为提升城市道路交通安全管理效率,减少交通事故发生率,设计一种基于地理信息系统(geographic information system,GIS)和遗传算法优化神经网络的城市道路交通安全自动预警方法。首先利用GIS软件MapInfo遍历目标道路网络中的每一道路元素...为提升城市道路交通安全管理效率,减少交通事故发生率,设计一种基于地理信息系统(geographic information system,GIS)和遗传算法优化神经网络的城市道路交通安全自动预警方法。首先利用GIS软件MapInfo遍历目标道路网络中的每一道路元素,实施事故多发点自动搜索,筛选并标注出事故频发点,作为自动预警点位;采集其交通流量数据、道路状况数据、天气条件数据、交通管控措施数据、社会经济数据、时间因素数据,进行缺失值处理与规划处理;结合遗传算法优化的神经网络实施道路交通事故预警。测试该方法的预警效果及误报次数,对比基于贝叶斯网络预警方法(方法A)、基于机器视觉与信息共享的预警方法(方法B),实验测试结果表明,该方法的误报次数明显少于方法A和方法B,预警效果显著,能够有效地预警潜在的交通事故,减少误报率,提高了预警系统的效率和准确性,为城市交通安全管理提供了新的思路。展开更多
通感一体化(Integrated Sensing and Communication,ISAC)作为5.5G/6G通信系统的核心技术,通过深度融合通信与感知功能,突破传统系统的功能边界,实现频谱、硬件资源的共享与协同,推动通信网络向多维感知能力演进。系统探讨了ISAC的核心...通感一体化(Integrated Sensing and Communication,ISAC)作为5.5G/6G通信系统的核心技术,通过深度融合通信与感知功能,突破传统系统的功能边界,实现频谱、硬件资源的共享与协同,推动通信网络向多维感知能力演进。系统探讨了ISAC的核心原理、技术挑战及未来方向。技术层面,ISAC利用无线信号传输与反射特性,通过联合波形设计、多站协同感知架构及自干扰消除技术,实现环境感知与数据传输的高效融合,但其发展面临通感波形联合优化、网络资源动态调度、多站同步与标准化等关键挑战。典型应用场景涵盖智能交通、工业互联网及空天海地协同网络,需满足亚米级感知精度、毫秒级时延及高可靠性等指标需求。未来技术演进聚焦四大方向:太赫兹频段器件与智能超表面优化、AI驱动的通信-感知联合框架、意图驱动的云-边-端动态架构以及轻量化安全机制构建。通过攻克通感联合信息论、能效模型等基础理论,并推动产学研协同验证,ISAC将加速物理世界与数字空间的深度融合,成为全域智能网络的核心使能技术。展开更多
文摘为提升城市道路交通安全管理效率,减少交通事故发生率,设计一种基于地理信息系统(geographic information system,GIS)和遗传算法优化神经网络的城市道路交通安全自动预警方法。首先利用GIS软件MapInfo遍历目标道路网络中的每一道路元素,实施事故多发点自动搜索,筛选并标注出事故频发点,作为自动预警点位;采集其交通流量数据、道路状况数据、天气条件数据、交通管控措施数据、社会经济数据、时间因素数据,进行缺失值处理与规划处理;结合遗传算法优化的神经网络实施道路交通事故预警。测试该方法的预警效果及误报次数,对比基于贝叶斯网络预警方法(方法A)、基于机器视觉与信息共享的预警方法(方法B),实验测试结果表明,该方法的误报次数明显少于方法A和方法B,预警效果显著,能够有效地预警潜在的交通事故,减少误报率,提高了预警系统的效率和准确性,为城市交通安全管理提供了新的思路。
文摘通感一体化(Integrated Sensing and Communication,ISAC)作为5.5G/6G通信系统的核心技术,通过深度融合通信与感知功能,突破传统系统的功能边界,实现频谱、硬件资源的共享与协同,推动通信网络向多维感知能力演进。系统探讨了ISAC的核心原理、技术挑战及未来方向。技术层面,ISAC利用无线信号传输与反射特性,通过联合波形设计、多站协同感知架构及自干扰消除技术,实现环境感知与数据传输的高效融合,但其发展面临通感波形联合优化、网络资源动态调度、多站同步与标准化等关键挑战。典型应用场景涵盖智能交通、工业互联网及空天海地协同网络,需满足亚米级感知精度、毫秒级时延及高可靠性等指标需求。未来技术演进聚焦四大方向:太赫兹频段器件与智能超表面优化、AI驱动的通信-感知联合框架、意图驱动的云-边-端动态架构以及轻量化安全机制构建。通过攻克通感联合信息论、能效模型等基础理论,并推动产学研协同验证,ISAC将加速物理世界与数字空间的深度融合,成为全域智能网络的核心使能技术。
