信息与智能交通控制平台融合技术分析

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1、信息与智能交通控制平台融合技术分析文章阐释了信息融合技术应用在智能交通中的具体内容。常用信息融合技术归类，依照其特点分成明显的5种类别：神经网络、Bayes融合、推理融合、空间融合、自适应滤波类型。贴近口常的5种交通场景，具体为信息监测与采集、交通流具体剖析、分类筛选、诱导控制、定位导航等场景，将信息融合技术运用在智能交通中，强调交通应用场景的差异导致融合技巧以及算法的差别。己关键词：智能交通；现代化电子信息技术；融合智能交通系统(IntelligentTransportationSystem,ITS)属于现代化电子信息技术的一种，针对

2、交通运输进行服务，通过检测信息、收集信息、整理信息、分类信息、利用信息等手段，为交通参与者带来各种服务，改变传统交通模式，推进智能化交通的实现，使交通更加便捷、安全、节能、高效。ITS通过多种检测技术收集各类信息，常用的检测技术包括磁感线圈检测，食品检测、GPS探测车检测等。ITS还通过信息采集系统下属子系统的协同配合，融合了异源信息以及同源信息中的各个差异性特征，提升信息采集质量标准，有效处置单个信息源以及特征信息失效造成的失误。所以，信息融合技术属于ITS的重要方面。1信息融合技术阐释信息融合技术体现在各个行业以及领域中对于信息融合

3、的理解，目前，信息融合的概念并未得到一致性的认同和确定性的表达。通常认为，信息融合属于形式方面，仅是一种融合方式或者融合工具的表达，信息融合是为了收集信息的质量逐步提升，质量标准与应用有很大关系。笔者认为信息融合是各种有差异性特征信息的融合，特征信息的来源有同信息源，也有异信息源。信息融合技术的关键性在于数据转换、融合计算、数据相关、融合损失、态势数据库。信息融合包含的内容很广，融合算法需要多种算法单元共同组合，所以很难对信息融合更进一步地分类。本文将ITS领域常用的融合算法总结，具体将信息融合技术分为5大类：神经网络、Bayes融合、

4、推理融合、空问融合、自适应滤波类型。1.1神经网络类神经网络技术能够解决传统人工智能在直觉以及非结构化信息处理上的劣势，神经网络技术能够应用在模式识别、组合优化、自动控制、图像处理等工作中。例如模式识别领域中运用神经网络，能够成功实现手写字符，并且对于语音、指纹、汽车拍照自动识别，并采取跟踪H标的行为，自动控制领域中使用神经网络技术可以应用在系统建模以及辨识、预测控制、滤波与预测容错控制、参数整定、最优控制等方面。神经网络应用在图像处理领域中，能够有效针对图像恢复、图像分割、边缘检测、图像增强、图像压缩等功能。以上是神经网络技术的实践应

5、用，这些实践应用同样能够在ITS领域类似的场景中使用。1.2Bayes融合类Bayes融合是将静态环境内多传感器底层数据进行融合，在具右可加高斯噪声的不确定信息情况下使用此方法。Bayes融合凸显出两项较为棘手的问题，分别是求解最优融合律以及最优分站压缩律。一些学者己经得出了一类特定通讯模式的最优融合律，然而一般通讯模式下的多传感器Bayes融合系统的最优融合律仍未得出。一般情况下,这两个问题能够逐步转化为传感器融合律给定以及传感器观测独立条件下的分布式Bayes二元判决。所以，Bayes二元判决属于Bayes融合的构成部分。1.3推理

6、融合类一般看来，对于不确定性问题的组合以及处置方式人们采用权方法。不确定推理理论秉点可以体现在Bayes推理、证据推理、模糊逻辑推理、基于规则的推理，除此以外，投票法、连续下届预测、非单调逻辑、模糊积分法也包含在内。尽管各种方法有自身的优势方面和劣势因素，证据推理根据不确定性的组合、量测等优势方面受到人们的重点关注。2信息融合技术应用在智能交通中的具体体现2.1信息融合技术应用在车辆检测以及信息采集方面在对Ilaar-like特征和Adaboost分类器的不断完善过程中，创新道路车辆级联融合检测方法，将Haar-like特征和HOG特征

7、共同融合，试验结果显示出该方法对于检测道路车辆有一定效果。信息融合技术应用于交通信息采集工作中重点体现在路侧设备以及车载终端多元信息融合。2.2信息融合技术应用在车联网分类识别方面车联网分类识别中具体渗透信息融合技术的内容很多。根据识别对象的区别，能够将其归为交通物理0标方面。交通物理0标中，信息融合技术体现在车型、交通标志、车牌的识别。车型识别主要通过车辆轮廓特点，其中体现Y空间融合技术的使用。例如，相关者提取车辆地刺感应波的多项重要特征，选取3种特征开展空间融合识别，试验结果显示有效。有学者选取尺度相同的特征转换技术，要求进行车型识

8、别，将多视角特征不断改变，达到分区融合识别效果。一些学者选择一种基于空间融合技术的车型识别方法，采取宽带雷达完成车辆距离像，通过3种线性子空问方式的组合完成高性能实时车型识别。车牌识别则采取神经网络匹配法较