PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Data fusion applications in the traffic parameters measurement

Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Zastosowanie fuzji danych w pomiarach parametrów ruchu drogowego
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
In the paper the problem of measuring road traffic parameters using systems with complex algorithms for measurement data processing is discussed. A characteristic feature of these systems is utilising there data fusion methods. This way a possibility has been created of linking the knowledge of measuring with an initial knowledge on the measurement object. The authors have shown that these methods allow to decrease measurement uncertainty, increase measurement reliability or limit the influence of the disturbing factors.
PL
Praca dotyczy zagadnienia pomiaru parametrów ruchu drogowego przy użyciu systemów realizujących złożone algorytmy przetwarzania danych pomiarowych. Cechą charakterystyczną omawianych systemów i algorytmów jest wykorzystanie w nich metod fuzji danych. W ten sposób stworzona została możliwość łączenia wiedzy pomiarowej z wiedzą wstępną posiadaną na temat obiektu pomiarowego. Autorzy wykazali, że metody te pozwalają zmniejszyć niepewność wyniku pomiaru, zwiększyć jego rozdzielczość lub ograniczyć wpływ czynników zakłócających. W pracy przedstawiono problemy związane z klasyfikacją pojazdów, ważeniem pojazdów w ruchu oraz kalibracją systemów ważących.
Rocznik
Strony
249--262
Opis fizyczny
Bibliogr. 23 poz., tab., wykr.
Twórcy
autor
  • AGH - University of Science and Technology, Faculty of Electrical Engineering, Automatics, Informatics and Electronics, 30-059 Krakow, Poland
autor
  • AGH - University of Science and Technology, Faculty of Electrical Engineering, Automatics, Informatics and Electronics, 30-059 Krakow, Poland
autor
  • AGH - University of Science and Technology, Faculty of Electrical Engineering, Automatics, Informatics and Electronics, 30-059 Krakow, Poland
autor
  • AGH - University of Science and Technology, Faculty of Electrical Engineering, Automatics, Informatics and Electronics, 30-059 Krakow, Poland
Bibliografia
  • 1. Hall D.: Mathematical Techniques in Multisensor Data Fusion, Artech House, London 1992.
  • 2. Klein L.A.: Sensor and Data Fusion Concepts and Applications, SPIE, Washington 1999.
  • 3. Klein L.A.: Sensor Technologies and Data Requirements for ITS, Artech House, London 2001.
  • 4. Gajda J., Stencel M.: Determination of road vehicle types using an inductive loop detector, Proceedings of XIV IMEKO Congress, Tampere 1997, pp. 231-236.
  • 5. Gajda J., Sroka R.: Vehicle classification by parametric identification of the measured signals, Proceedings of XVI IMEKO World Congress, Vienna 2000, vol. IX, pp. 199-204.
  • 6. Gajda J., Sroka R., Stencel M., Wajda A., Zeglen T.: A vehicle classification based on inductive loop detectors, Proceedings of the 18th IEEE, IMTC, Budapest 2001, pp. 460-464.
  • 7. Sroka R.: Data fusion Methods Based on Fuzzy Measures in Vehicle Classification Process, Proceedings of the 21th IEEE IMTC, Como 2004, vol. 3, pp. 2234-2239.
  • 8. Karlsson B.: Fuzzy Measures for Sensor Data Fusion in Industrial Recycling, Measurement Science and Technology, Vol. 9, 1998, pp. 907-912.
  • 9. Ki Y.K., Baik D.K.: Vehicle Classification Algorithm for Loop Detectors using Neural Network, IEEE Transactions on Vehicular Technology, in press.
  • 10. Weigh-in Motion of Road Vehicle, Final Report of COST 323 action, Ver. 3.0, 1999.
  • 11. Cebon D.: Handbook of Vehicle-Road Interaction, Swets&Zeitlinger B.V., Lisse, the Netherlands 1999.
  • 12. Cebon D.: Design of multiple-sensor weigh-in-motion systems, Journal of Automobile Engineering, Proc. I. Mech. E., 204, 1990, pp. 133-144.
  • 13. Mangeas M., Glaser S., Dolcemascolo V.: Neural networks estimation of truck static weights by fusing weight-in-motion data, Proceedings of Eurofusion 2000.
  • 14. Gonzales A., Papagiannakis A.T., O’Brien E.: Evaluation of an Artificial Neural Network Technique Applied to Multiple Sensor Weigh-n-Motion Systems, University College Dublin, Ireland.
  • 15. Huhtala M.: Factors Affecting Calibration Effectiveness, Proceedings of the Final Symposium of the Project WAVE, Paris 1999.
  • 16. Stanczyk D.: New Calibration Procedure by Axle Rank, Proceedings of the Final Symposium of the Project WAVE, Paris 1999.
  • 17. Dukkipati R.V.: Vehicle Dynamics. Alpha Science International Ltd. 2000.
  • 18. Cebon D., Winkler CB.: Multiple-Sensor WIM: Theory and experiments, Transportation Research Record, TRB, 1311, 1991, pp. 70 -78.
  • 19. Sun C., Ritchie S.G., Tsai K., Jayakrishnan R.: Use of vehicle signature analysis and lexicographic optimisation for vehicle reidentification on freeways. Transportation Research Part C 7, 1999, pp. 167-185.
  • 20. Dolcemascolo V., Jacob B.: Multiple sensor Weigh-In-Motion: Optimal Design and Experimental Study, Pre-proceedings of 2nd European Conference of Weigh in Motion of Road Vehicles, Lisbon, 1998, pp. 129-138.
  • 21. Gajda J.: Statistical calibration of WIM systems, Scientific Series of Rzeszów Politechnic, Electrotechnic, no. 27, Rzeszów, 2004. (in Polish)
  • 22. Gajda J., Burnos P.: Self-calibration of the weigh-in-motion systems. Proceedings of XV Symposium Modelling and Simulation of Measurement Systems, Krynica 2005. (in Polish)
  • 23. Weigh-In-Motion of Axles and Vehicles for Europe (WAVE), General Report of 4th Programme Transport, Laboratoire Central des Pontes et Chaussees, 2001.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BSW1-0021-0002
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.