恢復(fù)肇事逃逸車輛的軌跡對于警方破案、交通事故責(zé)任認(rèn)定等具有重要的作用。然而因?yàn)槌鞘械缆方煌ǹǹ诘姆植嫉南∈栊砸约罢厥绿右蒈囕v會故意地繞行躲避交通卡口攝像頭,精確地追蹤肇事車輛是一項(xiàng)極具挑戰(zhàn)性的工作。截止目前,還沒有一個系統(tǒng)地解決肇事逃逸車輛軌跡恢復(fù)問題的方法�，F(xiàn)有的一些軌跡恢復(fù)系統(tǒng)使用簡單的算法進(jìn)行軌跡恢復(fù),其效果非常不理想。而相似的研究主要聚焦于從低頻GPS點(diǎn)恢復(fù)完整軌跡,這些研究基于歷史數(shù)據(jù)對車輛軌跡進(jìn)行軌跡恢復(fù),不適用于故意繞行躲避監(jiān)控的肇事逃逸車輛,也沒有考慮同時結(jié)合卡口監(jiān)控以及出租車行車記錄儀數(shù)據(jù)進(jìn)行軌跡恢復(fù)�；谏鲜龅姆治�,本文提出了一套系統(tǒng)地解決肇事逃逸車輛軌跡恢復(fù)問題的解決方案。本文首先建立路網(wǎng)通行時間的概率模型,即使用對數(shù)正態(tài)分布對每個路段的通行時間的概率分布進(jìn)行建模,然后本文使用斜對數(shù)正態(tài)分布來近似地對路段通行時間分布疊加,近似地得到一段路徑的通行時間的概率密度分布。在軌跡恢復(fù)算法部分,本文首先使用無監(jiān)督和有監(jiān)督學(xué)習(xí)兩種方式分析最優(yōu)的查詢策略,即基于卡口監(jiān)控以及路網(wǎng)交通模式分析肇事逃逸車輛在某個查詢點(diǎn)出現(xiàn)的概率。然后提出了兩種肇事逃逸車輛軌跡恢復(fù)算法RVTR以及IR... 

【文章來源】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)安徽省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．２出租車監(jiān)控系統(tǒng)??

圖１．１城市道路電子警察??

圖１．３目前蘇州工業(yè)園區(qū)的軌跡恢復(fù)系統(tǒng)??總體而言，專門針對肇事逃逸車輛軌跡進(jìn)行恢復(fù)的算法還相對缺乏

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]電動汽車充電站的最優(yōu)選址和定容[J]. 劉志鵬,文福拴,薛禹勝,辛建波.  電力系統(tǒng)自動化. 2012(03)
[2]基于對數(shù)正態(tài)和分布的路徑行程時間可靠性模型[J]. 陳琨,于雷.  北京交通大學(xué)學(xué)報. 2009(03)

博士論文
[1]大規(guī)模軌跡數(shù)據(jù)的檢索、挖掘和應(yīng)用[D]. 袁晶.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2012



本文編號：3092471