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多源传感器数据融合的智能交通信号控制优化
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摘要:
随着城市化进程的加速，城市交通拥堵问题日益严峻，传统的交通信号控制方法已难以满足实时变化的交通需求。多源传感器数据融合技术为智能交通信号控制优化提供了新的解决方案。该技术通过整合来自摄像头、雷达、地磁传感器等多种传感器的数据，利用卡尔曼滤波、神经网络等数据融合方法与算法，实现对交通流量的精准感知[1]。在此基础上，采取动态信号配时调整等优化策略，显著提升道路通行效率[3]。然而，在优化过程中，面临数据安全与隐私保护、数据处理实时性要求以及不同传感器数据兼容性等挑战，可通过加密技术、边缘计算、数据标准化等方法加以解决[5]。实际应用表明，基于多源传感器数据融合的智能交通信号控制优化策略能有效改善交通状况。未来，有望与5G、车路协同等新兴技术深度融合，进一步拓展应用于复杂交通场景。
