【摘 要】
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利用多目标交通测速雷达进行交通执法时,只有正确地判断出车辆所在的车道,抓拍照片才能作为交通执法的依据。传统的分车道方法主要通过人工测量的固定阈值以及坐标系旋转的方
【机 构】
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北京信息科技大学通信工程系,北京川速微波科技有限公司
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利用多目标交通测速雷达进行交通执法时,只有正确地判断出车辆所在的车道,抓拍照片才能作为交通执法的依据。传统的分车道方法主要通过人工测量的固定阈值以及坐标系旋转的方法来达到车道划分的目的,但这种方法误差较大并且不易于操作。基于统计和密度特征的核聚类算法（K-CSDF）分两步进行：首先对雷达获取的车辆数据进行特征提取,包括基于统计特征的阈值处理和基于密度特征的动态半径提取;然后引入基于核的相似性的动态聚类算法对筛选出的有效点进行聚类。通过和高斯混合模型（GMM）算法以及自组织映射神经网络（SOM）算法进行仿真
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