原文传递
基于模糊识别技术的车辆识别系统的研究
| 论文题名： | 基于模糊识别技术的车辆识别系统的研究 |
| 关键词： | 模糊矩阵;匹配分类;推理算法;聚类分析;车辆识别系统;模糊识别 |
| 摘要： | 随着我国经济的不断发展，交通需求量不断提高，而交通管理的相对滞后，使得交通拥挤等问题日益突出。改善这一问题的办法就是引入智能化交通系统。本文对智能交通系统中车型的自动识别进行研究，给出了建立识别模型的方法。 因为我国的车型分类具有种类多，类别间没有明显区分的特点，因此利用传统的识别方法很难取得满意的效果。此外，由于车型的特征很多，而且各类车型的特征之间没有明显的界限，因此本文在特征提取中采用模糊度理论，针对车型特征的特点，采用模糊模式识别的方法对车辆进行识别。由模糊度作为各特征对于分类贡献的指标进行特征提取。识别的过程分为三阶段，在车型分类的第一阶段是特征的提取和隶属函数的建立，第二阶段是利用匹配分类实现车辆的识别，第三阶段是随着样本的增多利用模糊推理网络的监督学习算法调整各种模式里的特征量和改进隶属函数。针对车辆识别的数据处理，本论文编写了一个车辆识别器的软件，通过该软件实现计算机对采集的数据进行处理和判断。加快了数据处理的速度。从而为电子不停车收费系统的实现奠定基础。 |
| 作者： | 黄子和 |
| 专业： | 软件工程 |
| 导师： | 蒋念东 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 中山大学 |
| 学位年度： | 2008 |
| 正文语种： | 中文 |
检索历史
应用推荐
