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公开(公告)号：CN108399747A
公开(公告)日：2018-08-14
申请号：CN201810185683.0
申请日：2018-03-07
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提供了一种基于卡尔曼滤波融合的交通流车辆密度参数估计方法，包括以下步骤：S1、离线预测，基于离线预测车辆密度参数估计分析，针对车流量密度的离线预测，采取SARIMA模型连同GARCH模型进行模拟；S2、在线观测，基于在线观测车辆密度参数估计分析，针对车流量密度的在线观测，提取遥感卫星图像中车辆以及非车辆的HOG特征，并将遥感卫星图像中的数据进行SVM分类，进而对车辆目标进行提取；S3、数据融合分析，基于卡尔曼滤波数据融合分析。本发明的有益效果是：将两种不同的交通流车辆密度估计的方法融合为一个新的方法，不同方法间的互补优势大大提高了交通流车辆密度参数估计的精度。
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