本文關(guān)鍵詞：基于AMR的Adaboost-SVM的車型分類方法

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【摘要】：近年來,越來越多的汽車導致不同類型的交通問題增多,智能交通系統(tǒng)(ITS)變得越來越重要。本文提出了一種新的基于AMR的車輛分類方法。首先使用狀態(tài)機來檢測車輛是否存在,然后使用Adaboost-SVM算法進行更準確地分類。實驗表明,Adaboost-SVM算法可以提高現(xiàn)有的分類準確率,約為3%至11%,同時可避免經(jīng)典SVM算法的過度擬合問題。
【作者單位】： 南昌大學信息工程學院;江西農(nóng)業(yè)大學軟件學院;
【關(guān)鍵詞】： AMR地磁傳感器 特征優(yōu)化 車型分類 Adaboost算法
【分類號】：U495;TP212.9
【正文快照】： 0引言智能交通系統(tǒng)(ITS)是將先進的信息技術(shù)、數(shù)據(jù)通信技術(shù)、傳感器技術(shù)、電子控制技術(shù)以及計算機技術(shù)等有效地綜合運用于整個交通運輸管理體系,從而建立起一種大范圍內(nèi)、全方位發(fā)揮作用的,實時、準確、高效的綜合運輸和管理系統(tǒng)。車輛檢測器是在智能交通中收集車輛信息的一種

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