公开(公告)号：CN115309846B

公开(公告)日：2022-12-20

申请号：CN202211235631.2

申请日：2022-10-10

Applicant: 中南大学

Inventor： 何晋强 ,  夏佳琴 ,  邓敏 ,  张济鹏

IPC: G06F16/29 ,  G06F16/2458 ,  G06F16/215

Abstract: 本发明实施例中提供了一种基于平行系数的道路网结构识别方法，属于数据处理技术领域，具体包括：采集目标区域的初始道路网数据；对初始道路网数据进行预处理，得到目标道路网数据；根据目标道路网数据查找平行道路组，并计算每条道路与平行道路组的Hausdorff距离序列和平行系数序列；根据Hausdorff距离序列和平行系数序列提取多线主干道和非平行道路；对非平行道路进行结构识别，提取双向道路和复杂交叉口。通过本发明的方案，协同、综合地提取道路网中各类结构，基于道路网的拓扑连接关系等信息，精准地识别出道路网中多线主干道、复杂交叉路口和双向道路，提高了道路网结构识别的适应性、协同性和识别效率。

公开(公告)号：CN118644977A

公开(公告)日：2024-09-13

申请号：CN202410671350.4

申请日：2024-05-28

Applicant: 中南大学

Inventor： 何晋强 ,  张济鹏

IPC: G08G1/01 ,  G06Q10/0637 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本公开实施例中提供了一种基于解耦时空神经网络的交通指标预测方法，属于数据处理技术领域，具体包括：获取路网中各路段的交通指标数据并进行预处理得到输入数据集，随后将其划分为训练集、验证集和测试集；定义交通指标预测问题和预测目标；根据交通指标预测问题和预测目标构建基于解耦时空神经网络的交通指标预测模型；使用训练集训练交通指标预测模型；设定评价指标，并使用验证集与测试集对训练得到的基于解耦框架的时空神经网络模型进行评估，当评估结果符合评价指标时，得到训练好的交通指标预测模型；将目标路网的历史交通指标数据输入训练好的交通指标预测模型，得到预测结果。通过本公开的方案，提高了预测效率和精准度。

公开(公告)号：CN115309846A

公开(公告)日：2022-11-08

申请号：CN202211235631.2

申请日：2022-10-10

Applicant: 中南大学

Inventor： 何晋强 ,  夏佳琴 ,  邓敏 ,  张济鹏

IPC: G06F16/29 ,  G06F16/2458 ,  G06F16/215

Abstract: 本发明实施例中提供了一种基于平行系数的道路网结构识别方法，属于数据处理技术领域，具体包括：采集目标区域的初始道路网数据；对初始道路网数据进行预处理，得到目标道路网数据；根据目标道路网数据查找平行道路组，并计算每条道路与平行道路组的Hausdorff距离序列和平行系数序列；根据Hausdorff距离序列和平行系数序列提取多线主干道和非平行道路；对非平行道路进行结构识别，提取双向道路和复杂交叉口。通过本发明的方案，协同、综合地提取道路网中各类结构，基于道路网的拓扑连接关系等信息，精准地识别出道路网中多线主干道、复杂交叉路口和双向道路，提高了道路网结构识别的适应性、协同性和识别效率。