基于神经网络的自动车型分类技术研究
文献类型：学位论文
| 作者 | 宋丽 |
| 学位类别 | 硕士 |
| 答辩日期 | 2005-05-31 |
| 授予单位 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 授予地点 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 导师 | 李令奇 |
| 关键词 | 自动车型分类 神经网络 环形线圈车辆器 基准频率校订 |
| 其他题名 | Research on Automatic Vehicle Classification Based on Neural Network |
| 学位专业 | 机械电子工程 |
| 中文摘要 | 自动车型分类技术在现代化交通管理中有着重要的应用价值，并在高速公路收费系统中被广泛地应用。神经网络以其强学习能力、自适应性和高度的并行性为车型分类提供了一种有效的途径。本文就是基于人工神经网络对自动车型分类系统进行研究。 该论文的研究重点主要包括进行数据采集的车辆检测器的设计、车型特征值的提取以及基于误差反向传播网络的自动车型分类三个部分。从提高整个系统的可靠性出发，提出了以下解决方案：采用环形线圈作为传感器进行车辆检测器的设计，介绍了进行数据采集的环形线圈车辆检测器组成、工作原理及硬件结构,并采用了一种能够对基准频率进行实时校订的算法，提高了系统测量精度；根据实际车辆的特点结合采样数据所形成的频率曲线进行车型特征提取为车型分类做准备；车型分类采用了BP神经网络的改进算法——基于数值优化的Levenberg-Marquardt算法，所设计的网络能够对四种车型进行判别。 本系统通过实验,验证了该方案的可行性, 算法基本实现了对常见车辆类型的初步分类并获得了较高的车型分类率，并可应用于实际的交通流量统计和不停车收费系统当中。 |
| 索取号 | TP183/S87/2005 |
| 语种 | 中文 |
| 公开日期 | 2012-08-29 |
| 分类号 | TP183 |
| 源URL | [http://ir.sia.ac.cn/handle/173321/9442]  |
| 专题 | 沈阳自动化研究所_自动化系统研究室 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 宋丽. 基于神经网络的自动车型分类技术研究[D]. 中国科学院沈阳自动化研究所. 中国科学院沈阳自动化研究所. 2005. |
入库方式： OAI收割
来源：沈阳自动化研究所
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