基于多源传感器数据融合的车型识别研究与应用

发布时间：2021-08-03 10:58

　　目前各大城市汽车保有量逐年剧增,给城市带来了巨大的交通压力,大力发展智能交通技术迫在眉睫。车型识别是智能交通系统重要组成部分,准确地获取路面车辆车型信息对智能交通管理至关重要。而目前车辆信息检测存在方式单一、感知信息不全等缺陷,造成了车型识别准确率偏低,识别不稳定。本文提出了一种将线圈、地磁、视频三种传感器相融合的车型识别方法,充分利用各传感器的优势,分别提取车型特征,再将特征进行融合。引入基于混合核函数的相关向量机构造分类模型,并通过粒子群算法对相关参数进行优化,构造了一种基于粒子群算法优化的混合核函数相关向量机的车型分类器。然后,依据课题组承担的省级科技支撑项目“面向智能交通系统的物联网感知节点设计与实现”的要求,对车辆感知节点的设计展开了较为深入的研究。首先从宏观角度讨论了智能交通系统中车辆感知节点的总体设计。然后分别从感知节点的硬件设计和软件设计两方面展开论述。选用搭载Linux 3.01嵌入式系统的OK6410开发板作为多传感器感知节点硬件平台。为了保证多传感器数据时空同步,对感知节点的时间对准和空间对准进行分析与设计。最后,通过实地搭建感知节点采集了车辆数据,并充分提取了线... 

【文章来源】：南昌大学江西省 211工程院校

【文章页数】：59 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

传统单核RVM算法的分类结果

PSO-RVM算法的分类结果

MKRVM算法的分类结果

【参考文献】：
期刊论文
[1]多源数据融合算法综述[J]. 祁友杰,王琦.  航天电子对抗. 2017(06)
[2]多传感器光测系统数据融合技术的应用研究[J]. 朱江山,秦国峰,刘宁博.  计算机与数字工程. 2016(12)
[3]一种基于ARM的嵌入式图像处理系统设计[J]. 陆旭,梁光明,陈韵迪.  计算机与数字工程. 2016(09)
[4]基于改进多分类算法和相关向量机的电力变压器故障诊断方法[J]. 吴坤,康建设,池阔.  高电压技术. 2016(09)
[5]基于改进KSVD和极限学习机的车型识别方法研究[J]. 张利平,邵宗凯,吴建德.  计算机与数字工程. 2016(06)
[6]基于全局和局部特征融合的车型识别[J]. 金炎,孙伟,唐慧强,张小瑞,陈胜.  计算机工程与设计. 2016(04)
[7]基于轮廓矩和Harris角点混合特征的车型识别系统[J]. 张军,孙文本,杨正瓴.  计算机应用与软件. 2016(02)
[8]基于深度神经网络的汽车车型识别[J]. 王茜,张海仙.  现代计算机(专业版). 2015(35)
[9]基于cortexA8的V4L2视频采集驱动设计[J]. 刘泽,陈洋,陈林.  电视技术. 2015(23)
[10]基于深度卷积神经网络的车型识别研究[J]. 邓柳,汪子杰.  计算机应用研究. 2016(03)

博士论文
[1]相关向量机多分类算法的研究与应用[D]. 柳长源.哈尔滨工程大学 2013

硕士论文
[1]基于视频图像的车辆检测及车型识别研究[D]. 高许.燕山大学 2016
[2]基于多传感器融合的车型识别系统研究[D]. 路新宇.华南理工大学 2015
[3]基于数据融合的交通物联网感知节点研究与应用[D]. 涂文华.南昌大学 2015



本文编号：3319499