基于深度学习的交通拥堵检测方法

    公开(公告)号:CN114863390A

    公开(公告)日:2022-08-05

    申请号:CN202210414734.9

    申请日:2022-04-15

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的交通拥堵检测方法、介质和设备,其中方法包括:获取路面图像,并将所述路面图像输入到预先训练好的交通拥堵集成模型,其中,所述交通拥堵集成模型包括第一子模型、第二子模型和第三子模型;所述第一子模型、所述第二子模型和所述第三子模型分别根据所述路面图像输出相应的结果;根据投票法对所述第一子模型、所述第二子模型和所述第三子模型输出的结果进行融合,并将融合结果作为所述路面图像对应的交通拥堵检测结果;能够实现对交通拥堵进行有效判断,提高交通拥堵判断准确性,同时,降低交通拥堵判断所需耗费的人力物力资源。

    基于历史行车轨迹的公交路线推荐方法及系统

    公开(公告)号:CN114880530A

    公开(公告)日:2022-08-09

    申请号:CN202210216336.6

    申请日:2022-03-07

    Abstract: 本发明提出了一种基于历史行车轨迹的公交路线推荐方法,其中,该方法包括:获取多组历史行车轨迹数据;采用道格拉斯算法对每组历史行车轨迹数据进行抽稀处理,并将每组历史行车轨迹数据中带站点信息的轨迹点依次补充到对应的抽稀后的历史行车轨迹数据中,以得到处理后的每组行车轨迹数据;获取路网数据,将处理后的每组行车轨迹数据中的每个轨迹点与路网数据中的每个路段进行匹配,以得到匹配后的每组行驶轨迹路段;对匹配后的每组行驶轨迹路段进行轨迹校正,以得到校正后的每组行驶轨迹路段;取校正后的每组行驶轨迹路段中的众数,并将其作为最终的公交行驶轨迹推荐路线进行推荐,从而高效、准确地确定出公交车在路网上的行驶轨迹。

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