一种基于深度神经网络的车辆轨迹预测方法[发明专利]
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专利内容由知识产权出版社提供
专利名称：一种基于深度神经网络的车辆轨迹预测方法专利类型：发明专利
发明人：黄亮,冯旭,冯安琪,黄玉蘋,钱丽萍,吴远申请号：CN201810947323.X申请日：20180820公开号：CN109272745A公开日：20190125
摘要：一种基于深度神经网络的车辆轨迹预测方法，包括以下步骤：首先，在智能网联交通系统中，通过DSRC技术自动识别行驶的车辆并获取相关数据，实现车载系统与路边单元的信息交互；其次，针对采集的相关信息，首先通过量化公式对路边单元与车载系统的方位角进行量化，其次通过自回归滑动平均法对加速度进行预测，最后利用深度神经网络进行轨迹预测；最后，将处理好的信息通过光缆传送给另外3个路边单元，以便于下一次与车载系统的信息交互。本发明提供了一种在智能网联交通系统下基于深度神经网络的车辆轨迹预测方法。
申请人：浙江工业大学
地址：310014 浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号
国籍：CN
代理机构：杭州斯可睿专利事务所有限公司
代理人：王利强
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