[发明专利]异类交通信息实时融合方法

权利要求书

1、一种异类交通信息实时融合的方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

(1)传感器检测信息的特征提取；

(2)可靠性矩阵W的确定；

(3)信度的建立；

(4)特征级融合模型；

(5)最终特征的决策；

所述的信度的建立，通过以下步骤实现：

(1)确定待识别交通状态的类别数N；

(2)确定每一种传感器特征数据中的每一种状态类别的重心，组成重心向量G＝[g₁，g₂，...，g_N]，用历史数据进行聚类计算和人工设定两种方法；

(3)以一个路段为讨论对象，当检测器i检测到数据后，经过特征提取获得特征量；

(4)计算与所有重心的距离d_i＝[d₁，d₂，...，d_N]；

(5)根据下式，建立每一检测数据的基本概率分配：

m_i(A)＝esp(-γ_id_i^β)

其中，参数β和γ_i根据实际应用进行调整，它们决定着基本概率分配的区分度，之后，需要进行归一化处理，使所有状态被分配的概率之和等于1。

2、根据权利要求1所述的异类交通信息实时融合的方法，其特征是，所述的传感器检测信息的特征提取，是指：感应线圈数据通过交通波理论，转化为路段平均速度或行程时间；GPS探测车检测信息的特征提取经过坐标变换、地图匹配、建模拟合把GPS探测车数据转化成路段平均速度，作为融合系统的输入。

3、根据权利要求1所述的异类交通信息实时融合的方法，其特征是，所述的可靠性矩阵W的确定，通过以下步骤实现：

(1)根据历史数据确定每种传感器的可靠性矩阵，基于判断正确率的方法，或基于欧式距离的方法，或基于证据距离的方法；

(2)可靠性矩阵W表示为：

其中，w_i，j∈[0，1]，(i＝1，2，...，M；j＝1，2，...，N)；S_j表示第j种独立的待识别状态；E_i表示第i种独立的证据。