信息融合技术在智能交通系统中的应用

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1、信息融合技术在智能交通系统中的应用朱振立河北省公安消防总队摘要：信息融合技术不仅能够使得多源数据更加合理和协调，还能够分析和整理出其中的有用信息，从而使系统在变化多端的环境中依旧能得出正确的决策。本文主要分析丫信息融合技术在智能交通系统屮的应用，为智能交通系统提供/有力的信息支持。关键词：信息融合技术;智能交通系统;应用;作者简介：朱振立（1976—），男，汉族，河北廊坊人，本科，工程师，研究方向:计算机通信。收稿日期：2017-08-16ApplicationofInformationFusionTechnologyinIntelligentTransportation

2、SystemZhuZhenliHebeiProvincialPublicsecurityfirebrigade;Abstract：Informationfusiontechnologycannotonlymakethedatamorerationalandcoordinated,butalsocouldanalyzeandsortouttheusefulinformation,sothatthesystemcanstillbethemostchangefulenvironmentinthecorrectdecision.Thispapermainlyanalyzesthe

3、applicationofinformationfusiontechnologyinintelligenttransportationsystem,providesapowerfulinformationsupportfortheintelligenttrafficsystem.Keywords:InformationFusionTechnologyinintelligenttransportationsystemKeyword：informationfusiontechnology;intelligenttransportationsystem;application;

4、Received：2017-08-16智能智能交通系统是以完善的基础设施为基础，融合了先进技术，并应用于交通系统中，所创建的一种更加准确、有效和实时的交通系统。从目前的智能交通领域来看，在全世界的范围内都呈现着良好的发展趋势和现状，尤其是交通信息的采集、处理和分析，更是成为了当前交通研究和管理活动的重要组成部分之一。如今，全球诸多国家的城市交通管理部门都己经建立起了具有采集、处理、分析和发布等功能的网络交通系统，我W可以从中借鉴他们的先进经验。1信息融合技术在智能交通系统中的应用1.1采集和检测信息信息融合在车辆信息检测方而的应用，能够有效预防车辆发生碰撞等事故，如视觉传

5、感器和激光扫描信息的融合以及多特征融合防碰撞的方法，能够有效检测出前方的车辆，而HOG和Haar-like融合特征的车辆检测方法，则能够有效检测出道路上的车辆。信息融合在车辆信息采集方面的应用，主要是路测设备和车载终端等方面，如数据采集、融合和共享技术屮是目前建立交通信息平台的基础支持，甚至在研允和细分这些技术后，还能够延伸出信息的评价功能，从而有效提高评价的准确性。1.2分析和预测车流一般情况下，使用传统的方法就能够起到中长期预测车流的效果，然而在短期的预测屮，传统方法却并不理想。因此经过一系列的研宂，学者们提出了诸多短期融合的预测方法，如神经网络融合预测方法是其中最为

6、常见的，还有十二次聚类、反向传播神经网络和结合的预测方法，这种方法较第一种更加具有优势，其次还有遗传梯度算法与祌经网络相结合以及传感器集中式的检测融合技术，这两种技术在仿真方面更加具有优势。而在分析车流方面，0前主要使用的是曲线拟合、证据理论和空间融合等融合方法，如曲线拟合的最小二乘法，能够有效辨别其中出现异常的车流数据;还有车流空间聚类算法，在空间连接和合并操作等反面更加便捷，效率优势更加突出；而证据理论和SVM和结合的方法，主要是通过从数据中分析规则、可信度矩阵、各项参数等方式进行信息的融合，能够有效降低误差率。1.3识别车联网分类在识别交通物理目标方面，主要针对于车

7、型、车牌和交通标志等对象，车型的识别则主要通过车辆的轮廓，因此多利用空间融合技术。如与车辆地磁感应波相结合，就能够提取三种不同的特征;与尺度不变特征转换技术相结合，就能够多角度识别，较第一种方式更加精确;还有与宽带雷达技术相融合，则能够获取车辆的距离像，就能够识别出车辆的车牌，由此可以看出，与空间融合技术的结合，有着重要的意义。在识别交通状态方面，主要用于驾驶行为和交通事故的判断，不仅能够识别危险的驾驶行为并提出预警和分析，还能够有效辨别交通事故，为事故现场提供良好的决策支持和借鉴意义，具有良好的前瞻性。1.4控制车联网诱导在