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交通信息采集與處理技術(shù)概述-文庫(kù)吧在線文庫(kù)

  

【正文】 紅外線檢測(cè)器 包括 主動(dòng)式 紅外線檢測(cè)器和 被動(dòng)式 紅外線檢測(cè)器 , 采用非地埋式 安裝 。 聲學(xué)檢測(cè)器 檢測(cè)來(lái)自車輛內(nèi)部和車輛輪胎與地面接觸等多個(gè)來(lái)源的聲音信號(hào) , 可檢測(cè) 車輛通過(guò) 、 車輛出現(xiàn) 及 車速 等交通參數(shù) 。 遙感數(shù)據(jù)可分為 遙感衛(wèi)星 數(shù)據(jù) 、 臨近空間 數(shù)據(jù)和航空數(shù)據(jù) 。 最后 , 需要對(duì) 過(guò)濾 出道路的遙感圖像進(jìn)行 二值化分割 ,即把 灰度圖像 轉(zhuǎn)化為 二值圖像 。 采用 閾值法 和 交通流機(jī)理法 結(jié)合的方法處理后的數(shù)據(jù)足以滿足下一步處理 ( 如數(shù)據(jù)融合 ) 所需的 數(shù)據(jù)精度 , 該方法能夠根據(jù)交通流的 實(shí)際情況 判斷采集來(lái)的數(shù)據(jù)是否合理 , 是 簡(jiǎn)單常用 的方法 。 時(shí)間數(shù)列法 是把當(dāng)前采集的交通變量看作 時(shí)間序列 ,并結(jié)合 歷史數(shù)據(jù) 對(duì)缺失的數(shù)據(jù)進(jìn)行 預(yù)測(cè)估計(jì) 。 第一級(jí) 又稱 檢測(cè)級(jí) 、 像素級(jí) , 是指直接在采集到的 原始數(shù)據(jù)層 上進(jìn)行 融合 , 在各種 傳感器 的 原始測(cè)報(bào) 未經(jīng)處理之前就進(jìn)行數(shù)據(jù)的 綜合 和 分析 , 保證 基礎(chǔ)交通 參數(shù)的準(zhǔn)確與可靠性 。 智能運(yùn)輸系統(tǒng)概論 交通信息融合方法 大致分為 兩 大類: 概率統(tǒng)計(jì)方法 和人工智能方法 。 貝葉斯估計(jì) 基于 總體信息 、 樣本信息和 先驗(yàn)信息 進(jìn)行 統(tǒng)計(jì) 和 推理 。 多源多維實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)交通信息融合技術(shù) 交通信息融合的主要方法 智能運(yùn)輸系統(tǒng)概論 模糊邏輯 基本思想 是把普通集合中的 絕對(duì)隸屬關(guān)系 靈活化 , 使元素對(duì)集合的 隸屬度 從原來(lái)只能取 {0, 1}中的值擴(kuò)充到可以取 [0, 1]區(qū)間中的 任一數(shù)值 , 很適合于用來(lái)對(duì)傳感器信息的 不確定性 進(jìn)行描述和處理 。 卡爾曼濾波的 遞推特性 使得系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理 不需要大量的 數(shù)據(jù)存貯 和 計(jì)算 。 粗糙集 與其他不確定性問(wèn)題理論的 最顯著區(qū)別 是無(wú)需提供任何 先驗(yàn)知識(shí) , 而是從 給定問(wèn)題的 描述集合 直接出發(fā) , 找出問(wèn)題的 內(nèi)在規(guī)律 。 證據(jù)推理 可避免這一缺點(diǎn) 。 常用的 邏輯推理 方法包括 概率推理 、 證據(jù)推理 、 模糊推理 和 產(chǎn)生式規(guī)則 等 。 第三級(jí) 又稱 決策級(jí) , 是直接針對(duì)具體 決策目標(biāo) 的 最終結(jié)果 。 缺失數(shù)據(jù)處理 交通信息預(yù)處理技術(shù) 智能運(yùn)輸系統(tǒng)概論 多源多維實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)交通信息融合技術(shù) 交通信息融合 , 又稱 交通數(shù)據(jù)融合 , 是指 多傳感器 的數(shù)據(jù)在 一定準(zhǔn)則 下加以 自動(dòng)分析 、 綜合以完成所需的 決策和 評(píng)估 而進(jìn)行的 信息處理 過(guò)程 。 采用 有序樣本聚類算法 時(shí)可以把一天的 流量曲線 、 占有率曲線 和 速度曲線 分成許多小的具有 相同交通特性 的 時(shí)間段 , 然后在這些小的時(shí)間段中根據(jù)其交通特點(diǎn)來(lái)定位隱含的 錯(cuò)誤 或 異常 數(shù)據(jù) , 該方法在實(shí)際計(jì)算中所需 循環(huán)次數(shù)隨著 數(shù)據(jù)總數(shù) 和 分割種數(shù) 成階乘地增長(zhǎng) , 所以給計(jì)算機(jī)的實(shí)現(xiàn)造成很大難度 。 以上過(guò)程稱之為 交通信息預(yù)處理 。 圖像增強(qiáng)處理 是數(shù)字圖像處理的基本方法之一 , 目的是 突出 需要的信息 , 弱化 或 消除 不需要的信息 , 即 干擾信息 。 除了可以采集 行程時(shí)間 和 車速 等交通信息 , 還可以進(jìn)行 出行 OD數(shù)據(jù) 的采集 。 微波雷達(dá)檢測(cè)器可通過(guò)發(fā)射不同的 雷達(dá)波 的波形獲取 交通參數(shù) , 為 非地埋式 安裝 , 可安裝在 單車道中央 的 上方 以檢測(cè)該車道的交通參數(shù) , 還可在 多車道道路 的 路邊 安裝以測(cè)量多條車道上車輛的交通參數(shù) 。 由車道上方的 超聲波探頭 向下發(fā)射一束 超聲波 , 車輛通過(guò)這些波束時(shí) , 引起波束 反射 回發(fā)送部件 , 通過(guò)判斷信號(hào)與原反射回波信號(hào)在 時(shí)間上的差異 來(lái)檢測(cè) 車輛數(shù) 和車輛 類型 。 劃線量測(cè)法 、 雷達(dá)測(cè)速法 、 光電管法 、 攝影法 適用于 地點(diǎn)車速 的測(cè)量; 車輛牌照識(shí)別法 、 浮動(dòng)車法 、跟車法 等適用于 行程車速 、 區(qū)間平均車速 的調(diào)查 。 智能運(yùn)輸系統(tǒng)概論 概述 交通信息 可以分為 靜態(tài)交通信息 和 動(dòng)態(tài)交通信息 。 交通信息服務(wù) 是智能運(yùn)輸系統(tǒng) ( ITS) 功能的一個(gè)重要方面 , 先進(jìn)的 交通管理系統(tǒng) ( ATMS) 和先進(jìn)的 交通信息系統(tǒng) ( ATIS) 等都離不開(kāi) 交通信息 。 非自動(dòng)采集 技術(shù) 自動(dòng)采集 技術(shù) 非自動(dòng)采集 技術(shù)不具備自動(dòng)采集的功能 , 采集過(guò)程依賴 人工操作 , 一般適用于做 短期交通調(diào)查 , 不適用于實(shí)時(shí)交通信息采集 。 智能運(yùn)輸系統(tǒng)概論 感應(yīng)線圈檢測(cè)器 目前使用最為廣泛的 交通流量 檢測(cè)裝置 , 安裝為 地埋型 。 主動(dòng)式 紅外線檢測(cè)器中 , 用于測(cè)量 車輛出現(xiàn) 等交通參數(shù) 。 路基型交通信息
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