基于多模态数据融合和图神经网络的智能交通监控方法、装置及电子设备

本发明实施例公开的基于多模态数据融合和图神经网络的智能交通监控方法、系统、电子设备及存储介质，涉及智慧交通技术领域，有利于提升整个智能交通监控系统的性能和可靠性，使其更好地适应复杂的交通环境的监控分析，包括步骤：获取目标交通场景中的多模态数据，并对所述多模态数据进行同步和校准，所述多模态数据包括：图像、点云、声音和温度；利用深度学习算法从每种模态的数据中提取特征，并通过融合算法将提取出的特征进行融合，以增强在恶劣天气、光照变化或遮挡情况下的数据质量；基于预先训练得到的图神经网络预测模型，输入融合后的数据特征，输出交通场景中的交通元素的属性特征和相互关系特征；根据所述交通元素的属性特征和相互关系特征，对目标交通场景中的交通元素的流动和行为模式进行监控分析。本发明适用于交通监控分析及控制场景中。