【摘 要】
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如今汽车越来越普及，这为人们的出行提供了诸多方便，但也造成了严重的交通问题。智能交通有利于缓解道路的交通压力和降低交通事故发生的频率，是目前交通管理的发展方向。为了实
【机 构】
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同济大学软件学院,上海市嘉定区曹安公路4800号,201804
【出 处】
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2015中国计算机应用大会暨2015年大数据与物联网在工业中的应用会议
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如今汽车越来越普及，这为人们的出行提供了诸多方便，但也造成了严重的交通问题。智能交通有利于缓解道路的交通压力和降低交通事故发生的频率，是目前交通管理的发展方向。为了实现车联网中不需要识别所有车就能准确快速的估计车辆数量,本文提出一种适用于车辆数量估计的RFID标签估计模型.本模型基于自适应时隙ALOHA协议,通过标签在时隙中不同槽的分布情况估计标签数量,估计量是第二个非空槽与第一个非空槽位置之差.模型主要分为三个部分:确定估计量与标签数量的数学关系;过保证准确率和效率,得到最佳参数值;根据标签集实际情况调整标签数量上界.最后通过Matlab软件模拟数量为500到5000之间不同规模标签集随机选择槽的过程,测试本算法的性能.实验证明本文的模型有两大优势,一是准确率高,偏差率相对于FNEB算法,降低了50％;二是估算效率高,估算时间比FNEB算法缩短了33％.
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