高斯算法在道路交通车流量统计中的应用_葛磊
高斯公式应用案例
高斯公式应用案例高斯公式是由卡尔·弗里德里希·高斯在19世纪提出的数学定理，用来计算定积分的值。
它在数学和物理学中有着广泛的应用，可以用来解决各种曲线和曲面的面积、体积等问题。
下面我们将介绍高斯公式在不同领域的应用案例。
一、物理学中的应用在物理学中，高斯公式常被用于计算电场和磁场的流量。
以电场为例，我们可以利用高斯公式计算电荷在闭合曲面内的总电通量。
这对于分析电场在不同空间分布下的性质非常有帮助，特别是在研究导体表面的电场分布时，高斯公式可以简化计算过程，提高计算效率。
在磁场的研究中，高斯公式也能够帮助我们计算磁场的总磁通量，从而得出磁场的特定性质。
二、工程学中的应用在工程学领域，高斯公式也有着重要的应用。
比如在土木工程上，我们可以用高斯公式计算不规则形状的地基的承载力，通过测量应力沿着不同方向的变化来推断不同部分的承载能力。
高斯公式也可以用来计算流体在封闭容器内的流量，这对于设计管道、泵站以及流体控制系统都是非常重要的。
三、计算机图形学中的应用在计算机图形学领域，高斯公式可以用来计算几何图形的面积、曲线的长度等。
比如在3D建模中，我们经常需要计算曲面的面积或者体积，这时候高斯公式可以提供一个简单而准确的计算方法。
高斯公式还可以应用在图像处理和计算机视觉中，如在图像分割、边缘检测等方面都有着重要的作用。
四、统计学和金融学中的应用在统计学和金融学中，高斯公式常被用来计算正态分布的概率密度函数。
通过高斯公式，我们可以求解不同数学期望和标准差的正态分布随机变量落入特定区间的概率，这对于风险管理、投资分析等方面有着巨大的作用。
五、其它领域中的应用高斯公式还被广泛地应用在电信信号处理、地理信息系统、生态学、生物医学工程等领域。
在电信信号处理中，高斯公式可以用来计算信号的频谱密度；在生态学领域，它可应用于分析生态系统中物种的密度分布；在生物医学工程中，它可以用来计算生物学体积并推断人体器官的形状。
多车道视频车流量检测和计数
效 的 背 景 建 模 和 准 确 的 车 辆 计 数 方 法 显 得 尤 为 重 要 。 本 文 提 出 了背 景 差 分 法 和 混 合 高 斯 模 型 来 提 高 运 动 车辆 的 检 测 质 量 ， 并 在 车 道 内设 置 了虚 拟 线 圈 ， 利 用连 通 域 分 析 法 、 区 域 灰 度 均值 法两 种方 法 检 测 运 动 车 辆 。实 验 结 果 表 明 区 域 灰 度 均 值 法 要 优于连通域分析法 ， 区 域灰 度均 值 法 可 以解 决 车辆 漏 检 的 问题 ， 车辆 计 数 的准 确 度 有 了显 著 的提 高 ， 准确率可达到 ９ ４ 以上。 关键 词 ： 背景差分 ； 高斯混合模型 ； 车辆 计 数 ； 连通域分析 ； 区域 灰 度 均 值
中 图分 类 号 ：Ｔ Ｎ９ ９ 文献标识码 ： Ａ 国家标准学科分类代码 ： ５ １ ０ ． ４ ０ ５ ０
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高速公路交通流量统计与分析总结
高速公路交通流量统计与分析总结随着我国经济的快速发展，高速公路在交通运输中的地位日益重要。
准确地统计和分析高速公路的交通流量，对于交通规划、管理以及道路设施的优化都具有重要意义。
交通流量的统计通常采用多种方法。
其中，感应线圈检测是较为常见的一种。
在高速公路的路面下铺设感应线圈，当车辆通过时，会引起磁场变化，从而实现对车辆的检测和计数。
这种方法准确性较高，但安装和维护成本也相对较高。
视频监测技术则是另一种常用手段。
通过在道路旁安装摄像头，利用图像处理和模式识别技术，对车辆进行识别和计数。
这种方法不仅能够统计流量，还能获取车辆的速度、车型等更多信息，但受天气和光照条件的影响较大。
微波检测技术通过向路面发射微波，并接收反射波来检测车辆，具有安装方便、不受天气影响等优点，但在多车道检测时精度可能会有所下降。
在进行交通流量统计时，还需要考虑时间因素。
一般会按照不同的时间段，如小时、日、周、月、年等进行统计。
这样可以清晰地了解交通流量的时间分布规律。
例如，在工作日的早晚高峰时段，交通流量通常会明显增加；而在节假日，出行需求的变化又会导致流量分布的不同。
对高速公路交通流量的分析，可以从多个角度展开。
从空间角度来看，不同路段的交通流量存在差异。
一些路段可能由于靠近城市出入口、连接重要的经济区域或旅游景点，交通流量较大；而一些偏远路段的流量则相对较小。
通过分析这些差异，可以有针对性地对道路设施进行改善和优化，比如在流量大的路段增加车道、改善路况等。
从车型角度分析，不同类型的车辆在高速公路上的比例和分布也有所不同。
客车和货车的行驶特点和需求不同，对道路的影响也各异。
货车通常体积较大、行驶速度较慢，可能会对交通流畅性产生一定影响。
因此，了解车型比例有助于制定合理的交通管理策略，比如设置货车专用道等。
从时间角度分析，交通流量呈现出明显的周期性和季节性变化。
除了前面提到的工作日和节假日的差异外，不同季节的流量也会有所不同。
基于高斯混合模型聚类算法的交通状态划分
基于高斯混合模型聚类算法的交通状态划分
黄艳国;张升升;刘红军
【期刊名称】《现代电子技术》
【年(卷),期】2022(45)7
【摘要】为了能够对道路实时交通状态进行有效判别,提出一种利用高斯混合模型聚类算法判别城市道路交通状态的方法。
通过同时对高德地图数据平台实时监控和现场数据采集获得道路的速度、流量等判别指标以及交通状态,并且在流量的基础上提出宽裕度判别指标。
为防止GMM算法陷入局部最优,运用改进的均值-标准差算法分析预处理数据获得聚类中心,将实验所得聚类中心值代入高斯混合模型进行聚类分析实验,通过匹配矩阵将各算法实验分类结果与实际交通状态值进行对比获得算法的分类精度。
结果表明,改进的GMM算法精确率达到98.8%,较未改进的GMM算法精度提高了0.2%,改进GMM算法在精确度和稳定性方面均优于其他几种算法,验证了高斯混合模型对交通数据进行状态判别的有效性。
【总页数】6页(P168-173)
【作者】黄艳国;张升升;刘红军
【作者单位】江西理工大学电气工程与自动化学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.1-34;U491.17
【相关文献】
1.基于高斯混合模型的道路交通状态特征辨识方法
2.基于C均值聚类算法的交通时段划分方法研究
3.基于Sub_FCM聚类算法的交通流量段自动划分方法
4.基于三相交通流理论的交通状态划分
5.基于改进谱聚类算法的交通区域划分方法
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基于Gaussian-支持向量回归机的高速公路短时交通量预测
关 键 词 ： 持 向量 机 ； 传 算 法 ； 斯 函 数 ； 时交 通 量 预 测 支 遗 高 短
中 图 法 分 类 号 ： １． Ｕｌ ６ ５ Ｄ Ｉ１ ． ９ ３ｊｉ ｎ １０ —８ ３ ２ １． ６ ０ ０ Ｏ ：０ ３ ６ ／．ｓ ． ０ ６２ ２ ． ０ １ ０ ． ２ ｓ
另 一类 是基 于知 识 的智 能模 型 的预测 方法 如神 经
网络模 型［ 、 于混沌理 论 的模 型Ｌ 等． ３基 ］ ４ 支持 向量 回归 机 （ｕ ｐ ｒ ｖ ｃｏ ｅ ｒｓｉｎ Ｓ ｓ ｐ ｏ ｔ ｅｔｒｒｇ ｅｓ ， ＶＲ） 用 结 ｏ 采 构 风 险最小 化原 则 替 代 经 验 风 险最 小 化 原则 ， 能
进 行 Ｇ ｕ ｓ ｎＳ ａ ｓｉ —ＶＲ 模 型 参 数 的 优 选 ， 预 测 过 ａ 在
收 稿 日期 ：０ １Ｏ —Ｏ ２ １一８２
赵泽辉（ ９ ２ ） 男 ， １ ７ 一 ： 博士生 ， 主要研 究领域 为交通规划 、 高速公路后评价等
教 育 部 博 士点 专 项 基 金 项 目 （ 准 号 ：０ ８ １ １ １５ 、 南 省 交 通 厅 科 技 计 划 项 目（ 准 号 ：０ ９ ２ 资 助 批 ２ ０ ０ ４ １０ ）河 批 ２０１）
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基 于 Ｇａ ｓｉｎ支 持 向量 回归 机 的 ｕ ｓａ 一 高速 公 路 短 时交 通量 预测 ＊
赵 泽 辉 康 海 贵Ｄ 李 明伟 Ｄ 周 鹏 飞Ｄ 莫 仁 杰Ｄ
济源 ４４ ０ ） ５ ６ ０ （ｖ 理 工 大 学 工 程 建 设 学 部 ” 大 连 １ ６ ２ ） （ 南 省 济 邵 高 速 公 路 有 限 公 司 ３连 １０ ４ 河
基于改进高斯模型的车流量检测算法
２ ０ １ ３年 １ Ｏ月
激 光 与 红 外
ＬＡＳ ＥＲ ＆ Ｉ ＮＦ ＲＡＲＥＤ
Ｖｏ ｌ ＿ ４３． Ｎｏ ．１ ０
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文章编号： １ ０ ０ １ — ５ ０ ７ ８ （ ２ ０ １ ３ ） １ ０ — １ １ ８ ０ － ０ ４
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・图像 与信 号处理 ・
基 于 改进 高 斯模 型 的车 流量工程学院， 江西 南昌 ３ ３ ０ ０ ９ ９ ）
摘
要： 提 出 了一种 基于 改进 单高斯模 型的车 辆检测 与流 量统 计算 法 ， 该 算法采 用 改进 的单高
１ 引 言
视觉 检测算 法 中最 常用 的一 种 方 法 ， 其 关键 在 于 背 景 的提取 及更新 ， 由于 一 般 的 背景 建 模 方 法 对 突发 运动 和光 照突 变敏 感 ， 又 不 能 区分 移 动 目标 和移 动 阴影 ， 从 而导 致车辆 的误 检率 较 高 。 本文 在背 景消减 法 的基础 上提 出 了一 个新 的车
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高斯过程回归在大数据分析中的应用
高斯过程回归在大数据分析中的应用在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为各行各业的常态。
然而，大数据的处理和分析却带来了巨大的挑战。
在这个背景下，高斯过程回归（Gaussian Process Regression）作为一种强大的工具，被广泛应用于大数据分析中。
高斯过程回归是一种非参数的贝叶斯回归方法，其核心思想是通过对数据进行建模，来预测未知数据的分布。
与传统的回归方法相比，高斯过程回归具有以下几个优势。
首先，高斯过程回归不需要对数据做任何假设，可以灵活地适应各种数据类型和分布。
其次，高斯过程回归可以提供对未知数据的不确定性估计，这对于决策和风险管理非常重要。
最后，高斯过程回归可以通过引入合适的核函数来处理非线性关系，从而更好地拟合复杂的数据。
在大数据分析中，高斯过程回归的应用主要有两个方面。
第一个方面是数据预测和插值。
在大数据集中，常常存在数据缺失或者需要对未来数据进行预测的情况。
高斯过程回归可以通过对已有数据的建模，来预测缺失数据的分布，并给出相应的置信区间。
同时，高斯过程回归还可以通过插值方法，填补数据缺失的空白，从而得到完整的数据集。
这对于后续的分析和决策具有重要意义。
第二个方面是异常检测和数据清洗。
在大数据集中，由于数据量庞大和复杂性高，往往存在大量的异常值和噪声。
这些异常值和噪声会对数据分析和建模产生严重影响。
高斯过程回归可以通过对数据的建模和估计，识别并去除异常值和噪声，从而提高数据的质量和可靠性。
同时，高斯过程回归还可以通过对异常值和噪声的建模，提供对数据清洗的指导和决策支持。
除了以上两个方面，高斯过程回归还可以应用于数据压缩和降维。
在大数据分析中，数据的维度往往非常高，这给数据的存储和计算带来了巨大的挑战。
高斯过程回归可以通过对数据的建模和分析，提取数据的主要特征和结构，从而实现数据的压缩和降维。
这不仅可以减少数据的存储和计算成本，还可以提高后续分析和建模的效率和准确性。
然而，高斯过程回归在大数据分析中也存在一些挑战和限制。
数学技术在交通流量优化中的实际应用案例
数学技术在交通流量优化中的实际应用案例信号配时优化是交通流量优化的一个重要方法。
数学技术在信号配时优化中发挥着重要作用。
通过数学建模和优化算法，可以得出最佳的信号配时方案，以最大限度地提高交通流量。
举个例子，假设一条道路上有多个交叉口，交通流量较大。
如果每个交叉口的红绿灯时间是固定的，那么可能会导致拥堵和交通阻塞。
通过数学建模，我们可以将交通流量、红绿灯时长等因素纳入考虑，并使用优化算法来确定最佳的信号配时方案。
这样可以使得交通流量得到最大化，减少交通堵塞。
另一个实际应用案例是交通流模拟。
交通流模拟是通过数学模型来模拟和预测交通流量变化的过程。
数学建模和仿真技术可以帮助交通管理者更好地理解交通流量的行为并做出相应的决策。
例如，在城市规划中，交通流模拟可以用来评估不同建筑布局对交通流量的影响。
通过建立数学模型，模拟交通流量在不同布局条件下的变化情况，可以得出最佳的建筑布局方案，以减少交通拥堵和提高交通效率。
此外，交通流模拟还可以用于交通事故预防。
通过模拟交通流量的变化，可以检测潜在的交通冲突和危险区域，进而采取措施避免交通事故的发生。
数学模型可以将车辆的位置、速度、加速度等因素纳入考虑，从而有效地预测交通事故的概率。
除了上述两个方面，数学技术还可以在交通流量优化中的其他方面发挥作用。
例如，数学建模可以用来分析交通信号的优化策略、车辆路径规划和拥堵预测等。
通过将交通流量与数学模型相结合，可以实现对交通系统的全面优化，提高道路利用效率，减少交通拥堵，提升交通运输的效益。
总之，数学技术在交通流量优化中起着重要作用。
信号配时优化和交通流模拟是数学技术在交通流量优化中的两个重要应用方面。
通过数学建模和优化算法，可以得出最佳的信号配时方案，提高交通流量。
通过交通流模拟，可以预测交通流量的变化，避免交通事故发生。
通过将交通流量与数学模型相结合，可以实现对交通系统的全面优化，提高交通运输效益。
数学在交通流量优化中的应用
数学在交通流量优化中的应用随着城市人口的不断增加和交通工具的普及，交通流量的优化成为了一项重要的任务。
为了有效地管理和调控交通，数学在交通流量优化中发挥着关键作用。
本文将探讨数学在交通流量优化中的应用，并分析其对交通系统的效益。
一、交通流量建模在优化交通流量之前，我们首先需要对交通流量进行建模。
数学提供了一种有效的方式来描述交通流量的行为和特征。
通过建立合适的数学模型，我们可以更好地理解交通流量的变化规律，并根据模型结果进行决策。
数学建模在交通流量优化中的一个重要应用是交通流动模型，如著名的Lighthill-Whitham-Richards(LWR)模型。
该模型基于守恒律原理，通过描述交通流量的密度和速度之间的关系，来模拟交通流量的演变过程。
这种模型可以用来预测交通拥堵的发生和持续时间，帮助交通管理者制定优化策略。
二、交通信号优化交通信号优化是提高交通效率的重要手段之一。
通过合理地调整交通信号的配时，可以减少红绿灯等待时间，提高交通流量的通过效率。
数学模型在交通信号优化中起着关键的作用。
一个常用的交通信号优化模型是线性规划模型。
该模型将交通信号配时问题转化为数学最优化问题，通过简化问题为线性约束条件和目标函数，可以高效地求解最佳配时方案。
这种模型可以根据交通流量的变化实时调整信号配时，以最大限度地提高交通流量的运行效率。
三、路径规划路径规划是指根据出发地和目的地之间的距离、时间等因素，寻找最优的交通路径。
数学在路径规划中的应用广泛而重要。
一种常用的路径规划算法是Dijkstra算法。
该算法基于图论的思想，通过计算不同路径之间的权值，找到最短路径。
数学在算法的实现过程中起着关键的作用，从而帮助人们更加高效地选择出行路径。
另一个常用的路径规划算法是A*算法。
该算法综合考虑了距离和启发式信息，可以更准确地估计路径的优劣，并找到最优路径。
数学在A*算法中的应用使得路径规划更加智能化和高效。
四、流量预测和调控对交通流量进行准确的预测和调控，可以帮助交通管理者及时采取措施，缓解交通拥堵，提高交通流量的运行效率。
高斯混合模型在数据分析中的应用
高斯混合模型在数据分析中的应用随着信息技术的飞速发展，数据分析越来越成为企业和组织决策的重要工具。
在大数据时代，如何快速、高效地对海量数据进行分析，寻找其中的模式和规律，成为了许多企业和组织面临的挑战。
其中，一种十分常见的数据分析方法就是基于高斯混合模型的聚类分析。
高斯混合模型（GMM）是一种数学模型，用于对多个随机变量的概率分布进行建模。
在实际应用中，GMM可以用于不同领域的数据分析，如图像处理、文本挖掘、金融分析等。
其中，最为典型的应用就是聚类分析。
聚类分析是将数据集合分为若干个组别，使得组别内的数据相似度较高，组别之间的数据差异较大。
在实际应用中，聚类分析常常用于市场细分、客户分类、产品推荐等领域。
基于GMM的聚类分析，具有以下优点：1. 能够处理非线性数据在实际应用中，许多数据不具有线性可分性，即无法使用线性模型对其进行建模。
但是，GMM可以使用高斯分布模型对数据进行建模，因此能够有效处理非线性数据。
2. 能够处理高维数据在大多数数据集中，数据的维度往往比样本数量还要大。
传统的聚类算法往往面临着维度灾难的挑战。
但是，GMM可以通过限制高斯分布的协方差矩阵为对角矩阵，从而避免高维数据中的“信息冗余”的问题，从而实现高维数据的聚类分析。
3. 能够输出每个样本的分类概率传统的聚类算法通常只能在数据集中找到各个簇的中心点，无法输出各个样本的分类概率。
而基于GMM的聚类算法不仅可以输出各个簇的中心点，还可以输出每个样本属于各个簇的概率，从而提供更加细致的数据分析信息。
虽然GMM算法具有这些优点，但是其使用方法并不简单。
下面，我们将以一个简单的聚类分析为例，介绍如何使用GMM算法进行数据分析。
首先，让我们考虑一个简单的二维数据集，其中包含两个簇，如下图所示：在这个数据集中，我们可以明显看到两个聚类簇。
现在的问题是，如何使用GMM算法找到这两个聚类簇？具体步骤如下：1. 选择GMM算法中的参数GMM算法需要选择一些参数，来描述数据分布的特征。
高速公路交通流量统计分析
高速公路交通流量统计分析随着经济的快速发展和人们生活水平的不断提高，高速公路在交通运输中的地位日益凸显。
准确地统计和分析高速公路的交通流量，对于交通规划、管理以及基础设施建设等方面都具有重要的意义。
高速公路交通流量的统计是一项复杂而系统的工作。
首先，统计的方式多种多样。
常见的有通过传感器设备进行检测，例如地感线圈、微波雷达、视频监控等。
地感线圈通常埋设在道路下方，当车辆通过时会引起磁场变化，从而感知车辆的存在和通过数量。
微波雷达则利用电磁波的反射原理来检测车辆的速度和数量。
视频监控则通过图像识别技术来获取交通流量信息。
在实际的统计过程中，需要考虑到许多因素对统计结果的影响。
例如，天气条件会对传感器的工作性能产生一定的干扰。
在恶劣的天气如暴雨、大雾等情况下，传感器的准确性可能会有所下降。
此外，道路的施工和维护也可能导致交通流量的临时性变化，这在统计时需要加以甄别和剔除。
高速公路交通流量具有明显的时间分布特征。
在一天当中，早晚高峰时段通常是交通流量的高峰期。
早上上班和晚上下班时间，大量的车辆涌上高速公路，导致交通拥堵。
而在中午和夜间，交通流量相对较少。
从一周的角度来看，工作日的交通流量一般高于周末，因为工作日人们的出行需求主要是通勤，而周末则更多是休闲和娱乐出行。
此外，高速公路交通流量还存在季节性的变化。
在节假日期间，如春节、国庆等，由于人们的长途出行需求增加，高速公路的交通流量会大幅上升。
而在旅游旺季，通往热门旅游景点的高速公路路段也会出现交通流量的显著增长。
不同路段的高速公路交通流量也存在差异。
城市周边的高速公路路段往往交通流量较大，因为这些路段连接着城市的主要出入口，承担着大量的通勤和物流运输任务。
而一些偏远地区或者连接人口较少城市的高速公路路段，交通流量相对较小。
对高速公路交通流量进行分析，可以为交通管理部门提供重要的决策依据。
例如，根据交通流量的时间分布特征，可以合理安排交警的执勤时间和地点，加强高峰时段和重点路段的交通疏导，提高道路的通行效率。
数学方法在交通流量中的应用
数学方法在交通流量中的应用在现代社会中，交通流量的高效管理至关重要。
为了解决交通拥堵和提高交通效率，数学方法被广泛应用于交通领域。
本文将介绍一些常见的数学方法在交通流量中的应用。
一、概率统计方法在交通流量的预测和分析中，概率统计方法起到了关键的作用。
通过对历史交通数据的统计分析，可以得到不同时间段、不同道路的交通流量概率分布。
基于这些概率分布，可以预测未来交通流量的趋势，从而制定有效的交通管理措施。
此外，概率统计方法还可以用于分析不同因素对交通流量的影响程度，例如天气、节假日等因素。
通过建立数学模型，可以量化这些影响并作出相应的调整。
二、线性规划线性规划是一种常见的优化方法，在交通流量中也得到了广泛的应用。
通过建立数学模型，确定交通网络中各个节点之间的最佳流量分配，使整个交通系统的运输效率最大化。
线性规划可以考虑道路容量、行驶速度、交通信号灯等因素，通过调整交通流量的分布，减少交通拥堵和行程时间，提高交通的运行效率。
三、图论算法图论算法在交通流量中的应用主要体现在交通路线的优化上。
通过建立交通网络的拓扑结构，使用图论算法可以寻找最佳的路径规划方案，从而减少行车距离和行驶时间。
例如，狄克斯特拉算法可用于计算单一起点到所有其他节点的最短路径，而弗洛伊德算法则可用于计算任意两个节点之间的最短路径。
这些算法在交通导航系统中得到了广泛的应用，能够为驾驶员提供最佳的路线选择。
四、仿真模拟交通流量的仿真模拟是一种常用的数学方法，它通过建立交通流动的数学模型，模拟真实交通场景，评估交通控制策略的有效性。
通过仿真模拟，可以预测交通流量的变化趋势，提前发现交通拥堵瓶颈，并针对性地采取相应措施。
此外，在交通规划和交通工程设计中，也可以利用仿真模拟来评估不同方案的可行性和效果。
综上所述，数学方法在交通流量中的应用极为广泛。
概率统计方法用于预测和分析交通流量，线性规划优化交通系统的运输效率，图论算法优化交通路径选择，仿真模拟评估交通控制策略。
基于混合高斯模型的道路背景提取方法研究
基于混合高斯模型的道路背景提取方法研究黄国浪;潘捷;许晓楠【摘要】针对单高斯模型对道路背景提取的不足，提出一种基于混合高斯模型的道路背景提取方法。
利用多个高斯分布组成混合高斯模型来表示道路背景图像中的各个像素点，并且针对该算法利用MATLAB进行仿真实验，实验结果验证了基于混合高斯模型的道路背景提取方法的实用性和有效性。
%Aiming at the shortcomings of the road background extraction method based on the single Gaussian model,this article proposes a road background extraction method based on the Gaussian mixture model.It adopts the Gaussian mixture model made up of the multiple Gaussian distributions to represent the each pixel point of the road background image,and conducts simulation experiments for the algorithm by using MATLAB. The experimental results certify the practicality and effectiveness of the road background extraction method based on the Gaussian mixture model.【期刊名称】《山东交通学院学报》【年(卷),期】2014(000)001【总页数】6页(P39-43,48)【关键词】道路背景提取;单高斯模型;混合高斯模型【作者】黄国浪;潘捷;许晓楠【作者单位】长安大学汽车学院，陕西西安 710064;长安大学汽车学院，陕西西安 710064;长安大学汽车学院，陕西西安 710064【正文语种】中文【中图分类】TP391.41;U495在城市道路视频监控中，运动车辆的有效检测、道路背景提取是进行车辆跟踪、识别等交通监控后续处理的基础[1]。
道路交通的车流量查询系统
道路交通的车流量查询系统
李娟娟;凌云;谢宗林;王槐生
【期刊名称】《苏州大学学报（工科版）》
【年(卷),期】2012(032)004
【摘要】以智能交通技术为基础,运用Flex应用程序开发了一个城市道路车流量查询系统,查询界面简单明了,易于使用。
该系统向用户提供交通信息服务,方便用户查询任意时刻苏州园区内各路口的车流量数据,并能在地图上直观地显示出来。
用户可根据需要制定出行路线,避免拥堵并节省行驶时间,具有一定的创新性和实用性。
【总页数】5页(P18-22)
【作者】李娟娟;凌云;谢宗林;王槐生
【作者单位】苏州大学电子信息学院,江苏苏州215006;苏州大学计算机科学与技术学院,江苏苏州215006;苏州大学电子信息学院,江苏苏州215006;苏州大学电子信息学院,江苏苏州215006
【正文语种】中文
【中图分类】TP31
【相关文献】
1.基于自动监测系统的道路交通车流量与声级研究 [J], 李宪同;刘砚华;汪贇;王另的;张守斌;魏峻山
2.高斯算法在道路交通车流量统计中的应用 [J], 葛磊;崔丹丹;韩东
3.基于WebGIS的视频星车流量分析与路况查询系统 [J], 夏广申;张正鹏;陈奕帆
4.基于道路交通视频的车流量检测 [J], 姚斐;宋芳
5.基于TS-NN模型的道路交通车流量预测 [J], 张扬永
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