基于信息融合的車載視頻變流量透?jìng)鳑Q策算法研究.pdf

1、隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)和科技的不斷發(fā)展，公路運(yùn)輸在給人類生活帶來便利的同時(shí)，影響交通運(yùn)輸安全的惡性事件時(shí)有發(fā)生，公路交通治安問題儼然成為公路運(yùn)輸業(yè)和公安系統(tǒng)的難題。視頻作為信息載體，已成為公路交通監(jiān)控中的一種主要方式。然而當(dāng)前基于移動(dòng)公網(wǎng)的信息傳輸流量費(fèi)用仍然較高，本文研究基于信息融合的車載視頻信息變流量傳輸算法，可有效降低昂貴的流量費(fèi)用，主要工作和成果如下:
　　(1)分析信息融合和BP(Back-Propagation，反向傳播)神經(jīng)網(wǎng)

2、絡(luò)的優(yōu)缺點(diǎn)，針對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)的輸入信息復(fù)雜多變時(shí)，固定的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不能適應(yīng)各種變化的環(huán)境的問題，提出了結(jié)合DS(Dempster-Shafer證據(jù)理論)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的決策算法，即DS-BP決策算法。
　　(2)通過研究車輛運(yùn)行異常的原因，對(duì)車輛的視頻、音頻、車速、加速度、轉(zhuǎn)向強(qiáng)度、發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速和冷卻液溫度等信息進(jìn)行異常特征提取，為之后的車載視頻變流量傳輸決策奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
　　(3)利用PSO(Particle Swarm Opt