| 基于电磁感应的道路车辆车型在线分类方法研究 |
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| 引用本文： | 叶青,刘剑雄,刘铮,陈众,李靓. 基于电磁感应的道路车辆车型在线分类方法研究[J]. 湖南大学学报(自然科学版), 2019, 46(12): 41-49 |
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| 作者姓名： | 叶青 刘剑雄 刘铮 陈众 李靓 |
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| 作者单位： | 长沙理工大学电气与信息工程学院信息处理与机器人研究所,湖南长沙,410114 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;国家重点研发计划;湖南省教育厅科学研究重点项目;湖南省教育厅科学研究重点项目;湖南省重点研发计划项目 |
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| 摘 要： | 广泛应用于道路车辆检测的环形线圈车辆检测器对于车辆车型的实时分类正确率较低,主要原因是面对各种车辆电磁感应特性的复杂多变和未知车型的新车辆层出不穷问题,其模式固定的分类模型难以胜任.基于通过环形线圈时车辆电磁感应特性波形提出一种新的车辆车型实时判别方法:运用主分量分析法提取特征,采用自适应共振神经网络聚类建立车辆类别模式,动态划分各车型包含的类别模式;以半监督学习方式在线增加未知车型的新车辆模式,算法自适应新车辆的车型识别. 7种车型的道路现场实时车型识别实验平均正确率为91.3%,加入新模式自动识别后提高至92.5%;Alexnet多层卷积神经网络算法的对比实验中,训练集和测试集正确率分别为99.5%和87.1%,相差较大.实验结果验证了本文方法在道路车辆模式不断变化情况下实现车型识别的可行性.
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| 关 键 词： | 车辆车型 电磁感应 自适应共振神经网络 主成分 |
Research on Online Classification of Road Vehicle Types Based on Electromagnetic Induction |
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| YE Qing,LIU Jianxiong,LIU Zheng,CHEN Zhong,LI Liang. Research on Online Classification of Road Vehicle Types Based on Electromagnetic Induction[J]. Journal of Hunan University(Naturnal Science), 2019, 46(12): 41-49 |
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| Authors: | YE Qing LIU Jianxiong LIU Zheng CHEN Zhong LI Liang |
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