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基于云平台的交通视频检测数据优化研究
被引量:
6
1
作者
程学庆
刘星文
+1 位作者
李建海
蒲云
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2015年第2期76-80,141,共6页
交通视频检测技术在智能交通领域应用广泛,成为当前交通信息采集的主要手段.但在恶劣天气条件下,视频车辆检测器采集的交通数据误差较大,难以准确反映路面实际状况.为解决此问题,本文提出基于不同气象能见度等级构建k型BP网络,对气象能...
交通视频检测技术在智能交通领域应用广泛,成为当前交通信息采集的主要手段.但在恶劣天气条件下,视频车辆检测器采集的交通数据误差较大,难以准确反映路面实际状况.为解决此问题,本文提出基于不同气象能见度等级构建k型BP网络,对气象能见度低于10 km时的原始交通数据作预处理优化.分析了云计算在交通信息处理方面的优势,基于云计算平台实现了该模型的构建与推广.最后以成都绕城高速七里沟大桥定点观测得到的数据做样本进行实例分析,对比了该模型方法与传统处理方法的数据处理效果,得出了本文方法较传统方法先进的结论.
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关键词
智能交通
交通数据处理
k型bp网络
视频车辆检测器
云计算
恶劣天气条件
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职称材料
题名
基于云平台的交通视频检测数据优化研究
被引量:
6
1
作者
程学庆
刘星文
李建海
蒲云
机构
西南交通大学交通运输与物流学院
西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室
出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2015年第2期76-80,141,共6页
基金
2013年四川省科技支撑计划资助项目(2013GZ0138)
文摘
交通视频检测技术在智能交通领域应用广泛,成为当前交通信息采集的主要手段.但在恶劣天气条件下,视频车辆检测器采集的交通数据误差较大,难以准确反映路面实际状况.为解决此问题,本文提出基于不同气象能见度等级构建k型BP网络,对气象能见度低于10 km时的原始交通数据作预处理优化.分析了云计算在交通信息处理方面的优势,基于云计算平台实现了该模型的构建与推广.最后以成都绕城高速七里沟大桥定点观测得到的数据做样本进行实例分析,对比了该模型方法与传统处理方法的数据处理效果,得出了本文方法较传统方法先进的结论.
关键词
智能交通
交通数据处理
k型bp网络
视频车辆检测器
云计算
恶劣天气条件
Keywords
intelligent transportation
traffic data processing
k
-type
bp
neural networ
k
video vehicle detector
cloud computing
bad weather condition
分类号
U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于云平台的交通视频检测数据优化研究
程学庆
刘星文
李建海
蒲云
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2015
6
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