[发明专利]基于深度学习和多维度融合数据的车辆跟驰行为预测方法在审
| 申请号： | 202210876936.5 | 申请日： | 2022-07-25 |
| 公开（公告）号： | CN115130612A | 公开（公告）日： | 2022-09-30 |
| 发明（设计）人： | 程启秀;王云珊;王泽林;刘攀;顾子渊;张奇;曲小波;刘志远 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 朱小兵 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度学习和多维度融合数据的车辆跟驰行为预测方法，包括以下步骤：根据微观交通流轨迹数据，提取驾驶者感知区域内其他车辆的非结构化数据；基于信息熵理论采用DIM模型对非结构化数据进行编码；将编码后非结构化数据和结构化数据进行融合；将融合之后的数据输入至深度学习模型，进行微观跟驰行为预测，输出跟驰车辆在下一时段的行驶距离。本发明提出一种同时考虑非结构化特征和结构化特征的跟驰行为预测方法，该预测方法在单步预测和多步预测任务中均有优异的性能表现；本发明方法理论性和可操作性强，通过将非结构化数据与结构化数据相融合，使得车辆对于周围环境的感知更加全面、准确。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 多维 融合 数据 车辆 行为 预测 方法 | ||
【主权项】：
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