基于模糊識別技術的車輛識別系統(tǒng)的研究.pdf

1、隨著我國經(jīng)濟的不斷發(fā)展，交通需求量不斷提高，而交通管理的相對滯后，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)。本文對智能交通系統(tǒng)中車型的自動識別進行研究，給出了建立識別模型的方法。 因為我國的車型分類具有種類多，類別間沒有明顯區(qū)分的特點，因此利用傳統(tǒng)的識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，針對車型特征的特點，采用模

2、糊模式識別的方法對車輛進行識別。由模糊度作為各特征對于分類貢獻的指標進行特征提取。識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現(xiàn)車輛的識別，第三階段是隨著樣本的增多利用模糊推理網(wǎng)絡的監(jiān)督學習算法調整各種模式里的特征量和改進隸屬函數(shù)。針對車輛識別的數(shù)據(jù)處理，本論文編寫了一個車輛識別器的軟件，通過該軟件實現(xiàn)計算機對采集的數(shù)據(jù)進行處理和判斷。加快了數(shù)據(jù)處理的速度。從而為電子不停車收費系統(tǒng)的實