原文传递
基于神经模糊技术的车型自动分类系统的研究
| 论文题名： | 基于神经模糊技术的车型自动分类系统的研究 |
| 关键词： | 车型自动分类;神经模糊技术;光电检测 |
| 摘要： | 目前中国高速公路收费系统多采用人工判别车型,存在种种弊端.为实现高速公路不停车收费,研究车型自动分类系统是一个重要的基础环节.该文采用新颁布的全国统一的收费公路车型分类标准,运用模式识别理论,分析了贝叶斯分类器,模糊分类器和神经网络分类方法,提出用一种神经模糊分类模型NEFCLASS进行车型分类器设计.通过对国内高速公路行驶的主要车辆的统计归纳,建立了较为完备、实用的车型数据库.在此基础上,对车型数据进行了相关性分析、单参数分析和双参数分析,确定了车型分类特征参数.并采用NEFCLASS模型完成了车型分类器设计,确定了模糊分类规则和模糊集.该文完成了红外光电检测系统的硬件和软件设计,与数据采集卡及PC机组合,构成一套车型自动分类系统.试验表明,该文研究的车型自动分类系统能够实现车型自动分类,并具有较为满意的分类正确率. |
| 作者： | 张志华 |
| 专业： | 车辆工程 |
| 导师： | 刘清平 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 中国农业大学 |
| 学位年度： | 2004 |
| 正文语种： | 中文 |
检索历史
应用推荐
