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题名基于压缩传感的交通流量数据压缩方法
被引量:1
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作者
李清泉
周尧
乐阳
叶嘉安
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机构
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
武汉大学时空数据智能获取技术与应用教育部工程研究中心
武汉大学测绘学院
香港大学城市研究及城市规划中心
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出处
《交通运输工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2012年第3期113-119,126,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(41171348
60872132
+1 种基金
40830530)
香港研究资助局项目(HKU 754109)
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文摘
为准确获得用于数据压缩的变换矩阵,引入了基于压缩传感的交通流量数据压缩方法,在数据压缩端无需考虑变换矩阵的选择问题,直接通过高斯投影实现高效数据压缩。首先验证了交通流量数据在经过K-SVD方法训练过的字典上能够实现稀疏表达;然后在数据压缩端,通过具有限制性等距条件的随机矩阵将原始高维数据投影到低维空间上,实现数据的高效快速压缩;最后在数据传输后,通过凸优化算法在交通信息处理端完成数据解压缩。以美国某高速公路线圈传感器采集到的交通流量数据,对本文方法进行了验证。试验证明:该方法能够实现快速高效的压缩编码,当压缩比为4∶1时,解压缩相对误差仅为0.060 8。
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关键词
智能交通系统
压缩传感
数据压缩
冗余字典
高斯投影
l1-合成算法
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Keywords
intelligent transportation system
compressed sensing
data compression
redundant
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分类号
U491.112
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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