【摘 要】
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虚拟线圈和无线传感网络（WSN）等常规交通信息获取技术具有信息采集范围小的缺陷,无法达到大范围交通协同的要求,若使用图像信息参数建立车辆瞬时速度模型,可有效地发挥遥感影像
【机 构】
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东北师范大学信息科学与技术学院,吉林大学学报（信息科学版）编辑部,吉林大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金项目(51308250);高等学校博士学科点专项科研基金项目(20120061120043);长春市国际科技合作基金项目(14GH009)
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虚拟线圈和无线传感网络（WSN）等常规交通信息获取技术具有信息采集范围小的缺陷,无法达到大范围交通协同的要求,若使用图像信息参数建立车辆瞬时速度模型,可有效地发挥遥感影像的广域覆盖优势,满足大范围交通信息获取的需求。本文面向广域交通信息的获取,以NGSIM数据为基础数据,分析确定了输入参数的类别,使用BP神经网络建立了瞬时车速模型,利用相近时段的数据对模型进行效果验证。该模型不同于常规交通信息获取方法,当应用于大范围的遥感观测时,可以高效快速地对大范围静态图片进行瞬时车速提取,为实现广域交通信息的高效采集
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