摘要
本发明提供了一种基于无人机数据采集和生成式对抗网络的路网交通流量数据估计方法,计算每个目标路段的交通流量数据的平均值和标准差,在开源的交通流量数据上筛选匹配的源路段数据,获得预训练样本;将预训练样本人为缺失,获得生成器的预训练输入数据;构建GAN网络,预训练输入数据输入生成器后产生修复数据作为负样本传入判别器,同时预训练样本作为正样本传入判别器,将判别器的判别结果反馈给生成器,据此训练得到预训练模型;在预训练模型的基础上,将目标训练样本人为缺失,获得生成器的输入数据,将生成器产生的修复数据作为负样本传入判别器,将目标训练样本作为正样本传入判别器,将判别器的判别结果反馈给生成器,训练得到最终的生成模型。本发明降低了模型对训练数据的依赖。
技术关键词
无人机数据采集
生成式对抗网络
数据估计方法
多头注意力机制
路段
预训练模型
归一化模块
样本
交通流量估计方法
数据估计系统
节点
梯度下降算法
处理器
计算机设备
可读存储介质
短距离