信息融合技術在智能交通中的應用研究

王浩

摘 要：文章首先介紹了信息融合技術的定義，接著對信息融合的模式進行了介紹，最后對信息融合在交通信息處理中的應用進行了介紹。

關鍵詞：信息；融合；交通

通常是用傳感器來采集交通信息，不同的傳感器采集到的交通信息不一定完全一樣。傳感器信息融合實際上是人對人腦綜合處理復雜問題的一種功能模擬。是針對一個系統使用多種傳感器這一特定問題而展開的一種關于數據處理的研究，它利用多個傳感器獲得的多種信息，得出對環境或對象特征的全面、正確認識，克服了單一傳感器給系統帶來的誤報風險大、可靠性和容錯性低的缺點。多傳感器信息融合是通過學習中心數據處理器把來自多個傳感器的數據進行綜合，多傳感器信息融合系統把各種傳入數據進行綜合，使數據在一定準則下加以自動分析綜合以完成所需的決策和評估，使它產生的輸出信息比各部分分別處理產生的信息總和更有價值。即信息融合通過對各類數據的綜合處理，可以得到比任何單個數據源更全面更準確的交通流狀況信息。信息融合又稱數據融合。

一、信息融合模式

信息融合可分為三個層次：像素級融合、特征級融合和決策級融合。其中像素級和特征級融合處理的是地面交通信息和部分空間信息（如GPS），輸出的是對城市交通的部分描述，如狀態向量、特征和屬性等；決策級融合屬于高層處理，處理的數據包括地面交通信息、全部的空間信息、氣象信息等其他交通相關信息以及交通領域專家的知識等，輸出的是抽象結果，如對交通系統的狀態、交通系統整體性能的評價以及對系統運行的預測等，支持城市交通指揮決策系統的正常運行。

1、像素級融合

像素級融合（亦稱數據融合）就是直接在采集到原始數據層上進行融合。這種融合在各種傳感器的原始觀測信息未經預處理之前就進行數據綜合分析，是最低層次的融合。數據層融合，將各傳感器的原始觀測數據融合，從融合的數據中提取特征向量，并進行判斷識別。數據層融合等同于單個傳感器處理，不存在數據丟失的問題，得到的結果是很準確的，但對系統通信帶寬的要求很高。

2、特征級融合

特征級融合先對來自傳感器的原始信息進行特征提取（特征可以是被觀測對像的各種物理量），然后對特征信息進行綜合分析和處理，這樣的信息融合即為特征級融合。特征級融合屬于中間層次，其融合過程為：首先提取像素信息的表示量或統計量，即提取特征信息，然后按特征信息對多傳感器數據進行分類、綜合和分析。特征層融合是聚類分析、神經網絡、基于知識的技術模板，這種方法對通信帶寬的要求較低，但由于數據丟失使其準確性有所下降。

3、決策級融合

決策級融合是一種高層次融合，其結果為檢測、控制、指揮、決策提供依據。決策級融合從具體問題出發，充分利用特征級的融合結果，直接針對具體決策目標，融合結果直接影響決策水平。決策層融合對傳感器的數據進行了濃縮，因此，相對而言，這種方法產生的結果最不準確，但它對通信帶寬的要求最低。三個層次的融合結構如圖-1所示：

二、信息融合在交通信息處理中的作用

信息融合技術應用于交通信息智能處理領域，完成多傳感器數據的綜合處理，可以使各種交通狀態信息得到更好的解釋和利用。交通信息融合的根本作用就是通過各種交通傳感器和歷史數據庫等多種沼氣來源作為輸入，利用融合技術理論和方法，得到適合各個智能交通服務領域使用的交通信息。

三、交通信息融合處理方法

根據應用的目的不同，交通信息融合的方法有：直接對數據源操作；利用對象的統計特性和概率模型進行操作；基于規則推理的方法，如模糊推理、證據推理、產生式規則等。

參考文獻

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（作者單位：武警警官學院 信息通信系）