基于多源数据融合的区域路网车辆路径重构推演方法及系统

本发明提供了基于多源数据融合的区域路网车辆路径重构推演方法及系统，本发明方法先将采集到的视频监控数据置入YOLO系列或SSD深度学习检测模型中进行训练，得到车辆检测模型。再采用迭代优化后的车辆检测模型，获取车辆检测结果。然后，根据车牌号和车辆位置，按检测时间点的先后顺序，给车辆构建检测节点信息链。接着给检测节点信息链构建路径重构推演数据集，并构建路径重构推演数据集的目标函数，并设立目标函数的约束条件，得到路径推演优化模型。最后采用广度优先搜索算法和路径推演优化模型，计算分析得到车辆在路网中的最优路径。相较于现有技术，本发明方法解决了有限摄像头下路径重构时难以找到正确路径的难题。