AbstractQuá trình đánh giá sự tương

Abstract

Quá trình đánh giá sự tương đồng vận tốc của các xe chạy trên cùng một tuyến đường là quan trọng cho các ứng dụng kiểm soát vận tốc xe, hoặc phát hiện sớm các bất thường vận tốc của một chiếc xe đang bị quan sát. Hiện nay, các xe vận tải hàng hoá và hành khách công cộng đều có thể ghi nhận thông tin vận tốc và vị trí của xe và các thông tin này có thể gửi về cho trạm điều hành theo thời gian thực. Việc khai phá thông tin sẽ tìm ra những vận tốc bất thường của xe, hoặc tìm ra một môtíp về sự biến thiên vận tốc tại một cung đường hay khu vực cụ thể nào đó. Trong các ứng dụng thời gian thực, quá trình so sánh và phát hiện cần phải tiến hành liên tục và ít tốn thời gian tính toán. Trong bài báo này, chúng tôi sử dụng kỹ thuật chuỗi xoắn thời gian động (DWT) để đo sự tương đồng giữa 2 bản ghi vận tốc của 2 xe chạy trên cùng cung đường. Với kỹ thuật này, các bản ghi vận tốc sẽ không đòi hỏi được ghi với mật độ giống nhau, khối lượng tính toán không nhiều và có thể áp dụng vào các bài toán theo dõi hành trình xe thời gian thực.



Introdution

Trong ngữ cảnh thực tế, chúng tôi khảo sát tuyến đường vận tải hành khách từ TP HCM đến Nha Trang, tuyến quốc lộ 1A này nhộn nhịp và sôi động đi qua nhiều thị tứ, đường cao tốc, các giao lộ phức tạp. Mỗi khu vực như vậy đều có một tốc độ tối đa mà các lái xe phải tuân theo. Ví dụ như khi vào một thị thứ, lái xe phải giảm tốc độ từ 80 kmh về 50 kmh và tăng tốc sau khi ra khỏi thị tứ; hay ngay cả khi không có giới hạn vận tốc, lái xe cũng sẽ có hành vi tăng giảm vận tốc khi qua một cung đường cong, hay một khu vực có sự kiện nào đó. Trên thực tế, không một xe nào có thể bám sát vận khung vận tốc tối đa được qui định mà luôn thấp hơn một giá trị nào đó. Hơn nữa, quá trình chuyển giữa các khu vực có vận tốc qui định khác nhau không phải là tức thời mà sẽ tăng dần (hay giảm dần).



Quá trình đánh giá độ tương tự của một chuỗi vận tốc của một xe X khi đi qua một khu vực với các chuỗi vận tốc ghi nhận của những xe khác tại các thời điểm vài giờ hay vài ngày trước đó sẽ dẫn đến kết luận xe X đang di chuyển giống như phần đông các xe hay có sự bất thường. Ở góc độ vận hành, trung tâm điều khiển có thể được cảnh báo sớm về chiếc xe X này và có thể tiến hành những hành động kịp thời như yêu cầu dừng xe và kiểm tra kỹ thuật xe hay tâm lý lái xe.



Chuỗi vận tốc được ghi nhận bởi các hộp đen gắn theo xe, các hộp đen này có thể có tần suất ghi nhận thông tin khác nhau, chẳng hạn như một hộp đen sẽ ghi lại điểm vận tốc sau mỗi 20 giây trong khi một hộp đen khác có thể chỉ ghi điểm vận tốc sau mỗi 120 giây. Điều này dẫn đến vấn đề là trên cùng một cung đường, số điểm vận tốc ghi nhận của mỗi thiết bị là khác nhau. Hơn nữa, mỗi xe có thể tốn một khoảng thời gian khác nhau để đi qua con đường đó.





Current work.

Trong [1] việc xác định sự tương quan của nhiều điểm vận tốc từ các bản ghi khác nhau dựa vào kỹ thuật phân vùng (segment). Trong đó, một phân vùng được định nghĩa là phần diện tích dọc theo cung đường có độ dài l nào đó mà chúng ta đang quan sát. Mọi điểm vận tốc (li, vi) có li nằm phía trong phần diện tích S được xem là có liên quan với nhau và được so sánh giá trị với nhau. Do sự biến thiên của vận tốc, một phân vùng không thể quá dài, điều đó dẫn đến việc phải chia một cung đường ra làm nhiều phân vùng, và thao tác xác định một điểm vận tốc nào đó thuộc về phân vùng nào chiếm rất nhiều thời gian tính toán.

Kết quả (Anh) 1:

AbstractThe process of assessing the similarity of the velocity of the vehicle running on the same route is important for applications to control the speed of the car, or the early detection of the abnormal speed of a vehicle is being observed. At present, the transport of goods and passengers can be public record information velocity and position of the vehicle and this information can be sent on to the operating stations in real time. Exploring the information will find out what the speed of the car, or come up with a môtíp of the velocity variation in a particular area or line somehow. In real time applications, the process of comparison and found the need to conduct continuous and less time consuming calculations. In this paper, we use dynamic time Helix technologies (DWT) to measure the similarity between two 2 's speed record cars running on the same supply line. With this technique, the record maximum speed will not require the same density are recorded, the volume calculation does not much and is applicable to the following real-time car journey. IntrodutionIn fact, we surveyed the route passengers from HCMC to Nha Trang, National Highway 1A in this bustling and vibrant travel through many cities, highways, the junction complex. Each such area has a top speed of which the driver must follow. For example, when on a Sunday, driving to reduce speed from 80 kmh to 50 kmh and accelerated after the out of town; or even if there is no limit to the speed, the driver will also have increased the velocity decreases behavior when passed through a curve, or in an area with certain events. In fact, not a car that can keep abreast of maximum frame speed is specified which is less than a certain value. Moreover, the transfer between the regions have different rules velocity is not instantaneous but will gradually increasing (or decreasing). The process of evaluating the analogy of a car's speed chain X when passing through an area with the string velocity is noted by the other cars at the time of a few hours or a few days earlier will lead to the conclusion that car X is on the move represents the car or have abnormalities. At the point of operation, the control center can be an early warning about the X and can proceed with the timely actions required to stop the car and checked the car or the psychology of driving. Chain speed are recorded by the black box mounted in the car, the black box can have a frequency record various information, such as a black box records the following speed points every 20 seconds while a black box that can only burn speed points every 120 seconds. This leads to the problem is on the same supply line, the score recorded speed of each device is different. Further, each may take some time to go through that path. Current work.Trong [1] việc xác định sự tương quan của nhiều điểm vận tốc từ các bản ghi khác nhau dựa vào kỹ thuật phân vùng (segment). Trong đó, một phân vùng được định nghĩa là phần diện tích dọc theo cung đường có độ dài l nào đó mà chúng ta đang quan sát. Mọi điểm vận tốc (li, vi) có li nằm phía trong phần diện tích S được xem là có liên quan với nhau và được so sánh giá trị với nhau. Do sự biến thiên của vận tốc, một phân vùng không thể quá dài, điều đó dẫn đến việc phải chia một cung đường ra làm nhiều phân vùng, và thao tác xác định một điểm vận tốc nào đó thuộc về phân vùng nào chiếm rất nhiều thời gian tính toán.

Kết quả (Anh) 2:

Abstract The process of assessing the similarity of the driving speed on the road is important for applications to control vehicle speed, or early detection of abnormal speed of a vehicle is being observed. Currently, the transportation of goods vehicles and public passenger can record speed information and the location of the vehicle and this information can be sent to the control station in real time. Exploring information will find extraordinary speed of the car, or find a motif of velocity variation in a supply line or a particular region. In real-time applications, the process of comparison and detection should be carried out continuously and less time-consuming calculations. In this paper, we use the technique real time helix (DWT) to measure the similarity between two logs velocity of 2 vehicles on the same stretch of road. With this technique, the speed records will not require to be recorded with the same density, volume calculations and may not apply to the problem of tracking real-time car journey. Introdution In Context Actually, we examined passenger transport route from HCMC to Nha Trang, Highway 1A and vibrant bustling passing many towns and highways, the complex intersection. Each such area has a maximum speed that the driver must follow. For example, when in a secondary market, drivers must reduce speed from 80 to 50 KMH KMH and accelerated after release from towns; or even when there is no speed limit, driving behavior will also increase the speed reduction when a supply curve, or an area with a certain event. In fact, not a car that can keep abreast maximum transport speed frame specified which is always lower than a certain value. Furthermore, the transition between areas with different speed regulation is not instantaneous but will gradually increase (or decrease). The process of evaluation of a string of similar velocity of a vehicle X when traveling through an area with the velocity recorded sequence of other vehicles at the time of a few hours or a few days earlier would lead to the conclusion that X moving vehicle like a car or have the majority of the irregularities. At the operational level, the control center can be an early warning about the vehicle X and can conduct timely actions required to stop and check technical or psychological drive vehicle. Chains Campaign rate recorded by the black box mounted under the car, the black box could have recorded the frequency of different information, such as a black box will record points every 20 seconds velocity while other black box can only speed scoring after each 120 seconds. This leads to the problem is on the same stretch of road, speed score of each device recognition is different. Moreover, each car could cost a different amount of time to go through that path. Current work. In [1] to determine the correlation of velocity from many different records based on classification techniques region (segment). In particular, a partition is defined as the area along the length l of sugar that we are observing. Every point velocity (li, vi) have li lies in the area of S are considered related to each other and compare values ​​together. Due to variations in velocity, a partition can not be too long, which leads to having to share a supply line into several partitions, and manipulate velocity define a certain point belongs to partition occupies very much computation time.