TY -的A2 -金,盛盟- Tan Chaofeng盟——吴,郝AU - Tang Keshuang AU - Tan Chaopeng PY - 2022 DA - 2022/12/29 TI -一个可扩展的高斯混合模型对Lane-Based队列长度估计基于车牌识别数据SP - 5119209六世- 2022 AB -大多数现有研究队列长度估计基于车牌识别(LPR)数据需要multisection LPR数据。研究基于单节LPR数据不能保证的准确性和稳定性估计出现了检测时,这就极大地限制了现有研究的实用性。因此,使用单级LPR数据,本研究提出了一种lane-based队列长度估算方法基于一个二维高斯混合模型。首先,LPR数据处理获得车辆的起飞时间和时间的进展。然后,排队车辆的二维高斯分布和nonqueued车辆安装,并采用采用算法解决分布参数。最后,确定每辆车的排队状态,lane-based队列长度估计基于最后确定排队车辆的周期。实证结果表明,该方法的平均绝对误差(梅斯)是1.3 veh veh / /周期没有错过了检测和2周期下错过检出率20%,优于现有方法。仿真结果表明,该方法可以实现准确估计在不同交通需求。此外,该方法可以扩展到实时应用程序和multisection LPR系统。SN - 0197 - 6729你2022/5119209 / 10.1155——https://doi.org/10.1155/2022/5119209——摩根富林明-杂志的先进运输PB - Hindawi KW - ER