一种多视角交通数据同时恢复方法技术

本发明专利技术提出一种多视角交通数据同时恢复方法，根据数据采集位置、数据采集时间、数据视角三个维度将含缺失和噪声的多视角交通数据构建为三维张量；通过最小化单视角交通数据张量的张量截断核范数捕捉视角内交通数据时空依赖性，通过最小化多视角子空间张量的张量截断核范数和最小化每个视角的重构误差矩阵的L2,1范数捕捉视角间交通数据内在一致性；构建多视角交通数据同时恢复模型，构建模型的增广拉格朗日函数；采用交叉方向乘子法框架将模型的多变量优化问题转化为单变量子优化问题，依次迭代更新每个变量直至收敛，获得恢复后的多视角交通数据张量。本发明专利技术能够实现恢复过程中的视角间的互补性，提升模型对参数选择的鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于交通数据恢复，具体涉及一种多视角交通数据同时恢复方法。

技术介绍

1、随着交通感知能力的进步，智能运输系统中多视角交通数据(如交通流量、速度和行程时间数据等)的获取更加便利。多视角交通数据从不同但互补的视角刻画了相同的交通流演变过程，为交通需求预测、交通状态估计等主动交通管理控制应用提供了坚实的支撑。现实应用中，由于传感器故障、通讯中断等原因，现实采集的交通数据多存在缺失问题。如何从含有缺失的部分数据观测中准确地恢复出准确完整的多视角交通数据，对于智能交通领域具有重要意义。

2、给定多视角交通数据，现有的交通数据恢复方法主要有：(1)单视角交通数据恢复方法，利用单个交通变量数据内的高维时空依赖关系，对多视角交通数据的各个视角分别进行单独恢复，代表性的方法包括，基于插值的方法、基于深度学习的方法和基于低秩矩阵/张量恢复的方法；然而，单视角恢复方法忽略了多视角交通数据之间的内在的一致性和互补性，当单个视角数据内出现大范围缺失时其恢复能力有限，且对核心参数选择较为敏感。(2)多视角交通数据恢复方法，利用多视角交通数据间的物理约束关系，对本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种多视角交通数据同时恢复方法，其特征在于，所述多视角交通数据同时恢复方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的多视角交通数据同时恢复方法，其特征在于，步骤S2中，对视角内交通数据的依赖性进行捕捉的过程包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的多视角交通数据同时恢复方法，其特征在于，步骤S3中，对视角间交通数据的内在一致性进行捕捉的过程包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的多视角交通数据同时恢复方法，其特征在于，步骤S4中，构建同时利用视角内交通数据依赖性和视角间交通数据一致性的多视角交通数据同时恢复模型，引入单视角交通数据张量和多视角子空间张量...

【技术特征摘要】

1.一种多视角交通数据同时恢复方法，其特征在于，所述多视角交通数据同时恢复方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的多视角交通数据同时恢复方法，其特征在于，步骤s2中，对视角内交通数据的依赖性进行捕捉的过程包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的多视角交通数据同时恢复方法，其特征在于，步骤s3中，对视角间交通数据的内在一致性进行捕捉的过程包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的多视角交通数据同时恢复方法，其特征在于，步骤s4中，构建同时利用视角内交通数据依赖性和视角间交通数据一致性的多视角交通数据同时恢复模型，引入单视角交通数据张量和多视...

【专利技术属性】
技术研发人员：贺洋，贾云卿，夏井新，安成川，陆振波，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：