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申请/专利权人：四川大学
摘要：本发明涉及智慧交通系统技术领域，公开了一种稀疏感知交通场景盲区信息插补估计方法。获取交通路网节点通过传感器收集到的交通数据，对多种特征信息进行自适应融合；根据多模态融合特征进行动态时间特征提取；将动态时间特征的提取结果与多模态融合特征相加后输入到空间注意力模块和双向时间注意力模块，得到新的邻接矩阵和动态转移矩阵；再将其输入到S‑融合层模块，得到带有前后向长短期时空依赖的路网邻接矩阵；将路网邻接矩阵与多模态融合特征输入到图注意力门控循环模块和解码输出模块，得到对缺失值的节点的插补估计。本发明能够增进场景节点间的复杂动态时空关联特性准确捕获，保障提升场景时空数据补全的准确性和鲁棒性。
主权项：1.一种稀疏感知交通场景盲区信息插补估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取交通路网节点通过传感器收集到的交通数据；步骤2：构建多模态辅助信息融合模块，对交通数据中的多种特征信息进行自适应的融合，得到多模态融合特征Eout；步骤3：构建动态时间特征提取模块，将所述多模态融合特征输入到动态时间特征提取模块，得到在时间维度提取时序数据的全局和局部信息以及高阶时间依赖交互信息，即动态时间特征的提取结果X′t；步骤4：将所述动态时间特征的提取结果X′t与多模态融合特征Eout相加后输入到空间注意力模块和双向时间注意力模块，得到具有动态时间依赖性的新的邻接矩阵Aatt，以及来自动态实时时序信息的动态转移矩阵和步骤5：构建S-融合层模块，将得到的新邻接矩阵Aatt和动态转移矩阵和输入到S-融合层模块，得到带有前向长短期时空依赖的路网邻接矩阵Af，st和带有后向长短期时空依赖的路网邻接矩阵Ab，st；步骤6：将路网邻接矩阵Ab，st和Af,st，以及步骤2中得到的多模态融合特征Eout输入到图注意力门控循环模块和解码输出模块，得到对缺失值的节点的插补估计。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川大学 一种稀疏感知交通场景盲区信息插补估计方法
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