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长久以来,交通流识别器在交通管理中扮演重要角色,如何有效利用交通识别视频信息,提升交通区域智能化控制和决策能力,是历来诸多研究者关注的热点问题之一。通过研究并借助现有的图像识别技术,设计了一种可以整合多个路口交通信息的模型框架,该框架具备一定的自学习和自适应能力。实验研究表明,该模型在一定的约束条件下可整合复杂路口信息,并能根据历史信息学习路口状态,预估交通拥堵等关键交通事件,为多路口区域信息智能整合提供了一种较新的研究思路和策略。