Dept. of Comput. Sci. Univ. of Freiburg Freiburg Germany;
automated highways; hidden Markov models; probability; road traffic; road vehicles; sequences; uncertain systems; ambiguous interpretation; dynamic environment; hidden Markov model; probabilistic situation recognition; state sequence; temporal context; vehicular traffic scenario;
机译:车辆间歇连接网络的概率和流量感知捆绑释放方案
机译:高效交通信息传播和使用车辆网络在城市场景中的较低旅行时间的流量信息传播和车辆导航
机译:在大规模的现实交通场景中对车载网络的化名更改的评估
机译:概率态势识别车辆交通方案
机译:车载Ad Hoc网络和蜂窝移动设备支持的下一代车载交通管理
机译:现实的低渗透率场景中的协作车辆交通监控:COLOMBO的经验
机译:车辆交通情景的概率情境识别