声明
严正声明：本站非期刊官网，非中介代理。
本站仅提供学术规范服务：快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。
国内刊号：32-1772/TN
国际刊号：1673-5439
发布日期:
作者：陈深进
单位：广州南方学院 电气与计算机工程学院，广东 广州 510970
关键词：智能交通；信息交互共享；人车路协同；交通信息服务；融合
基金：广东省应用型科技研发重大专项（2015B010131004)和中国高校产学研创新基金（2020ITA03042)资助项目
近年来，智能交通信息服务受到广泛的关注，针对数据实时性和准确性差、信息交互共享难问题，设计了一种人车路协同的智能交通出行信息服务系统，形成人车路智能协同的工作环境。为解决智能交通结构化多源信息融合，提出了一种由卡尔曼（Kalman）滤波和D-S（Dempster/Shafer）证据理论两种信息融合模型——KD-SF模型，发现采用KD-SF模型信息融合结果与GPS车载采集实际测试数据近似相同，信息融合更精确。通过系统应用验证表明，人车路协同系统与交通服务信息融合后，在高峰时段公交线路平均运行车速明显提升，乘客平均候车时间明显缩短，提高城市公共交通运行效率。
来源：2023年第03期
《南京邮电大学学报(自然科学版)》期刊编辑部
严正声明：本站非期刊官网，非中介代理。
本站仅提供学术规范服务：快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。