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“路畅停”APP在城市交通管理中的应用与研究
1
作者 李蹊 吴胜益 +1 位作者 罗豪 叶佳 《现代信息科技》 2022年第9期31-34,共4页
随着私家汽车、共享汽车、电动车等代步工具的日益普及,城市交通压力逐年攀升,乱停乱放、停车难、车子占用盲道等问题在不断地清理与监管中并没有得到有效的解决。虽然大型停车场的建设一定程度上缓解了停车压力,但在街道、景区、学校等... 随着私家汽车、共享汽车、电动车等代步工具的日益普及,城市交通压力逐年攀升,乱停乱放、停车难、车子占用盲道等问题在不断地清理与监管中并没有得到有效的解决。虽然大型停车场的建设一定程度上缓解了停车压力,但在街道、景区、学校等地,随着高峰时段车流的汇聚,停车压力依旧很大,对于新手来说更是一个巨大的挑战。“路畅停”APP集成车位寻找、停车提示、停车缴费、盲道占用四项功能,给居民出行带来便利的同时,也减轻了交警人员的工作压力。 展开更多
关键词 APP 车辆识别 街道停车 主动红外对射探测器 盲道
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基于Transformer的街道停车位数据补全和预测
2
作者 林滨伟 於志勇 +1 位作者 黄昉菀 郭贤伟 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第4期165-173,共9页
随着城市汽车数量的持续增长,街道停车难已经成为一个热点问题。解决街道停车问题的关键在于准确预测街道未来的停车位信息。移动群智感知方式(CrowdSensing)通过在车辆上安装声呐以感知路边的停车位情况,是一种低成本、高效益的感知停... 随着城市汽车数量的持续增长,街道停车难已经成为一个热点问题。解决街道停车问题的关键在于准确预测街道未来的停车位信息。移动群智感知方式(CrowdSensing)通过在车辆上安装声呐以感知路边的停车位情况,是一种低成本、高效益的感知停车位的方式,然而这种方式感知的停车位数据在时间上存在高稀疏性问题,传统模型无法直接用于预测。针对此问题,提出了一种基于Transformer的停车位序列补全和预测网络,此网络通过编码器生成缺失停车位序列的记忆,进而解码器以自回归的方式补全停车位序列中缺失的部分,同时预测出未来的停车位信息。实验结果表明,所提方法在两个高缺失的街道停车位数据集上的补全和预测效果都优于传统的机器学习和深度学习方法。 展开更多
关键词 街道停车位 数据补全 时序预测 机器学习 深度学习
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