【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于车联网，涉及数据稀疏化理论以及交通状态估计方案设计。具体涉及一种基于稀疏车联网数据的栅格化交通状态估计方法与系统。
技术介绍
1、交通状态估计是现代智能交通系统的重要组成部分，通过收集与分析城市交通状态量的实时状态信息，能够实现拥堵监测、交通管理和路线规划等多种功能，从而增强智能交通系统运行安全与效率，优化资源配置，减少环境污染，提高公众出行体验，推动现代社会可持续发展。传统的交通状态估计方法主要通过环路探测器、微波传感器和摄像监控等交通基础设施来记录经过特定区域的车辆数据，获得实时的交通状态信息。然而这些传统方法的缺陷十分明显，其覆盖范围有限，并且设施的安装与维护成本昂贵，限制了智能交通系统的发展与普及。车联网作为一种先进而具备广阔发展前景的交通感知范式，能够通过无处不在的移动用户与传感器生成交通数据而实现群体智能感知，从而很好地克服传统方法面临的困境。车联网技术的出现与发展使得大批量的车辆实现了相互连接，生成包括车辆速度和全球定位系统坐标的交通信息，而实时提供覆盖整体城市范围的海量智能交通系统数据。基于车联网数据的交通...
【技术保护点】
1.一种基于稀疏车联网数据的栅格化交通状态估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于稀疏车联网数据的栅格化交通状态估计方法，其特征在于：所述采集车辆行驶信息的稀疏车联网数据集，随机选取在城市整体范围内均匀分布的部分网联车辆作为探测车辆，采集探测车辆的行驶信息而获得稀疏车联网数据集，所采集稀疏车联网数据包括探测车辆速度、行驶方向和地理位置坐标。
3.根据权利要求1所述的一种基于稀疏车联网数据的栅格化交通状态估计方法，其特征在于：所述栅格化的城市地图，把城市地图均匀地划分为多个网格，每个网格均对应某处城市区域，并且其横纵...
【技术特征摘要】
1.一种基于稀疏车联网数据的栅格化交通状态估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于稀疏车联网数据的栅格化交通状态估计方法，其特征在于：所述采集车辆行驶信息的稀疏车联网数据集，随机选取在城市整体范围内均匀分布的部分网联车辆作为探测车辆，采集探测车辆的行驶信息而获得稀疏车联网数据集，所采集稀疏车联网数据包括探测车辆速度、行驶方向和地理位置坐标。
3.根据权利要求1所述的一种基于稀疏车联网数据的栅格化交通状态估计方法，其特征在于：所述栅格化的城市地图，把城市地图均匀地划分为多个网格，每个网格均对应某处城市区域，并且其横纵坐标可以转换为实际对应区域的经纬度范围。
4.根据权利要求1所述的一种基于稀疏车联网数据的栅格化交通状态估计方法，其特征在于：根据地理位置坐标转换规则将车辆匹配到相应区域，坐标包括车辆的经纬度以及行驶方向，根据栅格化城市交通地图中每个网格实际对应区域的经纬度范围，确定车辆坐标所匹配的网格位置，并且将每个网格中车辆的行驶方向划分为东、南、西、北四个类别。
5.根据权利要求1所述的一种基于稀疏车联网数据的栅格化交通状态估计方法，其特征在于：完成稀疏车联网数据与栅格化地图的匹配之后，计算栅格化城市交通地图每个网格中四类行驶方向的车辆在时刻t的平均速度，作为该网格在时刻t的交通状态估计值，并将所有完成计算的网格进行整合，生成时刻t的基于稀疏车联网数据的原始交通状态图像。
6.根据权利要求1所述的一种基于稀疏车联网数据的栅格化交通状态估计方法，其特征在于：convret模型的编码器模块使用卷积神经网络层捕...
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