西安電子科技大學(xué)智慧交通沙盤模型
智慧公路物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)：在基礎(chǔ)理論方面，系統(tǒng)地、原創(chuàng)性地研究了無(wú)線傳感網(wǎng)設(shè)計(jì)、無(wú)線傳感網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)定位算法性能的決定性影響，設(shè)計(jì)了算法提高無(wú)線定位的精度和魯棒性，提出了在各種復(fù)雜環(huán)境下的最優(yōu)感知和定位算法設(shè)計(jì)的相關(guān)理論;在實(shí)際應(yīng)用方面，推動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在智能交通系統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。
行人檢測(cè)與超視距感知：以智慧公路物聯(lián)網(wǎng)泛在部署及感知為基礎(chǔ)，以高精度地圖為媒介，構(gòu)精準(zhǔn)實(shí)時(shí)的全局交通環(huán)境態(tài)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)智能交通系統(tǒng)精準(zhǔn)全局交通環(huán)境感知;充分考慮未來(lái)無(wú)人車的需求，為智能網(wǎng)聯(lián)車提供感知及通信道路基礎(chǔ)設(shè)施保障，提高感知與定位精度及可靠性，實(shí)現(xiàn)超視距感知，保障智能網(wǎng)聯(lián)車的行車安全...
西安電子科技大學(xué)智慧交通沙盤模型
多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)：由于物理環(huán)境的復(fù)雜性和交通狀況的實(shí)時(shí)性，感知和采集到數(shù)據(jù)往往具有多源性、異構(gòu)性、不完備性等特征。多源數(shù)據(jù)融合算法直接對(duì)原始的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)級(jí)融合，減少信息損失;在中間層進(jìn)行模型級(jí)融合，在不損失信息精度的基礎(chǔ)上，整合多源和異構(gòu)數(shù)據(jù);最終對(duì)模型融合數(shù)據(jù)進(jìn)行決策級(jí)融合，實(shí)...
車輛軌跡跟蹤與精準(zhǔn)定位：結(jié)合多源數(shù)據(jù)融合算法，采用實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)、目標(biāo)跟蹤與模式識(shí)別三項(xiàng)核心技術(shù)，進(jìn)行車輛軌跡跟蹤與精準(zhǔn)定位，實(shí)現(xiàn)對(duì)影響公路正常交通秩序的事件過(guò)程進(jìn)行實(shí)時(shí)車道級(jí)監(jiān)測(cè)
