【摘 要】
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边缘计算作为一种新兴的分布式计算模型,可提升信息系统的响应速度、节省网络带宽资源。将边缘计算应用于危险品运输车辆的跟踪预警,提出一种边缘智能路侧节点的协作式跟踪算
【机 构】
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长安大学信息工程学院,公安部交通管理科学研究所,深圳市有为信息技术发展有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFC0804806)资助
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边缘计算作为一种新兴的分布式计算模型,可提升信息系统的响应速度、节省网络带宽资源。将边缘计算应用于危险品运输车辆的跟踪预警,提出一种边缘智能路侧节点的协作式跟踪算法,在保障实时性的前提下解决了GNSS失锁导致轨迹缺失问题;针对车辆跟踪时的异常状态预警问题,将智能路侧感知的多源信息与车辆运行状态相结合,基于机器学习提出一种融合自车、周围车辆、道路和自然环境等特征因素的预警算法,有效提升了异常检测精度。使用SUMO交通仿真器分析了跟踪算法的性能,结果表明,边缘计算较传统云计算方式时延平均降低了90%,带宽消耗
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