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基于协同方法的视频交通拥挤度判定
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摘要
本文采用与传统模式识别不同的方法--协同模式识别对重要的交通控制参数之一交通拥挤度进行了研究,根据改进的协同模式识别模型对视频交通拥挤度进行识别,取得较好的实验效果。
作者
陈宏方
机构地区
福建农林大学计算机与信息学院
出处
《福建电脑》
2007年第9期98-98,91,共2页
Journal of Fujian Computer
关键词
交通拥挤度
协同
模式识别
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
引文网络
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董火明,高隽,陈定国,陈迎春.
协同神经网络聚类型学习算法[J]
.合肥工业大学学报（自然科学版）,2002,25(4):492-495.
被引量：20
2
杨家本.协同计算机和认知-神经网络的自上而下方法,1994.
3
J.P.Marques de Sa.Pattern Recognition Concepts,Methods and Applications,2002.
4
李峰.
智能交通系统在国外的发展趋势[J]
.国外公路,1999,19(1):1-5.
被引量：49
5
杨荫凯.
智能交通系统(ITS)概述及我国的发展对策选择[J]
.地理科学进展,1999,18(3):274-278.
被引量：23
二级参考文献
16
1
刘伯光.香港的城市交通是怎样搞好的？[J].城市科学,1996,(6):45-46.
2
－.'97北京智能交通系统发展趋势国际学术研讨会论文集[M].,1997,4..
3
－.《北美交通信息》[M].,1992-1997..
4
Pandya A S Macy R B.神经网络模式识别及其实现[M].北京:电子工业出版社,1999..
5
Haken H 杨家本（译）.协同计算机和认知－－神经网络的自上而下方法[M].北京:清华大学出版社,1994.18-98.
6
高隽 梁曼君 等.关于AM记忆样本选择的实验研究.全国第14届计算机科学及其在仪器仪表中的应用学术交流会论文集[M].合肥:中国科学技术大学出版社,2001.135-139.
7
鲍捷.协同神经网络若干关键问题研究[M].合肥:合肥工业大学计算机与信息学院,2001..
8
阎军.
韩国城市交通和城市交通改善措施[J]
.国外城市规划,1997(3):32-38.
被引量：6
9
李峰.
智能交通系统的主要内容和研究方向[J]
.交通与运输,1998,0(6):12-14.
被引量：5
10
陈燕新,戚飞虎.
对协同学习算法的研究[J]
.上海交通大学学报,1998,32(8):26-30.
被引量：4
共引文献
87
1
涂然,顾一帆,蒋玮辉,徐亚楠.
基于HFT函数的智能交通系统[J]
.广东经济,2017,0(1X):209-209.
2
陈宇伟.
广州智能交通建设现状与展望[J]
.广东公安科技,2005,13(4):46-51.
被引量：4
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张伟,徐爱功.
智能交通系统及发展趋势[J]
.辽宁工程技术大学学报（自然科学版）,2005,24(z1):77-79.
被引量：5
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田仪顺.
国外提升交通运输社会服务能力的启示[J]
.郑州航空工业管理学院学报,2012,30(5):30-34.
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张建梅,孙志田,崔继红.
城市公交线路存储设计及查询[J]
.河北建筑工程学院学报,2012(2):102-104.
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董火明,高隽,汪荣贵.
多分类器融合的人脸识别与身份认证[J]
.系统仿真学报,2004,16(8):1849-1853.
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梁栋柯,范凌云,郑皓.
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.公路交通技术,2004,20(6):104-106.
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张仲义,王海峰.
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.交通运输工程与信息学报,2003,1(1):118-122.
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苏景萍.
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.武汉理工大学学报（交通科学与工程版）,2001,25(2):217-219.
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卫小伟.
智能化交通系统的发展现状及未来[J]
.现代电子技术,2005,28(13):74-75.
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王东.
视频智能监控检测道路拥挤度方法[J]
.金卡工程,2012,14(4):12-14.
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王玲.
基于边缘直方图特征的车辆检测算法[J]
.现代电子技术,2009,32(14):130-131.
被引量：5
3
卢洵.
协同模式识别算法及其改进[J]
.计算机工程与科学,2004,26(2):48-49.
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王晓波,包宏.
视频交通实时采集系统的设计与实现[J]
.计算机应用研究,2005,22(2):245-246.
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张静,郭玲玲,袁彬.
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.金卡工程（经济与法）,2011(1):325-325.
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邵静,高隽,徐小红.
An Invariance Algorithm of Synergetic Pattern Recognition一种协同模式识别不变性算法[J]
.模式识别与人工智能,2006,19(4):462-468.
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.电子学报,1999,27(5):4-7.
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