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文档简介

一种无人值守高速公路的车辆引导方法及2S2：根据所述道路图像信息与历史拥堵区域进行路段所述道路图像信息与历史拥堵区域进行路段划分，使用移动计算公式对各分路段进行分识别各分路段内的转弯节点并获得所述转弯节点的角度，当转根据所述各分路段的转弯路段比例与各车道的历史交通量，使用3i为第i车道的权重，根据车道的交通量分配权重，σ为道的转弯路段速度影响系将实时采集的各异常路段内车辆信息输入至车辆分析模块，获得各车辆的车辆行为，分析模块采用CNN结合LSTM的模型，通过多层卷积操作从输入的车辆轨迹图像或雷达图像对第二缓冲区的车辆进行引导，若车辆为ETC收费车辆时，将该车辆引对第一缓冲区的车辆进行引导，获取第一缓冲区内车辆行为分类模块：基于车辆的历史行为数据，分类车辆在高缓冲区划分模块：对高速公路口区域划分为第一缓冲区和456的车辆轨迹图像或雷达图像中提取空间特征，对车辆在不同时刻的位置信息进行卷积运[0024]对第一缓冲区的车辆进行引导，获取第一缓冲区内各车辆的高速公路口变道次7[0036]通过道路图像信息结合历史拥堵区域数据，本发明能够89[0055]当分路段的车辆密度大于等于预设密度阈值或分路段车辆的总移动值小于预设[0062]车辆分析模块采用CNN结合LSTM的模型，通过多层卷积操作从输入的车辆轨迹图基于梯度下降算法和反向传播算法对模型参数进行优化，使用验证数据集对模型进行评[0063]需要说明的是，首先，系统通过安装在高速公路的摄像头获取实时的车辆图[0067]对第一缓冲区的车辆进行引导，获取第一缓冲区内各车辆的高速公路口变道次ETC收费车辆需要提前引导至ETC收费道路，人工收费车辆需要提前引导至人工收费道路，若高速公路道路数量大于ETC收费道路和人工收费道路两条道路，则将多出的中间道路设以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进

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