基于Bayes网络的微波视频融合车辆分类

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

所属期刊栏目：51

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家高技术研究发展计划（863计划）2006AA11Z113

在线出版日期：2011-06-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：135-140