公开(公告)号：CN115830865A

公开(公告)日：2023-03-21

申请号：CN202211447387.6

申请日：2022-11-18

Applicant: 浙江大学

Inventor： 梁军 ,  娄舜杰 ,  王文海

IPC: G08G1/01 ,  G08G1/052 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于自适应超图卷积神经网络的车流量预测方法及装置，该方法借助自适应超图学习捕捉交通流结构中无法通过预定义图或者超图捕捉到的动态节点和超边关系；然后使用超图卷积方法，捕捉车流量在该自适应超图关系中的空间特征，将得到的空间特征使用循环神经网络结构中，用以捕捉时间特征，最终得到预测车流量。本发明的实现方法较为简便，网络结构简单，可以直接通过采集的数据进行训练得到模型，不需要手动对图网络关系进行建模；通过自适应超图学习空间关系，有着较强的鲁棒性，对节点位置数据缺失有着较强的干扰能力；相较于其他同类型模型，有着更好的预测效果，有利于提高预测精度，模型的性能好。

公开(公告)号：CN112836573A

公开(公告)日：2021-05-25

申请号：CN202011547621.3

申请日：2020-12-24

Applicant: 浙江大学

Inventor： 梁军 ,  娄舜杰 ,  刘飞虎 ,  王凯 ,  张智源 ,  罗潇逸

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于对抗生成网络的车道线图像增强与补全方法，该方法借助图像捕捉现车道线，通过用于车道线生成的Pix2Pix网络将车道线不明确的RGB彩色车道图像转换为具有车道线的RGB彩色车道图像。在获得有车道线的RGB图像后，与原图像进行做差处理，得到差值图像，经过算法阈值处理，经测试可以得到纯净度良好的车道线图像，实现车道线增强与补全。本发明特别研究了车道线中出现的车道线腐蚀、磨损、遮挡或者非结构化道路等若干种情况，实现了将原本车道线缺失的车道图像补全为有车道线图像，并最终完成了车道线的提取。