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单全球导航卫星系统信号下基于自监督双向长短时记忆网络的车辆速度估计方法
交通运输工程·土木工程 | 更新时间：2026-01-23

    • 单全球导航卫星系统信号下基于自监督双向长短时记忆网络的车辆速度估计方法

    • Vehicle travel speed estimation based on self⁃supervised long short⁃term memory network under single global navigation satellite system signal

    • “在车辆速度检测领域，专家提出了一种自监督双向LSTM算法，有效提高了速度估计的准确性和稳定性。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2025年55卷第12期 页码：3852-3861
    • 作者机构：

      中国人民公安大学 交通管理学院，北京 100038

    • 作者简介：

      田婧（1995-），女，讲师，博士.研究方向：智能交通态势感知，交通大数据处理.E-mail：jingt202310@163.com

      马社强（1973-），男，副教授，博士.研究方向：道路交通安全.E-mail：masheqiang@163.com

    • 基金信息：
      国家重点研发计划重点专项项目(2023YFC3009700);中央高校基本科研业务费(2024JKF02ZK13)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20240361    

      中图分类号： U149.41

    • 收稿：2024-04-07，

      纸质出版：2025-12-01

    移动端阅览

  • 田婧,马社强,赵丹等.单全球导航卫星系统信号下基于自监督双向长短时记忆网络的车辆速度估计方法[J].吉林大学学报（工学版）,2025,55(12):3852-3861. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20240361.

    TIAN Jing,MA She-qiang,ZHAO Dan,et al.Vehicle travel speed estimation based on self⁃supervised long short⁃term memory network under single global navigation satellite system signal[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2025,55(12):3852-3861. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20240361.

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