基于模糊識(shí)別技術(shù)的車輛識(shí)別系統(tǒng)的研究.pdf

1、隨著我國經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，交通需求量不斷提高，而交通管理的相對(duì)滯后，使得交通擁擠等問題日益突出。改善這一問題的辦法就是引入智能化交通系統(tǒng)。本文對(duì)智能交通系統(tǒng)中車型的自動(dòng)識(shí)別進(jìn)行研究，給出了建立識(shí)別模型的方法。 因?yàn)槲覈能囆头诸惥哂蟹N類多，類別間沒有明顯區(qū)分的特點(diǎn)，因此利用傳統(tǒng)的識(shí)別方法很難取得滿意的效果。此外，由于車型的特征很多，而且各類車型的特征之間沒有明顯的界限，因此本文在特征提取中采用模糊度理論，針對(duì)車型特征的特點(diǎn)，采用模

2、糊模式識(shí)別的方法對(duì)車輛進(jìn)行識(shí)別。由模糊度作為各特征對(duì)于分類貢獻(xiàn)的指標(biāo)進(jìn)行特征提取。識(shí)別的過程分為三階段，在車型分類的第一階段是特征的提取和隸屬函數(shù)的建立，第二階段是利用匹配分類實(shí)現(xiàn)車輛的識(shí)別，第三階段是隨著樣本的增多利用模糊推理網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法調(diào)整各種模式里的特征量和改進(jìn)隸屬函數(shù)。針對(duì)車輛識(shí)別的數(shù)據(jù)處理，本論文編寫了一個(gè)車輛識(shí)別器的軟件，通過該軟件實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和判斷。加快了數(shù)據(jù)處理的速度。從而為電子不停車收費(fèi)系統(tǒng)的實(shí)