基于深度学习的智能交通运输管理多模态数字监测方法

本发明提供基于深度学习的智能交通运输管理多模态数字监测方法，包括步骤利用卫星定位数据追踪目标车辆位置和行驶路径形成多源数据集合；根据获取的多源数据集合，设定阈值将集合中目标车辆的违规行为划分为正常、警告、关注、确定异常四个等级；实现分级后关键监控区域的目标车辆的违规行为与监测因子和监测规则的匹配。本发明提出通过收集轨迹数据、行驶路径定位的数据并结合地图索引构建技术，整合目标车辆在作业中的无法应答记录、轨迹异常类型记录和无流量记录，形成全面的行驶数据集合，进行多方位监控，减少因设备故障、信号被遮挡、技术限制或恶意篡改等原因对数据完整性和可靠性的影响。