摘要
本发明公开了融合车态感知的交通流量预测方法及装置,涉及智能交通系统相关领域,该方法包括:采集交通场景中的车态感知数据;对预处理后的车态感知数据进行车辆的运动特征和交互特征提取,得到车态特征集合,其中,运动特征指目标车辆自身运动状态的特征,交互特征指目标车辆与第一类关联车辆和第二类关联车辆的相互作用的特征,第一类关联车辆为非机动车,第二类关联车辆为机动车;将车态特征集合输入交通流量预测模型进行交通流量预测,得到交通流量预测结果。解决了现有交通流量预测存在的预测结果的准确性和可靠性低的技术问题,达到了提高交通流量预测的准确性和可靠性的技术效果。
技术关键词
交通流量预测方法
车载传感器网络
运动特征
交互特征
长短期记忆网络
时间序列特征
贝叶斯神经网络
预训练模型
场景
非机动车
复杂度
GPS传感器
车辆行驶轨迹
数据采集频率