交通事件是造成道路偶发性交通拥挤的主要原因,由于交通事件的发生时间和地点是随机的、不可预测的,往往会造成严重的交通拥挤并引发二次事故。因此,尽早地发现事件,确认事件的性质并及时采取救援措施和为其他驾驶员提供相关信息,才能实现对事件快速、高效、恰当的处理,降低交通事件的影响。交通事件检测是交通事件管理第一步,也是其技术关键,寻求高效、准确的事件检测方法是各国交通工程专家的研究热点。本文针对常见的事件信息源(固定检测线圈、人工报告、浮动车),提出了融合多源信息的事件检测框架,提出了二级融合的方法,建立了多源数据融合模型和算法,并使用模拟数据进行了检验。本文所提出的两步骤事件检测数据融合方法能够有效利用固定车辆检测器、浮动车、人工报告事件信息源的信息,同时,方法又具有很好的灵活性,并为 ITS 领域数据融合技术的研究提供了有益借鉴。
副组长瞿介明教授入选教育部高等学校骨干教师,上海市领军人才计划,上海市"优秀学科带头人",上海市"曙光学者"培养计划和跟踪计划,上海市卫生系统"百名优秀学科梯队带头人"。担任中国医师协会呼吸医师分会副主任委员,上海市医学会呼吸病学会副主任委员,华东地区肺部感染协作组主任委员,中华医学会全国呼吸病学会委员,中华医学会呼吸病学会肺部感染学组副组长,上海市医学会呼吸病学会肺部感染学组组长。15本杂志的副主编、常务编委、编委。作为负责人先后承担国家重点基础研究项目课题("973"项目),国家自然科学基金(4项),上海市领军人才计划等十余项课题的研究。获教育部高等学校科技进步奖二等奖共7次成果奖。发表论文160余篇,其中以第一作者和通讯作者在TheJournal of pathology,Journal of Cell and Molecular Medicine等发表SCI收录论文22篇。申请专利二项。作为主编和副主编出版专著5部。
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