基于号牌识别和GPS数据的实时排队长度估计方法
排队长度是制定有效的城市交通缓堵策略的重要基础信息.本文提出了一种双层随机森林模型,利用匹配的号牌数据和GPS数据进行实时排队长度估计.GPS数据提供了车辆的停车位置,与之匹配的号牌识别数据提供了对应停车位置的解释特征.模型的第一层基于提取的特征对有停车车辆和无停车车辆进行分类,模型第二层用于估计有停车车辆的停车位置,从而直接得到排队长度.昆山市三个不同等级的道路作为实例对本方法进行了验证,估计值和实际值的对比表明本方法具有可信的精度并且有一定的应用价值.
城市交通 排队长度估计 全球定位系统数据 号牌识别数据
刘佳超 安成川 夏井新
东南大学智能运输系统研究中心,南京,211189
国内会议
上海
中文
447-457
2019-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）