發(fā)布時間：2021-08-03 10:58

　　目前各大城市汽車保有量逐年劇增,給城市帶來了巨大的交通壓力,大力發(fā)展智能交通技術迫在眉睫。車型識別是智能交通系統(tǒng)重要組成部分,準確地獲取路面車輛車型信息對智能交通管理至關重要。而目前車輛信息檢測存在方式單一、感知信息不全等缺陷,造成了車型識別準確率偏低,識別不穩(wěn)定。本文提出了一種將線圈、地磁、視頻三種傳感器相融合的車型識別方法,充分利用各傳感器的優(yōu)勢,分別提取車型特征,再將特征進行融合。引入基于混合核函數(shù)的相關向量機構造分類模型,并通過粒子群算法對相關參數(shù)進行優(yōu)化,構造了一種基于粒子群算法優(yōu)化的混合核函數(shù)相關向量機的車型分類器。然后,依據(jù)課題組承擔的省級科技支撐項目“面向智能交通系統(tǒng)的物聯(lián)網(wǎng)感知節(jié)點設計與實現(xiàn)”的要求,對車輛感知節(jié)點的設計展開了較為深入的研究。首先從宏觀角度討論了智能交通系統(tǒng)中車輛感知節(jié)點的總體設計。然后分別從感知節(jié)點的硬件設計和軟件設計兩方面展開論述。選用搭載Linux 3.01嵌入式系統(tǒng)的OK6410開發(fā)板作為多傳感器感知節(jié)點硬件平臺。為了保證多傳感器數(shù)據(jù)時空同步,對感知節(jié)點的時間對準和空間對準進行分析與設計。最后,通過實地搭建感知節(jié)點采集了車輛數(shù)據(jù),并充分提取了線... 

【文章來源】：南昌大學江西省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：59 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

傳統(tǒng)單核RVM算法的分類結果

PSO-RVM算法的分類結果

MKRVM算法的分類結果

【參考文獻】：
期刊論文
[1]多源數(shù)據(jù)融合算法綜述[J]. 祁友杰,王琦.  航天電子對抗. 2017(06)
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[3]一種基于ARM的嵌入式圖像處理系統(tǒng)設計[J]. 陸旭,梁光明,陳韻迪.  計算機與數(shù)字工程. 2016(09)
[4]基于改進多分類算法和相關向量機的電力變壓器故障診斷方法[J]. 吳坤,康建設,池闊.  高電壓技術. 2016(09)
[5]基于改進KSVD和極限學習機的車型識別方法研究[J]. 張利平,邵宗凱,吳建德.  計算機與數(shù)字工程. 2016(06)
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[7]基于輪廓矩和Harris角點混合特征的車型識別系統(tǒng)[J]. 張軍,孫文本,楊正瓴.  計算機應用與軟件. 2016(02)
[8]基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的汽車車型識別[J]. 王茜,張海仙.  現(xiàn)代計算機(專業(yè)版). 2015(35)
[9]基于cortexA8的V4L2視頻采集驅動設計[J]. 劉澤,陳洋,陳林.  電視技術. 2015(23)
[10]基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的車型識別研究[J]. 鄧柳,汪子杰.  計算機應用研究. 2016(03)

博士論文
[1]相關向量機多分類算法的研究與應用[D]. 柳長源.哈爾濱工程大學 2013

碩士論文
[1]基于視頻圖像的車輛檢測及車型識別研究[D]. 高許.燕山大學 2016
[2]基于多傳感器融合的車型識別系統(tǒng)研究[D]. 路新宇.華南理工大學 2015
[3]基于數(shù)據(jù)融合的交通物聯(lián)網(wǎng)感知節(jié)點研究與應用[D]. 涂文華.南昌大學 2015



本文編號：3319499