本文關(guān)鍵詞：面向高速路網(wǎng)的車(chē)輛數(shù)據(jù)融合技術(shù)及其應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著我國(guó)高速路網(wǎng)的逐步形成與完善,越來(lái)越多的高速公路建設(shè)了較為完備的監(jiān)控系統(tǒng)。這些系統(tǒng)應(yīng)用了大量的交通檢測(cè)傳感器設(shè)備,所采集到的車(chē)輛數(shù)據(jù)也日益增長(zhǎng)。然而,由于天氣、采集設(shè)備硬件故障、噪聲干擾和通訊故障等客觀原因,使得傳感器采集的數(shù)據(jù)錯(cuò)誤或者丟失,大大降低了車(chē)輛通行信息的準(zhǔn)確性,甚至導(dǎo)致車(chē)輛歷史數(shù)據(jù)庫(kù)中信息的不完整。本文在分析高速路網(wǎng)中車(chē)輛多源信息的基礎(chǔ)上,提出了一類(lèi)基于時(shí)間匹配和空間匹配的多傳感器的數(shù)據(jù)融合技術(shù),實(shí)現(xiàn)了對(duì)高速路網(wǎng)中不同交通檢測(cè)器采集的車(chē)輛數(shù)據(jù)的整合,從而得到更完整、更全面的高速路網(wǎng)車(chē)輛交通流信息。在此基礎(chǔ)上了,論文對(duì)融合后的車(chē)輛信息進(jìn)行了應(yīng)用研究。本文以高速路網(wǎng)的交通檢測(cè)多源信息為研究對(duì)象,進(jìn)行車(chē)輛交通流數(shù)據(jù)的融合處理和車(chē)輛行駛軌跡可視化的研究。論文的主要研究成果包括:1.給出了高速路網(wǎng)數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的總體架構(gòu)。在分析交通檢測(cè)多傳感數(shù)據(jù)采集的基礎(chǔ)上,結(jié)合高速路網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)的特點(diǎn),設(shè)計(jì)了基于分布式數(shù)據(jù)同步技術(shù)與多源數(shù)據(jù)融合相結(jié)合的總體架構(gòu),并對(duì)其關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了探討。2.針對(duì)多源異構(gòu)環(huán)境下數(shù)據(jù)同步的特點(diǎn),提出了一種數(shù)據(jù)同步復(fù)制新方案,解決了多源異構(gòu)環(huán)境下數(shù)據(jù)庫(kù)的訪問(wèn),數(shù)據(jù)的獲取與復(fù)制,動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)源的處理以及同步過(guò)程中數(shù)據(jù)沖突與同步的實(shí)時(shí)性等問(wèn)題,有效的將浮動(dòng)車(chē)、微波檢測(cè)器、視頻傳感器采集的數(shù)據(jù)同步至監(jiān)控中心數(shù)據(jù)庫(kù)。3.提出了新的多傳感器的融合技術(shù),將同步至監(jiān)控中心的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理后,對(duì)三類(lèi)傳感器所采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間匹配和空間匹配,結(jié)合前端融合技術(shù)形成完整的車(chē)輛行駛軌跡數(shù)據(jù)庫(kù)。4.在車(chē)流量數(shù)據(jù)融合的基礎(chǔ)上,在VS2012平臺(tái)上,采用C#開(kāi)發(fā)語(yǔ)言開(kāi)發(fā)了車(chē)輛軌跡查詢與追蹤系統(tǒng)。該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了將多傳感器采集的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)同步復(fù)制到監(jiān)控中心數(shù)據(jù)庫(kù),然后在監(jiān)控中心對(duì)同步的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理,從而形成完整的車(chē)輛行駛軌跡數(shù)據(jù)庫(kù)。該系統(tǒng)結(jié)合了ArcGIS Engine技術(shù),通過(guò)最短路徑查詢算法,將所查詢車(chē)輛經(jīng)過(guò)的高速路段的監(jiān)控點(diǎn)連接起來(lái),在電子地圖上顯示了完整的車(chē)輛行駛軌跡。車(chē)輛軌跡查詢與追蹤系統(tǒng)的成功開(kāi)發(fā)與應(yīng)用表明,本文提出的車(chē)輛數(shù)據(jù)融合技術(shù)是正確的、有效的。通過(guò)數(shù)據(jù)融合后的車(chē)輛信息將更加完整、更加全面,從而為高速公路營(yíng)運(yùn)管理提供更加有效的支持。
【關(guān)鍵詞】：高速路網(wǎng) 數(shù)據(jù)融合 同步復(fù)制 多源異構(gòu) 軌跡回放
【學(xué)位授予單位】：東華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：U495;TP311.13
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 1 緒論11-15
• 1.1 研究背景和意義11-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 本課題的研究工作13-15
• 2 車(chē)輛數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究15-24
• 2.1 引言15-16
• 2.2 車(chē)輛數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)16-18
• 2.3 多傳感器的數(shù)據(jù)采集18-21
• 2.4 分布式數(shù)據(jù)的同步復(fù)制21-22
• 2.5 車(chē)輛數(shù)據(jù)融合技術(shù)22-23
• 2.6 本章小結(jié)23-24
• 3 分布式數(shù)據(jù)的獲取與同步復(fù)制24-34
• 3.1 引言24
• 3.2 分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的訪問(wèn)24-26
• 3.3 多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的獲取與復(fù)制26-31
• 3.4 動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)源的處理31-32
• 3.5 數(shù)據(jù)沖突與同步實(shí)時(shí)性32
• 3.6 本章小結(jié)32-34
• 4 多源交通流數(shù)據(jù)的分析與融合處理34-43
• 4.1 引言34
• 4.2 交通流數(shù)據(jù)的預(yù)處理34-36
• 4.3 交通流數(shù)據(jù)的分析與匹配36-37
• 4.4 交通流數(shù)據(jù)的融合處理37-42
• 4.5 本章小結(jié)42-43
• 5 基于ArcGIS Engine的車(chē)輛軌跡查詢追蹤系統(tǒng)的設(shè)計(jì)43-56
• 5.1 引言43
• 5.2 系統(tǒng)的框架設(shè)計(jì)43-45
• 5.3 系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)45-50
• 5.4 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)50-55
• 5.5 本章小結(jié)55-56
• 6 總結(jié)與展望56-58
• 6.1 總結(jié)56
• 6.2 展望56-58
• 參考文獻(xiàn)58-61
• 攻讀碩士期間研究成果61-62
• 致謝62

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