检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093
出 处:《上海理工大学学报》2016年第5期479-486,共8页Journal of University of Shanghai For Science and Technology
基 金:国家自然科学基金资助项目(61603257;61503250);上海理工大学国家级项目培育基金资助项目(16HJPYQN03);上海高校青年教师培养资助计划(ZZslg15018)
摘 要:为使智能交通系统发挥作用,必须对流量、密度及速度等交通流的核心参数进行检测,目前已经有许多常见的方法,但在实际的检测中,使用一种检测方法只能检测出部分参数,未能够实现全部参数的检测,尤其是密度参数非常难以检测.现有的密度检测方法大部分集中在局部场景的交通密度检测上,对于连续场景的交通密度检测很少涉及.现主要综述了流量、密度及速度3个方面的检测方法,并重点关注仅通过视频数据能够方便地检测出多个交通参数的文献.To make the intelligent traffic systems(ITS)work well,it needs to obtain the core traffic parameters,including the flow,speed,density,and so on.There are a lot of methods to detect the core traffic parameters currently.But,none of them can detect all of the core parameters at once.Especially,the density is difficult to be detected.There is only a few methods focusing on detecting the density in a local sense.As for in the global sense,there is not yet any feasible method.The detection methods were summarized from three aspects,such as the flow,density and speed.Those references which suggest that traffic parameters can be easily detected only by the video were studied deeply.
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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