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基于Bayes网络的微波视频融合车辆分类
引用本文:孟华东,邓晨,苏扬,王鹏.基于Bayes网络的微波视频融合车辆分类[J].清华大学学报(自然科学版),2011(1):135-140.
作者姓名:孟华东  邓晨  苏扬  王鹏
作者单位:清华大学电子工程系;武汉理工大学信息工程学院;
基金项目:国家“八六三”高技术项目(2006AA11Z113)
摘    要: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%。

关 键 词:车辆分类  微波雷达传感器  数据融合  Bayes网络

Microwave radar and video sensor fusion for vehicle classification using a Bayesian network
MENG Huadong,DENG Chen,SU Yang,WANG Peng.Microwave radar and video sensor fusion for vehicle classification using a Bayesian network[J].Journal of Tsinghua University(Science and Technology),2011(1):135-140.
Authors:MENG Huadong  DENG Chen  SU Yang  WANG Peng
Institution:MENG Huadong1,DENG Chen2,SU Yang2,WANG Peng1(1.Department of Electronic Engineering,Tsinghua University,Beijing 100084,China,2.School of Information Engineering,Wuhan University of Technology,Wuhan 430070,China)
Abstract:Vehicle classification is an important part of intelligent transportation systems by enabling collection of valuable information for various applications,such as road surveillance and system planning.This paper presents a vehicle classification system using a Bayesian network that fuses microwave radar information and video sensors.The microwave sensor gives the vehicle height profile while the video sensor gives the vehicle planar contour.The vehicle features are extracted by a Gaussian mixture model(GMM) ...
Keywords:vehicle classification  microwave radar sensor  data fusion  Bayesian network  
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