采用深度学习的交通拥堵监测分析方法及平台

本发明公开了采用深度学习的交通拥堵监测分析方法及平台，涉及智能交通系统技术领域，该方法包括：通过采集上游路段不同类型车辆的汇入和汇出流量数据，建立流量预测模型，利用该模型预测待分析路段的流量。具体包括微型车、小型车、紧凑型车、中型车、中大型车和大型车的流量数据。通过计算预测流量与路段容量的比值（交通拥堵比），判断是否达到拥堵阈值，并在达到阈值时标识交通拥堵，最终将拥堵信息发送至交通监测客户端进行处理。解决了现有交通监测技术中无法充分利用多源数据、导致预测准确性低和实时性差的技术问题，达到了提高交通拥堵监测的准确性和实时性的技术效果。