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摘要:
正确引导共享单车用户规范停车,是政府管理的重要举措.为此提出了利用聚类的原理、基于K均值的共享单车入栏检测算法.首先模拟产生服从高斯分布的随机单车定位数据;其次对定位数据进行聚类分组,不断迭代向均值移动确定每簇的中心点;最后将数据量最多的簇中心点作为单车的停放位置,对其进行入栏检测分析.用实际测得的单车定位数据验证入栏检测准确率,结果表明,在符合政府管理要求的条件下可准确检测单车是否入栏,正确率高达80%~100%,具有较好的实用价值.
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文献信息
篇名 共享单车入栏检测算法研究与实现
来源期刊 电子测量技术 学科 工学
关键词 共享单车 围栏 GNSS高精度接收机 K均值聚类 入栏检测算法
年,卷(期) 2019,(8) 所属期刊栏目 虚拟仪器技术
研究方向 页码范围 98-103
页数 6页 分类号 TN98
字数 语种 中文
DOI 10.19651/j.cnki.emt.1902621
五维指标
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
共享单车
围栏
GNSS高精度接收机
K均值聚类
入栏检测算法
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子测量技术
半月刊
1002-7300
11-2175/TN
大16开
北京市东城区北河沿大街79号
2-336
1977
chi
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