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基于AMR地磁感应检测器的车辆检测和分类识别
| 论文题名： | 基于AMR地磁感应检测器的车辆检测和分类识别 |
| 关键词： | 地磁感应检测器;车辆检测;分类识别;K近邻算法;BP神经网络算法 |
| 摘要： | 随着城市的加速发展，交通拥堵变成了一个十分严峻的问题，严重阻碍了城市的进一步发展。为了阻止这一问题的加剧，以最大化交通通行能力为目的的智能交通系统逐渐发展起来。智能交通系统与传统的交通管理方法不同，它具有实时、准确、高技术，智能化等特点。交通信息系统是智能交通系统的核心，为交通控制和管理提供交通车辆计数、车速、占有率等信息。准确、可靠、实时的交通数据对智能交通系统成功有效的实施控制起着十分重要的作用。因此车辆检测器作为交通信息的采集工具，其检测性能对智能交通系统有着重要的影响。AMR地磁感应检测器拥有价格低廉、安装和维修方便、灵敏度高、可以被大规模应用等优点。本文主要研究基于AMR地磁感应信号的车辆实时检测和分类识别算法。首先，本文详细介绍的AMR地磁感应检测器的检测原理和硬件结构，深入的分析了AMR地磁感应检测器的信号特点，并在此基础上设计了动态基准线车辆检测算法。上路试验证明该算法具有较高的准确性。同时，基于单磁钉的车辆检测算法，本文讨论了利用双磁钉计算车辆长度、速度的方法。接下来，本文利用检测算法获得的车辆特征向量，分别借助K近邻算法和BP神经网络算法对车辆进行分类识别，通过试验分析了不同分类方法的特点。最后，本文给出了地磁感应检测系统的软件架构，并对具体模块进行了详细的解释。 |
| 作者： | 陈华 |
| 专业： | 管理科学与工程 |
| 导师： | 马寿峰 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 天津大学 |
| 学位年度： | 2009 |
| 正文语种： | 中文 |
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