[发明专利]路段特征模型训练方法、装置、终端设备及存储介质有效
| 申请号： | 201910540699.3 | 申请日： | 2019-06-21 |
| 公开（公告）号： | CN110459051B | 公开（公告）日： | 2020-09-04 |
| 发明（设计）人： | 林岳鹏 | 申请（专利权）人： | 平安国际智慧城市科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市世联合知识产权代理有限公司 44385 | 代理人： | 汪琳琳 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市前海深港合*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及人工智能领域，提供了一种路段特征模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质，所述路段特征模型训练方法包括：获取目标路段两侧的第一监测数据和第二监测数据；根据所述第一监测数据和所述第二监测数据，计算预设时间段内车辆的通行时间，并将所述通行时间和所述车牌信息都确定为车辆通行数据；对所述车辆通行数据进行预处理，得到图数据结构；利用预先训练好的图卷积神经网络模型对所述图数据结构进行处理，得到训练样本；采用所述训练样本对长短时神经网络进行训练，得到目标路段特征模型。本发明的技术方案实现对图数据结构的处理，提高目标路段特征模型识别的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 路段 特征 模型 训练 方法 装置 终端设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种路段特征模型训练方法，其特征在于，所述路段特征模型训练方法包括：/n获取目标路段两侧的第一监测数据和第二监测数据，其中，所述第一监测数据和所述第二监测数据都包括车牌信息；/n根据所述第一监测数据和所述第二监测数据，计算预设时间段内车辆的通行时间，并将所述通行时间和所述车牌信息都确定为车辆通行数据；/n对所述车辆通行数据进行预处理，得到图数据结构；/n利用预先训练好的图卷积神经网络模型对所述图数据结构进行处理，得到训练样本；/n采用所述训练样本对长短时神经网络进行训练，得到目标路段特征模型。/n
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