基于Bayes网络的微波视频融合车辆分类

作     者：孟华东 邓晨 苏扬 王鹏 

作者机构：清华大学电子工程系北京100084 武汉理工大学信息工程学院武汉430070 

出 版 物：《清华大学学报（自然科学版）》 (Journal of Tsinghua University(Science and Technology))

年 卷 期：2011年第51卷第1期

页      面：135-140页

核心收录：

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国家"八六三"高技术项目(2006AA11Z113) 

主　　题：车辆分类 微波雷达传感器 数据融合 Bayes网络 

摘      要：车辆分类系统是智能交通系统中的一个重要组成部分,其功能是检测车辆类型,为道路监控和交通规划提供信息。该文提出了一种基于Bayes网络的传感器融合车辆分类系统,通过微波和视频传感器分别得到车辆的高度轮廓和平面轮廓,采用混合Gauss分布对提取的车辆特征建模,然后在Bayes网络的框架下对7类车辆进行分类。实验表明:该分类系统可以将车辆分类的准确率从单微波传感器的79%提高到融合传感器的87%,特别是中小型车辆和大型车辆之间的重大分类错误率从9%降低到2%。