基于RBF神经网络的地磁车位检测优化算法

摘要：

研究了汽车车位的地磁法检测.针对车辆在长时间停放下出现了基线漂移的现象,致使传统的地磁检测算法在车辆长时间停放时容易出现漏检、误检等情况,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的地磁车位检测优化算法,该算法对长时间停车状态下的基线进行补偿,以获得更加准确的基线值从而提高检测的精度.实验结果表明,通过该算法得到的基线值能快速逼近真实值,对基线漂移有较好的补偿效果,经过RBF神经网络对基线进行补偿后,漏检率降低了6.65%,准确率提高了7.31%.

关键词：地磁检测算法、基线漂移、径向基函数(RBF)、车位检测

所属期刊栏目：28

资助基金：国家自然科学基金61374111;浙江省自然科学基金LY14F030012;浙江省教育科学规划2016SCG241

在线出版日期：2018-07-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：227-232