发明专利已授权

基于有向图卷积神经网络的城市交通态势识别方法

📄 申请号：CN202010305319.0 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2020-04-17

公开号

CN111540198B

公开日

2021-07-27

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G08G1_01

IPC 分类号

G08G1_01 , G06N3_08 , G06N3_04 , G06K9_62 ,

技术画像

所属领域

图神经网络图神经网络深度学习智能交通系统

应用场景

城市交通管理, 交通拥堵监测, 智能交通系统, 交通流预测, 智慧城市

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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。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20210727

✅ 授权

20200908

?? 实质审查的生效：

20200814

📄 公开

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：15 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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