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基于秩自适应贝叶斯张量分解模型的交通流量数据修复方法
1
作者
郝威
刘芳
+3 位作者
王晓璐
张兆磊
许晗萌
唐进君
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期82-92,共11页
针对传输线路故障、通信故障等原因造成智能交通系统在某时刻或时段无法识别到车辆,导致数据缺失的问题,提出一种基于秩自适应贝叶斯张量分解模型的交通流量数据修复方法.首先,考虑交通数据的时空相关性,基于张量模型构建数据结构.其次...
针对传输线路故障、通信故障等原因造成智能交通系统在某时刻或时段无法识别到车辆,导致数据缺失的问题,提出一种基于秩自适应贝叶斯张量分解模型的交通流量数据修复方法.首先,考虑交通数据的时空相关性,基于张量模型构建数据结构.其次,使用贝叶斯模型在张量分解的参数和超参数上设置灵活的先验和超先验分布,构建秩自适应算法解决张量分解模型的秩选择问题.最后,采用长沙市车辆牌照识别(License Plate Recognition,LPR)系统记录的2019年7月1日至2019年7月28日793个交叉路口的交通流量数据,检验在不同的张量数据结构、丢失方式、丢失率以及张量分解秩的情况下该模型的数据修复精度.研究结果表明:秩自适应算法能够捕捉张量分解最佳秩的大小,避免预设秩过大导致的过拟合现象;与传统的CP分解(CANDECOMP/PARAFAC decomposition)和均值法相比,本文所提算法的平均绝对百分比误差在丢失率达到30%的情况下降低了20%,有效提升了交通流量数据修复的准确性.研究成果可为交通流量预测、交通出行时空特征分析中的数据修复提供参考.
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关键词
智能交通
数据修复
秩自适应贝叶斯张量分解模型
车牌识别数据
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职称材料
面向自动驾驶的车路云一体化框架
被引量：
16
2
作者
张亚勤
李震宇
+3 位作者
尚国斌
周谷越
高果荣
袁基睿
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期249-273,共25页
近年来,尽管自动驾驶(AD)技术在研发和商业化方面已取得显著进展,但自动驾驶规模化商业落地仍面临巨大挑战:一方面单车智能自动驾驶存在一定的安全问题;另一方面由开放道路场景引发的感知长尾、混行博弈等问题造成自动驾驶车辆的可运行...
近年来,尽管自动驾驶(AD)技术在研发和商业化方面已取得显著进展,但自动驾驶规模化商业落地仍面临巨大挑战:一方面单车智能自动驾驶存在一定的安全问题;另一方面由开放道路场景引发的感知长尾、混行博弈等问题造成自动驾驶车辆的可运行设计域(ODD)受限。车辆亟需融合车端、路端、云端多源多维信息,进行一体化协同感知、协同决策、协同控制,拓展单车智能自动驾驶的能力边界。该文提出面向自动驾驶的车路云一体化(VICAD)系统框架,将不同的车路云协同部署策略与自动驾驶算法进行统一建模;在此基础上开展模拟仿真及系统评价,利用评价结果反馈对VICAD系统进行持续迭代优化,从而提升自动驾驶能力。此外,还进一步结合场景案例及产业落地实践,阐述了车路云一体化协同对自动驾驶大规模商业化落地的意义,并为VICAD的后续发展提出建议。
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关键词
自动驾驶(AD)
车路协同
预期功能安全
车路云一体化自动驾驶(VICAD)
可运行设计域(ODD)
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职称材料
题名
基于秩自适应贝叶斯张量分解模型的交通流量数据修复方法
1
作者
郝威
刘芳
王晓璐
张兆磊
许晗萌
唐进君
机构
长沙理工大学交通运输工程学院
中南大学交通运输工程学院
阿波罗
智
联
(
北京
)
科技
有限公司
出处
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期82-92,共11页
基金
国家重点研发计划(2022YFC3803700)。
文摘
针对传输线路故障、通信故障等原因造成智能交通系统在某时刻或时段无法识别到车辆,导致数据缺失的问题,提出一种基于秩自适应贝叶斯张量分解模型的交通流量数据修复方法.首先,考虑交通数据的时空相关性,基于张量模型构建数据结构.其次,使用贝叶斯模型在张量分解的参数和超参数上设置灵活的先验和超先验分布,构建秩自适应算法解决张量分解模型的秩选择问题.最后,采用长沙市车辆牌照识别(License Plate Recognition,LPR)系统记录的2019年7月1日至2019年7月28日793个交叉路口的交通流量数据,检验在不同的张量数据结构、丢失方式、丢失率以及张量分解秩的情况下该模型的数据修复精度.研究结果表明:秩自适应算法能够捕捉张量分解最佳秩的大小,避免预设秩过大导致的过拟合现象;与传统的CP分解(CANDECOMP/PARAFAC decomposition)和均值法相比,本文所提算法的平均绝对百分比误差在丢失率达到30%的情况下降低了20%,有效提升了交通流量数据修复的准确性.研究成果可为交通流量预测、交通出行时空特征分析中的数据修复提供参考.
关键词
智能交通
数据修复
秩自适应贝叶斯张量分解模型
车牌识别数据
Keywords
intelligent transportation
data imputation
rank-adaptive Bayesian tensor decomposition model
LPR data
分类号
U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
面向自动驾驶的车路云一体化框架
被引量：
16
2
作者
张亚勤
李震宇
尚国斌
周谷越
高果荣
袁基睿
机构
清华大学
智
能产业研究院
阿波罗
智
联
(
北京
)
科技
有限公司
出处
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期249-273,共25页
文摘
近年来,尽管自动驾驶(AD)技术在研发和商业化方面已取得显著进展,但自动驾驶规模化商业落地仍面临巨大挑战:一方面单车智能自动驾驶存在一定的安全问题;另一方面由开放道路场景引发的感知长尾、混行博弈等问题造成自动驾驶车辆的可运行设计域(ODD)受限。车辆亟需融合车端、路端、云端多源多维信息,进行一体化协同感知、协同决策、协同控制,拓展单车智能自动驾驶的能力边界。该文提出面向自动驾驶的车路云一体化(VICAD)系统框架,将不同的车路云协同部署策略与自动驾驶算法进行统一建模;在此基础上开展模拟仿真及系统评价,利用评价结果反馈对VICAD系统进行持续迭代优化,从而提升自动驾驶能力。此外,还进一步结合场景案例及产业落地实践,阐述了车路云一体化协同对自动驾驶大规模商业化落地的意义,并为VICAD的后续发展提出建议。
关键词
自动驾驶(AD)
车路协同
预期功能安全
车路云一体化自动驾驶(VICAD)
可运行设计域(ODD)
分类号
U491.2 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
U495 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于秩自适应贝叶斯张量分解模型的交通流量数据修复方法
郝威
刘芳
王晓璐
张兆磊
许晗萌
唐进君
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
面向自动驾驶的车路云一体化框架
张亚勤
李震宇
尚国斌
周谷越
高果荣
袁基睿
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
16
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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