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物聯(lián)網(wǎng)智能交通擁堵判別算法的研究與實(shí)現(xiàn)

針對(duì)城市道路交叉口的常發(fā)性交通擁堵現(xiàn)象，依據(jù)RFID檢測(cè)系統(tǒng)的特點(diǎn)，提出了一種基于物聯(lián)網(wǎng)前端信息采集技術(shù)的交通流檢測(cè)方法。并且對(duì)城市道路交叉口采集到的交通流量相對(duì)增量、車輛的時(shí)間占有率相對(duì)增量以及地點(diǎn)平均車速等信息進(jìn)行了對(duì)比性分析和統(tǒng)計(jì)推導(dǎo)，從理論上論證了交通擁擠產(chǎn)生時(shí)的交通流特點(diǎn)，然后以此為基礎(chǔ)給出了交通擁擠事件出現(xiàn)時(shí)的判別準(zhǔn)則，構(gòu)造出相應(yīng)的擁擠檢測(cè)指標(biāo)及判別算法。最后利用Matlab編程再結(jié)合實(shí)際交通測(cè)量數(shù)據(jù)驗(yàn)證了算法的正確性。

標(biāo)簽： 物聯(lián)網(wǎng) 智能交通判別法的研究

上傳時(shí)間： 2013-10-19

上傳用戶：zhaiye
Fortran - Tóm tắ t nộ i dung mô n họ c Các khái niệ m và yế u tố

Fortran - Tóm tắ t nộ i dung mô n họ c Các khái niệ m và yế u tố trong ngô n ngữ lậ p trình FORTRAN. Các câ u lệ nh củ a ngô n ngữ FORTRAN. Cơ bả n về chư ơ ng chư ơ ng dị ch và mô i trư ờ ng lậ p trình DIGITAL Visual Fortran. Viế t và chạ y các chư ơ ng trình cho các bài toán đ ơ n giả n bằ ng ngô n ngữ FORTRAN.

標(biāo)簽： Fortran 7855 7897 7885

上傳時(shí)間： 2013-12-25

上傳用戶：songrui
基于IPv6物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的綜述

物聯(lián)網(wǎng)是“物物相連的互聯(lián)網(wǎng)”，該方面的技術(shù)是具有互聯(lián)性的，智能性的。既然如此，發(fā)展物聯(lián)網(wǎng)是必然之勢(shì)。要發(fā)展物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，那么互聯(lián)網(wǎng)是十分重要的。對(duì)于因特網(wǎng)來(lái)說(shuō)，IP是核心協(xié)議。IPv6作為升級(jí)版的IPv4，可以更有效地管理IP地址，速度與安全性也比現(xiàn)有技術(shù)更加先進(jìn)，發(fā)展前景更為廣闊。隨著全球網(wǎng)絡(luò)協(xié)定架構(gòu)由IPv4過(guò)渡至IPv6，并結(jié)合無(wú)線網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)，物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展基礎(chǔ)將越來(lái)越壯大，我們的生活將越來(lái)越更加便捷，更加智能化。

標(biāo)簽： IPv6物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)

上傳時(shí)間： 2015-11-29

上傳用戶：123456@qwdqw
基于無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的智能路燈控制系統(tǒng)

智能路燈控制相關(guān)文檔，ZigBee學(xué)習(xí)文檔，主要講了ZigBee開(kāi)發(fā)，ZigBee協(xié)議棧實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)通信

標(biāo)簽： ZigBee無(wú)線通信

上傳時(shí)間： 2016-04-09

上傳用戶：zzh12321
物聯(lián)網(wǎng)優(yōu)秀案例匯編

中國(guó)物聯(lián)網(wǎng)優(yōu)秀應(yīng)用案例匯編，涉及到智能家居、智慧醫(yī)療、智能物流等

標(biāo)簽： 物聯(lián)網(wǎng) 案例匯編

上傳時(shí)間： 2016-10-30

上傳用戶：hbhs1998
智能家居論文

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)論文，題目是智能家居，主要介紹其發(fā)展、前景展望。

標(biāo)簽： 智能家居論文

上傳時(shí)間： 2019-04-10

上傳用戶：jans
臺(tái)區(qū)智能融合終端相關(guān)技術(shù)規(guī)范

配電物聯(lián)〔2020〕5號(hào)-關(guān)于發(fā)布《臺(tái)區(qū)智能融合終端相關(guān)技術(shù)規(guī)范》的通知

標(biāo)簽： 技術(shù)規(guī)范

上傳時(shí)間： 2020-09-22

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如何布署智能城市– 智能路燈

如何布署智能城市– 智能路燈想要了解有關(guān)智能城市布署的實(shí)際案例嗎?Pelion 設(shè)備管理為臺(tái)灣的智慧城市發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。市政府官員計(jì)劃在 4,000 個(gè)路燈柱上部署物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)，用于感應(yīng)環(huán)境光線亮度并適當(dāng)控制輸出，以便減少能源消耗，最終達(dá)到能源成本和基礎(chǔ)設(shè)施生命周期成本降低的目的。

標(biāo)簽： 智能路燈

上傳時(shí)間： 2021-11-15

上傳用戶：kent
廣和通物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品手冊(cè)中文

廣和通是中國(guó)首家A股上市的物聯(lián)網(wǎng)無(wú)線模組企業(yè)。致力于將可靠、便捷、安全、智能的無(wú)線通信解決方案普及至每一個(gè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場(chǎng)景，豐富智慧生活。廣和通提供創(chuàng)新的5G、4G、3G、2G、NB-IoT、LTE-M、智能、車規(guī)級(jí)無(wú)線通信模組及物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用一站式無(wú)線通信解決方案。廣和通擁有全球1000多名員工，產(chǎn)品及服務(wù)遍及100多個(gè)國(guó)家。

標(biāo)簽： 物聯(lián)網(wǎng)

上傳時(shí)間： 2021-12-26

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)中的應(yīng)用研究

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)中的應(yīng)用研究1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在環(huán)境感知中的應(yīng) 用對(duì)環(huán)境的感知，環(huán)境模型妁表示是非常重要的。未知環(huán)境中的障礙物的幾何形狀是不確定的，常用的表示方浩是槽格法。如果用冊(cè)格法表示范圍較大的工作環(huán)境，在滿足精度要求的情況下，必定要占用大量的內(nèi)存，并且采用柵格法進(jìn)行路徑規(guī)劃，其計(jì)算量是相當(dāng)大的。Kohon~n自組織神經(jīng)瞬絡(luò)為機(jī)器人對(duì)未知環(huán)境的蒜知提供了一條途徑。 Kohone~沖經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一十自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其學(xué)習(xí)的結(jié) 果能體現(xiàn)出輸入樣本的分布情況，從而對(duì)輸入樣本實(shí)現(xiàn)數(shù) 據(jù)壓縮。基于網(wǎng)絡(luò) 的這些特性，可采用K0h0n曲神經(jīng)元的權(quán)向量來(lái)表示自由空間，其方法是在自由空間中隨機(jī)地選取坐標(biāo)點(diǎn)xltl【可由傳感器獲得】作為網(wǎng)絡(luò)輸入，神經(jīng)嘲絡(luò)通過(guò)對(duì)大量的輸八樣本的學(xué)習(xí)，其神經(jīng)元就會(huì)體現(xiàn)出一定的分布形式學(xué)習(xí)過(guò)程如下：開(kāi) 始時(shí)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值隨機(jī)地賦值，其后接下式進(jìn)行學(xué) 習(xí)：，、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其中M(f1：神經(jīng)元 1在t時(shí)刻對(duì) 應(yīng)的權(quán)值；a(∽ 謂整系數(shù) ； (『l網(wǎng)絡(luò)的輸八矢量；Ⅳ()：學(xué)習(xí)的 I域。每個(gè)神經(jīng)元能最大限度地表示一定的自由空間。神經(jīng) 元權(quán) 向量的最小生成樹(shù)可以表示出自由空問(wèn)的基本框架。網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的鄰域 (，) 可以動(dòng) 態(tài)地定義成矩形、多邊形。神經(jīng) 元數(shù)量的選取取決于環(huán)境的復(fù)雜度，如果神經(jīng)元的數(shù)量太少．它們就不能覆蓋整十空間，結(jié)果會(huì)導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)穿過(guò)障礙物區(qū)域如果節(jié)點(diǎn) 妁數(shù)量太大．節(jié)點(diǎn)就會(huì)表示更多的區(qū)域，也就得不到距障礙物的最大距離。在這種情況下，節(jié)點(diǎn)是對(duì)整個(gè) 自由空間的學(xué) 習(xí)，而不是學(xué)習(xí)最小框架空間。節(jié) 點(diǎn)的數(shù) 量可以動(dòng)態(tài) 地定義，在每個(gè)學(xué)習(xí)階段的結(jié)柬．機(jī)器人會(huì)檢查所有的路徑．如檢鍘刊路徑上有障礙物，就意味著沒(méi)有足夠的節(jié)點(diǎn) 來(lái) 覆蓋整十自由窯間，需要增加網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)來(lái) 重新學(xué) 習(xí) 所 138一以為了收斂于最小框架表示，應(yīng)該采用較少的網(wǎng)絡(luò) 節(jié)點(diǎn)升始學(xué)習(xí)，逐步增加其數(shù)量。這種方法比較適臺(tái)對(duì)擁擠的'E{= 境的學(xué)習(xí)，自由空間教小，就可用線段表示；若自由空問(wèn) 較大，就需要由二維結(jié)構(gòu)表示。采用Kohonen~沖經(jīng)阿絡(luò)表示環(huán)境是一個(gè)新的方法。由于網(wǎng)絡(luò)的并行結(jié)構(gòu)，可在較短的時(shí)間內(nèi)進(jìn)行大量的計(jì)算。并且不需要了解障礙物的過(guò)細(xì)信息．如形狀、位置等通過(guò) 學(xué)習(xí)可用樹(shù)結(jié)構(gòu)表示自由空問(wèn)的基本框架，起、終點(diǎn)問(wèn)路徑可利用樹(shù)的遍歷技術(shù)報(bào)容易地被找到在機(jī)器人對(duì)環(huán)境的感知的過(guò)程中，可采用人】：神經(jīng)嘲絡(luò)技術(shù)對(duì) 多傳感器的信息進(jìn) 行融臺(tái) 。由于單個(gè)傳感器僅能提供部分不完全的環(huán)境信息，因此只有秉甩多種傳感器才能提高機(jī)器凡的感知能力。 2 神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)在局部路徑規(guī)射中的應(yīng) 用局部路徑規(guī)刪足稱動(dòng)吝避碰規(guī)劃，足以全局規(guī)荊為指導(dǎo) 利用在線得到的局部環(huán)境信息，在盡可能短的時(shí)問(wèn)內(nèi)

標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 智能機(jī)器人導(dǎo)航

上傳時(shí)間： 2022-02-12

上傳用戶：qingfengchizhu

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