摘要
本申请涉及智能交通管理领域,公开了一种大数据智能化实时处理分析的方法和系统,该方法包括以下步骤:获取结构化、半结构化和非结构化的多模态交通数据;对数据进行预处理并提取特征向量;通过自注意力机制对不同模态的特征向量进行融合,生成统一的融合特征;利用长短期记忆网络对融合特征进行时序建模,预测交通流量;基于交通流量预测结果,采用深度强化学习算法对交通信号灯时长和相位进行动态优化,同时结合路径推荐算法为车辆提供最优路径;将优化后的信号控制和路径推荐应用于实时交通管理系统中。本发明能够实现多模态数据的智能融合、精确的交通流量预测及智能化的交通信号控制和路径推荐,提升交通管理的实时性和效率。
技术关键词
交通流量预测
交通信号灯
互联网设备
实时视频
车道占用率
注意力机制
融合特征
长短期记忆网络
智能交通信号控制
多模态
交通状况参数
路径推荐模型
车辆GPS数据
决策算法
深度强化学习算法
大数据
预测交通流量
系统为您推荐了相关专利信息
数量检测方法
天线箱
静态图像数据
铁塔
实时视频流
消防安全管理系统
实时视频监控
数据分析模块
环境监测模块
卷积神经网络模型
广角摄像头
异常检测方法
低成本
异常检测系统
模式
交通流量预测
轨迹规划方法
无人机三维轨迹
辅助车
历史交通数据
体育考试管理系统
智能监考
数据采集单元
数据处理单元
生物力学参数