复杂环境下多模态交通警示信息推荐算法仿真

摘要：

单一环境数据会导致推荐结果不够准确,为缓解交通拥堵问题,便于驾驶员实时掌握交通警示信息,提出一种多模态交通警示信息个性化推荐算法.利用毫米波雷达传感器和摄像头传感器组成多模态交通数据采集架构.架构包括采集、推理、服务与查询四大模块;构建数据融合模型,设计融合函数,提高数据采集的精准性;将交通网络当作一个有向加权图,分别从时间和空间两方面分析交通状态的传播过程;利用粗糙集规则提取的方式填充警示信息评分表,通过矢量夹角的余弦值计算信息相似度,根据计算结果预测待推荐信息评分,将得分较高的警示信息推荐给有需求的用户,实现交通警示信息个性化推荐.实验结果表明,所提方法能够采集更加准确的交通环境信息,推荐的结果能够满足用户需求,辅助用户避开故障路线,节约行驶时间.

关键词：多模态数据融合、交通警示信息、个性化推荐、粗糙集规则提取、相似度计算

所属期刊栏目：40

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：三亚市高校;医疗专项科技计划项目;海南省自然科学基金项目;海南省教育厅高等学校科学研究项目;江西省教育厅科学技术研究项目

在线出版日期：2023-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：121-125