摘要
本发明公开了一种基于北斗定位的车联网交通管理方法,所属领域为交通管理领域,包括:获取北斗定位数据与传感器网络局部感知数据,提取全局坐标信息与局部交通状态信息;采用时间戳对齐方法,对北斗定位数据与传感器网络的采样数据进行时间同步处理,消除时间尺度上的差异;判断北斗定位数据是否存在信号中断或漂移,若存在信号异常,则根据传感器网络的局部感知数据,通过插值算法估计缺失的定位数据;根据融合后的数据,构建车辆在全局路网中的动态分布模型,识别交通密度与路网分布的关系;采用基于卷积神经网络的多源数据回归模型,预测信号中断或漂移期间的车辆位置,生成连续的全局定位信息。
技术关键词
北斗定位数据
交通状态信息
数据回归模型
交通管理方法
优化交通流
时间戳对齐方法
交通管理系统
插值算法
卡尔曼滤波算法
密度
车辆
传感器
时间同步
轨迹模型
数据噪声
回归算法
预警机制
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北斗定位数据
机器学习算法
故障特征
历史运行数据
北斗导航模块
车辆运输管理系统
车辆状态监测
北斗定位模块
车辆运行状态
多源异构数据融合
城市交通灯
控制信号相位
时间段
数字孪生
历史交通数据
智能视频监控
港口门机
北斗定位数据
北斗系统
动态障碍物检测