Abstract-Traffic övervakning i urbana transportsystem kan utföras baserat på fordonssensornätverk. Probfordon (PV), såsom taxibilar och bussar, och flytande bilar (FC), såsom patrullbilar för övervakning, kan fungera som mobila sensorer för att känna av stadstrafiken och skicka rapporterna till ett trafikövervakningscentrum (TMC) för trafikberäkning. I TMC aggregeras analysrapporterna för att bilda en trafikmatris, som används för att extrahera trafikinformation. Eftersom avkänningsfordonen inte kan täcka alla vägar hela tiden, måste TMC uppskatta de uppgifter som inte tagits med i trafikmatrisen. Eftersom denna matris kan approximeras till att vara av låg rang, matriskomplettering (MC) är en effektiv metod för att uppskatta outprovade data. Vår tidigare analys av de verkliga spåren av taxibilar i Shanghai visar dock att MC-metoder inte fungerar bra på grund av de ojämna proverna av solcellsceller, vilket är vanligt i stadstrafik. För att utnyttja det inneboende förhållandet mellan ojämnheten i proverna och trafikuppskattningsfelet studerar vi provernas tidsmässiga och rumsliga entropier och definierar framgångsrikt det viktiga kriteriet, dvs. den genomsnittliga entropinen i provtagningsprocessen.
För att utnyttja det inneboende förhållandet mellan ojämnheten i prov och trafikuppskattningsfel, Du et al. I REF studerades provernas tidsmässiga och rumsliga entropier och med framgång Volumeme 5, 2017 definierades det viktiga kriteriet, dvs. den genomsnittliga entropinen i provtagningsprocessen.
Effective Urban Traffic Monitoring by Vehicular Sensor Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}