西安電子科技大學(xué)智慧交通沙盤(pán)模型
智慧公路物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)：在基礎理論方面，系統地、原創(chuàng )性地研究了無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)設計、無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)拓撲結構對定位算法性能的決定性影響，設計了算法提高無(wú)線(xiàn)定位的精度和魯棒性，提出了在各種復雜環(huán)境下的最優(yōu)感知和定位算法設計的相關(guān)理論;在實(shí)際應用方面，推動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在智能交通系統的產(chǎn)業(yè)化應用。
行人檢測與超視距感知：以智慧公路物聯(lián)網(wǎng)泛在部署及感知為基礎，以高精度地圖為媒介，構精準實(shí)時(shí)的全局交通環(huán)境態(tài)勢，實(shí)現智能交通系統精準全局交通環(huán)境感知;充分考慮未來(lái)無(wú)人車(chē)的需求，為智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)提供感知及通信道路基礎設施保障，提高感知與定位精度及可靠性，實(shí)現超視距感知，保障智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)的行車(chē)安全...
西安電子科技大學(xué)智慧交通沙盤(pán)模型
多源數據融合技術(shù)：由于物理環(huán)境的復雜性和交通狀況的實(shí)時(shí)性，感知和采集到數據往往具有多源性、異構性、不完備性等特征。多源數據融合算法直接對原始的數據進(jìn)行數據級融合，減少信息損失;在中間層進(jìn)行模型級融合，在不損失信息精度的基礎上，整合多源和異構數據;最終對模型融合數據進(jìn)行決策級融合，實(shí)...
車(chē)輛軌跡跟蹤與精準定位：結合多源數據融合算法，采用實(shí)時(shí)運動(dòng)物體檢測、目標跟蹤與模式識別三項核心技術(shù)，進(jìn)行車(chē)輛軌跡跟蹤與精準定位，實(shí)現對影響公路正常交通秩序的事件過(guò)程進(jìn)行實(shí)時(shí)車(chē)道級監測
