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【发明公布】一种基于速度时空图的交通拥堵成因智能识别算法_深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司_202010925899.3 

申请/专利权人:深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司

申请日:2020-09-07

公开(公告)日:2020-10-16

公开(公告)号:CN111785031A

主分类号:G08G1/01(20060101)

分类号:G08G1/01(20060101);G06K9/00(20060101)

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2021.01.19#授权;2020.11.03#实质审查的生效;2020.10.16#公开

摘要:一种基于速度时空图的交通拥堵成因智能识别算法,属于交通规划与管理技术领域。解决了现有技术中拥堵子集的特征量化指标提取成本高,缺乏对分类后交通拥堵成因的细致识别,无法支撑具有针对性的交通拥堵疏散决策的问题。要点:数据预处理:获得路段速度;基于速度时空图拥堵分类:依托速度时空图,利用图像形态学获得交通拥堵子集,通过拥堵特征提取方法,采用无监督分类算法实现交通拥堵子集的无监督分析结果;常偶发拥堵判别:基于McMaster算法或加州算法实现交通拥堵的常偶发判别;基于决策树的拥堵成因智能判别:基于拥堵子集分类与常偶发判别,结合数据实现拥堵成因的精细化判别。本发明利用路段速度提出交通拥堵成因智能判别算法。

主权项:1.一种基于速度时空图的交通拥堵成因智能识别算法,其特征在于,具体步骤:Step1数据预处理:通过车辆GPS数据获得路段速度;Step2基于速度时空图拥堵分类:依托速度时空图,利用图像形态学获得交通拥堵子集,并且通过拥堵特征提取方法,采用层次分析法或Kmeans聚类算法实现交通拥堵子集的无监督分析结果;Step3常偶发拥堵判别:基于McMaster算法或加州算法实现交通拥堵的常偶发判别;Step4基于决策树的拥堵成因智能判别:基于拥堵子集分类与常偶发判别,结合数据实现拥堵成因的精细化判别。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 一种基于速度时空图的交通拥堵成因智能识别算法

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