Zeitschriftenartikel zum Thema „Traffic pattern recognition“
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Zhang, Yuanqiang, und Weifeng Li. „Dynamic Maritime Traffic Pattern Recognition with Online Cleaning, Compression, Partition, and Clustering of AIS Data“. Sensors 22, Nr. 16 (22.08.2022): 6307. http://dx.doi.org/10.3390/s22166307.
Der volle Inhalt der QuelleWu, Jian, Zhiming Cui, Victor S. Sheng, Yujie Shi und Pengpeng Zhao. „Mixed Pattern Matching-Based Traffic Abnormal Behavior Recognition“. Scientific World Journal 2014 (2014): 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2014/834013.
Der volle Inhalt der QuelleWANG, JING, PENGJIAN SHANG und XIAOJUN ZHAO. „A NEW TRAFFIC SPEED FORECASTING METHOD BASED ON BI-PATTERN RECOGNITION“. Fluctuation and Noise Letters 10, Nr. 01 (März 2011): 59–75. http://dx.doi.org/10.1142/s0219477511000405.
Der volle Inhalt der QuelleHong, Rongrong, Wenming Rao, Dong Zhou, Chengchuan An, Zhenbo Lu und Jingxin Xia. „Commuting Pattern Recognition Using a Systematic Cluster Framework“. Sustainability 12, Nr. 5 (27.02.2020): 1764. http://dx.doi.org/10.3390/su12051764.
Der volle Inhalt der QuelleHasan, Md Mehedi, und Jun-Seok Oh. „GIS-Based Multivariate Spatial Clustering for Traffic Pattern Recognition using Continuous Counting Data“. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board 2674, Nr. 10 (24.07.2020): 583–98. http://dx.doi.org/10.1177/0361198120937019.
Der volle Inhalt der QuelleTettamanti, Tamás, Alfréd Csikós, Krisztián Balázs Kis, Zsolt János Viharos und István Varga. „PATTERN RECOGNITION BASED SPEED FORECASTING METHODOLOGY FOR URBAN TRAFFIC NETWORK“. Transport 33, Nr. 4 (05.12.2018): 959–70. http://dx.doi.org/10.3846/16484142.2017.1352027.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Qi, Min Lu und Qingquan Li. „Interactive, Multiscale Urban-Traffic Pattern Exploration Leveraging Massive GPS Trajectories“. Sensors 20, Nr. 4 (17.02.2020): 1084. http://dx.doi.org/10.3390/s20041084.
Der volle Inhalt der QuelleQin, Guo Feng, Yu Sun und Qi Yan Li. „Recognition of Vehicles on Geometric Morphology“. Advanced Materials Research 217-218 (März 2011): 27–32. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.217-218.27.
Der volle Inhalt der QuelleIshak, Sherif S., und Haitham M. Al-Deek. „Fuzzy ART Neural Network Model for Automated Detection of Freeway Incidents“. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board 1634, Nr. 1 (Januar 1998): 56–63. http://dx.doi.org/10.3141/1634-07.
Der volle Inhalt der QuelleSohn, So Young, und Hyungwon Shin. „Pattern recognition for road traffic accident severity in Korea“. Ergonomics 44, Nr. 1 (Januar 2001): 107–17. http://dx.doi.org/10.1080/00140130120928.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Huo You, Jian Jun Li und Jian Yang Li. „Pattern Recognition of Group Control Object Based on Fuzzy Neural Network“. Applied Mechanics and Materials 29-32 (August 2010): 2726–32. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.29-32.2726.
Der volle Inhalt der QuelleKehagias, Dionysios, Athanasios Salamanis und Dimitrios Tzovaras. „Speed pattern recognition technique for short-term traffic forecasting based on traffic dynamics“. IET Intelligent Transport Systems 9, Nr. 6 (01.08.2015): 646–53. http://dx.doi.org/10.1049/iet-its.2014.0213.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Wei Zhi, und Bing Han Liu. „An Intelligent Recognition Algorithm on Traffic Safety States“. Applied Mechanics and Materials 433-435 (Oktober 2013): 1388–91. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.433-435.1388.
Der volle Inhalt der QuelleBelim, S. V., und E. V. Khiryanov. „Hierarchical Traffic Sign Recognition System“. Informacionnye Tehnologii 28, Nr. 8 (15.08.2022): 417–23. http://dx.doi.org/10.17587/it.28.417-423.
Der volle Inhalt der Quellede la Escalera, A., J. Ma Armingol und M. Mata. „Traffic sign recognition and analysis for intelligent vehicles“. Image and Vision Computing 21, Nr. 3 (März 2003): 247–58. http://dx.doi.org/10.1016/s0262-8856(02)00156-7.
Der volle Inhalt der QuelleLiang, Juanzhu, Shunyi Xie und Jinjian Bao. „Analysis of a Multiple Traffic Flow Network’s Spatial Organization Pattern Recognition Based on a Network Map“. Sustainability 16, Nr. 3 (03.02.2024): 1300. http://dx.doi.org/10.3390/su16031300.
Der volle Inhalt der QuelleGong, Fa Ming, und Hai Juan Li. „Traffic Sign Detection and Pattern Recognition Based on Binary Tree Support Vector Machines“. Advanced Materials Research 204-210 (Februar 2011): 1394–98. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.204-210.1394.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Jia, Peng Gao, Jian Yuan und Xuetao Du. „An Effective Method of Monitoring the Large-Scale Traffic Pattern Based on RMT and PCA“. Journal of Probability and Statistics 2010 (2010): 1–16. http://dx.doi.org/10.1155/2010/375942.
Der volle Inhalt der QuelleSaha, Rajib, Mosammat Tahnin Tariq, Mohammed Hadi und Yan Xiao. „Pattern Recognition Using Clustering Analysis to Support Transportation System Management, Operations, and Modeling“. Journal of Advanced Transportation 2019 (30.12.2019): 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2019/1628417.
Der volle Inhalt der QuelleAjdinović, Nadina, Semina Nurkić, Jasmina Baraković Husić und Sabina Baraković. „Recognition of traffic generated by WebRTC communication“. Science, Engineering and Technology 1, Nr. 1 (30.04.2021): 15–20. http://dx.doi.org/10.54327/set2021/v1.i1.8.
Der volle Inhalt der QuelleHao, Ruochen, Ling Wang, Wanjing Ma und Chunhui Yu. „Estimating Signal Timing of Actuated Signal Control Using Pattern Recognition under Connected Vehicle Environment“. Promet - Traffic&Transportation 33, Nr. 1 (05.02.2021): 153–63. http://dx.doi.org/10.7307/ptt.v33i1.3555.
Der volle Inhalt der QuelleBuscema, Paolo Massimo, Giulia Massini, Giovanbattista Raimondi, Giuseppe Caporaso, Marco Breda und Riccardo Petritoli. „A Pattern Recognition Analysis of Vessel Trajectories“. Algorithms 16, Nr. 9 (29.08.2023): 414. http://dx.doi.org/10.3390/a16090414.
Der volle Inhalt der QuelleXi, Jianfeng, Yunhe Zhao, Zhiqiang Li, Yizhou Jiang, Wenwen Feng und Tongqiang Ding. „A Recognition Method of Truck Drivers’ Braking Patterns Based on FCM-LDA2vec“. International Journal of Environmental Research and Public Health 19, Nr. 23 (30.11.2022): 15959. http://dx.doi.org/10.3390/ijerph192315959.
Der volle Inhalt der QuelleSun, Yizhen, Jianjiang Yu, Jianwei Tian, Zhongwei Chen, Weiping Wang und Shigeng Zhang. „IoT-IE: An Information-Entropy-Based Approach to Traffic Anomaly Detection in Internet of Things“. Security and Communication Networks 2021 (30.12.2021): 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2021/1828182.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Juan, Kepei Qi und Shiyu Zhu. „Traffic travel pattern recognition based on sparse Global Positioning System trajectory data“. International Journal of Distributed Sensor Networks 16, Nr. 10 (Oktober 2020): 155014772096846. http://dx.doi.org/10.1177/1550147720968469.
Der volle Inhalt der QuelleOh, Se-do, Young-jin Kim und Ji-sun Hong. „Urban Traffic Flow Prediction System Using a Multifactor Pattern Recognition Model“. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 16, Nr. 5 (Oktober 2015): 2744–55. http://dx.doi.org/10.1109/tits.2015.2419614.
Der volle Inhalt der QuelleYU, Rong, Guoxiang WANG, Jiyuan ZHENG und Haiyan WANG. „Urban Road Traffic Condition Pattern Recognition Based on Support Vector Machine“. Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology 13, Nr. 1 (Februar 2013): 130–36. http://dx.doi.org/10.1016/s1570-6672(13)60097-5.
Der volle Inhalt der QuelleLo, Shih-Ching. „Expectation-maximization based algorithm for pattern recognition in traffic speed distribution“. Mathematical and Computer Modelling 58, Nr. 1-2 (Juli 2013): 449–56. http://dx.doi.org/10.1016/j.mcm.2012.11.004.
Der volle Inhalt der QuelleHuang, Mingxia, Xuebo Yan, Zhu Bai, Haiqiang Zhang und Zeen Xu. „Key Technologies of Intelligent Transportation Based on Image Recognition and Optimization Control“. International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 34, Nr. 10 (09.01.2020): 2054024. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001420540245.
Der volle Inhalt der QuelleLin, Yueh-lung, und Conghua Wen. „Vehicle Vision Robust Detection and Recognition Method“. International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 34, Nr. 10 (31.12.2019): 2055020. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001420550204.
Der volle Inhalt der QuelleZou, Ying, Dahu Wang und Leian Liu. „Research on Human Movement Target Recognition Algorithm in Complex Traffic Environment“. International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 34, Nr. 05 (29.08.2019): 2050012. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001420500123.
Der volle Inhalt der QuelleRuiqi, Luo, Zhong Xian, Zhong Luo und Li Lin. „Research on the intelligent judgment of traffic congestion in intelligent traffic based on pattern recognition technology“. Cluster Computing 22, S5 (15.03.2018): 12581–88. http://dx.doi.org/10.1007/s10586-017-1684-8.
Der volle Inhalt der QuellePan, Qingchao, und Haohua Zhang. „Key Algorithms of Video Target Detection and Recognition in Intelligent Transportation Systems“. International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 34, Nr. 09 (16.12.2019): 2055016. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001420550162.
Der volle Inhalt der QuelleShanmugaraj.S et al. „Auto Detection of Number Plate of Person without Helmet“. International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication 7, Nr. 3 (20.03.2019): 21–24. http://dx.doi.org/10.17762/ijritcc.v7i3.5252.
Der volle Inhalt der QuelleEscalera, Sergio, Oriol Pujol und Petia Radeva. „Traffic sign recognition system with β -correction“. Machine Vision and Applications 21, Nr. 2 (06.06.2008): 99–111. http://dx.doi.org/10.1007/s00138-008-0145-z.
Der volle Inhalt der QuelleSaeipour, Parisa, Parvin Sarbakhsh, Saman Salemi und Fatemeh Bakhtari Aghdam. „A Fuzzy Clustering Approach to Identify Pedestrians’ Traffic Behavior Patterns“. Journal of Research in Health Sciences 23, Nr. 3 (29.09.2023): e00592. http://dx.doi.org/10.34172/jrhs.2023.127.
Der volle Inhalt der QuelleTanuwidjaya, Kevin, Ericson - und Lukman Hakim. „KLASIFIKASI RAMBU LALU LINTAS MENGGUNAKAN DECISION TREE J48 DAN LOCAL BINARY PATTERN“. JITTER : Jurnal Ilmiah Teknologi dan Komputer 3, Nr. 1 (19.01.2022): 779. http://dx.doi.org/10.24843/jtrti.2022.v03.i01.p13.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Sung-Min, und Kang-Hyun Jo. „HOG based Pedestrian Detection and Behavior Pattern Recognition for Traffic Signal Control“. Journal of Institute of Control, Robotics and Systems 19, Nr. 11 (01.11.2013): 1017–21. http://dx.doi.org/10.5302/j.icros.2013.13.1858.
Der volle Inhalt der QuelleYin, Shouyi, Peng Ouyang, Leibo Liu, Yike Guo und Shaojun Wei. „Fast Traffic Sign Recognition with a Rotation Invariant Binary Pattern Based Feature“. Sensors 15, Nr. 1 (19.01.2015): 2161–80. http://dx.doi.org/10.3390/s150102161.
Der volle Inhalt der QuelleMrgole, Anamarija L., und Drago Sever. „Incorporation of Duffing Oscillator and Wigner-Ville Distribution in Traffic Flow Prediction“. PROMET - Traffic&Transportation 29, Nr. 1 (06.02.2017): 13–22. http://dx.doi.org/10.7307/ptt.v29i1.2116.
Der volle Inhalt der QuelleAdeyemi, Oladimeji, Martins Irhebhude und Adeola Kolawole. „Speed Breakers, Road Marking Detection and Recognition Using Image Processing Techniques“. Advances in Image and Video Processing 7, Nr. 5 (08.11.2019): 30–42. http://dx.doi.org/10.14738/aivp.75.7205.
Der volle Inhalt der QuelleGe, Jun Wei, Ming Zhao und Yi Qiu Fang. „A Behavior-Based Rapid Method for P2P Traffic Identification“. Applied Mechanics and Materials 380-384 (August 2013): 3661–66. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.380-384.3661.
Der volle Inhalt der QuelleCerreto, Fabrizio, Bo Friis Nielsen, Otto Anker Nielsen und Steven S. Harrod. „Application of Data Clustering to Railway Delay Pattern Recognition“. Journal of Advanced Transportation 2018 (2018): 1–18. http://dx.doi.org/10.1155/2018/6164534.
Der volle Inhalt der QuelleKuo, Yau-Hwang, Mong-Fong Horng und Jung-Hsien Chiang. „An Adaptive Fuzzy Clustering Technique for Traffic Prediction of Packet-switched Networks“. Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 5, Nr. 3 (20.05.2001): 180–88. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2001.p0180.
Der volle Inhalt der QuelleEllahyani, Ayoub, Mohamed El Ansari, Redouan Lahmyed und Alain Trémeau. „Traffic sign recognition method for intelligent vehicles“. Journal of the Optical Society of America A 35, Nr. 11 (26.10.2018): 1907. http://dx.doi.org/10.1364/josaa.35.001907.
Der volle Inhalt der QuelleAtkočiūnas, E., R. Blake, A. Juozapavičius und M. Kazimianec. „Image Processing in Road Traffic Analysis“. Nonlinear Analysis: Modelling and Control 10, Nr. 4 (25.10.2005): 315–32. http://dx.doi.org/10.15388/na.2005.10.4.15112.
Der volle Inhalt der QuelleMa, SuYuan, und MingYe Zhao. „Traffic Flow Prediction and Analysis in Smart Cities Based on the WND-LSTM Model“. Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (02.08.2022): 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2022/7079045.
Der volle Inhalt der QuelleLu, Kaibin. „Network Anomaly Traffic Analysis“. Academic Journal of Science and Technology 10, Nr. 3 (27.04.2024): 65–68. http://dx.doi.org/10.54097/8as0rg31.
Der volle Inhalt der QuelleYao, Jingxuan, und Yuntao Ye. „The effect of image recognition traffic prediction method under deep learning and naive Bayes algorithm on freeway traffic safety“. Image and Vision Computing 103 (November 2020): 103971. http://dx.doi.org/10.1016/j.imavis.2020.103971.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Chuanwei, Xiangyang Yue, Rui Wang, Niuniu Li und Yupeng Ding. „Study on Traffic Sign Recognition by Optimized Lenet-5 Algorithm“. International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 34, Nr. 01 (12.06.2019): 2055003. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001420550034.
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