发明专利已授权

一种基于自适应密度聚类算法车辆轨迹预测方法

📄 申请号：CN202111325927.9 📄 发布日：2026/08/26

著录项目信息

申请日

2021-11-10

公开号

CN113902220A

公开日

2022-01-07

申请人

南京邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06Q10_04

IPC 分类号

G06Q10_04 , G06K9_62 , H04W4_029 , H04W4_40 ,

技术画像

所属领域

智能交通系统智能交通系统数据挖掘人工智能算法

应用场景

智能交通, 车辆导航, 自动驾驶, 车联网, 交通管理

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摘要

本发明公开了一种基于自适应密度聚类算法的车辆轨迹预测方法，该方法包括：1)选定一个具有N个轨迹点的车辆轨迹数据集；2)基于自适应密度聚类算法对轨迹点进行分簇；3)对每个簇分别进行符号标记，将被标记了的簇按照时间排序后输出符号序列；4)将符号序列输入到变阶马尔可夫模型中，并使用Lempel‑Ziv‑MS预测算法进行预测，即预测概率最大时的符号对应的轨迹点即为最终轨迹预测结果。本发明所提的自适应密度聚类算法提高了算法的执行效率，同时提高了轨迹聚类的准确度；考虑N阶马尔可夫模型的空间复杂度高、零频率等缺点，变阶马尔可夫模型使用LZ‑MS来解决零频率问题，并使用树结构来减少所需的内存量。

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

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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：9 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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