车路云协同的混合交通流优化方法、系统和装置

本申请提供车路云协同的混合交通流优化方法、系统和装置，涉及智慧交通技术领域，该方法通过获取并同步融合云端、路端和车端的多源交通数据，提取涵盖道路环境、车辆状态及驾驶员行为的混合交通流特征集，利用双层LSTM模型预测驾驶员意图，并结合RNN‑LSTM模型预测车辆轨迹，在此基础上进行意图与轨迹的置信度融合分析，实现对交通冲突事件的准确预测，进而支撑交通流的全局优化。该方法有效提升了复杂混合交通环境下意图识别与轨迹预测的精度，增强了交通管理系统的智能化决策能力，为缓解交通拥堵、提升通行效率和保障交通安全提供了高效的技术手段。