【摘要】：中國社會主義經(jīng)濟持續(xù)快速的增長,以及人民的物質(zhì)生活水平不斷提高,帶動了汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,汽車的購買量不斷增加,擁有私家車已經(jīng)成為了一個非常普遍的現(xiàn)象。這一方面的確給人民的日常生活帶來了極大地便利,同時推動了社會經(jīng)濟的進一步發(fā)展。但另一方面也產(chǎn)生了一系列的社會問題,例如交通環(huán)境的日益惡化、重大交通事故率不斷升高、城市道路交通日益堵塞。同時,受利益地驅(qū)動以及運輸競爭關(guān)系的影響,道路上行駛的超載和超限的運輸車輛逐年增多,其對道路造成的破壞以及其他經(jīng)濟社會損失令人觸目驚心。對現(xiàn)有的車型分類方法進行了全面系統(tǒng)的研究,分析了各種方法的優(yōu)缺點的基礎(chǔ)上,提出了本文的方案。本文的主要工作有以下幾個方面:(1)本文設(shè)計了基于壓電薄膜的車輛識別系統(tǒng),通過高靈敏度的壓電薄膜軸的合理鋪設(shè),盡可能準(zhǔn)確地測量數(shù)據(jù)。經(jīng)過信號增強和濾波之后,整理出車輛的軸距、軸載、軸數(shù)、輪數(shù)、車重等參數(shù)。(2)分析整理車輛參數(shù)對于車型分類的作用,選取對分類有用的特征。本文重點探索了不同車型,不同軸數(shù)車輛的軸荷分配情況。通過軸載特征的引入有效提高車型識別率。(3)為了盡可能的加強車輛特征的使用,本文設(shè)計了兩層分類器,第一層分類器利用明顯特征對車型進行完全準(zhǔn)確的分類,將可能的車型限定在一定的范圍之內(nèi);二層分類器是在分析支持向量機各個核函數(shù)和參數(shù)選取基礎(chǔ)上設(shè)計的精細(xì)分類器,利用該分類器在第一層的準(zhǔn)確判別基礎(chǔ)上進行進一步的細(xì)分。實驗表明,本文設(shè)計的兩層智能分類器,可以有效利用壓電薄膜測得的數(shù)據(jù),同時,文中重點考察的軸載數(shù)據(jù)在分類器中起到了較好的分類作用。
[Abstract]:The sustained rapid growth of China's socialist economy and the continuous improvement of the people's material standard of living have led to the development of the automobile industry and the increasing purchase of cars. Owning private cars has become a very common phenomenon. On the one hand, it brings great convenience to people's daily life and promotes the further development of social economy. But on the other hand, there are a series of social problems, such as the worsening of traffic environment, the increasing traffic accident rate and the increasing congestion of urban road traffic. At the same time, under the influence of benefit driving and transportation competition, the number of overloaded and overloaded transport vehicles on the road increases year by year, and the damage to the road and other economic and social losses are shocking. On the basis of analyzing the advantages and disadvantages of the existing vehicle classification methods, the paper puts forward the scheme of this paper. The main work of this paper is as follows: (1) the vehicle recognition system based on piezoelectric film is designed in this paper. Through the reasonable laying of high sensitivity piezoelectric film shaft, the data can be measured as accurately as possible. After signal enhancement and filtering, the vehicle wheelbase, axle load, axle number, wheel number, vehicle weight and other parameters are sorted out. (2) the effect of vehicle parameters on vehicle classification is analyzed, and the useful features are selected. This paper focuses on the distribution of axle load of different vehicle models and different axle numbers. In order to strengthen the use of vehicle features as much as possible, a two-layer classifier is designed in this paper. The first layer classifier uses obvious features to classify vehicle models completely and accurately. The two-layer classifier is a fine classifier designed on the basis of analyzing the kernel function and parameter selection of support vector machine. The classifier is used for further subdivision on the basis of the accuracy of the first layer. The experiments show that the two-layer intelligent classifier designed in this paper can effectively utilize the measured data from piezoelectric film. Meanwhile, the axial load data studied in this paper play a better role in classifying the classifier.
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：U495;TP391.41

【參考文獻】

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本文編號：2231426