智能运输系统概论-第4章-交通信息采集与处理技术
第四章基础交通信息采集与融合技术ppt课件
第四章：基础交通信息采集与融合技术
4.2交通信息融合技术 根据数据抽象的三个层次，信息融合可分为三级：
第一级：又称像素级、检测级，是指直接在采集到的原始数据层 上进行融合，在各种传感器的原始测报未经处理之前就进行数据 的综合和分析。 第二级：是指先对来自传感器的原始信息进行特征提取，然后对 特征信息进行综合分析和处理。 第三级：又称决策级，是直接针对具体决策目标的最终结果。
（1）感应线圈检测器
第四章：基础交通信息采集与融合技术
（2）超声波检测器
第四章：基础交通信息采集与融合技术
（3）磁性检测器
第四章：基础交通信息采集与融合技术
（4）红外线检测器
第四章：基础交通信息采集与融合技术
（5）微博雷达检测器
Hale Waihona Puke 第四章：基础交通信息采集与融合技术
（6）视频检测器
第四章：基础交通信息采集与融合技术
（7）道路管检测器
（8）声学检测器
第四章：基础交通信息采集与融合技术
2.行程时间采集技术 ➢ 浮动车法 ➢ 车辆识别法 （1）车辆牌照匹配技术
• 人工记录法 • 车辆牌照自动匹配技术
（2）车辆及车队信号匹配 ➢ 探测车法 （1）车辆自动识别法 （2）信标定位法 （3）GPS自动车辆定位方法 （4）手机无线定位方法
第四章：基础交通信息采集与融合技术
（1）车辆自动识别
第四章：基础交通信息采集与融合技术
（2）GPS自动车辆定位
第四章：基础交通信息采集与融合技术
4.2交通信息融合技术 1.交通信息融合技术的应用
包括城市交通诱导系统在内的智能交通系统各个子系统，是在关 键基础理论研究的前提下，将先进的信息技术、数据通信技术、 电子控制技术等有效的综合运用于地面交通运输体系，从而建立 起一种大范围、全方位发挥作用、实时、准确、高效的交通运输 系统。
智能交通技术中的交通信息采集与传输
智能交通技术中的交通信息采集与传输近年来，随着社会的发展和交通工具的进步，交通出行已经成为人们日常生活中必须面对的挑战。
为了减少人们出行中的烦恼，智能交通已经成为了一种可以推广和普及的技术。
而在智能交通的发展中，交通信息采集以及传输技术也成为了相当重要的系统。
本文将就智能交通技术中的交通信息采集与传输进行详细探讨，并试图阐述它的发展前景。
一、交通信息采集交通信息采集是指在智能交通系统中收集各种交通信息的过程，它能够为整个系统的管理、维护和安全提供有效的支持。
目前，常见的交通信息采集技术主要包括以下几种。
1．视频监控视频监控是在主要交通道路和路口等区域设立摄像机，通过对图像进行分析和处理，获得相关的交通信息。
它可以在很大程度上帮助交通管理部门监控交通状况，以及对交通状况进行分析和预测。
2．传感器技术传感器技术是一种可以实现实时、准确、无误的交通信息采集方式。
它可以安装在道路和汽车上，从而对交通状况进行实时监控和分析。
现在，越来越多的车辆都会配置传感器，以收集车辆运行中的数据，从而提高安全性和运行效率。
3．地磁感应技术地磁感应技术是一种可以非接触式地检测车辆通过情况的技术。
它可以通过电子信息技术来识别车辆情况和道路状况，从而为交通管理部门提供有益的交通信息。
二、交通信息传输交通信息传输是指将采集到的交通信息传输到后端处理服务器或其他设备的过程。
它可以为交通管理部门或车主提供实时、准确的交通路况，以及有针对性的应用服务。
目前，交通信息传输主要包括以下几种方式。
1．GPS定位技术GPS定位技术是一种根据卫星定位的方式来实现车辆位置种植和设备位置分布的技术。
它可以通过网络传输方式实现交通信息的传输，从而提供有利于交通情况分析和预测的数据。
2．无线通信技术无线通信技术是目前应用广泛，影响深远的一种交通信息传输方式。
它可以实现车辆和交通信息处理系统之间的无线传输，提供更加快捷、准确的信息传输服务。
3．云计算技术云计算技术是一种可以为交通信息采集和传输提供稳定、安全、高效的后端处理技术。
智能交通系统 4 交通信息采集技术
检测的车长被用于车辆的分类
智能交通系统
感应线圈系统构成
治学求新 育人唯实
第4讲 ITS技术基础（1）
TSMC
measured data per 20 sec.
queried 20 sec data
real time
Loop measurements
s
Station
User
cabinet
Only 20 sec aggregated data are available from TSMC
Popular Traffic Detector Types
ASIM TT 298: Doppler RADAR, ultrasonic, passive infrared. 多普勒雷达，超声波，被动红外
Volume, classification, speed, occupancy, queue detection, wrong-way
▪ Magnetic
▪ 无线射频
▪ Radio frequency ID
▪ 全球定位系统（GPS） ▪ Global positioning system
智能交通系统
治学求新 育人唯实
第4讲 ITS技术基础（1）
▪ 新建交管站中不同类型检测器的使用比例
Share of Detector Types at new ATMS Sites
Popular Traffic Detector Types
Remote Traffic Microwave Sensor (RTMS)
智能交通系统
治学求新 育人唯实
第4讲 ITS技术基础（1）
▪ 常用的交通检测器类型
Popular Traffic Detector Types
智能交通系统中的数据采集与处理技术
智能交通系统中的数据采集与处理技术1.引言智能交通系统是一种结合了先进技术和信息化管理的交通管理系统。
数据采集与处理是智能交通系统中的核心技术之一，能够实现对交通状况的实时监测、数据分析以及决策支持。
本文将从数据采集与处理的角度进行探讨，介绍其在智能交通系统中的重要性和应用。
2.数据采集技术2.1 传感器技术传感器是数据采集的重要手段，能够将物理量转化为电信号，并实时采集交通信息。
例如，光电传感器可用于检测交通流量和车辆速度，地磁传感器可用于获取车辆的位置和停车信息。
传感器技术的应用有效地提供了交通状况的实时数据。
2.2 视频监控技术视频监控技术结合计算机视觉和图像处理算法，能够对交通场景进行实时监测和录像。
通过视频监控，可以获取交通流量、车辆违规行为等信息，为交通管理部门提供决策依据。
同时，基于深度学习的目标检测算法也为视频监控技术提供了更高精度的数据采集能力。
2.3 无线通信技术利用无线通信技术，智能交通系统能够实现广域覆盖和实时数据传输。
例如，通过无线传感器网络，可以将交通信息传输到中央监控中心，实现对全域范围的交通监测。
无线通信技术的应用不仅提高了数据的实时性，还降低了设备布设和维护的成本。
3.数据处理技术3.1 大数据分析随着数据采集技术的发展，智能交通系统产生了大量的交通数据。
大数据分析技术能够对这些数据进行存储、处理和分析，从中提取有用的信息。
例如，利用大数据分析技术，可以预测交通流量的变化趋势，优化交通信号灯的控制策略。
大数据分析的应用，为智能交通系统提供了更加精准的决策支持。
3.2 人工智能算法人工智能算法在智能交通系统中的应用也日益广泛。
通过机器学习和深度学习算法，智能交通系统能够实现对交通信息的自动识别和分类。
例如，利用人工智能算法，可以实现对交通流量、车辆类型和车辆违规行为的自动识别。
人工智能算法的应用，为智能交通系统提供了更高效、准确的数据处理能力。
3.3 基于GIS的空间分析GIS（地理信息系统）应用于智能交通系统中的空间数据处理和分析。
《交通信息技术及应用 》教学课件—04 交通信息的处理
一张650MB(5200Mb)的光盘
只能存储约25秒的视频节目
音频： 以44.1KHz采样频率，量化为16bit双通道立体声， 每秒数据量为：
44100×16×2＝1411200(bit)≈172.3KB 一张650MB的光盘能存放：
650×1024/172.3≈64分钟
特征级融合
• 利用从各个传感器原始数据中提取的特征信息，进行综合 分析和处理的中间层次过程。
• 通常所提取的特征信息应是数据信息的充分表示量或统计 量，据此对多传感器信息进行分类、汇集和综合。
4.2数据压缩技术概述
数据压缩处理技术
• 数据压缩的必要性与可能性
• 数据压缩必要性
– 数据量大
图像：
一张640×480真彩(24位) 的图像需：
B G R
640×480×24＝ 7372800(bit)=900KB
(1Byte=8bit)
相当于约46万汉字
视频： 以这样的图像构成视频，以每秒30帧
• 1.无效或失真数据的判定原则和方法
• 在进行交通状态判定及预测前，首先要对存储于检测系统 数据库内的原始数据进行无效和失真判定。依据不同的判 定原则可以分为系统内部判定、依据合理值域范围判定、 重复、冗余或缺失数据判定等。
• (1)系统内部判定 • 系统内部判定是指在进行数据存储时，根据系统内部的判
3）态势数据库：态势数据库可分为实时数据库和非 实时数据库。态势数据库要求容量大、搜索快、 开放互连性好，具有良好的用户接口。
4）融合计算：融合计算涉及到以下问题：对多传感 器的相关观测结果进行验证、分析、补充、取舍、 修改和状态跟踪估计；对新发现的不相关观测结 果进行分析和综合；生成综合态势，并实时地根 据对传感器观测结果通过数据融合计算，对综合 态势进行修改；态势决策分析。
智能交通系统的数据采集与处理技术研究
智能交通系统的数据采集与处理技术研究一、引言近年来，随着城市化进程的加快和交通量的大幅增长，城市交通问题日益凸显，交通拥堵、车辆违法和交通事故等问题不断突出，给人们的生活和经济发展造成了诸多不便和损失。
为解决这些交通问题，智能交通系统的数据采集与处理技术被广泛研究和应用。
智能交通系统是一种基于先进计算机、通信和控制技术的交通管理系统，是一种先进的城市交通管理方案。
智能交通系统可以通过采集和处理大量的数据，来实现交通流量和交通信息的实时监控和分析，从而优化交通管制、提高道路利用率和缓解交通拥堵，提高城市交通的便捷性、安全性和可持续性。
二、智能交通系统的数据采集技术智能交通系统的数据采集技术是智能交通系统的基础，是实现智能交通系统的前提。
智能交通系统需要从多个方面采集交通数据，包括交通流量、车速、车道利用率、交通事故、路况信息等。
智能交通系统的数据采集技术包括传感器技术、通信技术和图像处理技术三个方面。
1. 传感器技术传感器技术是一种用于检测、测量和记录物理量的技术，是智能交通系统中最常用的数据采集技术之一。
传感器可以采集交通数据并将其转换为数字或模拟信号，包括交通流量、车速和交通事故等。
交通流量传感器主要有电磁感应式传感器、红外传感器和声波传感器等。
这些传感器能够自动采集车辆通过的时间和车道，以及车辆数量，通过交通流量传感器可以获得路段交通量、拥堵程度、交通流速度和车道利用率等信息。
车速传感器主要有电磁感应式传感器、激光传感器和电子标签式传感器等。
车速传感器能够实时采集车辆的速度和行驶状态，通过车速传感器可以获得车速、车辆流速和车辆战败率等信息。
交通事故传感器主要有摄像头和声音传感器等。
这些传感器可以自动捕捉交通事故发生的时间和地点，并记录事故现场的图像和声音信息，通过交通事故传感器可以获得交通事故的类型和数量等信息。
2. 通信技术通信技术是智能交通系统中最重要的数据采集技术之一，通信技术可以将采集到的交通数据实时传递至交通管理中心或其他相关机构。
智能交通系统的数据采集与处理技术研究
智能交通系统的数据采集与处理技术研究第一章引言智能交通系统是一种基于现代信息技术的交通管理系统，通过对交通流量、路况、车辆信息等进行数据采集与处理，旨在提高道路交通的运行效率、安全性和便捷性。
本文将对智能交通系统的数据采集与处理技术进行研究与探讨。
第二章数据采集技术2.1 传感器技术传感器技术是智能交通系统数据采集的核心。
通过在道路或车辆上安装各类传感器，可以实现对交通流量、车辆位置、速度、加速度等信息的准确采集。
常用的传感器包括车辆检测器、摄像头、雷达、地磁传感器等。
2.2 通信技术传感器采集到的数据需要通过通信技术传输到中心服务器进行处理。
目前主要采用的通信技术包括4G、5G、Wi-Fi、蓝牙等，这些技术具有高速、稳定的传输特性，可以满足实时数据传输的需求。
第三章数据处理技术3.1 数据预处理由于智能交通系统的数据量庞大且来源多样，因此需要对采集到的原始数据进行预处理，以提取有用信息并消除噪声。
数据预处理的主要方法包括数据清洗、数据融合、数据插值等。
3.2 数据分析与挖掘数据分析与挖掘是智能交通系统数据处理的关键步骤。
通过对采集到的数据进行统计分析和数据挖掘，可以得到交通流量预测、拥堵检测、事故预警等实用信息。
常用的数据分析与挖掘技术有聚类分析、关联规则挖掘、时间序列分析等。
3.3 人工智能技术人工智能技术在智能交通系统的数据处理中有着广泛应用。
通过机器学习算法、神经网络等人工智能技术，可以实现对交通数据进行自动识别、分类和预测。
例如，可以利用图像识别技术对交通摄像头拍摄的图像进行车辆检测和轨迹跟踪。
第四章数据隐私与安全保护4.1 数据隐私保护智能交通系统的数据采集和处理涉及大量的个人隐私信息，因此需要进行数据隐私保护。
常用的数据隐私保护方法包括数据加密、脱敏处理、访问控制等，以确保个人隐私不被非法获取和滥用。
4.2 安全保护智能交通系统的数据采集与处理涉及到大量的关键信息，因此需要进行安全保护。
智能运输系统概论PPT(共 39张)
车载信息获取、车载通信和安全预警及控制子系统等；
智
能路智
侧系统包含路侧信 车辆精确定位技术
息获
取、
路侧
通信
、交
通信
息
发键车联网是布通、能车载系统 信交车辆技通车行载驶术管一安体全。理化状系态与统及集环控成境技感制术知技等术子系车路统通。信
将二
者连接起
信息采集子系统
来的
关
智 能
技
车车通信
通信子系统
路 侧
云计算技术在智能运输领域的发展应用，对于提升城 市综合交通信息化处理、推动产业优化结构升级、促进 经济发展方式转变具有积极性意义，市场应用前景广阔
大数据技术可以高效处理海量的交通信息，满足智能 运输行业数据处理的需求。
智能运输系统概论
第9章 新技术在智能运输系统中的应用
9.1 概述 9.2 车联网技术在智能运输系统中的应用 9.3 云计算技术在智能运输系统中的应用 9.4 大数据技术在智能运输系统中的应用
智能运输系统概论
9.2.1 车联网定义
中国物联网校企联盟 车联网是由车辆位置、速度和路线等信息构成的巨大
交互网络。通过GPS、RFID、传感器、摄像头图像处理等 装置，车辆可以完成自身环境和状态信息的采集；通过互 联网技术，所有的车辆可以将自身的各种信息传输汇聚到 中央处理器；通过计算机技术，这些大量车辆的信息可以 被分析和处理，从而计算出不同车辆的最佳路线、及时汇 报路况和安排信号灯周期。
感知层
由多种传感 器及传感器网 关构成，包括 载传感器和 路侧传感器。
是信息的来 源。可以提供 车辆的行驶状 态信息、运输 物品的相关信 息、交通状态 信息、道路环 境信息等。
网络层
智能运输系统概论ppt课件
1.1.1 智能运输系统的概念、地位和作用
美国运输工程师学会（Institute of Transportation Engineer， 简称ITE）、日本汽车道路交通智能化协会（Vehicle，Road and Traffic Intelligence Society，简称VERTIS）以及我国的交 通工程学者都曾给智系统的先驱性研究，即电子 路 径 诱 导 系 统 研 究 （ Electronic Route Guidance System，简称ERGS）。
中期加利福尼亚交通部门研究的 PATHFINDER系统获得成功，加速ITS的发展。
通过“综合地面运输效率法案”，发展经 济上有效、环境上友好的国家级综合地面 运输系统，以提高客运和货运的运输效率。 展开智能化车辆-道路系统（Intelligent Vehicle-Highway System，简称IVHS）方面 研究，运输部成立智能化车辆道路系统 （ IVHS）组织。
交通运输业的每一次革命，不论是交通工具的更新换 代，还是运输方式的拓展变革，都与科学技术成果直接相 连。科学技术的发展推动了交通运输的发展。
智能运输系统（ITS）正是现代科学技术发展的必然 产物。
智能运输系统概9 论
1.1.3 ITS是信息化社会发展的必然要求
一般认为，人类社会的发展经历原始社会—农业社会— 工业社会—信息社会。
智能运输系统1概2 论
1.1.5 ITS是解决交通问题的最佳途径
2）交通问题的现状
美国：主要城市每年由于交通拥挤造成的浪费超过475 亿美元，多达143.5亿升的燃料和27亿工作小时。
日本：人口密度比较大，每天昼夜行驶的汽车有7000 万辆，每年交通事故死伤人数达100余万人，大量交通需 求，在各地区交通拥挤，每年时间损失达53亿小时，经 济损失达12兆日元，给社会和经济带来沉重的负担，此 外还会导致沿路环境恶化、能源消耗增加等严重问题。
《智能运输系统概论》课程教学大纲
《智能运输系统概论》课程教学大纲课程编号：20331202总学时数：24总学分数：1.5课程性质：任意选修课适用专业：交通工程一、课程的任务和基本要求：本课程针对目前的交通问题以及智能运输系统的发展现状，向学生介绍智能运输系统的概念、起源、基础、体系构成以及目前的应用情况，使学生对智能运输系统有系统、全面的理解与认识。
通过该课程的学习，使学生掌握智能运输系统的概念；掌握智能运输系统的基础与体系的基本构成，了解智能运输系统中的相关技术方法；了解智能运输系统的应用领域与发展方向，并能为以后学生在智能运输领域的专业学习提供基础。
二、基本内容和要求：（一）智能运输系统(ITS)概述1.智能运输系统的概念及背景：系统的定义、内涵以及研究开发的背景；2.国内外研究ITS 的历程：介绍美、日、欧盟三大ITS研究基地的研究历程以及进展，介绍中国ITS研究现状；3.ITS的技术特点以及各技术之间的关系。
重点：ITS的基本概念、原理和方法。
难点：ITS内的相关技术与其子系统的关系理解。
（二）智能运输系统(ITS)基础（相关技术）1.交通信息采集与处理技术：交通信息概念、分类；介绍目前使用的主要的三大检测技术：环形线圈感应式检测、交通微波检测以及视频检测的原理、特点以及使用范围；2.通信技术：信号的概念；重点的通信技术：光纤通信、卫星通信、移动通信等技术的组成、特点以及应用；3.网络技术：计算机网路基础，其分类、特点、组成；网络拓扑结构；通信协议；局域网等，举例说明其在ITS中的应用；4.数据库技术：数据库系统概念、特点以及分类；重点介绍分布式数据库；实时数据库以及数据仓库的定义以及三者之间的区别；重点：各种技术的概念、原理、特点以及在ITS中的应用难点：各种技术的原理以及在ITS中的应用（三）智能运输系统(ITS)的框架体系1.体系框架的含义、意义以及功能：解释为什么要建立系统的体系框架；2.体系框架的组成部分；3.各国的研究进展：介绍其开发背景、方法以及步骤。
智能交通系统中的数据采集与处理技术
智能交通系统中的数据采集与处理技术随着社会的发展和科技的进步，智能交通系统逐渐被广泛应用于现代城市交通管理中。
智能交通系统的核心是数据采集和处理技术，通过对交通数据的准确收集和高效处理，可以实现交通管理的智能化与优化。
本文将重点讨论智能交通系统中的数据采集与处理技术，探讨其在提升交通管理效率和安全性方面的优势。
数据采集是智能交通系统的基础，它通过传感器、摄像头、雷达等设备将交通系统中的实时数据收集起来。
其中最常用的数据采集方式是视频监控和车载传感器。
视频监控可以通过摄像头记录道路上的车辆数量、车流密度、车速等信息，而车载传感器则可以实时获取车辆的位置、速度、加速度等数据。
这些数据的准确采集对于智能交通系统的高效运行至关重要。
在数据采集的基础上，智能交通系统需要对这些数据进行处理和分析，以提取有用的信息。
数据处理技术主要包括数据传输、数据存储和数据分析。
数据传输是将采集到的数据发送给交通管理中心或者其他相关部门，以便实时监控和处理。
数据存储则是将采集到的数据保存下来，以供后续的查询和分析。
数据分析则是对采集到的数据进行统计和建模，以预测交通状况、优化交通流量、改善交通路况等。
数据采集与处理技术在智能交通系统中的应用是多方面的。
首先，它可以帮助交通管理部门实时监控交通状况，并快速做出反应。
通过数据采集设备和处理系统，交通管理部门可以及时获取道路拥堵、事故等信息，并通过实时调度系统来引导交通流动，以减轻拥堵和提高通行效率。
其次，数据采集与处理技术能够优化交通信号控制系统。
通过对交通数据的分析，系统可以根据路况的变化自动调整信号灯的配时方案，以实现交通流量的最优分配。
另外，智能交通系统中的数据采集和处理技术还可以应用于交通事故预测和交通路况评估。
通过对历史数据的分析和建模，可以预测交通事故的概率，并实时监测道路的运行状态，及时报告异常情况。
尽管数据采集与处理技术在智能交通系统中有着广泛的应用前景，但仍然存在一些挑战和难点。
智能交通系统中的数据采集与处理技术研究
智能交通系统中的数据采集与处理技术研究智能交通系统是现代城市交通领域的一项重要技术，其主要目标是通过信息化手段和智能化系统设计实现交通安全、高效、便捷。
数据采集与处理是智能交通系统实现的关键，只有准确、全面地收集交通信息并通过科学的算法进行分析处理，才能使交通系统真正达到智能化水平。
本文将从道路感知技术、车辆感知技术、数据处理与管理等三个方面探讨智能交通系统中的数据采集与处理技术研究。
道路感知技术道路感知技术是智能交通系统中的重要组成部分，其任务是对道路车流情况、交通拥堵情况、道路状况等信息进行采集并实时反馈给智能路网系统。
在道路感知技术中，最主要的是通过各类传感器设备对道路情况进行监测。
当前主流的监测设备主要有磁性传感器、声波传感器、光电传感器等，这些传感器可实现对路面车辆行驶情况、车道拥堵情况等数据的采集。
随着科技的发展，一些新兴的感知技术也逐渐应用到智能交通系统中，如：机器视觉技术、毫米波雷达技术等，这些技术能够对车辆、行人、光线等多方面数据进行采集，并可实现精确化的特征识别和实时跟踪定位。
车辆感知技术车辆感知技术是智能交通系统中关键的数据采集环节之一，其主要功能是通过车载传感器、路侧设备等技术手段对车辆的行驶状态、位置等信息进行采集并传输给智能交通管理系统。
车辆感知技术在智能交通系统中的重要性体现在其对实时路况、车辆识别、安全防盗等方面的支撑作用。
无论是车联网技术，还是无人驾驶技术都离不开车辆感知技术的支持。
因此，车辆感知技术的稳定性和准确性对整个交通系统来说都具有非常重要的意义。
数据处理与管理智能交通系统中的数据采集不仅需要准确、及时地获取交通数据，也需要对采集的数据进行科学的处理和管理，使其成为数据驱动型交通系统的基础。
当前，智能交通系统在数据处理和管理中广泛应用了人工智能、机器学习、模型预测等技术，对大数据进行挖掘和分析，实现对交通流量、拥堵状况等进行预测、调度管理。
数据处理与管理的同时，还要关注数据安全性，对数据的加密保护、权限管理等方面进行加强。
智能交通系统的数据采集与处理教程
智能交通系统的数据采集与处理教程智能交通系统是一种利用先进的信息与通信技术，对城市交通进行实时监测、数据采集与处理，并提供交通管理决策的系统。
其中，数据采集与处理环节是整个系统中至关重要的一部分。
本文将介绍智能交通系统数据采集与处理的基本原理、技术和流程。
一、数据采集智能交通系统的数据采集主要通过传感器和摄像头等设备实现。
传感器包括交通流量传感器、车道探测器、车辆识别器等，用于收集和监测交通流量、速度、占有率等数据。
摄像头则通过图像识别技术，对车牌、车辆类型、交通流量等信息进行采集。
1. 交通流量传感器：交通流量传感器通常安装在道路上，利用压电、磁电、超声波等原理，通过测量车辆通过传感器区域的时间和频率来计算交通流量。
2. 车道探测器：车道探测器用于检测车辆经过车道的时间和速度，并可以提供车辆类型的信息。
常见的车道探测器包括车辆感应线圈和微波器。
3. 车辆识别器：车辆识别器通过图像识别技术，对车辆的特征进行捕捉和分析，如车牌、车辆类型等。
常见的车辆识别器包括摄像头和车牌识别设备。
二、数据处理智能交通系统采集到的原始数据需要进行处理和分析，以提供有效的交通管理决策和服务。
数据处理包括数据存储、数据清洗、特征提取和数据分析等步骤。
1. 数据存储：智能交通系统可以选择使用关系型数据库或者面向大数据的分布式存储系统来存储数据。
这些系统能够有效地存储和管理大规模的交通数据。
2. 数据清洗：数据清洗是在原始数据中去除错误、缺失值和异常值的过程。
通过数据清洗可以提高数据的准确性和可靠性，使得后续的数据处理和分析更加准确有效。
3. 特征提取：在数据处理过程中，可以提取交通数据的关键特征，如交通流量、速度、密度等。
这些特征可以用于对交通状况进行评估和预测，推断交通拥堵等情况。
4. 数据分析：数据分析是根据采集到的数据进行获取有关交通状况的信息和结论的过程。
常见的数据分析方法包括统计分析、机器学习和人工智能等。
三、数据采集与处理流程智能交通系统的数据采集与处理流程一般包括以下几个步骤：1. 设备部署：首先需要确定采集数据所需的设备类型、数量和位置，并进行设备的部署。
智能交通系统的数据采集与处理方法
智能交通系统的数据采集与处理方法智能交通系统是利用现代信息技术手段对交通系统进行全面监测、管理和调控的一种先进交通系统。
在智能交通系统中，数据的采集与处理是其中至关重要的环节。
本文将探讨智能交通系统的数据采集与处理方法，以提高交通运输的效率和安全性。
一、数据采集方法1. 传感器监测：智能交通系统的数据采集首先需要通过传感器监测各个交通要素的变化情况。
例如，交通摄像头可用于监测交通流量以及交通事故的发生情况；地磁传感器可监测车辆的停放情况以及车辆的流动性等。
通过部署适当的传感器，可以实时获取各种交通数据。
2. 车载设备：为了更好地获取交通数据，可以在车辆上安装高精度的定位装置、速度传感器等设备。
这些设备可以记录车辆的位置、速度、行驶轨迹等信息，并通过无线通信技术将数据传输到交通管理中心。
车载设备的安装可以实现对车辆的实时监测和管理。
3. 移动应用程序：借助智能手机的普及，可以开发移动应用程序来实现数据的采集。
例如，通过GPS定位技术可以实时获取用户位置信息，通过用户行程记录可以了解城市道路拥堵情况。
移动应用程序可以广泛应用于交通数据的采集，提高数据的覆盖范围和采集效率。
二、数据处理方法1. 数据清洗与预处理：由于交通数据来源广泛，数据量大，其质量和准确性存在一定的问题。
因此，在进行数据处理之前，需要对采集到的数据进行清洗和预处理。
这些操作包括去除无效数据、修复或填补缺失数据、处理异常值等。
清洗和预处理能够提高数据质量，减少后续处理过程中的误差。
2. 数据挖掘与分析：智能交通系统的数据处理可以应用数据挖掘和分析技术，从大量数据中提取有用的信息。
例如，可以通过聚类算法对交通流量进行分组，识别交通拥堵和异常事件；可以通过关联规则挖掘分析，了解不同交通要素之间的关系。
数据挖掘和分析有助于揭示潜在的交通规律和问题。
3. 预测和决策分析：通过对历史交通数据分析，可以建立交通流量预测模型，预测未来交通状况并提出相应的交通管理策略。
智能交通系统的数据采集与处理技术研究
智能交通系统的数据采集与处理技术研究智能交通系统是一种结合了先进的信息与通信技术、传感器技术以及网络技术的创新型交通管理系统。
在智能交通系统中，数据的采集和处理是至关重要的环节，它们为系统的运行提供了基础数据与所需信息。
本文将深入探讨智能交通系统的数据采集与处理技术的研究进展与发展方向。
一、数据采集技术智能交通系统的数据采集技术旨在收集道路交通状况、车辆信息和驾驶行为等必要的数据，以提供给系统进行实时监控、分析和预测。
以下是一些常用的数据采集技术：1. 传感器技术：通过安装在道路上和车辆上的传感器，可以实时获取车流量、车速、车道占有率、车辆类型等数据。
常见的传感器包括电子嵌入式线圈、微波雷达、红外传感器等。
2. 视频监控技术：通过安装在交通路口的摄像头，可以获取交通流量、交叉口行人流量、车辆违规行为等信息。
视频监控技术的发展使得数据采集更为直观、准确。
3. 全球定位系统（GPS）：车辆上搭载的GPS装置可以提供车辆的实时位置、速度、行驶路线等信息。
利用GPS数据，可以实现车辆跟踪、路径分析、交通流量测量等功能。
4. 无线通信技术：通过车载通信设备与基站进行通信，可以获取车辆与道路基础设施的实时交互信息。
这种技术可以实现车辆到车辆（V2V）和车辆到基础设施（V2I）的数据传输。
二、数据处理技术智能交通系统的数据处理技术是对采集到的数据进行分析、挖掘和建模，提取有用的信息以支持交通管理和决策。
以下是一些常用的数据处理技术：1. 数据预处理：对采集到的数据进行清洗、去噪和归一化等处理，以提高数据的质量和准确性，减少冗余信息的影响。
2. 数据挖掘：采用机器学习和数据挖掘算法，从大规模的数据中发现隐藏的模式和规律。
例如，可以通过挖掘交通流数据，预测拥堵状况和交通事故风险。
3. 数据可视化：将处理后的数据以图表、地图等形式呈现，使得交通管理人员能够直观地了解交通态势和问题，并做出相应的调整和决策。
4. 模型建立：建立数学模型和仿真模型，模拟交通流动和拥堵情况。
智能交通系统中的数据采集与处理技术
智能交通系统中的数据采集与处理技术是支持智能交通运营和管理的重要技术手段。
在数字化、信息化、智能化的时代，大量的数据在交通系统中被积累和存储。
如何从这些数据中提取出有效信息，为交通管理和决策提供参考依据，成为了交通领域的一个重要挑战。
本文将从数据采集和处理两个角度，阐述智能交通系统中的数据处理技术。
一、数据采集技术数据采集是智能交通系统中最基础的工作之一，其目的是通过各种传感设备、监测设备等，收集和获取交通环境中的各种数据。
智能交通系统的数据采集方式多种多样，常见的包括视频监控、GPS定位、交通流量监测、车辆识别等。
下面分别介绍几种常见的数据采集技术。
1.视频监控技术视频监控技术是智能交通系统中应用最为广泛的一种数据采集技术。
通过安装摄像头、监控设备，实时监测路面情况，可以提供交通状况的直观信息。
在视频监控的基础上，还可以进行视频识别，如车辆识别、行人识别、道路标志识别等，通过深度学习等先进技术，提高准确率和鲁棒性。
同时，视频监控也可以用于安全风险评估、事件自动检测等。
2.GPS定位技术GPS定位技术是现代智能交通系统中的另一种常见的数据采集技术，通过安装GPS设备，实时定位车辆位置，可以提供车辆密度、交通流量等的实时数据。
在GPS定位的基础上，还可以进行路线规划、导航等功能，为交通管理和出行提供参考。
3.交通流量监测技术交通流量监测是智能交通系统中的另一种常见的数据采集技术。
通过安装流量监测器、车辆计数器等设备，实时收集车流量、车速等信息，为交通管理和规划提供参考。
同时，交通流量监测还可以用于拥堵检测、车速检测等。
4.车辆识别技术车辆识别技术是近年来兴起的一种数据采集技术，通过安装车辆识别设备，实现车辆识别、车型识别等功能。
在交通管理和出行中，车辆识别技术可以用于车辆追踪、违法行为检测等。
二、数据处理技术数据处理是智能交通系统中数据采集之后的重要环节，其目的是从海量的交通数据中提取出有效的信息，为交通管理和决策提供参考。
智能交通系统中交通信息采集与处理研究
智能交通系统中交通信息采集与处理研究智能交通系统是当今社会中一个重要的发展方向，旨在利用先进的技术手段实现交通安全、便捷和高效。
在智能交通系统中，交通信息的采集与处理是至关重要的环节。
本文将探讨智能交通系统中交通信息的采集方法和处理技术，以及其在实际应用中的潜在价值。
一、交通信息的采集方法智能交通系统需要准确、实时地获取道路交通情况，从而为驾驶员、交通管理部门和城市规划者提供可靠的数据支持。
目前，常用的交通信息采集方法包括以下几种：1. 传感器技术：利用各种传感器来检测交通数据。
比如，使用地面传感器检测车辆的流量和速度，使用摄像头监视交叉口的交通情况，使用声音传感器捕捉车辆的噪声等。
2. 车载设备：将传感器和通信设备集成到车辆中，实时采集车辆位置、速度和状态等信息。
这些数据可以通过无线网络传输到交通管理中心，用于交通监控和流量优化。
3. 移动设备：利用智能手机和其他移动设备来获取交通信息。
通过GPS定位和无线网络，可以获得驾驶员的位置和行程信息，进而分析交通状况和提供导航建议。
4. 社交媒体和大数据：借助社交媒体平台和大数据技术，可以收集用户的实时反馈和交通信息。
通过分析用户的帖子、照片和评论，可以获得有关交通拥堵、事故和改进建议等方面的数据。
二、交通信息的处理技术交通信息的处理是智能交通系统中的核心任务之一，其目标是对大量的交通数据进行分析和演算，从中提取有用的信息，并作为决策和规划的基础。
以下是常用的交通信息处理技术：1. 数据挖掘和机器学习：利用数据挖掘和机器学习技术，对交通数据进行模式分析和预测建模。
通过这些模型，可以预测交通拥堵、优化交通信号和制定出行路线等。
2. 实时交通监控：通过交通摄像头、传感器和车载设备等实时获取交通数据，并利用算法对其进行分析和处理，实现对交通状况的监控和预警。
3. 网络优化和智能导航：基于交通数据和模型，利用优化算法和人工智能技术，实现交通网络的优化调度和智能导航。
智能交通系统中的数据采集与处理
智能交通系统中的数据采集与处理一、引言智能交通系统是指利用信息技术手段来优化城市交通运行的一项综合性解决方案，其核心在于数据采集和处理。
本文将会从数据采集的关键技术、数据处理的方法以及智能交通系统的发展现状三个角度进行探讨。
二、数据采集的关键技术智能交通系统中的数据采集主要包括传感器技术和通信技术。
1. 传感器技术传感器技术是指利用传感器实现对交通运行状态的实时监测。
目前常用的传感器技术主要包括视频监控、微波雷达、地磁感应和车载传感器等。
其中，视频监控技术是智能交通系统中最常见且应用广泛的传感器技术之一。
其基本原理是通过设置摄像机将交通运行情况实施监测，采集视频图像并传输到后端服务器进行处理和分析。
但是，由于视频监控受到气候、物体遮挡等限制，因此其监测能力有所局限。
微波雷达技术则是通过电磁波探测汽车、行人等目标，实现对目标的距离、速度等参数的获取。
与视频监控相比，微波雷达受到光照、雨雪等天气因素的干扰较小，同时还可以在行人密集的城市场景下进行有效监测。
地磁感应技术则是利用地磁场的变化实现车辆的监测，其主要特点是不需要车辆携带任何设备，具有低成本、易于维护等优势。
但是，地磁感应技术受到地面情况的影响较大，如地面硬度、湿度等状态的改变都会影响传感器的灵敏度和准确性。
车载传感器技术则是指将传感器安装在车辆上，实时采集车辆的状态数据，如车速、加速度等。
车载传感器对于车辆的监测非常精准，但是需要在车辆上进行安装，需要一定的技术和成本支持。
2. 通信技术通信技术是指将采集到的数据通过网络传输到后端服务器进行处理和分析。
目前常用的通信技术主要包括Wi-Fi、蜂窝网络、非对称数字用户线路(ADSL)等。
Wi-Fi是指利用无线网络传输数据，适用于在城市区域内数据传输距离较短、传输速率较高的场景。
蜂窝网络则是指利用2G/3G/4G等移动通信技术传输数据，适用于在城市范围内实现较长距离、高速传输的场景。
ADSL则是指利用电话线传输数据，适用于在城市边缘和农村等地区，由于传输距离相对较远、传输速率比较慢的场景。
交通信息采集与处理技术概述
第4章 交通信息采集与处理技术
4.1 概述 4.2 交通信息采集技术 4.3 交通信息处理技术
智能运输系统概论
4.2.1 交通信息非自动采集技术
交通信息采集方法有人工记数法、试验车移动调查法 、摄影法、车辆检测器测定法、GPS浮动车法、手机定位 法、遥感图像处理等。
非自动采集技术 自动采集技术
连续波多普勒雷达和调频连续波雷达。微波雷达检测器
可通过发射不同的雷达波的波形获取交通参数，为非地埋
式安装，可安装在单车道中央的上方以检测该车道的交通
参数，还可在多车道道路的路边安装以测量多条车道上车
辆的交通参数。
微波雷达的工作原理
智能运输系统概论
4.2.2 交通信息自动采集技术
视频检测器
路基型交通信息采集技术
视频图像处理技术是将一段道路的交通状况摄成图像，
并将原有的道路和路旁景物图像迭加在图像上而检测出交
通流量和速度的新兴技术，能提供道路上的交通状况数据。
道路管检测器
适用于交通量不大情况下的短期交通数据的采集。道路
管检测器埋设在车道下方，沿道路横向布置。
声学检测器
检测来自车辆内部和车辆轮胎与地面接触等多个来源的
普通高等教育“十一五”国家级规划教材 21世纪交通版高等学校教材
智能运输系统概论
（第三版）
杨兆升 于德新 主编 史其信 高世廉 主审
目录
第1章 绪论 第2章 智能运输系统的体系框架 第3章 智能运输系统的理论基础 第4章 交通信息采集与处理技术 第5章 通信技术 第6章 车辆定位技术 第7章 网络技术 第8章 数据库技术 第9章 新技术在智能运输系统中的应用 第10章 交通信息服务系统
智能运输系统概论
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识别）
4.2.2 交通信息自动采集技术
空基型交通信息采集技术
基于遥感技术的路段交通密度的提取技术
全彩卫星图像 GIS
基于 遥感 技术 的路 段交 通密 度提 取技 术流 程图
GIS应用 （路段的位置和方向信息） ROI发掘 线的提取 滤波 车辆数 车辆队列 单车辆假设 边的检测及宽 度函数确定 车辆假设验证 路段交通密度 路段长度
含的错误或异常数据，该方法在实际计算中所需循环次数
随着数据总数和分割种数成阶乘地增长，所以给计算机的 实现造成很大难度。
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4.3.1 交通信息预处理技术
缺失数据处理 方法主要有历史均值法、车道比值法、时间序列法、 自相关分析方法、遗传算法等。
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4.2.2 交通信息自动采集技术
空基型交通信息采集技术
基于遥感技术的道路图像提取技术
数字图像灰度是计算机进行图像处理的基础，计算机
对图像进行处理实际上就是对图像的灰度数据进行处理。 图像增强处理是数字图像处理的基本方法之一，目的
是突出需要的信息，弱化或消除不需要的信息，即干扰
信息。 道路上的车辆信息使得道路的颜色特征不是很均匀， 所以需要对图像进行去噪处理。去噪算法多种多样，如 中值滤波、均值滤波、小波变换去噪等等。
4.3.1 交通信息预处理技术
异常交通数据处理
方法主要有阈值法、交通流机理法、置信距离检测法、 格拉布斯统计法、有序样本聚类算法等。 采用阈值法和交通流机理法结合的方法处理后的数据 足以满足下一步处理（如数据融合）所需的数据精度，该 方法能够根据交通流的实际情况判断采集来的数据是否合 理，是简单常用的方法。
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第4章 交通信息采集与处理技术
4.1 概述
4.2 交通信息采集技术 4.3 交通信息处理技术
智能运输系统概论
4.1 概述
交通信息是城市交通规划和交通管理的重要基础信息。 通过全面、丰富、实时的交通信息不仅可以把握城市道路 交通的发展现状，还可以对未来发展进行预测，从而为城 市交通规划和管理部门的正确决策提供科学依据。 交通信息服务是智能运输系统（ITS）功能的一个重要 方面，先进的交通管理系统（ ATMS ）和先进的交通信息 系统（ATIS）等都离不开交通信息。 动态交通流诱导功能作为智能运输系统的核心之一， 也是以实时的交通信息为基本前提的。 交通信息采集与处理技术对城市的交通规划、路网建 设、交通管理、智能运输系统功能实现都是非常重要的。
事件信息、车辆及驾驶员的状态信息、道路环境信息以
及交通动态管理控制信息等。（本书研究）
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第4章 交通信息采集与处理技术
4.1 概述
4.2 交通信息采集技术 4.3 交通信息处理技术
智能运输系统概论
4.2.1 交通信息非自动采集技术
交通信息采集方法有人工记数法、试验车移动调查法 、摄影法、车辆检测器测定法、 GPS 浮动车法、手机定位 法、遥感图像处理等。 非自动采集技术 自动采集技术 非自动采集技术不具备自动采集的功能，采集过程依 赖人工操作，一般适用于做短期交通调查，不适用于实时 交通信息采集。 交通流量的非自动采集方法包括人工记数法、试验车 移动调查法和摄影法。
手机无线定位方法系统框架
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4.2.2 交通信息自动采集技术
空基型交通信息采集技术 研究主要集中于遥感技术，通过高空摄影技术，捕捉
地面发来的各种波段的光子形成不同种类的图像。遥感 数据可分为遥感卫星数据、临近空间数据和航空数据。 从遥感图像中获取交通数据可以分为两种： 一种是从遥感图像中自动或半自动提取道路信息，建 立较大区域内的道路网； 另一种应用是从遥感图像中获取交叉口排队长度、路 段车流密度等具体数据。 下面分别对基于遥感技术的道路图像提取技术和路段 交通密度进行介绍。
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4.2.2 交通信息自动采集技术
感应线圈检测器
路基型交通信息采集技术
目前使用最为广泛的交通流量检测装置，安装为地埋型。 利用埋设在车道下的环形线圈对通过线圈或存在于线圈上 的车辆引起电磁感应的变化进行处理而达到检测目的。 超声波检测器
通过接收由超声波发生器发射的超声波束和车辆反射的
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4.2.2 交通信息自动采集技术
输入灰度图像
图像增强（直方图均衡化）
空基型交通信息采集技术
图像灰度反转（如有必要） 基于遥感技术的道路图像提取技术
基 城市遥感图像中，异物同谱的现象很普遍，因此可以 填补道路空洞或去除车 识别建筑物等明显干扰 于 辆噪声（灰度闭运算） 信息（开运算） 遥 应用数学形态学，根据这些干扰信息的形态特征选取合 感 道路延伸方向1 道路延伸方向2 道路延伸方向n 适的结构元素，对图像进行适当的形态学运算处理，识 技 边界信息增强 边界信息增强 边界信息增强 术 （选取合适尺 （选取合适尺 （选取合适尺 别出干扰信息，进而去除它们。 度、方向结构 度、方向结构 度、方向结构元 的 元素闭运算） 元素闭运算） 素闭运算） 道 最后，需要对过滤出道路的遥感图像进行二值化分割， 路 过滤道路的对象 过滤道路的对 过滤道路的对 即把灰度图像转化为二值图像。 图 （选取合适尺 象（选取合适 象（选取合适 度、方向结构元 尺度、方向结 尺度、方向结 像 素) 构元素) 构元素) 遥感图像中地物信息识别结束以后，往往要建立相应 提 图像二值化 图像二值化 图像二值化 的地理信息数据库，需要对图像进行细化操作。 取 技 不同道路延伸方向图像合成 术 的 智能运输系统概论 去除建筑物等干扰信息（已
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4.1 概述
交通信息可以分为静态交通信息和动态交通信息。
静态交通信息：在一个较长时间段内相对稳定的交通 信息，包括：包含有路网信息和交通管理设施信息等的 交通基础信息；道路交通量和车辆保有量等统计信息； 交通参与者出行规律信息等。获得主要是通过建立基础 信息数据库。 动态交通信息：是交通系统中随时间和空间变化的交 通信息，主要包括：道路网交通流状态特征信息、交通
记录车辆的三维位置坐标和时间数据，这些数据传入计
算机后与地理信息系统的电子地图结合，经过重叠分析 计算出车辆的瞬时速度及通过特定路段的行程时间和行 程速度指标。
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4.2.2 交通信息自动采集技术
车基型交通信息采集技术
基于手机无线定位的交通信息采集技术 交通共用 路段速度、行程时间
通过车辆内部的手机，利用无线定位技术探测车辆的
视频图像处理技术是将一段道路的交通状况摄成图像， 并将原有的道路和路旁景物图像迭加在图像上而检测出交 通流量和速度的新兴技术，能提供道路上的交通状况数据。 道路管检测器 适用于交通量不大情况下的短期交通数据的采集。道路 管检测器埋设在车道下方，沿道路横向布置。 声学检测器
检测来自车辆内部和车辆轮胎与地面接触等多个来源的
连续波多普勒雷达和调频连续波雷达。微波雷达检测器 可通过发射不同的雷达波的波形获取交通参数，为非地埋 式安装，可安装在单车道中央的上方以检测该车道的交通 参数，还可在多车道道路的路边安装以测量多条车道上车
辆的交通参数。
微波雷达的工作原理
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4.2.2 交通信息自动采集技术
视频检测器
路基型交通信息采集技术
超声回波来检测车辆。由车道上方的超声波探头向下发射 一束超声波，车辆通过这些波束时，引起波束反射回发送
部件，通过判断信号与原反射回波信号在时间上的差异来
检测车辆数和车辆类型。
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4.2.2 交通信息自动采集技术
磁力检测器
路基型交通信息采集技术
通过检测磁场强度的异常来确定车辆出现，属于被动接 收设备，采用地埋型安装。对流量的检测精度较高。优点 是价格便宜，安装容易，特别是地磁检测器。 红外线检测器
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4.2.1 交通信息非自动采集技术
速度的非自动采集方法包括了划线量测法、雷达测 速法、光电管法、摄影法、车辆牌照识别法、浮动车法、 跟车法等。划线量测法、雷达测速法、光电管法、摄影 法适用于地点车速的测量；车辆牌照识别法、浮动车法、
跟车法等适用于行程车速、区间平均车速的调查。
交通流密度的非自动采集方法主要有出入量法和摄 影法。出入量法，是一种测定道路上两断面间无出入交
通的路段内现有的车辆数，计算该路段交通密度的方法。
摄影法又可分地面和航空摄影观测法。
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4.2.2 交通信息自动采集技术
交通信息自动采集技术： 路基型交通信息采集技术 车基型交通信息采集技术 空基型交通信息采集技术 路基型交通信息采集技术 目前实用的路基型交通信息采集技术：
感应线圈检测器、超声波检测器、磁力检测器、红外 线检测器、微波雷达检测器、视频检测器、道路管检测 器、声学检测器等检测器法以及车辆牌照自动匹配法、 车辆自动识别法等。
位置，从而获得交通信息。除了可以采集行程时间和车 速等交通信息，还可以进行出行OD数据的采集。
第三方信息采集公司 经度、纬度、速度、时间
信息平台
利用车辆上手机沿路基站发生切换（ Handover）的信 移动定位中心 中心定位计算服
务器 GSM/C GSM/C 息，可估算出路段的行程车速。切换是指在通话过程中， DMA
信号 network ……… 为了保持通话的连续性，当手机的当前服务基站信号强 基站1 network 基站2 基站n DMA 信号 信号
中心定位计算服 务器
度衰减到一定程度时，手机选择新的基站作为当前服务 基站的过程。 Segment 1 Segment 2
Segment 3 Segment 4 Segment 5 Segment 6
置信距离检验法用来判断来自于同一断面的多传感器
信息是否可用于融合，排除大误差值，以极大限度地提高 融合后数据的精度。