The present invention relates to a traffic flow estimation system using a time-space probability system. The traffic flow estimation system can probabilistically and statistically analyze the real-time and historical traffic data using the speed and vehicle number data and input from a VDS sensor and precisely estimate the traffic flow according to the geographic relationship of the traffic flow. Accordingly, the present invention includes: an offline estimation unit which generates a model to represent the relationship in the time-space domain of the traffic flow; and an online estimation unit which generates a representative value at a single time point through the statistical analysis of the data measured by various sensors installed on the roads and uses an estimation model learned through the offline estimation model to output the traffic amount after a certain length of time.
본 발명은 시공간 확률 모델을 이용한 교통 흐름 예측 시스템에 관한 것으로서, VDS센서로부터 입력된 속도 및 차량 수 데이터를 이용한 Historical 및 실시간 교통 데이터의 통계 및 확률적 분석과, 교통 흐름의 지리적 상관 관계를 통하여 정확한 교통흐름을 예측할 수 있는 시공간 확률 모델을 이용한 교통 흐름 예측 시스템을 제공함에 그 목적이 있다 이러한 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 교통흐름의 시공간 도메인에서의 상관 관계를 표현하기 위한 모델을 생성하는 오프라인 예측부; 및 도로에 설치된 다양한 센서로부터 측정된 데이터의 통계분석을 통해 단일 시간에서의 대표 값을 생성하고, 상기 오프라인 예측부를 통해 학습된 예측모델을 이용하여 특정 시간 뒤의 교통량을 출력하는 온라인 예측부; 를 포함한다.
TRAFFIC FLOW PREDICTION SYSTEM USING SPATIOTEMPORAL STOCHASTIC MODEL
시공간 확률 모델을 이용한 교통 흐름 예측 시스템
2015-06-30
Patent
Electronic Resource
Korean
Hierarchical spatiotemporal feature enhancement framework for traffic flow prediction
European Patent Office | 2024
|Air Traffic Flow Prediction with Spatiotemporal Knowledge Distillation Network
DOAJ | 2024
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