【摘 要】
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道路的起伏度严重制约着汽车的行驶速度,也在一定程度上影响道路的交通安全。在路面的识别检测中,路面数据中的噪声点和野值点是困扰识别检测的一大难题。本文利用支持向量机
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道路的起伏度严重制约着汽车的行驶速度,也在一定程度上影响道路的交通安全。在路面的识别检测中,路面数据中的噪声点和野值点是困扰识别检测的一大难题。本文利用支持向量机理论对于路面数据中的噪声点和野值点具有敏感性的特点,提出一种改进的PSO-SVM识别算法,首先利用参数优化超平面方程,然后利用粒子群（PSO）算法优化支持向量机的核函数及其参数,最后进行路面的识别检测。实验结果表明,本文提出的算法对于路面起伏度的检测计算具有速度快,识别准确率高（可达到92%）的特点。
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