基于云平台的交通视频检测数据优化研究

发布时间：2017-12-16 14:06

  本文关键词：基于云平台的交通视频检测数据优化研究

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【摘要】：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.
【作者单位】： 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;
【基金】：2013年四川省科技支撑计划资助项目(2013GZ0138)
【分类号】：U495
【正文快照】： 1引言在智能交通系统中,视频车辆检测器因功能全面在近几年得到广泛应用[1].相对于其他几种交通数据采集技术,它具有安装方便、分型精度较高、维护成本低和寿命长的优点[2].以目前广泛使用的可见光视频检测器为例,其工作原理是在视频摄像机的视频范围内设置虚拟线圈(即检测区)

【参考文献】

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