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公开(公告)号：CN113706867B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202110995620.3
申请日：2021-08-27
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种高速公路相邻边缘设备节点交通异常概率评估方法，涉及智慧交通及云计算技术领域。云服务器从高速公路交通流量时间序列库中提取交通流量计数结果，并基于形态相似性距离计算相邻边缘设备节点交通流量平均到达时间；生成高速公路相邻边缘设备节点的交通流量差时间序列；采用基于ADF的高速公路相邻边缘设备节点交通流量差时间序列平稳性检验方法，检验相差平均到达时间的两个相邻边缘设备节点的交通流量差时间序列是否平稳；最后根据相邻边缘设备节点交通流量差时间序列的平稳性判定高速公路相邻边缘设备节点的交通异常情况。本发明方法充分考虑了交通异常和交通流量之间相互影响、相互作用，提高了高速公路交通异常判断的准确性。
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公开(公告)号：CN113706867A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110995620.3
申请日：2021-08-27
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种高速公路相邻边缘设备节点交通异常概率评估方法，涉及智慧交通及云计算技术领域。云服务器从高速公路交通流量时间序列库中提取交通流量计数结果，并基于形态相似性距离计算相邻边缘设备节点交通流量平均到达时间；生成高速公路相邻边缘设备节点的交通流量差时间序列；采用基于ADF的高速公路相邻边缘设备节点交通流量差时间序列平稳性检验方法，检验相差平均到达时间的两个相邻边缘设备节点的交通流量差时间序列是否平稳；最后根据相邻边缘设备节点交通流量差时间序列的平稳性判定高速公路相邻边缘设备节点的交通异常情况。本发明方法充分考虑了交通异常和交通流量之间相互影响、相互作用，提高了高速公路交通异常判断的准确性。
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公开(公告)号：CN113192322A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110294815.5
申请日：2021-03-19
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于云边协同的高速公路交通流量计数方法，涉及边缘计算技术领域。本方法中边缘计算设备负责采集高速公路交通流量音频样本，云服务器对交通流量音频进行预处理和特征提取，训练交通流量计数支持向量机模型，为避免资源浪费和任务等待时间过长，自适应调整计算资源，最后将高速公路交通流量计数模型更新到边缘计算设备上，由于边缘计算设备的存储空间和计算能力有限，边缘计算设备不能独立训练基于音频的高速公路交通流量计数模型，充分考虑了边缘计算设备的存储和计算能力，采用云边协同的方式缓解云服务器对于图像处理计算量的计算压力和网络传输带宽压力大的问题，有效解决了有限边缘计算能力下高速公路交通流量计数问题。
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公开(公告)号：CN113192322B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202110294815.5
申请日：2021-03-19
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于云边协同的高速公路交通流量计数方法，涉及边缘计算技术领域。本方法中边缘计算设备负责采集高速公路交通流量音频样本，云服务器对交通流量音频进行预处理和特征提取，训练交通流量计数支持向量机模型，为避免资源浪费和任务等待时间过长，自适应调整计算资源，最后将高速公路交通流量计数模型更新到边缘计算设备上，由于边缘计算设备的存储空间和计算能力有限，边缘计算设备不能独立训练基于音频的高速公路交通流量计数模型，充分考虑了边缘计算设备的存储和计算能力，采用云边协同的方式缓解云服务器对于图像处理计算量的计算压力和网络传输带宽压力大的问题，有效解决了有限边缘计算能力下高速公路交通流量计数问题。
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