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基于物理信息深度学习的交叉口车辆轨迹补全方法
海康威视研究院;
同济大学交通学院
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郑立勇
孙剑
饶红玉
邵健轩
赵威
郝勇刚
开通知网号
车辆的轨迹数据在智能交通系统中有着诸多应用,但其实际应用效果常常受数据缺失问题影响。雷达及视频融合感知技术的迅速发展虽然实现了车辆轨迹数据的全天候采集,但在交叉口场景中仍然面临雷达对排队静止目标不敏感、大型车辆遮挡等导致数据缺失的问题。针对交叉口车辆...
机 构:
海康威视研究院;
同济大学交通学院;
领 域:
公路与水路运输;
关键词:
交通工程;
车辆轨迹补全;
物理信息深度学习;
雷视融合感知;
格 式:
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交通运输系统工程与信息
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