摘要
本发明公开了多源数据融合的智能网联交通状态监测方法及系统,具体涉及智慧交通技术领域,包括:在T时间段内,获取第n条拓扑路段中M条数据源的速度数据,对速度数据进行预处理,以获得第n条拓扑路段的数据质量系数;对第n条拓扑路段的数据质量系数进行分析,判断M条数据源是否符合要求,若不符合,则生成数据优化指令,若符合,则生成状态分析指令;本发明通过分析M条数据源的速度数据,计算数据质量系数,有助于确保输入数据的准确性和可靠性。当数据源不符合要求时,生成数据优化指令,避免低质量数据对系统的影响。通过数据质量的实时检测与优化机制,减少数据噪声或缺失的干扰,提高融合模型的准确性。
技术关键词
状态监测方法
路段
智能网
道路特征
时间段
机器学习模型
速度
预警模型
交通状态监测系统
指令
深度信念网络模型
深度神经网络模型
智慧交通技术
滑动窗口方法
数据对系统
车辆
生成方法
车道
系统为您推荐了相关专利信息
无线鼠标
智能控制系统
频率
人工智能模型训练
电池
存储设备
网络设备
多模态数据融合
服务器
历史运行数据
智能推荐模式
触摸显示装置
时间段
隔音
状态指示灯
网关硬件
智能配电网
硬件故障识别
图像数据集合
异常识别方法