【摘 要】
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随着我国经济的不断发展,交通需求量不断提高,而交通管理的相对滞后,使得交通拥挤等问题日益突出。改善这一问题的办法就是引入智能化交通系统。本文对智能交通系统中车型的
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随着我国经济的不断发展,交通需求量不断提高,而交通管理的相对滞后,使得交通拥挤等问题日益突出。改善这一问题的办法就是引入智能化交通系统。本文对智能交通系统中车型的自动识别进行研究,给出了建立识别模型的方法。因为我国的车型分类具有种类多,类别间没有明显区分的特点,因此利用传统的识别方法很难取得满意的效果。针对车型识别的特点,本文采用两阶段和特征分离的方法进行车型识别。车型的特征很多,而且各类车型的特征之间没有明显的界限,因此本文在特征提取中采用模糊度理论,由模糊度作为各特征对于分类贡献的指标进行特征提取。在车型分类的第一阶段利用支持向量机理论实现货车和客车的识别,第二阶段利用模糊神经网络理论分别建立客车和货车的识别模型,同时针对神经网络容易陷入局部最小点的缺陷,提出利用遗传算法理论优化隶属函数和推理规则,使系统具有很好的稳定性和精确性。本文将通过视频得到的特征数据分为训练数据和测试数据,利用训练数据进行训练,修正模型参数,通过测试数据验证识别模型的效果。通过实验验证了方法的有效性。本文的理论有利于更好的完成车型的自动识别,从而为电子不停车收费系统的实现奠定基础。
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