基于K均值聚类与Bayesian分类器的车型识别方法

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基于K均值聚类与Bayesian分类器的车型识别方法

蔡晓庆, 林培群, 徐建闽, 彭登

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蔡晓庆, 林培群, 徐建闽, 彭登. 基于K均值聚类与Bayesian分类器的车型识别方法[J]. 交通信息与安全, 2011, 29(4): 20-23. doi: 10.3963/j.ISSN1674-4861.2011.04.005

引用本文:

蔡晓庆, 林培群, 徐建闽, 彭登. 基于K均值聚类与Bayesian分类器的车型识别方法[J]. 交通信息与安全, 2011, 29(4): 20-23. doi: 10.3963/j.ISSN1674-4861.2011.04.005

CAI Xiaoqing, LIN Peiqun, XU Jianmin, PEND Deng. Vehicle Classification Based on K Means Clustering and Bayesian Classifier[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2011, 29(4): 20-23. doi: 10.3963/j.ISSN1674-4861.2011.04.005

Citation:

CAI Xiaoqing, LIN Peiqun, XU Jianmin, PEND Deng. Vehicle Classification Based on K Means Clustering and Bayesian Classifier[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2011, 29(4): 20-23. doi: 10.3963/j.ISSN1674-4861.2011.04.005

蔡晓庆, 林培群, 徐建闽, 彭登. 基于K均值聚类与Bayesian分类器的车型识别方法[J]. 交通信息与安全, 2011, 29(4): 20-23. doi: 10.3963/j.ISSN1674-4861.2011.04.005

引用本文:

蔡晓庆, 林培群, 徐建闽, 彭登. 基于K均值聚类与Bayesian分类器的车型识别方法[J]. 交通信息与安全, 2011, 29(4): 20-23. doi: 10.3963/j.ISSN1674-4861.2011.04.005

CAI Xiaoqing, LIN Peiqun, XU Jianmin, PEND Deng. Vehicle Classification Based on K Means Clustering and Bayesian Classifier[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2011, 29(4): 20-23. doi: 10.3963/j.ISSN1674-4861.2011.04.005

Citation:

CAI Xiaoqing, LIN Peiqun, XU Jianmin, PEND Deng. Vehicle Classification Based on K Means Clustering and Bayesian Classifier[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2011, 29(4): 20-23. doi: 10.3963/j.ISSN1674-4861.2011.04.005

基于K均值聚类与Bayesian分类器的车型识别方法

doi: 10.3963/j.ISSN1674-4861.2011.04.005

华南理工大学土木与交通学院广州510640
华南理工大学土木与交通学院广州510640
华南理工大学土木与交通学院广州510640
华南理工大学自动化科学与工程学院广州510640

基金项目:

广东高校优秀青年创新人才培养计划项目

国家自然科学基金资助项目

中央高校基本科研业务费专项资金项目

中图分类号: U491
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- 被引次数: 0
出版历程
- 刊出日期: 2011-08-28

Vehicle Classification Based on K Means Clustering and Bayesian Classifier

摘要: 不同车型经过感应线圈时,线圈检测器采集过来信号变化的波形不同,同类车型对应采集的波形中如波峰极大值、峰值位置、平均值、波峰数等特征值都具有相似性.根据感应线圈采集所得信号的特点,讨论了一种基于K均值聚类与Bayesian分类器的车型识别方法.学习训练中,通过K均值聚类算法把不同波形的特征值归类,再采用Bayesian分类器算法去获得分类器.实验结果表明,该方法具有较高的车型识别精度.
- 感应线圈 /
- K均值聚类 /
- Bayesian分类器 /
- 车型识别

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