【摘 要】
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车牌照匹配技术的广泛应用为行程时间样本数据的精确获取提供了一种可行的方式.但是,由于各种客观原因,采集到的原始数据夹杂着大量的噪声数据,只有剔除了这些噪声数据,行程
【机 构】
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交通部公路科学研究院国家智能交通系统工程技术研究中心,荷兰代尔夫特理工大学,
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车牌照匹配技术的广泛应用为行程时间样本数据的精确获取提供了一种可行的方式.但是,由于各种客观原因,采集到的原始数据夹杂着大量的噪声数据,只有剔除了这些噪声数据,行程时间样本数据才能更好地应用于行程时间分析与服务.本文对噪声数据产生的原因进行了详细的探讨,回顾了现有的噪声剔除方法,并分析其可能存在的问题;基于交通信息提取计算模型,提出了一种噪声剔除的新方法.以荷兰代尔夫特的一条城市道路为研究对象,基于实际数据对新方法和现有方法进行了对比分析.结果表明,新方法能够更好地剔除噪声数据.
However, due to various objective reasons, the original data collected with a large number of noise data, only removed the noise data, The travel time sample data can be better applied to the travel time analysis and service.This paper discusses in detail the causes of noise data, reviews the existing noise culling methods and analyzes the possible problems; based on traffic information extraction A new method of noise elimination is proposed.A urban road in Delft, the Netherlands, is taken as a research object, and the new method and the existing method are compared based on the actual data.The results show that the new method can be better Eliminate noise data.
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