一种轨迹数据用于监测城市交通的方法和系统

本申请涉及智能交通管理系统，尤其涉及一种轨迹数据用于监测城市交通的方法和系统。

背景技术：

1、在智能交通管理系统领域，随着计算机视觉、深度学习和物联网技术的快速发展，轨迹数据的应用日益广泛。传统的交通监控系统通常依赖于摄像头和传感器获取的数据，但随着车辆数量的增加和交通网络的复杂化，单一的数据采集和处理方式已经不能满足实时监控和智能分析的需求。因此，结合目标检测、多目标跟踪和轨迹预测技术，开发出更加高效、智能化的交通管理系统显得尤为重要。

技术实现思路

1、有鉴于此，本申请的目的在于提出一种轨迹数据用于监测城市交通的方法和系统，本申请能够针对性的解决现有的问题。

2、基于上述目的，本申请提出了一种轨迹数据用于监测城市交通的方法，包括：

3、数据预处理，通过目标检测算法获取车辆具有时间序列特征的坐标序列，作为正常轨迹数据；

4、轨迹预测，使用lstm模型对车辆的未来轨迹进行预测；

5、异常轨迹生成，在预测的未来轨迹中引入特征值变异，模拟潜在的异常行为，生成异常轨迹样本；

6、样本训练，在正常轨迹数据和异常轨迹样本一起输入到神经网络模型中进行训练；

7、异常事件检测，将训练好的神经网络模型用于实时监测新的车辆轨迹数据，当模型检测到实际轨迹与预测轨迹之间存在显著偏差时，判断发生异常事件。

8、总的来说，本申请的优势及给用户带来的体验在于：

9、本申请技术方案结合了yolov5、deepsort、lstm和convlstm等先进技术，构建了一个高度集成化和智能化的交通监控系统，旨在提升智能交通管理系统的效率和准确性。通过快速目标检测和多目标跟踪，系统能够实时获取和稳定追踪交通场景中的车辆，同时利用lstm进行精准的车辆轨迹预测。此外，convlstm结合时空信息实现了异常驾驶行为的准确识别，显著提升了交通事件监测的实时性和准确性。

10、该系统通过中央数据管理平台解决了数据兼容性问题，确保了信息的流畅同步，并通过模块化设计和中间件开发提升了系统的灵活性和可扩展性。此外，系统强化了异常检测能力，能够实时监测并预警复杂交通环境中的异常行为。综合利用这些技术，本申请推动了智能交通管理系统向更智能化、响应更快的方向发展，优化了城市交通管理的效果和安全性。

技术特征：

1.一种轨迹数据用于监测城市交通的方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述异常事件检测之后，进一步包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器运行所述计算机程序以实现如权利要求1-7任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。

技术总结
本申请提供一种轨迹数据用于监测城市交通的方法和系统。所述方法包括：数据预处理，通过目标检测算法获取车辆具有时间序列特征的坐标序列，作为正常轨迹数据；轨迹预测，使用LSTM模型对车辆的未来轨迹进行预测；异常轨迹生成，在预测的未来轨迹中引入特征值变异，模拟潜在的异常行为，生成异常轨迹样本；样本训练，在正常轨迹数据和异常轨迹样本一起输入到神经网络模型中进行训练；异常事件检测，将训练好的神经网络模型用于实时监测新的车辆轨迹数据，当模型检测到实际轨迹与预测轨迹之间存在显著偏差时，判断发生异常事件。本申请利用深度学习技术提高了目标检测和多目标跟踪的精确性；引入了LSTM网络以实现更精准的车辆轨迹预测；通过ConvLSTM结合时空信息实现了更精准的异常驾驶行为识别。

技术研发人员：王禹同,王翔,周战胜
受保护的技术使用者：苏州大学
技术研发日：
技术公布日：2024/10/24