基于ART2神经网络的车辆感应波形识别的方法  

Vehicle Induction Waveform Recognition Based on ART2 Neural NetWork

作　　者：叶青[1] 石译雄[1] 

机构地区：[1]长沙理工大学电气与信息工程学院,湖南长沙410076

出　　处：《计算机测量与控制》2009年第5期962-964,共3页Computer Measurement &Control

基　　金：湖南省自然科学基金资助项目(07JJ6123)

摘　　要：在智能交通系统中,无论是在交通监控领域还是在不停车收费系统方面,对车辆进行自动分类都十分重要;环形线圈车辆检测器以其良好的适应性、稳定性和高效性在车辆监测方面得到了广泛的应用,同时利用同类型或同种车辆经过环形线圈产生轮廓相似的电磁感应波形这一特点也可以进行车型识别;对波形进行预处理,以波形轮廓的抽样、量化值作为特征向量,将特征向量作为ART2神经网络的输入向量,经ART2神经网络的自动聚类最终实现车辆感应波形的聚类与识别。In intelligent transportation systems whether the traffic monitoring or no parking toll, automatic classification of vehicles are important. With a good adaptability, stability and efficiency Loop induction detector has been widely used in road vehicle monitoring. The waveform of same type of vehicles is similar and through the wave pre-processing, sampling and quantifying, feature vector can be gotten. Send these feature vectors into the ART2 Neural Network and the classification of vehicles can be achieved by automatic clustering.

关 键 词：ART2神经网络 聚类 波形处理 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]