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公开(公告)号:CN116504052B
公开(公告)日:2024-10-15
申请号:CN202211732054.8
申请日:2022-12-30
Applicant: 华设设计集团股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于shockwave交通流模型的感知数据补全方法,包括如下步骤:从原始交通感知数据中筛选出较为完整的轨迹作为采样输入;利用shockwave交通流模型建立推理分析模型,将车辆的时空轨迹解析表达;建立两阶段的贝叶斯网络模型,通过贝叶斯推理框架,以统计描述观察变量和未观察变量之间的关系;利用融合轨迹数据,使用EM算求解贝叶斯网络,完成未知参数估计,实现数据信息补全。本发明针对现实情况中感知数据低采样率的情况,采用模型数据双驱动的方法,在雷视融合感知数据的基础上,结合shockwave交通流模型,并利用贝叶斯网络基于采样数据对未知参数进行推断,从而有效实现感知数据信息的补全。
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公开(公告)号:CN116504052A
公开(公告)日:2023-07-28
申请号:CN202211732054.8
申请日:2022-12-30
Applicant: 华设设计集团股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于shockwave交通流模型的感知数据补全方法,包括如下步骤:从原始交通感知数据中筛选出较为完整的轨迹作为采样输入;利用shockwave交通流模型建立推理分析模型,将车辆的时空轨迹解析表达;建立两阶段的贝叶斯网络模型,通过贝叶斯推理框架,以统计描述观察变量和未观察变量之间的关系;利用融合轨迹数据,使用EM算求解贝叶斯网络,完成未知参数估计,实现数据信息补全。本发明针对现实情况中感知数据低采样率的情况,采用模型数据双驱动的方法,在雷视融合感知数据的基础上,结合shockwave交通流模型,并利用贝叶斯网络基于采样数据对未知参数进行推断,从而有效实现感知数据信息的补全。
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