【摘 要】
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随着社会经济和科技的不断发展,公路运输在给人类生活带来便利的同时,影响交通运输安全的恶性事件时有发生,公路交通治安问题俨然成为公路运输业和公安系统的难题。视频作为
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随着社会经济和科技的不断发展,公路运输在给人类生活带来便利的同时,影响交通运输安全的恶性事件时有发生,公路交通治安问题俨然成为公路运输业和公安系统的难题。视频作为信息载体,已成为公路交通监控中的一种主要方式。然而当前基于移动公网的信息传输流量费用仍然较高,本文研究基于信息融合的车载视频信息变流量传输算法,可有效降低昂贵的流量费用,主要工作和成果如下：(1)分析信息融合和BP (Back-Propagation,反向传播)神经网络的优缺点,针对BP网络的输入信息复杂多变时,固定的网络结构不能适应各种变化的环境的问题,提出了结合DS (Dempster-Shafe r证据理论)和BP神经网络的决策算法,即DS-]BP决策算法。(2)通过研究车辆运行异常的原因,对车辆的视频、音频、车速、加速度、转向强度、发动机转速和冷却液温度等信息进行异常特征提取,为之后的车载视频变流量传输决策奠定数据基础。(3)利用PSO (Particle Swarm Optimization,粒子群优化)算法来确定BP神经网络的初值,改善了BP神经网络容易陷入局部极小值和收敛速度慢的问题。
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