发明专利已授权

基于图卷积网络特征融合的交通模式识别方法和系统

Name: 基于图卷积网络特征融合的交通模式识别方法和系统
Brand: 浙江工业大学
SKU: 2023104318633
Availability: InStock

📄 申请号：CN202310431863.3 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2023-04-21

公开号

CN116541745B

公开日

2025-07-04

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

G06F18_24

IPC 分类号

G06F18_24 , G06F18_25 , G06F18_213 , G06N3_0464 , G06N3_0442 , G06N3_049 , G06N3_084 , G06F18_214 ,

技术画像

所属领域

图卷积网络图卷积网络特征融合交通模式识别

应用场景

智能交通, 交通状态识别, 交通流量预测, 智慧城市

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摘要

基于图卷积网络特征融合的交通模式识别方法，包括：(1)对原始的GPS轨迹数据进行数据预处理，包括异常数据删除、GPS轨迹分段、异常分段删除、运动学特征计算和数据归一化等操作；(2)构建交通模式识别模型；模型由双向门控循环单元、网络中的网络、膨胀卷积网络、最大互信息系数、图卷积网络和全连接层组成；(3)拆分基于步骤(1)所得的数据，生成训练数据集和测试数据集，训练交通模式识别模型；(4)根据步骤(3)的识别结果，计算各种评价指标；(5)以可视化方式展示模型的识别结果和评价指标。本发明还包括实施图卷积网络特征融合的交通模式识别方法的系统。本发明提高了交通模式识别的精度。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN116541745B

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该专利的转让价格是多少？

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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

一种基于MRBNet的无监督低光图像增强方法和装置

当前第 / 件

一种基于跨模态对齐的多粒度手语视频-文本检索方法

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