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申请/专利权人：北京中交兴路信息科技有限公司
摘要：本申请提供了一种基于LSTM算法的货车装卸车停靠类型判断方法及系统，采集并修正货车的停靠点数据，停靠点数据包括车牌号、停车起止时间、停靠点地理信息以及停靠类型；停靠类型包括装车停靠以及卸车停靠；采集停靠点数据对应时间段内货车的轨迹点数据；将停靠点数据与轨迹点数据相关联，得到停靠数据集；输入停靠数据集至双向长短期记忆网络模型进行训练，得到训练后的长短期记忆网络模型；输入待预测货车停靠点数据至训练后的长短期记忆网络模型得到货车装卸车停靠类型。本申请利用车辆停靠点状态的时序性，结合地图数据和车辆属性数据，采用双向循环神经网络多维度特征提取后进行监督学习，训练后的模型进行货车装卸车停靠类型精准分类。
主权项：1.一种基于LSTM算法的货车装卸车停靠类型判断方法，其特征在于，具体包括：采集并修正货车的停靠点数据，所述停靠点数据包括车牌号、停车起止时间、停靠点地理信息以及停靠类型；所述停靠类型包括装车停靠以及卸车停靠；采集所述停靠点数据对应时间段内货车的轨迹点数据；将所述停靠点数据与轨迹点数据相关联，得到停靠数据集,具体包括：将所述停靠点数据与轨迹点数据，分别按车牌号加定位时间的索引组合和车牌号加停靠开始时间的索引组合进行排序，计算出与停靠点数据关联的行驶特征数据，进而得到停靠数据集；所述行驶特征数据是判断装卸车类型的有效信息，包括：装车之前的速度和加速度、装车之后的速度和加速度、卸车之前的速度和加速度、卸车之后的速度和加速度、装车之后行驶高速公路占比、卸车之后行驶高速公路占比、装车之后省道级别以上行驶占比，以及卸车之后省道级别以上行驶占比；输入所述停靠数据集至双向长短期记忆网络模型进行训练，得到训练后的长短期记忆网络模型；输入待预测货车停靠点数据至所述训练后的长短期记忆网络模型得到货车装卸车停靠类型；所述待预测货车停靠点数据包括货车停靠时间和或货车停靠点地理位置。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京中交兴路信息科技有限公司 基于LSTM算法的货车装卸车停靠类型判断方法、系统及介质
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