《基于Bayes网络的微波视频融合车辆分类》PDF+DOC
作者:孟华东,邓晨,苏扬,王鹏
单位:清华大学
出版:《清华大学学报(自然科学版)》2011年第01期
页数:6页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFQHXB2011010260
DOC编号:DOCQHXB2011010269
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车辆分类系统是智能交通系统中的一个重要组成部分,其功能是检测车辆类型,为道路监控和交通规划提供信息。该文提出了一种基于Bayes网络的传感器融合车辆分类系统,通过微波和视频传感器分别得到车辆的高度轮廓和平面轮廓,采用混合Gauss分布对提取的车辆特征建模,然后在Bayes网络的框架下对7类车辆进行分类。实验表明:该分类系统可以将车辆分类的准确率从单微波传感器的79%提高到融合传感器的87%,特别是中小型车辆和大型车辆之间的重大分类错误率从9%降低到2%。
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