摘要
本申请公开了一种多模态特征融合的交通预测方法、设备及介质,涉及交通预测技术领域。方法包括:对交织区进行无人机视频采集与预处理,得到目标区域视频;基于多目标检测与追踪算法对目标区域视频提取交通流参数,交通流参数包括空间平均速度、空间占有率和车辆交织冲突指数;采用深度学习模型对目标区域视频的图像序列进行处理,提取潜在语义特征,深度学习模型包括变分自编码器;采用双重注意力机制对潜在语义特征进行加权处理;将加权后的潜在语义特征与交通流参数拼接为多模态特征向量,进行交通状态预测。本申请通过上述方法提高了交织区交通状态预测的精度与鲁棒性,为复杂路段的动态交通管理提供了更精准的数据支持与决策依据。
技术关键词
交通流参数
多模态特征融合
交通预测方法
语义特征
无人机视频采集
交通状态预测
深度学习模型
追踪算法
注意力机制
辅助分类器
计算机可执行指令
编码器
图像
动态交通管理
交通预测技术
交互特征
车辆
时序特征