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基于主元證據理論在車(chē)輛識別中的應用
CSTR:
作者:
作者單位:

(1.西安工業(yè)大學(xué) 電子信息工程學(xué)院,西安 710021;2.西安工業(yè)大學(xué),西安 710021)[HJ1.46mm]

作者簡(jiǎn)介:

趙 楠(1992-),女,河南許昌人,碩士研究生,主要從事智能控制、多傳感器信息融合方向的研究。 高 嵩(1966-),男,陜西西安人,教授,碩士研究生導師,主要從事智能控制、計算機控制、多傳感器信息融合、自主控制及復雜網(wǎng)絡(luò )等方向的研究。 [FQ)]

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

基金項目:

陜西省自然科學(xué)基礎研究計劃(2014JM2-6093);陜西省工業(yè)科技攻關(guān)計劃項目(2016GY-032);西安工業(yè)大學(xué)校長(cháng)基金(XAGDXJJ15014)。


Vehicle Identification Based on Principal Component Evidence Reasoning
Author:
Affiliation:

(1.College of Electronic Information Engineering, Xi'an Technological University, Xi'an 710021, China;2.Xi'an Technological University, Xi'an 710021,China)

Fund Project:

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    摘要:

    車(chē)輛識別技術(shù)作為智能交通管理系統中的研究熱點(diǎn)和難點(diǎn);在車(chē)輛識別技術(shù)中,應用Dempster- Shafer證據組合規則融合沖突信息時(shí)會(huì )產(chǎn)生不合理的結果;基于修正證據源的思想,提出了一種新的權重系數確定方法,該方法從證據主元角度分析,確定各組證據主元,利用該主元求出證據相容度、可信度,進(jìn)而確定證據權重系數;通過(guò)新的證據沖突衡量方法,確定沖突值,歸一化權重,修正證據源,按ER規則融合各組證據對目標進(jìn)行識別;仿真部分以實(shí)際路面車(chē)輛車(chē)型識別為算例,將該方法與其他方法對比,結果表明:該方法能更有效地融合高度沖突的證據,減小計算復雜度,目標識別的準確性提高20%。

    Abstract:

    Vehicle recognition has become a hotpot in the researches on intelligent traffic management system. In the vehicle identification, using the combination rule of Dempster-Shafer evidence to fuse the collision information, the irregular results will be occurred. A new calculation method of weight coefficient is discussed in this thesis. In this method, the evidence principal elements for each group can be determined by analyzing the principal component of evidence. Then the evidence compatibility and credibility are obtained. Further, the weight coefficient of evidence can be determined through all above parameters.This thesis puts forwards a measure method for conflict of evidence This method can calculate the conflict value, then normalize weight, modify the evidence source. Further, ER evidence is used to identify the target. In the simulation progress, the example of the recognition of the vehicle type on realistic road can be utilized to compare this method with others. It can be proved that this method is more effective than others on fusing the evidence with high conflict and reducing the computational complexity. The accuracy of target recognition is improved by 20%.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

趙楠,高嵩,宋曉茹,馬貝.基于主元證據理論在車(chē)輛識別中的應用計算機測量與控制[J].,2017,25(5):199-202, 206.

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歷史
  • 收稿日期:2016-11-29
  • 最后修改日期:2016-12-23
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  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2017-05-31
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文章二維碼
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