基于图卷积网络和门控循环网络的交叉口车迹预测方法

摘要

本公开属于智能交通技术领域，具体而言涉及基于图卷积网络和门控循环网络的交叉口车迹预测方法。所述方法包括：获取数据；将获取数据进行处理；构建车辆‑信号相位关系图，所述关系图由顶点集合V和边集合E组成，以车辆和信号相位为节点，并根据不同节点之间的距离，判断节点与节点之间是否连通形成边；将所述关系图G输入到图卷积网络中以得到图的高阶特征e(G)；基于GRU编码‑解码器网络挖掘轨迹时序演化规律，预测车辆轨迹。通过图来构建周围车辆和信号相位对车辆轨迹的影响关系，并利用图卷积网络和门控循环网络组合模型实现了交叉口车辆轨迹预测。