交通信息工程及控制专业毕业论文交通信息工程及控制专业毕业论文 精品论文精品论文 基于环形线圈的基于环形线圈的车型识别研究车型识别研究关键词：环形线圈关键词：环形线圈 车型识别车型识别 智能交通系统智能交通系统 神经网络神经网络摘要：在智能交通系统中，交通控制系统通过对有关道路交通运行状况、交通 参数气象环境和自身设备工作情况等方面信息进行实时采集和有效处理，即时 确定出相应的控制策略，从而保证道路运行在最佳状态，最大限度的发挥道路 通行能力。其中对交通信息快速、准确、自动的采集以及有效的处理后进行交 通参数的计算、统计和车型分类是实现动态交通控制的基础。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控方面得到了广泛的应用。 利用相同类型车辆具有相似电磁感应波形这一特点可以对车辆进行分类。分类 的方式有很多，由于感应波形的复杂性，所以直接以其自身的波形轮廓作为特 征，采用自适应谐振理论网络(ART2 网络)以实现快速的聚类，即对采集的波形 进行预处理后，以波形轮廓的抽样量化值作为 ART2 网络的输入特征向量，经 ART2 网络自动聚类，实现车型识别。 将样本随机输入训练，选择出合适的 ART2 网络参数，使得 ART2 的输出标识与规定的车型名称对应起来，最后形成 适合车型分类的 ART2 网络。 利用 VC+开发交通参数系统软件，将有记忆的 ART2 网络嵌入到系统中实现了在工程应用中对车型准确的分类，同时利用采集 的信息可以计算出交通参数，并对交通参数进行统计。系统在即时显示交通参 数变化的同时建立了与数据库的连接，便于今后的信息查询。正文内容正文内容在智能交通系统中，交通控制系统通过对有关道路交通运行状况、交通参 数气象环境和自身设备工作情况等方面信息进行实时采集和有效处理，即时确 定出相应的控制策略，从而保证道路运行在最佳状态，最大限度的发挥道路通 行能力。其中对交通信息快速、准确、自动的采集以及有效的处理后进行交通 参数的计算、统计和车型分类是实现动态交通控制的基础。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控方面得到了广泛的应用。 利用相同类型车辆具有相似电磁感应波形这一特点可以对车辆进行分类。分类 的方式有很多，由于感应波形的复杂性，所以直接以其自身的波形轮廓作为特 征，采用自适应谐振理论网络(ART2 网络)以实现快速的聚类，即对采集的波形 进行预处理后，以波形轮廓的抽样量化值作为 ART2 网络的输入特征向量，经 ART2 网络自动聚类，实现车型识别。 将样本随机输入训练，选择出合适的 ART2 网络参数，使得 ART2 的输出标识与规定的车型名称对应起来，最后形成 适合车型分类的 ART2 网络。 利用 VC+开发交通参数系统软件，将有记忆的 ART2 网络嵌入到系统中实现了在工程应用中对车型准确的分类，同时利用采集 的信息可以计算出交通参数，并对交通参数进行统计。系统在即时显示交通参 数变化的同时建立了与数据库的连接，便于今后的信息查询。 在智能交通系统中，交通控制系统通过对有关道路交通运行状况、交通参数气 象环境和自身设备工作情况等方面信息进行实时采集和有效处理，即时确定出 相应的控制策略，从而保证道路运行在最佳状态，最大限度的发挥道路通行能 力。其中对交通信息快速、准确、自动的采集以及有效的处理后进行交通参数 的计算、统计和车型分类是实现动态交通控制的基础。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控方面得到了广泛的应用。 利用 相同类型车辆具有相似电磁感应波形这一特点可以对车辆进行分类。分类的方 式有很多，由于感应波形的复杂性，所以直接以其自身的波形轮廓作为特征， 采用自适应谐振理论网络(ART2 网络)以实现快速的聚类，即对采集的波形进行 预处理后，以波形轮廓的抽样量化值作为 ART2 网络的输入特征向量，经 ART2 网络自动聚类，实现车型识别。 将样本随机输入训练，选择出合适的 ART2 网络参数，使得 ART2 的输出标识与规定的车型名称对应起来，最后形成适合车 型分类的 ART2 网络。 利用 VC+开发交通参数系统软件，将有记忆的 ART2 网络嵌入到系统中实现了在工程应用中对车型准确的分类，同时利用采集的信 息可以计算出交通参数，并对交通参数进行统计。系统在即时显示交通参数变 化的同时建立了与数据库的连接，便于今后的信息查询。 在智能交通系统中，交通控制系统通过对有关道路交通运行状况、交通参数气 象环境和自身设备工作情况等方面信息进行实时采集和有效处理，即时确定出 相应的控制策略，从而保证道路运行在最佳状态，最大限度的发挥道路通行能 力。其中对交通信息快速、准确、自动的采集以及有效的处理后进行交通参数 的计算、统计和车型分类是实现动态交通控制的基础。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控方面得到了广泛的应用。 利用 相同类型车辆具有相似电磁感应波形这一特点可以对车辆进行分类。分类的方 式有很多，由于感应波形的复杂性，所以直接以其自身的波形轮廓作为特征， 采用自适应谐振理论网络(ART2 网络)以实现快速的聚类，即对采集的波形进行 预处理后，以波形轮廓的抽样量化值作为 ART2 网络的输入特征向量，经 ART2网络自动聚类，实现车型识别。 将样本随机输入训练，选择出合适的 ART2 网络参数，使得 ART2 的输出标识与规定的车型名称对应起来，最后形成适合车 型分类的 ART2 网络。 利用 VC+开发交通参数系统软件，将有记忆的 ART2 网络嵌入到系统中实现了在工程应用中对车型准确的分类，同时利用采集的信 息可以计算出交通参数，并对交通参数进行统计。系统在即时显示交通参数变 化的同时建立了与数据库的连接，便于今后的信息查询。 在智能交通系统中，交通控制系统通过对有关道路交通运行状况、交通参数气 象环境和自身设备工作情况等方面信息进行实时采集和有效处理，即时确定出 相应的控制策略，从而保证道路运行在最佳状态，最大限度的发挥道路通行能 力。其中对交通信息快速、准确、自动的采集以及有效的处理后进行交通参数 的计算、统计和车型分类是实现动态交通控制的基础。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控方面得到了广泛的应用。 利用 相同类型车辆具有相似电磁感应波形这一特点可以对车辆进行分类。分类的方 式有很多，由于感应波形的复杂性，所以直接以其自身的波形轮廓作为特征， 采用自适应谐振理论网络(ART2 网络)以实现快速的聚类，即对采集的波形进行 预处理后，以波形轮廓的抽样量化值作为 ART2 网络的输入特征向量，经 ART2 网络自动聚类，实现车型识别。 将样本随机输入训练，选择出合适的 ART2 网络参数，使得 ART2 的输出标识与规定的车型名称对应起来，最后形成适合车 型分类的 ART2 网络。 利用 VC+开发交通参数系统软件，将有记忆的 ART2 网络嵌入到系统中实现了在工程应用中对车型准确的分类，同时利用采集的信 息可以计算出交通参数，并对交通参数进行统计。系统在即时显示交通参数变 化的同时建立了与数据库的连接，便于今后的信息查询。 在智能交通系统中，交通控制系统通过对有关道路交通运行状况、交通参数气 象环境和自身设备工作情况等方面信息进行实时采集和有效处理，即时确定出 相应的控制策略，从而保证道路运行在最佳状态，最大限度的发挥道路通行能 力。其中对交通信息快速、准确、自动的采集以及有效的处理后进行交通参数 的计算、统计和车型分类是实现动态交通控制的基础。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控方面得到了广泛的应用。 利用 相同类型车辆具有相似电磁感应波形这一特点可以对车辆进行分类。分类的方 式有很多，由于感应波形的复杂性，所以直接以其自身的波形轮廓作为特征， 采用自适应谐振理论网络(ART2 网络)以实现快速的聚类，即对采集的波形进行 预处理后，以波形轮廓的抽样量化值作为 ART2 网络的输入特征向量，经 ART2 网络自动聚类，实现车型识别。 将样本随机输入训练，选择出合适的 ART2 网络参数，使得 ART2 的输出标识与规定的车型名称对应起来，最后形成适合车 型分类的 ART2 网络。 利用 VC+开发交通参数系统软件，将有记忆的 ART2 网络嵌入到系统中实现了在工程应用中对车型准确的分类，同时利用采集的信 息可以计算出交通参数，并对交通参数进行统计。系统在即时显示交通参数变 化的同时建立了与数据库的连接，便于今后的信息查询。 在智能交通系统中，交通控制系统通过对有关道路交通运行状况、交通参数气 象环境和自身设备工作情况等方面信息进行实时采集和有效处理，即时确定出 相应的控制策略，从而保证道路运行在最佳状态，最大限度的发挥道路通行能 力。其中对交通信息快速、准确、自动的采集以及有效的处理后进行交通参数 的计算、统计和车型分类是实现动态交通控制的基础。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控方面得到了广泛的应用。 利用相同类型车辆具有相似电磁感应波形这一特点可以对车辆进行分类。分类的方 式有很多，由于感应波形的复杂性，所以直接以其自身的波形轮廓作为特征， 采用自适应谐振理论网络(ART2 网络)以实现快速的聚类，即对采集的波形进行 预处理后，以波形轮廓的抽样量化值作为 ART2 网络的输入特征向量，经 ART2 网络自动聚类，实现车型识别。 将样本随机输入训练，选择出合适的 ART2 网络参数，使得 ART2 的输出标识与规定的车型名称对应起来，最后形成适合车 型分类的 ART2 网络。 利用 VC+开发交通参数系统软件，将有记忆的 ART2 网络嵌入到系统中实现了在工程应用中对车型准确的分类，同时利用采集的信 息可以计算出交通参数，并对交通参数进行统计。系统在即时显示交通参数变 化的同时建立了与数据库的连接，便于今后的信息查询。 在智能交通系统中，交通控制系统通过对有关道路交通运行状况、交通参数气 象环境和自身设备工作情况等方面信息进行实时采集和有效处理，即时确定出 相应的控制策略，从而保证道路运行在最佳状态，最大限度的发挥道路通行能 力。其中对交通信息快速、准确、自动的采集以及有效的处理后进行交通参数 的计算、统计和车型分类是实现动态交通控制的基础。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控方面得到了广泛的应用。 利用 相同类型车辆具有相似电磁感应波形这一特点可以对车辆进行分类。分类的方 式有很多，由于感应波形的复杂性，所以直接以其自身的波形轮廓作为特征， 采用自适应谐振理论网络(ART2 网络)以实现快速的聚类，即对采集的波形进行 预处理后，以波形轮廓的抽样量化值作为 ART2 网络的输入特征向量，经 ART2 网络自动聚类，实现车型识别。 将样本随机输入训练，选择出合适的 ART2 网络参数，使得 ART2 的输出标识与规定的车型名称对应起来，最后形成适合车 型分类的 ART2 网络。 利用 VC+开发交通参数系统软件，将有记忆的 ART2 网络嵌入到系统中实现了在工程应用中对车型准确的分类，同时利用采集的信 息可以计算出交通参数，并对交通参数进行统计。系统在即时显示交通参数变 化的同时建立了与数据库的连接，便于今后的信息查询。 在智能交通系统中，交通控制系统通过对有关道路交通运行状况、交通参数气 象环境和自身设备工作情况等方面信息进行实时采集和有效处理，即时确定出 相应的控制策略，从而保证道路运行在最佳状态，最大限度的发挥道路通行能 力。其中对交通信息快速、准确、自动的采集以及有效的处理后进行交通参数 的计算、统计和车型分类是实现动态交通控制的基础。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控方面得到了广泛的应用。 利用 相同类型