【摘 要】
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随着社会经济发展,交通系统日益复杂,为了给交通系统的管理提供各种实时交通信息,以方便、高效的利用和管理现有的交通系统,我们研究开发了车型分类及车辆计数系统。本系统的
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随着社会经济发展,交通系统日益复杂,为了给交通系统的管理提供各种实时交通信息,以方便、高效的利用和管理现有的交通系统,我们研究开发了车型分类及车辆计数系统。本系统的核心算法是基于汽车噪音信号,具体实现思路是:首先在线采集车辆声音信号,通过端点检测截取出有效部分,再对截取后的声音采用Brug法提取其AR模型参数,然后把参数送进训练好的BP神经网络进行车型分类并统计出每种车型的数量。整个系统采用VC++和MATLAB混合编程的方法实现。由于本系统的核心算法是由MATLAB实现,所以便于系统算法的更新。相对于传统的车型分类方法,本系统具有成本低、开发时间短、易于实现等优点。本系统目前适用于单车道、小流量的公路,能够较准确的识别出公路上的基本车型。
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