發(fā)布時(shí)間：2018-04-25 19:12

  本文選題：交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程 + 車型分類　； 參考：《華南理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2014年03期

【摘要】：為避免單一地磁傳感器進(jìn)行車型識(shí)別時(shí)存在的誤差,結(jié)合自主研發(fā)的地磁傳感器網(wǎng)絡(luò),提出一種基于多傳感器的車型特征融合算法.該算法通過計(jì)算傳感器網(wǎng)絡(luò)內(nèi)不同車型特征信號(hào)的相關(guān)關(guān)系來確定車輛運(yùn)行狀態(tài),并利用最大似然法則結(jié)合皮爾遜相關(guān)系數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,以獲取更加準(zhǔn)確的車輛特征信號(hào),為現(xiàn)有車型分類方法提供更加準(zhǔn)確的輸入?yún)?shù).實(shí)際道路試驗(yàn)表明,與現(xiàn)有單節(jié)點(diǎn)分類算法相比,文中算法對(duì)中大型車輛的分類準(zhǔn)確率可以提高17.5%.
[Abstract]:In order to avoid the errors in vehicle identification by single geomagnetic sensor, a vehicle feature fusion algorithm based on multi-sensor is proposed in combination with the geomagnetic sensor network developed by ourselves. The algorithm determines the vehicle running state by calculating the correlation relationship between the characteristic signals of different vehicles in the sensor network, and combines the maximum likelihood rule with Pearson correlation coefficient to obtain more accurate vehicle feature signals. It provides more accurate input parameters for the existing vehicle classification methods. The actual road experiments show that compared with the existing single node classification algorithm, the classification accuracy of the proposed algorithm for medium and large vehicles can be improved by 17.5%.
【作者單位】： 北京交通大學(xué)交通運(yùn)輸學(xué)院;華南理工大學(xué)土木與交通學(xué)院;北京大學(xué)深圳研究生院;
【基金】：國家“863”計(jì)劃項(xiàng)目(2012AA112401) 國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61104164)
【分類號(hào)】：U495

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

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【共引文獻(xiàn)】

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前2條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前5條

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本文編號(hào)：1802588