发明专利 已授权

一种基于深度神经网络的车辆速度预测方法

📄 申请号:CN201810947321.0 📄 发布日:2026/08/04

著录项目信息

申请日
2018-08-20
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
IPC 分类号

技术画像

应用场景

智能交通, 自动驾驶, 车路协同, 车辆控制, 交通流预测

摘要

一种基于量化自适应卡尔曼滤波的车辆速度预测方法,包括以下步骤:首先,在智能网联交通系统中,通过DSRC技术自动识别行驶的车辆并获取相关数据,实现车载系统与路边单元的信息交互;接着,针对采集的相关信息,首先通过量化公式对路边单元与车载系统的方位角进行量化,其次通过自回归滑动平均法对加速度进行预测,最后利用深度神经网络进行速度预测;最后,将处理好的信息通过光缆传送给其他3个路边单元,以便于下一次与车载系统的信息交互。本发明提供了一种在智能网联交通系统下基于深度神经网络的车辆速度预测方法。

常见问题

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

20200804
✅ 授权
20190125
?? 实质审查的生效 :
20190101
📄 公开
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:51 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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