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文檔簡介
1、隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的普及,各種有關(guān)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用蘊(yùn)含著巨大的商機(jī)。交通方式的自動(dòng)判別顯而易見在交通規(guī)劃領(lǐng)域和基于位置的服務(wù)(Location Based Service,LBS)領(lǐng)域擁有著廣闊的應(yīng)用價(jià)值?,F(xiàn)階段的智能手機(jī)擁有越來越強(qiáng)大的功能,通信不再是手機(jī)的唯一功能。智能手機(jī)的強(qiáng)大在于其不僅擁有通信功能,還有強(qiáng)大的感知、運(yùn)算和存儲(chǔ)能力。然而,在當(dāng)前有關(guān)基于智能手機(jī)的交通方式識(shí)別研究中,單一的數(shù)據(jù)來源是難以使交通方式識(shí)別算法有很好的適應(yīng)性的
2、。另外,模式識(shí)別算法本身對(duì)于不同的場景也有著不同的適應(yīng)能力,這些對(duì)交通方式識(shí)別精度的提高是很大的阻礙。本文提出基于智能手機(jī)并利用隨機(jī)森林算法以判別交通方式的識(shí)別方法,主要包括以下幾個(gè)方面的研究內(nèi)容:
1、引入多種數(shù)據(jù)來源,解決交通方式識(shí)別中數(shù)據(jù)來源單一的問題,并研究在新的數(shù)據(jù)來源被引入后,對(duì)識(shí)別準(zhǔn)確率的影響。
2、研究不同交通方式識(shí)別算法對(duì)識(shí)別準(zhǔn)確率的影響,特別是比較隨機(jī)森林算法和支持向量機(jī)算法在性能上的異同。
3、> 3、基于智能手機(jī)的交通方式識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì),主要包括系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)、系統(tǒng)詳細(xì)設(shè)計(jì)等內(nèi)容。在設(shè)計(jì)思路方面,詳細(xì)研究了本系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集、特征提取和基于隨機(jī)森林的模型構(gòu)建。在詳細(xì)設(shè)計(jì)方面,主要完成了系統(tǒng)交互、存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)采集、特征提取、方式判別、主控制的設(shè)計(jì)。
4、基于智能手機(jī)的交通方式識(shí)別系統(tǒng),主要包括系統(tǒng)軟硬件運(yùn)行環(huán)境、系統(tǒng)功能模塊實(shí)現(xiàn)、系統(tǒng)測試環(huán)境的搭建、交通方式判別結(jié)果測試等內(nèi)容。
本文是基于智能手機(jī)的交通方式識(shí)別系
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