2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、隨著經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展,交通需求與基礎(chǔ)設(shè)施之間的矛盾日益突出,因此智能交通系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生,這是一種將先進(jìn)的信息技術(shù)、數(shù)據(jù)通訊傳輸技術(shù)、電子控制技術(shù)、計(jì)算機(jī)處理技術(shù)等集中應(yīng)用的新型運(yùn)輸系統(tǒng),它使交通基礎(chǔ)設(shè)施能發(fā)揮最大效能。在我國(guó)智能交通系統(tǒng)得到了極大的重視和發(fā)展。
   車輛檢測(cè)與分類是智能交通系統(tǒng)中非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié),它能提供豐富的交通流信息,例如車流密度、車輛速度、車輛特征、車輛類型以及道路事件等交通流參數(shù),為交通信號(hào)控制,道路監(jiān)控

2、,道路規(guī)劃提供信息。然而現(xiàn)有的車輛檢測(cè)與分類技術(shù)局限于單一傳感器工作模式,不管從檢測(cè)分類效果還是從檢測(cè)分類效率上來(lái)說(shuō),都受到了很大的制約,例如傳統(tǒng)的線圈檢測(cè),激光檢測(cè),紅外檢測(cè),視頻檢測(cè)以及雷達(dá)檢測(cè)都存在其固有的缺點(diǎn),有的受安裝條件的制約,有的受外界環(huán)境和天氣的影響,有的提供的信息太單一,都無(wú)法滿足智能交通系統(tǒng)的發(fā)展需求。
   本文針對(duì)這一突出問(wèn)題提出了采用微波視頻傳感器融合的方式完成車輛檢測(cè)與分類。在搭建的硬件平臺(tái)上完成微波

3、車輛檢測(cè)和視頻車輛檢測(cè)以及融合車輛分類的工作,通過(guò)微波檢測(cè)模塊獲得車輛的高度輪廓,視頻檢測(cè)模塊獲得車輛的平面輪廓,然后采用混合高斯分布對(duì)提取的車輛特征建模,最后在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的框架下對(duì)車輛進(jìn)行分類。采用混合高斯分布能較好的擬合車輛特征,基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的傳感器融合車輛分類方法,能對(duì)不同傳感器得到的各類特征做出科學(xué)的判斷,對(duì)結(jié)果的可能性加以量化的評(píng)價(jià),并且整個(gè)系統(tǒng)具有高可配置性和魯棒性。通過(guò)實(shí)驗(yàn)表明,微波視頻傳感器融合車輛檢測(cè)與分類系統(tǒng)具有非

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