1.一种基于道路资源预测的智能导航方法，其特征在于，包括以下步骤：获取用户导航请求，基于所述用户导航请求的信息获取导航规划和导航道路信息；

获取历史道路数据，将所述历史道路数据进行处理，获得道路资源数据集；

构建轻量化卷积网络，将所述道路资源数据集输入至所述轻量化卷积网络中进行训练，获得道路预测模型；

将所述导航规划输入至所述道路预测模型中进行计算，获得导航方案。

2.根据权利要求1所述的基于道路资源预测的智能导航方法，其特征在于，基于所述用户导航请求的信息获取导航规划和导航道路信息的过程包括：获取用户导航请求，基于所述用户导航请求获取导航道路信息和用户需求信息；

基于所述用户需求信息对路线进行规划，获得导航规划；

所述用户需求信息包括路程信息、时间信息和速度信息。

3.根据权利要求1所述的基于道路资源预测的智能导航方法，其特征在于，所述获得道路资源数据集的过程包括：获取历史道路通行数据，基于所述历史道路通行数据进行分类，获得分类数据集；

将所述分类数据集进行数据处理，获得所述道路资源数据集。

4.根据权利要求3所述的基于道路资源预测的智能导航方法，其特征在于，将所述分类数据集进行数据处理的过程包括：将所述分类数据集进行去除异常值和填充缺失值处理，获得处理数据集；

将所述处理数据集进行特征提取，获得所述道路资源数据集。

5.根据权利要求4所述的基于道路资源预测的智能导航方法，其特征在于，所述道路资源数据集包括道路的容量数据、拥堵程度数据、道路拓扑结构数据和是否施工数据。

6.根据权利要求1所述的基于道路资源预测的智能导航方法，其特征在于，所述获得道路预测模型的过程包括：构建轻量化卷积网络，将所述道路资源数据集输入至所述轻量化卷积网络中进行训练，获得训练模型；

基于决定系数对所述训练模型的性能进行评估，获得评估结果；

基于所述评估结果对所述训练模型进行微调，获得所述道路预测模型。

7.根据权利要求6所述的基于道路资源预测的智能导航方法，其特征在于，所述获得训练模型的过程包括：基于特征提取方法构建所述轻量化卷积网络；

将所述道路资源数据集进行划分，获得训练集和测试集；

将所述训练集输入至所述轻量化卷积网络中进行训练，获得预测试模型；

将所述测试集输入至所述预测试模型中进行测试，获得所述训练模型。

8.根据权利要求1所述的基于道路资源预测的智能导航方法，其特征在于，所述获得导航方案的过程包括：获取实时环境信息，将所述实时环境信息和所述导航规划输入至所述道路预测模型中进行计算，获得计算结果；

基于所述计算结果进行路网优化，获得最优导航方案。