高速公路不停车收费系统的车型分类器研究

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车辆类型的自动分类识别是高速公路收费自动化、管理规范科学化的重要前提。本文选定最新国家统一标准《收费公路车辆通行费车型分类》作为本课题的车型分类的标准。通过对国内高速公路行驶的主要车辆的统计归纳建立了一个完整车型样本库,将具有代表性的车型参数录入数据库。通过比较判别式分析、多层感知器、决策树、NEFCLASS等常用的数据处理模型,最终选择了NEFCLASS作为数据处理模型。 通过对车型数据进行单参数分析和双参数分析,直观地得到与类型相关度较大的车型参数。本文在分类过程中设计了三个方案,将上述所得的参数进行组合应用于这三个方案中,并使用NEFCLASS-J工具进行了车型自动分类器的设计,确定了各自的模糊分类规则和模糊集。 验证表明:这三个方案的分类正确率分别达到82.3%、88.3%、91.7%。通过对三个方案对比分析表明方案二更加实用,并根据方案二初步完善了车型分类系统。
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