《面向智慧型交通的多源異類感測器數據並行融合研究》是依託杭州師範大學，由夏瑩傑擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：面向智慧型交通的多源異類感測器數據並行融合研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：夏瑩傑
- 依託單位：杭州師範大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
多感測器數據融合技術是針對一個系統使用多種感測器這一特定問題而展開的關於數據處理的研究，將其套用於智慧型交通領域，可實現城市路網交通狀況評估，具有較大的套用價值。本課題擬針對當前交通數據融合處理過程中存在的感測器種類和數量不足、交通狀況評估指標不全面、交通指標數據可靠性和可調整性低、數據融合計算實時性差等局限性，研究基於多源異類感測器的交通源數據採集技術以及將海量源數據轉換為多重交通指標數據的理論和並行實現方法；構建多重交通指標數據並行可靠性處理模型以及相應的可定製/自適應可靠性權值矩陣學習算法，並且根據交通數據特點設計基於D-S證據推理方法和粗糙集理論結合的並行融合算法；基於雲計算技術和CUDA並行實現上述算法和模型，研製一個高性能、高準確度的海量交通數據並行融合計算支撐平台；通過理論分析和平台仿真實驗測試模型和算法的性能和可靠性。
結題摘要
本項目歷時三年，系統性地圍繞“多源異類交通數據採集—預處理—轉換計算—融合處理—並行實現—發布”整條線索開展研究工作。對各部分的完成情況總結如下： （1）在交通數據採集方面，基於曲線擬合評估模型，提出GPS浮動車數據採樣分析算法。綜合考慮道路類型、路段長度、採樣頻率等因素，計算最小採集採樣量，並且保證道路交通狀態評估的準確性。 （2）在交通數據預處理方面，通過多地圖層構建、原始道路和節點設計、原始結構重構和雙向道路實現等步驟，精確和高效地構建GIS-T數字地圖，為後續的交通數據處理和並行實現提供基礎。 （3）在交通數據轉換計算方面，針對SCATS數據的特點，提出了基於自舉式粗糙集理論的規則二次提取方法，它相比於普通的一次規則提取方法，獲得的規則的準確率更高，覆蓋率更大，可用於對SCATS數據結合環境數據評估交通狀態；針對GPS數據的特點，採用四叉樹方法實現負載均衡地並行擬合GPS數據與GIS地圖，提高計算效率。 （4）在交通數據融合處理方面，面向SCATS、GPS、微波、視頻等數據，結合粗糙集和D-S證據理論設計一種粗糙證據論模型，並且構建一個海量交通數據智慧型分析的理論框架。該框架通過發掘交通數據分析中計算複雜度和計算需求，採用基於四叉樹區域平衡分割的方法構建計算任務，並調度相應的高性能計算資源進行並行處理。 （5）在並行實現方面，基於理論框架研究，設計Cyber-ITS技術框架，將高性能計算技術引入交通數據智慧型處理中，用於解決其中計算密集型和協作型問題。基於該框架，重點研究多源異類海量交通數據並行融合實現，構建自舉式粗糙證據論架構，提高融合計算的準確性和實時性。 （6）在計算結果發布方面，開發了網頁端、移動端、誘導屏等發布形態，並採用服務（Service）的方式進行發布。套用形成服務後，根據使用者的環境進行服務等價和組合，並對該行為基於PI演算進行形式化。 上述研究取得了較豐富的理論和套用成果。在理論研究領域，在國際上開創性地提出Cyber-ITS框架，發表（含錄用）學術論文28篇，其中SCI論文8篇，EI論文19篇，連續三年在智慧型交通領域著名國際會議ITSC發表學術論文，申請發明專利4項。在套用領域，基於研究成果研發了實時交通誘導系統，在杭州、寧波、台州等地進行套用，到目前為止已產生數百萬的經濟效益，學生團隊因此獲得國家挑戰杯二等獎。
