专利名称: |
一种基于中间件的动态交通信息采集方法 |
摘要: |
本发明涉及一种基于中间件的动态交通信息采集方法,克服了数据丢失、数据噪声、特别是数据的多源异构的不良影响,减少了冗余数据,保证了数据正确率,提高了数据准确度和可靠性。其方法为:1)采用串口通信模式和/或网络通信模式进行交通信息的传输;2)利用CORBA中间件技术中的接口定义语言IDL定制能够与不同交通信息检测设备相匹配的信息采集端口,识别和规范来自不同检测设备的数据,实现对道路交通流量、车辆速度、道路占有率等实时动态交通信息的采集;3)对采集到的所有数据进行预处理,并采用基于网络拓扑关系的道路匹配算法进行浮动车的地图匹配;4)利用免疫聚类神经网络,对预处理后的多源异构实时动态交通数据进行融合并存入数据库。 |
专利类型: |
发明专利 |
申请人: |
山东大学 |
发明人: |
杨立才;王德伟;吴磊;聂红涛;叶杨 |
专利状态: |
有效 |
申请日期: |
2009-12-23T00:00:00+0800 |
发布日期: |
2019-01-01T00:00:00+0800 |
申请号: |
CN200910256537.3 |
公开号: |
CN101719315A |
分类号: |
G08G1/01(2006.01)I |
申请人地址: |
250061 山东省济南市历下区经十路17923号 |
主权项: |
一种基于中间件的动态交通信息采集方法,其特征是,它的步骤为:1)采用串口通信模式和/或网络通信模式进行交通信息的传输;2)利用CORBA中间件技术中的接口定义语言IDL定制能够与不同交通信息检测设备相匹配的信息采集端口,识别和规范来自不同检测设备的数据,实现对道路交通流量、车辆速度、道路占有率等实时动态交通信息的采集;3)对采集到的所有数据进行预处理,并采用基于网络拓扑关系的道路匹配算法进行浮动车的地图匹配;4)利用免疫聚类神经网络,对预处理后的多源异构实时动态交通数据进行融合并存入数据库。 |
所属类别: |
发明专利 |