城市道路交通状况实时监测关键技术研究的中期报告本中期报告是关于城市道路交通状况实时监测关键技术研究的进展报告，包括以下三个方面的研究内容：1.城市道路交通状况实时监测系统框架设计在本阶段，我们设计了一个基于视频监控、传感器和地理信息系统（GIS）的城市道路交通状况实时监测系统框架。该系统框架包括数据采集子系统、数据预处理和特征提取子系统、交通状态分析和预测子系统以及数据展示和报告子系统。我们还设计了一个基于深度学习模型的交通流量预测算法来预测城市道路交通流量。2.数据采集和预处理我们使用了多个传感器和视频监控来收集城市道路交通数据。在数据预处理方面，我们采用了数据清洗、数据归一化和特征选择等方法来对原始数据进行预处理。3.交通状态分析和预测我们采用了机器学习和深度学习技术来分析城市道路交通数据，并开发了交通状态分类算法和交通流量预测算法。我们还使用了时间序列分析技术来预测交通流量，并验证了我们的方法的有效性。总之，我们的研究为城市道路交通状况实时监测提供了一个基于视频监控、传感器和GIS的系统框架，并开发了交通状态分类和交通流量预测算法。这些技术和方法有望在城市交通管理和规划方面发挥重要作用。