一种稀疏感知交通场景盲区信息插补估计方法

本发明涉及智慧交通系统技术领域，公开了一种稀疏感知交通场景盲区信息插补估计方法。获取交通路网节点通过传感器收集到的交通数据，对多种特征信息进行自适应融合；根据多模态融合特征进行动态时间特征提取；将动态时间特征的提取结果与多模态融合特征相加后输入到空间注意力模块和双向时间注意力模块，得到新的邻接矩阵和动态转移矩阵；再将其输入到S‑融合层模块，得到带有前后向长短期时空依赖的路网邻接矩阵；将路网邻接矩阵与多模态融合特征输入到图注意力门控循环模块和解码输出模块，得到对缺失值的节点的插补估计。本发明能够增进场景节点间的复杂动态时空关联特性准确捕获，保障提升场景时空数据补全的准确性和鲁棒性。