数据融合技术及其在交通领域中的应用

本文通过对数据融合基础理论的总结与剖析，提出了数据融合技术在交通运输中的应用领域以及交通数据融合的数据处理过程，并以车辆行驶轨迹跟踪作为实例讨论了数据融合技术在交通领域中的具体应用。     

信息融合技术及其在智能交通领域中的应用

对信息融合技术及其在智能交通中的应用进行系统性概述。对常用的信息融合技术进行总结,归纳出5类信息融合技术,即神经网络类、Bayes融合类、推理融合类、空间融合类、自适应滤波类等。依据5种不同的交通应用场景,即信息检测与采集、交通流分析、分类识别、诱导控制和定位导航,对信息融合技术在智能交通中的应用进行文献综述,并指出随着交通应用场景的不同,融合技巧和算法也会随之不同。     

数据融合技术在交通事件检测中的应用综述

为了进一步提高交通事件检测系统的性能,在对基于单源信息的交通事件检测方法进行分析的基础上,从基于多信息源的交通事件自动检测数据级融合和基于多信息源的交通事件检测方法决策级融合2个方面,分析、总结了数据融合技术在交通事件检测中的应用现状,并指出了目前研究存在的主要问题及后续研究的发展趋势。     

用于车辆自主导航的多传感器数据融合方法

提出了一种用于车辆自主导航的多传感器数据磁合方法.首先分析了车辆自主导航过程的态势与威胁,建立了车辆行驶某时刻场景模型.然后综合现有各数据融合模型的优势,运用混合、分层的融合结构改进自主行驶的有效性和准确性.最后将该方法集成到湖南大学自主研制的无人驾驶汽车测试平台上.在城市道路的实际场景中,初步实现了基于路线和交通锥形标的自主导航和行驶任务,车辆自主行驶的融合决策准确率可达到97.5%,表明该方法具有可接受的性能.     

信息融合技术及其在智能运输系统中的应用

从信息融合算法和实际应用两方面分析了国内的研究热点与现状.结合智能运输系统中信息源的特点,系统地论述了信息融合技术在智能运输系统中的应用前景,指出信息融合技术在智能运输系统中的具体应用是发展趋势.     

数据融合技术在路径诱导中的应用研究

数据融合技术是路径诱导过程中的一项关键技术.文中以数据融合技术中的高阶神经网络技术的研究为主,通过对交通路网的分析,建立模型,准确地预测交通有关数据信息.通过应用高阶流体神经网络技术,解决复杂的交通网络计算问题,分别得出行驶距离最短、运行时间最少、拥挤程度最低、道路质量最好4种行驶路线的优化数据,以满足用户的要求.     

数据融合技术在短时交通流预测中的应用

提出了短时交通流预测的时间间隔长度,介绍了常用短时交通流预测方法.结合数据融合技术,明确了短时交通流预测的改进方向之一,即模型选择、模型组合,并给出了短时交通流预测的数据融合算例.     

智能车辆系统发展及其关键技术概述

介绍智能车辆系统的研究内容，研究与应用现状，智能车辆的使用可以改善道路安全状况，提高道路的利用率，智能车辆的行驶环境是很复杂的，为了得到一个可靠的决策，必须利用道路信息，其他车辆和目标的位置和动态信息和司机的状态信息等多源信息，智能车辆研究涉及的关键技术主要包括传感器技术，机器视角，GPS技术，通讯技术和数据融合技术等，尤其是数据融合技术中的多目标跟踪与匹配以及基于卡尔曼滤波器的状态估计技术等。     

多传感器信息融合技术及其在驾驶模拟器中的应用

多传感器信息融合广泛应用于工业自动化过程和军事中。多传感器可以避免单一传感器的局限性，获取更多的信息，提高准确度。章介绍了多传感器信息融合技术的原理、控制结构、融合层次的划分等内容，叙述了其在汽车驾驶模拟器中的应用情况。     

对高速公路移动目标跟踪的多传感器采集数据融合

针对目前多传感器数据融合算法存在的问题,提出了一种基于冗余信息的多传感器数据融合算法。此算法利用分布式融合结构的优点和强跟踪滤波对于机动目标获得局部状态估计值,通过提取各局部状态估计之间存在的冗余信息建立局部状态估计间的相互支持度,从而实现对其权系数动态的合理分配;通过理论分析和Monte-Carlo仿真表明,本文提出的算法得到的融合估计效果明显地优于利用单传感器测量数据得到的滤波估计结果,算法受外界随机干扰的影响较小,也证明了用分布式融合结构和强跟踪滤波对机动目标的局部状态估计值可信度高,基于冗余信息的多传感器数据融合算法具有较好的鲁棒性。     

城市路网中浮动车数据和线圈数据的融合

交通信息是 ATMS 的基础和核心,从实时交通数据中准确估计交通参数、判断和预测交通状态是 ATMS 的重要内容.文中在信息融合理论的基础上,介绍了交通数据融合的基本内容.分析了浮动车数据和线圈数据的特点后得出:在城市路网环境中,虽然浮动车采集和线圈采集方式各有优劣,但他们在时间和空间上具有很强的互补和冗余.为充分利用已获取的交通信息,应实现这两类数据的融合,并对浮动车数据和线圈数据的一般融合模型和基本融合方法进行了论述,明确了交通融合问题的2种研究方法,即通过仿真手段得到的数据和现场采集数据作为融合的数据源来验证融合模型.     

城市公交GPS数据与IC卡数据时空特性融合算法

针对部分城市公交GPS数据和IC卡数据无直接联系,且2个系统存在不规律时间偏差,很难关联获取乘客上车数据的问题,进行了时空特性快速匹配数据融合分析.根据公交GPS数据和线路站点位置匹配获得公交运行时刻表,利用运行时刻表与时间修正后的IC卡数据进行遍历计算,采用时间相似度曲线寻找二者对应关系,利用时间平均偏差曲线进行关系...     

数据采集交换体系及其在交通运输数据中心建设中的应用研究

随着交通运输信息化深入发展,深层次数据共享的需求越来越强烈,迫切需要建设信息资源交换共享体系.文中首先介绍了交通运输行业信息化的现状和问题,分析了交通运输行业数据中心数据采集交换原则、数据采集交换内容与特点以及数据采集交换方案,提出了数据采集交换体系架构,并针对交通运输行业特性设计了数据采集交换平台,对提出的数据采集交换体系在实际项目中的应用情况进行了简要说明.     

数据仓库技术在ITS数据管理中的应用研究

从ITS数据管理的概念与结构分析入手，探讨数据仓库技术应用于ITS数据管理的总体框架、主要应用领域及解决方法。     

数据融合技术在公路隧道火灾探测系统中的应用

介绍了几种常用公路隧道火灾探测器,如温度探测器、烟雾探测器、火焰探测器等。针对其各自在隧道火灾探测系统中应用时容易产生反应延迟、漏报和误报等缺点,提出了在隧道火灾探测系统中采用经典的自适应加权融合估计算法进行多探测器系统的数据融合。并分别对单传感器、多传感器和异类传感器火灾探测系统的数据融合进行了可信度分配。结果表明,与采用单一类型火灾探测器系统相比,多探测器系统的数据融合结果具有更高的准确度和可信度。     

PDA在城市交通基础设施数据采集中的应用研究

针对城市交通基础设施数据采集中的瓶颈问题，对个人数字助理（personal digital assistant，PDA）在交通基础设施数据采集中的应用进行研究，从数据结构和软件结构两方面进行分析，介绍基于PDA的数据采集系统软件的开发和应用，该系统已在我国各大城市的城市交通基础设施的数据采集中得到应用。