本文選題：車(chē)輛類(lèi)型識(shí)別 + 實(shí)時(shí)編碼信號(hào)處理(TESP)��； 參考：《四川大學(xué)學(xué)報(bào)(工程科學(xué)版)》2014年S2期

【摘要】：將聲音識(shí)別技術(shù)應(yīng)用于邊防車(chē)輛類(lèi)型的自動(dòng)識(shí)別,提出了一種改進(jìn)的基于實(shí)時(shí)編碼信號(hào)處理(TESP)算法的特征提取方法。具體方法是:根據(jù)車(chē)輛聲音信號(hào)的特點(diǎn)提出一個(gè)包含40字符的擴(kuò)展符號(hào)表,根據(jù)符號(hào)表編碼后產(chǎn)生的符號(hào)流構(gòu)造1維S矩陣,同時(shí),以符號(hào)流中相同的連續(xù)2個(gè)符號(hào)出現(xiàn)的概率為參數(shù)構(gòu)造2維A矩陣,得到更加精確的特征向量。然后,設(shè)計(jì)了支持向量機(jī)(SVM)分類(lèi)器和K-鄰近分類(lèi)器(KNN)對(duì)不同的車(chē)輛類(lèi)型進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:與基于傳統(tǒng)TESP算法的識(shí)別率(51%)相比,基于40字符符號(hào)表的1維S矩陣和2維A矩陣特征提取方法的平均識(shí)別率分別達(dá)到84%和87%。與傳統(tǒng)的基于頻域和時(shí)頻域提取特征方法相比,該算法需要較少的運(yùn)算能量和內(nèi)存資源,識(shí)別速率快,識(shí)別準(zhǔn)確率高。
[Abstract]:An improved feature extraction method based on real time coded signal processing (TESP) algorithm is proposed by applying sound recognition technology to automatic recognition of border vehicle types. The specific methods are as follows: according to the characteristics of vehicle sound signals, an extended symbol table containing 40 characters is proposed, and a 1-dimensional S matrix is constructed according to the symbol stream encoded from the symbol table, and at the same time, The 2-dimensional A matrix is constructed by taking the probability of the same continuous two symbols in the symbol flow as a parameter to obtain a more accurate eigenvector. Then, support vector machine (SVM) classifier and KNN (KNN) are designed to identify different vehicle types. Simulation results show that the average recognition rates of 1-D S matrix and 2-D A matrix based on 40 character symbol table are 84% and 87%, respectively, compared with the traditional TESP algorithm (51%). Compared with the traditional feature extraction methods based on frequency domain and time and frequency domain, this algorithm needs less computing energy and memory resources, and the recognition rate is fast and the recognition accuracy is high.
【作者單位】： 四川大學(xué)電子信息學(xué)院;四川大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61272448;61302028) 四川省科技支撐計(jì)劃資助項(xiàng)目(2012RZ0005) 四川大學(xué)青年教師科研啟動(dòng)項(xiàng)目(2012SCU11036)
【分類(lèi)號(hào)】：TN912.34

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3 記者 宋嬌　實(shí)習(xí)生 崔飛;行駛證是三輪 實(shí)際上是五輪[N];石家莊日?qǐng)?bào);2010年

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本文編號(hào)：2090197