异类交通信息实时融合方法

摘要

本发明公开了一种交通运输技术领域中信息处理的方法，具体是一种利用异类交通信息进行实时交通状态融合估计的方法，包括：(1)传感器检测信息的特征提取；(2)可靠性矩阵W的确定；(3)信度的建立；(4)特征级融合模型；(5)最终特征的决策。本发明具有易于实现、可靠性高、实时性强、参数少等优点，可以为整个城市交通的控制与诱导提供实时可靠的信息资料。

主权项

1、一种异类交通信息实时融合的方法，其特征在于，具体包括以下步骤：(1)传感器检测信息的特征提取；(2)可靠性矩阵W的确定；(3)信度的建立；(4)特征级融合模型；(5)最终特征的决策；所述的信度的建立，通过以下步骤实现：(1)确定待识别交通状态的类别数N；(2)确定每一种传感器特征数据中的每一种状态类别的重心，组成重心向量G＝[g1，g2，...，gN]，用历史数据进行聚类计算和人工设定两种方法；(3)以一个路段为讨论对象，当检测器i检测到数据后，经过特征提取获得特征量；(4)计算与所有重心的距离di＝[d1，d2，...，dN]；(5)根据下式，建立每一检测数据的基本概率分配：mi(A)＝esp(-γidi β)其中，参数β和γi根据实际应用进行调整，它们决定着基本概率分配的区分度，之后，需要进行归一化处理，使所有状态被分配的概率之和等于1。