Resumen

En el sistema de transporte inteligente, la información de la licencia puede ser reconocida automáticamente por la computadora y el vehículo puede ser rastreado. Pasar un semáforo en rojo, cambio ilegal de carril, marcha atrás del vehículo y otros eventos de conducción ilegal son registrados de manera razonable. Sin duda, esto es una ayuda efectiva para la policía de tráfico para aliviar la enorme presión de trabajo. Sin embargo, en China, un número considerable de métodos de rastreo de vehículos tienen ciertas limitaciones para resistir complejas influencias ambientales externas. Los factores ambientales externos incluyen, entre otros, factores variables como el movimiento de la cámara, vibraciones y fuertes lluvias y nieve. Estos factores no pueden ser controlados adecuadamente, por lo que la precisión del rastreo se ve enormemente reducida. En este sentido, este documento propone un método de optimización para el rastreo de vehículos en movimiento basado en SPF. En primer lugar, de acuerdo al tamaño del área de superposición del área de movimiento entre las

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Sistema de transporte inteligente; Seguimiento de vehículos; Eventos de conducción ilegal; Influencias ambientales; Método de optimización; Comportamiento de vehículos
• Keywords:Intelligent transportation system; Vehicle tracking; Illegal driving events; Environmental influences; Optimization method; Vehicle behavior