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基于嵌入式的车型分类系统的设计与实现

梁怀志

   随着现代社会经济的高速发展和生活质量的极大提高,人民对更高质量的生活展开了更高层次的追求,由此与人民生活息息相关的交通问题在此背景下正越来越得到极大的关注。因此,智能交通应运而生,它是一种新型的交通运输系统,它集众多优点如实时、准确和高效等于一体,目前在欧美等国家使用的比较广泛,我国也早已开始了对它的研究。 在智能交通领域,车辆类型的识别是一个吸引众多研究人员注意力的焦点,因为它至关重要,在实现公路全自动不停车收费系统及智能停车场系统的实际应用上,可以说是起着关键的作用。在实际应用中,类似的系统对实时性和识别精度有着较高的要求,但令人遗憾的是,由于种种原因,这在国内还没有得到推广和普及。在参考了当今存在的多种车辆类型的识别系统后,本着利用现代先进科学技术及优胜劣汰的态度,本文设计并实现了基于嵌入式的车辆类型分类系统。该系统充分利用了嵌入式系统的成本优势和资源优势,在完成了基本功能的基础上,着重于提高了车辆类型的识别精度。本系统不仅实现了典型的BP神经网络、聚类和支持向量机在车辆类型识别方面上的应用,还受到了多类支持向量机分类的启发,采用了投票的机制,对三个输出结果进行了综合判断,从而输出得到最终结果。经实验测试,此种投票机制提高了车辆类型的识别精度,完全符合系统的初始期望。 本文详细地介绍了该系统的设计过程和技术实现,描述了硬件结构框架,详细介绍了各种车辆类型识别算法和实现,并进行了最终的测试,证明该系统符合了初始的设计目标。……   
[关键词]:智能交通;BP神经网络;聚类;支持向量机;车型识别
[文献类型]:硕士论文
[文献出处]:大连理工大学2010年
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