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研究方向

目的

提煉高速公路信息化系統中的感知數據,形成適合機器學習的知識結構,強化機器認知機能,培養出具有一定自主判斷、邏輯推理能力的人工智能助手,為提升高速公路管理效率、精準服務水平,提供靶向性的解決方案。

知識圖譜方向
  • 圍繞交通路網、交通流、交通事件等交通要素,構建高速公路的專業領域知識圖譜。
  • 定義高速公路的交通要素模型
  • 構建道路、車輛、交通流三者之間的關聯關系
  • 研究高速公路交通流特征和出行規律的聯系
  • 研究高速公路調度場景特征和自動化分類
機器視覺方向研究
  • 充分利用高速公路的視頻、圖片資源,形成適應高速公路場景的機器視覺識別模型。
  • 研究小碼流視頻分析技術
  • 研究道路病害識別技術
  • 研究車、路、環境動態匹配的模式識別技術
數據認知方向研究
  • 匯聚融合高速公路物聯設備、調度指揮、運營管理等系統的多源數據,探索發現蘊含在數據中的知識經驗,延展人工智能的認知和推理能力,為解決高速公路領域里的專業性問題提供協助,有:
  • 車輛通行行為模式識別技術
  • 路網交通流量態勢評估和預測技術
  • 交通管控措施成效評估技術
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