[发明专利]一种基于遥感影像深度学习的交通拥堵识别方法有效
| 申请号： | 202010214226.7 | 申请日： | 2020-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN111340001B | 公开（公告）日： | 2023-10-10 |
| 发明（设计）人： | 崔巍;颜语忻;杨建飞;欧阳元俊 | 申请（专利权）人： | 武汉理工大学 |
| 主分类号： | G06V20/54 | 分类号： | G06V20/54;G06V20/52;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 彭艳君 |
| 地址： | 430070 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及卫星遥感图像处理与应用技术，具体涉及一种基于遥感影像深度学习的交通拥堵识别方法，使用高空间分辨率遥感影像作为交叉口样本集和所研究地段交叉口图像的数据源进行基于CNN卷积神经网络的拥堵识别与分类；根据出现拥堵的交叉口年份与其拥堵状态出现概率，获得常年拥堵的交叉口；包括如下步骤：数据获取；数据预处理；样本切割；建立拥堵分类体系并完成交叉口数据集制作；在TensorFlow上构建CNN模型并训练；应用模型分类研究地段的多时相交叉口状态；输出机器分类结果和指定交叉口年份拥堵率变化折线图。该方法采用获取遥感影像数据和建立神经网络模型的方式以更低廉的成本、更高效的手段识别城市大区域路网交叉口的交通拥堵状态。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 遥感 影像 深度 学习 交通 拥堵 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于武汉理工大学，未经武汉理工大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202010214226.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种机器人自主路径规划的方法
- 下一篇：激励器、电子设备及方法
