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T／JSJTQX 09-2019 路面多传感器融合的交通流智能感知技术规范.pdf简介：

"T/JJTQX 09-2019" 是一个具体的文件编号，它代表的可能是《2019年道路交通多传感器融合的交通流智能感知技术规范》。这个规范主要是针对道路交通领域中的一种技术应用，即路面多传感器融合的交通流智能感知技术。

路面多传感器融合的交通流智能感知技术，是指通过集成多种交通感知传感器（如摄像头、雷达、激光雷达等）的数据，进行实时、全面、准确的交通流量、速度、密度等信息的采集和处理。这些传感器可以捕捉到不同的交通状态信息，通过数据融合，可以有效提高交通状况的识别精度和覆盖范围，有助于交通管理部门进行交通流量预测、交通管理、拥堵预警等，以提升道路运行效率和安全性。

这个规范可能会详细规定传感器的选择、安装、数据采集、处理算法、系统集成、性能评估等方面的要求，以及如何确保数据的准确性和隐私保护等。它是一个推动道路交通智能化、信息化发展的重要技术指导文件。

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下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅所注日期的版本适用于本文 件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。 GB/T20271信息安全技术信息系统通用安全技术要求 GB/T20269信息安全技术信息系统安全管理要求

下列术语和定义适用于本文件。 3.1 路面交通流智能感知节点Intelligentperceptionnodeforroadtrafficflow 本标准将其称之为智慧路贴，是一种基于多路面传感器融合设计的交通信息采集装置，采用多源异 构传感器方案，由多种路面传感器组成，所包含的路面传感器有：地磁传感器、振动传感器、气压传感 器等。

智能感知Intelligentperception 将物理信号通过传感器借助相关技术映射为数字信息，并将这其进一步提升至可认知的层次。 3.3 分布式处理Distributedprocessing 对各个独立传感器所获得的原始数据进行局部处理，再将结果送入计算处理中心。 3.4 集中式处理Centralizedprocessing 各传感器获得的原始数据直接送至计算处理中心，再由计算处理中心集中处理。 3.5 混合式处理Hybridprocessing 同时具备分布式和集中式两种处理方式。

JG∕T 29-2003建筑涂饰工程施工及验收规程信息文件下载可采用HTTPS、SFTP等方式。

按照GB/T20271和GB/T20269相关要求执行

数据共享的方式应科学合理，满足数据使用方的应用需求，

数据应在双方约定的权限范围内分享

5.3多传感器信息融合

传输方式应同时符合： a) 通信功能，可包含以太网、WIFI、Zigbee、蓝牙、CAN、串口等方式； b） 支持网关。

目急距知知书 A.1如图A.1所示为智慧路贴总体结构图，智慧路贴由地磁传感器通过I2C总线传输数据到MCU，气 压传感器和加速度传感器通过SPI总线传输数据到MCU，所有数据在MCU中进行数据融合，然后连 接到通信接口。 A.2地磁传感器：铁磁性物体会对一定范围内的地球磁场形成明显的磁干扰。汽车的车轮和发动机处， 这种地磁扰动表现的尤为明显，地磁传感器部置在路面之下，通过所在位置的磁场变化来推导当前是否 有车辆经过。地磁传感器相比于传统地磁线圈有很大优点。传统线圈会跟随路面变形，一般仅2年寿命， 地磁传感器受力面积小，功耗小，而且直接输出数字信号，电路简单，抗干扰性强，易维修方便。 A.3加速度传感器：加速度传感器主要用于捕获加速度数据。当车辆经过加速度传感器时，在短暂时间 内，会产生一个向下的轻微加速度，加速度传感器布置在路面之下，利用该原理以一定周期检测乙轴 加速度。通过数据分析获得交通流量数据。 A.4气压传感器：气压传感器主要用于捕获气压数据。当车辆经过气压传感器附近时，会对周围气压产 生影响，气压传感器布置在路面旁边。通过气压的波动分析获得当前是否有车辆通过。该传感器数据易 受环境影响，但最终数据会结合地磁传感器与加速度传感进行融合处理，

图A.1智慧路贴结构图

基于置信距离的数据级去差错算法

B.1.1采用置信距离的相似度进行数据融合的量度，首先对单个传感器数据进行分批估计，然后通过结 果数据在多个传感数据间进行置信距离的计算，最终获得数据间的相似度。通过统计方法减少计算中的 主观因素，最大化的提高数据精度。 B.1.2分批估计数据融合就是指将感器的所测值分为奇偶组，然后通过分批估计理论计算出该数据的的 局部融合值。 B.1.3设定单传感器的测量数据依奇偶划分为x11、X12、x1和x21、X22、X2m两组，并设定其数据 的平均值、标准差分别为x、x和0、2：

分批估计方法，可得该测量数据的局部融合结果

显然所有该传感器数据的分批估计值为：

00 1 a X1 O 0²+o2 0o²x o²+o² o²+o² ²=1 0² C R1 0+02

o ²+0² 0o2²x X1+ o+o² X2

B.1.4用置信距离衡量数据间的差异，针对同一对象数据，设定传感器i与j个的传感器分批估计值分 别为x;，，其标准差为;，の。一般情况下，x;，都遵循高斯分布，同时设定其概率密度函数 为p:(x)，P:(x)。则传感器i与j之间的置信距离d为：

d1 d2...din d21 d22...d2n ） . du d...d

d1 d12 ... d1n d22 .…· d2r · d. d

与测量数据间的相似度P成反比，可得如下定义

B.1.5在上式矩阵中对角线的值都是1，即测量值与其本身的相似度。在融合多传感器测量值的进程中， 需要根据不同测量值之间的相似度确定不同所测值的权重，因此测量值与本身之间的相似度在计算权重 的过程中需要消除掉。由此可得传感器间相似度矩阵P，

P12 .. Pin P21 P22 ... P2n · ... Pnl Pn2 ·

由公式(13)可以看出相似度值越大，两个分批估计融合的测量值之间的相似程度就越大，则每个分 批估计融合得到的测量值的相似度：

把每个分批估计融合得到的测量值的相似度归一化，即可算出其权重：

P(x;)=n∑Pi ...............

P(xi) Z" P(x.

B.1.6通过置信距离与相似度的计算，可以从数据本身将误差较大的数据删除，然后以加权方式进行最 终融合数据的计算，该方法无需传感器性能的先验经验

DB13(J)∕T 261-2019 热固改性聚苯复合保温板应用技术规程B.2基于知识元的特征级统一化算法

B.2.1动态构建知识元库，并建立完整的知识元相似评价准则体系，将不符合“定义”和“不完整”的 知识元排除在知识元库之外，以期获得在特征层面获得描述一致的特征级数据。 B.2.2知识元是一种将客体事物描绘成主观笼统模型的知识表达形式。一个客观事物或者系统，可被抽 象成一个模型m，研究模型m的共性知识表示形式，该模型可以表示为一个知识元Km。 B.2.3假设Nm是指定客体的概念名称，其本质是一组相同或相近意义词汇的集合，比如{有车经过 自行车经过、校车经过)；A是用来描述客观事物特征的属性以及怎样描述这些属性的集合，分为定 性描述的状态集或定量描述的可测状态集；Rm是用来描述属性之间关联关系的集合。rERm,(m∈M) 表示A㎡×A㎡上的一个映射关系。相关关系可分为定性与定量的相关关系，总结相关关系的共同特征 抽象出关系知识元模型。模型m对照的知识元Km可表达为：

定义知识元相似函数Sf，显然可得如下属性：

Km=（NmAm，Rm）

Sf(x, y)∈[0.1]

Sf(x,y)=0，当且仅当x和y不相关 Sf(x,y)=1，当且仅当x和y相同 Sf(x, y)= Sf(y,x)

采用特征相似度模型。该模型将事物特征枚举为集合形式，定义符合特征元素特征的函数，获得特 征集合的相似度，进而表征测量数据在特征级别上的相似度。具体公式如下：

f(AB) Sf(a,b)=

注：00:是特征i的重要程度，存在≥);=1。 在知识元特征的基础上NB／T 31042-2019(代替NB／T 31042-2012) 海上永磁风力发电机变流器技术规范，通过设定不同的参数及多模型相比较，获得适用于交通智能感知系统 度评价准则。