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为了克服已有道路交通数据压缩方法的算法复杂、处理速度较慢的不足，本发明提供一种简化算法、提升处理速度的基于LZW编码的道路交通数据压缩方法。

一种基于LZW编码的道路交通数据压缩方法，首先，建立道路交通特征参考序列，获取不同模态下的道路交通基准数据；其次，提取道路交通训练数据，基于同一模态下的道路交通基准数据，获取道路交通差值数据，选取道路交通差值数据的最优阈值；然后，提取道路交通实时数据，基于同一模态下的道路交通基准数据，获取道路交通差值数据；最后，通过LZW编码及解码，实现道路交通差值数据压缩及重构。本发明提供一种简化算法、提升处理速度的基于LZW编码的道路交通数据压缩方法。

于 LZW 编码的道路交通数据压缩方法具有一定的应用前景，主要体现在以下几个方面：

数据存储与传输：道路交通数据通常具有大量的监测信息，如车辆流量、速度、位置等。通过 LZW 编码进行数据压缩，可以有效减少数据量，节省存储空间，并提高数据传输效率，特别是在有限带宽或存储资源的情况下。

实时监测与分析：在实时道路交通监测系统中，压缩数据可以更快地传输和处理，帮助及时获取关键信息，如交通拥堵状况、事故预警等，支持实时决策和管理。

智能交通系统：LZW 编码可用于智能交通系统中的数据压缩，如车载导航、交通信号控制等。压缩后的数据可以更高效地在系统中流转，提高系统的响应速度和准确性。

数据共享与集成：压缩后的交通数据更便于在不同部门和系统之间共享和集成，支持更大范围的交通规划和管理。

浙江工业大学是东部沿海地区第一所省部共建高校、首批国家“高等学校创新能力提升计划”（2011计划）协同创新中心牵头高校和浙江省首批重点建设高校，坐落于中国历史文化名城、风景旅游胜地杭州。学校坚持立德树人根本任务，以拔尖创新人才为引领、高级应用型人才为主体、复合型人才为特色，大力培养德智体美劳全面发展，富有家国情怀、国际视野、创新精神和实践能力的行业精英和领军人才。

本方法仅在数据之间作减法处理，实现简单，不需要进行大量复杂的数据计算，可以有效的提高处理速度。

本发明的有益效果主要表现在：通过将同一模态Mgh的道路交通训练数据和基准数据的差值数据进行阈值化处理，结合LZW编码技术，实现差值数据的压缩，根据差值数据的压缩比，确定最佳阈值。通过将最佳阈值引入到同一模态Mgh的实时数据和基准数据的差值数据当中，实现差值数据的阈值化处理，结合LZW编码技术，实现差值数据的压缩，间接实现道路交通实时数据的压缩。通过对压缩后的差值数据进行LZW解码技术，获得重构的差值数据，结合基准数据，实现实时数据的重构。

技术转让，许可，合作所需资金需双方协商，此项技术想尽快落地，希望具备此项技术研发的技术方，能够尽快承接此项目。