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摘 要:基于有向图卷积神经网络的城市交通态势识别方法,首先,对历史交通流信息进行交通态势分类,根据“点边”转换规则,把城市路网转换成有向图,并提取相应的子图;然后,计算有向边的权重和非直接相连节点间的权重,标准化处理子图节点个数,计算子图的交通信息矩阵及其特征矩阵;最后,设计交通有向图卷积神经网络模型,并进行训练和测试,该模型可以分类实时交通流信息,从而识别出所有路段的实时交通态势。本发明方法充分考虑了混合路网下不同层级、不同等级的有向路段之间的关联关系,设计了统一的标准化模型输入和交通态势识别模型,具有很好的普适性;而且,方法具有流程简单、计算容易和易编程实现等特点,可以适用于复杂的城市路网。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010305319.0 | 专利名称: | 基于有向图卷积神经网络的城市交通态势识别方法 |
申请日: | 2020-04-17 | 申请/专利权人 | 浙江工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 浙江省杭州市下城区潮王路18号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G08G1/01搜分类 网络传输 卷积神经网络搜索 |
公开/公告日: | 2021-07-27 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111540198B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
2021/07/27 | 授权 | |
2020/09/08 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G08G 1/01 专利申请号: 202010305319.0 申请日: 2020.04.17 |
2020/08/14 | 公开 |