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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于多源群智感知数据的城市交通速度估计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116340879B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310221863.0，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于多源群智感知数据的城市交通速度估计方法是由贺诗波;张莹倩;李超;陈积明;方毅;杨秦敏;程鹏设计研发完成，并于2023-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源群智感知数据的城市交通速度估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源群智感知数据的城市交通速度估计方法，该方法基于智能手机收集的路侧行人数据和路上导航数据，经过缺失数据填充、自视图速度聚合和多视图速度同和等步骤得到最终的估计速度。本细粒度大规模城市交通速度估计方法能够实现所有类型的道路速度估计，包含了郊区路段与小路，而不是只关注市中心主路。本发明基于数据驱动，无需在道路上安装额外装置，成本低，普适性较强，与现有技术相比，具有更强的实用性、理论性与应用性，对改善交通管理和规划具有重要意义。

本发明授权基于多源群智感知数据的城市交通速度估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源群智感知数据的城市交通速度估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，数据集预处理：对智能手机收集的原始数据集进行清洗，分别得到路侧行人数据和路上导航数据； 步骤2，平均速度计算：利用步骤1中的数据集计算当前各个路段在不同时间段内的速度X； 步骤3，缺失数据填充：利用步骤2中获取的当前各个路段在不同时间段内的速度X，结合历史各个路段在不同时间段内的速度H，对X中的缺失速度数据进行填充，得到填充后的速度具体包括： 首先引入掩码矩阵M代表速度X的缺失单元： 其次，利用历史数据建立历史速度矩阵H提供额外的信息帮助填充缺失数据，引入另一个掩码矩阵N代表历史速度矩阵H的缺失单元： 定义一个加权矩阵W来衡量历史速度矩阵H中每个项的重要性，然后，利用H、W、M、N和X进行矩阵分解： 之后基于更新后的U+和V+通过矩阵分解构造损失： 之后对权重W进行更新： 其中，α和β为学习率参数； 经过迭代更新，得到一个学习完成的加权矩阵W，可以同时使用X和H来估算缺失数据 其中，λ表示惩罚项参数，U和V代表原矩阵分解而成的两个子矩阵； 步骤4，自视图速度聚合：利用步骤3中计算得到的填充后的速度根据历史速度H量化不同路段间的空间依赖性，集合有用的邻居信息，得到聚合后的路侧行人速度数据Vd和路上移动导航速度数据Vw； 步骤5，多视图速度融合：根据聚合后的路侧行人速度数据Vd和路上移动导航速度数据Vw，利用多层感知器，根据时间戳以及当前速度数据是否为填充数据，对多源速度数据进行融合，得到融合速度最终根据道路类型特征对融合速度进行修正，得到细粒度大规模的城市交通估计速度

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