,  胡永利

IPC: G06F18/2433 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/063 ,  G06Q50/40

Abstract: 一种基于动态超图卷积神经网络的异常交通状态检测方法适用于交通大数据领域，增强模型对不平衡异常标签的交通数据的异常检测能力同时提高鲁棒性。为了增加模型的鲁棒性和有效性，引入了一种数据增强技术，通过在时空两个维度对原始数据进行扭曲和掩码操作，使得模型能够更好地从这些不平衡的异常数据中检测到异常情况。其次，设计了一个时空超图卷积块，用于捕获交通数据的时间特征和空间特征。还设计了一种动态评估机制，以表示道路模式的演变属性，从而更准确地描述不同道路之间的依赖关系。最后，提出了一个动态超图卷积神经网络专门用于检测复杂交通场景下的异常情况。这个方法为解决交通异常状态检测问题提供了一种有效的方法。