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题名基于支持向量机的车辆自动分类方法
被引量：25
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作者
赵秀娟
刘智勇
樊可清
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机构
五邑大学
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出处
《公路交通科技》
CAS
CSCD
北大核心
2003年第5期108-110,147,共4页
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基金
教育部高等学校骨干教师资助计划项目(教技司[2000]65号)
广东省自然科学基金资助项目(010486)
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文摘
提出一种基于支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)理论的车辆分类方法,通过CCD摄像机采集标准车辆图像,由边缘检测算法获取图像中的车辆特征数据长度和宽度作为训练样本,离线训练SVM,得到分离器,然后将测试车辆的特征数据作为测试样本,根据本文提出的分类方法,通过离线获得的分类器对车辆类型进行判决,从而为交通参数的准确检测提供依据。实验表明SVM在有限训练样本情况下具有良好的泛化能力。
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关键词
支持向量机
特征提取
车辆自动分类
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Keywords
SVM
vehicle characteristic capture
vehicle auto-classification
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分类号
U495
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名基于D-S证据理论的车辆视频检测方法
被引量：2
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作者
刘智勇
谢长寿
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机构
五邑大学信息学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2003年第12期67-69,共3页
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基金
教育部高等学校骨干教师资助项目(教技司[962000] 65)
广东省自然科学基金项目(010486)
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文摘
提出一种基于D-S证据理论的车辆视频检测方法，通过一部或多部CCD摄像机采集多源图像，由边缘检测算法获取图像中的车辆特征数据，然后采用D-S证据理论对车辆类型进行判决，从而为交通量的准确检测提供依据。实验表明该方法是可靠而有效的。
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关键词
D-S证据理论
信息融合
车辆特征提取
视频检测
图像处理
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Keywords
D-S evidence theory
Information fusion
vehicle characteristic capture
Video detection
Image processing
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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