固定检测器和移动检测器的交通信息融合方法

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

固定检测器和移动检测器的交通信息融合方法

张存保, 严新平

文章导航 > 交通信息与安全 > 2007 > 25(3): 14-17,22

张存保, 严新平. 固定检测器和移动检测器的交通信息融合方法[J]. 交通信息与安全, 2007, 25(3): 14-17,22. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2007.03.004

引用本文:

张存保, 严新平. 固定检测器和移动检测器的交通信息融合方法[J]. 交通信息与安全, 2007, 25(3): 14-17,22. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2007.03.004

ZHANG Cunbao, YAN Xinping. Data Fusion Method for Traffic Information Detected by Fixed Detectors and Floating Cars[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2007, 25(3): 14-17,22. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2007.03.004

Citation:

ZHANG Cunbao, YAN Xinping. Data Fusion Method for Traffic Information Detected by Fixed Detectors and Floating Cars[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2007, 25(3): 14-17,22. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2007.03.004

张存保, 严新平. 固定检测器和移动检测器的交通信息融合方法[J]. 交通信息与安全, 2007, 25(3): 14-17,22. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2007.03.004

引用本文:

张存保, 严新平. 固定检测器和移动检测器的交通信息融合方法[J]. 交通信息与安全, 2007, 25(3): 14-17,22. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2007.03.004

ZHANG Cunbao, YAN Xinping. Data Fusion Method for Traffic Information Detected by Fixed Detectors and Floating Cars[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2007, 25(3): 14-17,22. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2007.03.004

Citation:

ZHANG Cunbao, YAN Xinping. Data Fusion Method for Traffic Information Detected by Fixed Detectors and Floating Cars[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2007, 25(3): 14-17,22. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2007.03.004

固定检测器和移动检测器的交通信息融合方法

doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2007.03.004

武汉理工大学,武汉,430063
武汉理工大学,武汉,430063

基金项目:

国家重点基础研究发展计划(973计划)

湖北省武汉市科技攻关项目

中图分类号: U491
计量
- 文章访问数: 532
- HTML全文浏览量: 104
- PDF下载量: 6
- 被引次数: 0
出版历程
- 刊出日期: 2007-06-28

Data Fusion Method for Traffic Information Detected by Fixed Detectors and Floating Cars

摘要: 固定检测器和移动检测器在检测参数、数据精度、覆盖范围、采集成本等方面存在较大差异,具有很强的互补性.分析了固定检测器与移动检测器进行信息融合的必要性,提出了交通信息融合的总体框架.在分别阐述了基于固定检测器和基于移动检测器的区间平均速度估计方法基础上,采用BP神经网络对区间平均速度进行信息融合.以上海市南北高架道路为对象,利用Vissim仿真软件对基于BP神经网络的交通信息融合方法进行了实例分析,结果表明,该方法可以明显提高区间平均速度的精度.
- 交通信息 /
- 固定检测器 /
- 移动检测器 /
- 浮动车 /
- 信息融合 /
- 神经网络

参考文献(0)

资源附件(0)

WeChat

点击查看大图

计量

文章访问数: 532
HTML全文浏览量: 104
PDF下载量: 6
被引次数: 0

/

下载: 全尺寸图片幻灯片

分享

用微信扫码二维码

分享至好友和朋友圈

返回

版权所有《交通信息与安全》编辑部鄂ICP备05003336号-2

通信地址：湖北省武汉市武昌区和平大道1178号，武汉理工大学余家头校区 (430063)

联系电话：027-86580355电子邮箱：jtjsj@vip.163.com

本系统由北京仁和汇智信息技术有限公司开发