【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智慧交通，更具体地说，本专利技术涉及基于马尔科夫算法的车辆行驶轨迹预测方法。
技术介绍
1、随着智能交通系统的不断发展，车辆行驶轨迹预测成为提高交通管理效率、优化道路使用和提升行车安全的重要研究方向；传统的轨迹预测方法多依赖于历史数据的简单分析，难以适应复杂的交通环境和动态变化；马尔科夫算法作为一种有效的统计模型，能够通过状态转移概率对车辆运动进行建模，充分考虑行驶环境、驾驶行为及其他影响因素；因此，基于马尔科夫算法的车辆行驶轨迹预测方法应运而生。
2、通过建立车辆运动状态的马尔科夫模型，能够对车辆未来的行驶路径进行精确预测，帮助交通管理系统实时掌握交通流动情况，从而优化交通信号控制、减少交通拥堵；例如公开号为cn111009126a的专利公开了基于卡口抓拍数据的车辆行驶轨迹预测方法、系统及设备；包括：获取车辆历史轨迹数据；对所述车辆历史轨迹数据进行聚合，得到每辆车的轨迹数据；对所述车辆历史轨迹数据进行聚合，得到每个时间区间的车辆轨迹数据集合；基于所述每个时间区间的车辆轨迹数据集合构建路网车辆的马尔科夫状态转移...
【技术保护点】
1.基于马尔科夫算法的车辆行驶轨迹预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于马尔科夫算法的车辆行驶轨迹预测方法，其特征在于，所述历史轨迹数据为历史时刻采集的m组车辆轨迹数据，所述车辆轨迹数据包括车牌信息、通过时间、卡口位置和车辆类型，m为大于1的整数；
3.根据权利要求2所述的基于马尔科夫算法的车辆行驶轨迹预测方法，其特征在于，所述判断是否标记为异常数据的方法包括：
4.根据权利要求3所述的基于马尔科夫算法的车辆行驶轨迹预测方法，其特征在于，所述构建轨迹预测模型的步骤包括：
5.根据权利要求4所述的基于马...
【技术特征摘要】
1.基于马尔科夫算法的车辆行驶轨迹预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于马尔科夫算法的车辆行驶轨迹预测方法，其特征在于，所述历史轨迹数据为历史时刻采集的m组车辆轨迹数据，所述车辆轨迹数据包括车牌信息、通过时间、卡口位置和车辆类型，m为大于1的整数；
3.根据权利要求2所述的基于马尔科夫算法的车辆行驶轨迹预测方法，其特征在于，所述判断是否标记为异常数据的方法包括：
4.根据权利要求3所述的基于马尔科夫算法的车辆行驶轨迹预测方法，其特征在于，所述构建轨迹预测模型的步骤包括：
5.根据权利要求4所述的基于马尔科夫算法的车辆行驶轨迹预测方法，其特征在于，所述步骤1中，定义状态空间的方法包括：
6.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：张嘉新，赵佰军，杨春明，李明瑞，辛雨蔚，
申请(专利权)人：吉林省朗创科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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