基于SVM的閘機(jī)目標(biāo)識別方法的研究.pdf

1、隨著國內(nèi)城市軌道交通的發(fā)展，自動售檢票系統(tǒng)的作用日益突出。其中，閘機(jī)是自動售檢票系統(tǒng)的核心組成部分，它通過利用其內(nèi)部的智能識別系統(tǒng)對乘客的行為加以識別、判斷，最終實(shí)現(xiàn)自動檢票功能。閘機(jī)自動售檢票系統(tǒng)所具有的與乘客的相關(guān)性及其檢票功能，要求它必須具有非常高的安全性、可靠性、穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性等性能。智能識別系統(tǒng)已成為城市軌道交通的研究熱點(diǎn)之一。本文針對通過閘機(jī)的目標(biāo)所具有的特點(diǎn)，將通過閘機(jī)的目標(biāo)分為行人和物體兩類，基于支持向量機(jī)(SVM)提出

2、了標(biāo)準(zhǔn)化矩陣(SM)識別方法，研究了行人模式識別和物體模式識別。論文在提出標(biāo)準(zhǔn)識別元素這一概念的基礎(chǔ)上預(yù)處理了傳感器采集的數(shù)據(jù)，并研究了SVM訓(xùn)練樣本中行人和物體的數(shù)字特征及其分布規(guī)律，建立了一個(gè)基于LibSVM的標(biāo)準(zhǔn)化矩陣數(shù)據(jù)分布(SMDF)識別預(yù)測模型，針對測試樣本集，研究了該模型在不同核函數(shù)的不同參數(shù)、不同懲罰系數(shù)下的行人和物體這兩類目標(biāo)的分類效果，并實(shí)證研究了模型分類效果與訓(xùn)練樣本容量之間的相關(guān)性。通過閘機(jī)目標(biāo)識別的實(shí)驗(yàn)表明，S