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一种基于模糊模式识别方法的车型识别仪 总被引:3,自引:1,他引:3
车型识别对于收费道路的管理,交通信息统计等具有重要意义,本文介绍一种使用的地感线圈作传感器,基于模糊模式识别技术的车型识别方法。依据该方法研制出的AIF-20型车型识别仪,具有很强的学习能力,在使用时有较大的通用性和适应性。 相似文献
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为提高车型识别的准确率,提出信号处理的方法:首先采用快速小波变换抽取原始曲线的近似轮廓,从而削弱了噪声等细节信息的干扰,并实现2^n倍的数据压缩;其次利用五点三次滤波器对上一步获得的近似曲线进行平滑,使得离散信号更接近于真实的连续信号;在此基础上提出基于峰值时间差的强鲁棒性车长检测方法;最后,根据形态匹配的要求,采用Akima插值法进行信号尺度的归一化处理。车型识别试验采用观测点的实测数据,并将结果与其他文献进行比较,说明所提出的方法的有效性。 相似文献
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针对夜间环境下基于摄像机的车辆检测方法存在精度低、稳定性差以及无法对车型进行有效识别等问题,提出一种基于Kinect深度虚拟线圈的夜间车辆检测与计数算法.首先对Kinect深度图像进行预处理,分别获得运动目标深度图(MDM)与空洞深度图(HDM).然后在MDM与HDM上设置虚拟线圈,利用积分图像分别生成对应的一维运动信号,对其进行加权合成获得对车辆运动特征的表达,并在合成的运动信号范围内检测出车辆目标,并计算出车辆目标的几何特征,通过SVM对车型进行有效识别.实验结果表明,该算法对于单双车道的车辆计数正确率分别高达99.75%与99.25%,大小车型分类正确率可达99.80%,处理单张图片的平均时间仅为7 ms. 相似文献
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基于最小二乘支持向量机的车型识别算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以感应线圈车辆检测器检测数据为分析基础,给出了基于Bayes理论的感应曲线自适应特征提取流程和方法,对选取的12个统计特征指标进行提取和优选。选择了曲线宽度、最大值、波峰数量、最小波谷值和波谷比组成车型识别模型的特征输入向量,不仅降低了输入向量的维数,缩短了最小二乘支持向量机的训练时间,同时也可加快车型识别的分类速度,增强特征值的分类辨别能力,提高车型分类的可靠性。在提出的基于最小二乘支持向量机的车型识别算法中,采用了修剪算法,加快了计算速度,同时保持了良好的回归性能。通过实例分析证明:基于最小二乘支持向量机的车型识别算法可提高自学习能力和识别准确率。 相似文献
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运动图像处理在车型识别中的应用 总被引:6,自引:0,他引:6
本文介绍了多品种混流机器人喷漆自动线的汽车车型识别系统的一种方法,提出了基于运动序列图像的自适应阈值判别法,利用特征匹配法解决了同种车型的图像在结构上产生局部变化的识别问题。 相似文献
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基于地磁的车型识别模糊数据融合方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
把由各向异性磁阻传感器检测获得的地磁曲线视为车辆磁偶极模型的映像,通过分析车辆地磁曲线的峰值、峰谷比、峰值时间、谷值时间、车身长等特征的选择和提取,建立相应车型特征向量;然后,依据各类车型特征,应用三角形隶属度函数特征描述和模糊数据融合,提出了一种基于地磁传感器实时数据采集的车辆检测与车型识别流程和车型识别分类算法;最后,通过一组实际采集的车辆检测数据的分类结果,比较了4种模糊数据融合算式的差异,证明了车辆识别分类算法的有效性,并讨论了有待进一步研究的问题。 相似文献
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实时检测内河船舶流量对水上交通管理具有重要意义.为实时检测船舶流量,研究了一种基于虚拟线圈的船舶流量检测系统.虚拟线圈即在视频图像上设置一个封闭区域,根据该区域内图像的变化检测是否有运动目标通过.利用RGB三通道背景差分法得到视频图像的二值化图像,二值化图像的三个分割阈值由大津法求出.设置2个平行的虚拟线圈,通过虚拟线圈的船舶会被检测并计数,同时检测船舶的船长与船宽,利用BP神经网络对船舶进行分类.通过在武汉长江大桥和武汉长江二桥上不同时间段采集的视频进行实验,结果表明,船舶计数正确率达到97.1%,计数漏检率2.9%,计数错检率0%,船舶分类正确率98.6%.处理一帧图片的平均时间为7 ms,具有较好的实时性. 相似文献
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智能网联汽车可通过彼此交互协同安全地通过交叉路口,自动交叉路口控制已成为未来发展趋势。为解决现有基于预约的自动交叉路口控制模型未全局优化车辆通过顺序及模型非线性导致求解效率低等问题,提出一种基于虚拟车队的自动交叉路口车辆时序优化模型,实现车辆通过时序的高效全局优化。首先,为构建到达安全时间间隔约束,基于车辆冲突分析计算交叉口进口道停车线到各相互作用点的距离。其次,为便于建模和求解,基于时间维度构建虚拟车队并形成车辆索引序列。然后,以交叉口车辆总延误最小为优化目标,车辆通过控制区段的最小行程时间和到达冲突区域边界的安全间隔为约束条件,构建自动交叉路口车辆通过时序非线性优化模型。在此基础上,引入0-1变量将该模型转化为混合整数线性规划模型,并基于开源求解器CBC对模型进行求解。最后,设计数值仿真试验验证模型的有效性并进行了模型的参数敏感性分析。研究结果表明:所构建模型在不同交通需求下优化效果均优于基于"先到先服务"规则的模型,车均延误和最大单车延误能够减少61.50%和39.73%;当安全间距和优化周期较大时,构建模型的延误控制效果更为显著;模型和算法为未来智能网联环境下自动交叉路口控制提供了一种可选的方法。 相似文献
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通过对YOLOv5机器视觉框架进行二次开发,同时融合DeepSORT追踪算法,实现对桥梁交通车辆时空信息的提取和车辆轨迹的追踪。改进了传统的虚拟线圈法,实现了对车辆速度的测量,避免对传统方法中因检测线圈的像素变化进行阈值的设定,提高了算法的普适性。最后,将算法应用到实际的场景中与测速仪结果进行对比,其中平均误差在1%以内,误差最大值控制在为15%以内。 相似文献
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为了解决接触式车辆称重方法存在的安装和维修成本高、使用年限短、识别精度低等问题,创新性地提出一种基于计算机视觉获取轮胎变形的非接触式车重识别方法。首先,利用视频图像采集装置拍摄车辆轮胎图像信息,通过图像处理技术提取轮胎轮廓,并根据轮廓变形计算轮胎的垂向挠度。其次,通过胎压监测系统(TPMS)获取轮胎的真实胎压值,对于没有安装TPMS的车辆,则可以通过图像字符识别技术读取轮胎侧壁的胎压标识信息,再利用统计回归方式确定实际胎压值。在此基础上,将轮胎垂向挠度和胎压值代入推导的称重公式计算轮胎承受的重量,再将所有轮胎承受重量求和得到车辆总重量。最后,以现场的乘用车和重载货车为例,验证在不同胎压和重量变化下非接触式车辆称重方法的准确性,并对比分析3个称重公式的准确性。研究结果表明:车重识别准确率随着胎压增大而降低,随着车重增大而上升;轮胎刚度拟合公式的载重识别准确率达到95%以上,高于理论推导公式和半经验拟合公式。提出的非接触式车辆称重方法具有测量范围广、无需任何额外传感设备、不用封闭交通和易于信息集成等优势,有效地突破了现有接触式车重识别技术的瓶颈,具有很好的工程应用前景。 相似文献
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为了将有效地识别车辆类型用于智慧交通系统,本文在分析Inception V3模型的基础上,提出了一种基于迁移学习理论的车型分类深度学习模型。该模型首先在Inception V3模型的基础上去除最后的全连接层,并加入参数优化层,然后采用Dropout和全局平均池化层。理论分析和试验结果表明,该模型的性能优于基于VGG-16的车型分类模型、基于Xception的车型分类模型和基于Resnet50的车型分类模型,其训练精度优于96.48%、测试精度优于83.86%。 相似文献