摘要
本发明提供一种高速公路态势感知方法及系统,该方法包括以下步骤:采集摄像机视频流数据,以提取车流量数据和停车数据,将车流量数据输入图神经网络构建车流传播模型;基于循环神经网络及长短期记忆网络构建异常事件影响评估模型;通过异常事件影响评估模型,输出包含受影响路段集以及预计异常恢复时间的影响范围数据,整合各数据输出至可视化界面。通过对路侧摄像机视频流数据的采集、处理与分析,准确评估高速公路的车流状态,结合收费站出入口数据、门架抓拍数据等构建可靠的态势感知模型,以实现对高速公路交通状况的实时、精准监测与预测,为交通管理提供有力的决策支持,提高高速公路的运行效率。
技术关键词
态势感知方法
异常事件
车流量数据
长短期记忆网络
车辆跟踪算法
误差系数
机器学习方法
可视化界面
视频流
摄像机
路段
关键帧
道路通行状态
异常流量
动态滑动窗口
态势感知系统
注意力机制
车型
输出特征