journal6 ›› 2015, Vol. 36 ›› Issue (2): 55-59.DOI: 10.3969/j.issn.1007-2985.2015.02.012

• 物理与电子 • 上一篇    下一篇

基于活动轮廓与模糊型支持向量机的车辆分类算法

申瑛,杨焕志,张振彬,曾庆欢李平,陈炳权,张榜英   

  1. (1.吉首大学信息科学与工程学院 湖南 吉首 416000;2.吉首大学物理与机电工程学院 湖南 吉首 416000)
  • 出版日期:2015-03-25 发布日期:2015-04-28
  • 通讯作者: 张榜英(1975—),男,湖南泸溪人,吉首大学信息科学与工程学院讲师,湖南大学博士生,主要从事智能控制与嵌入式系统研究.
  • 基金资助:

    国家级大学生创新创业训练计划资助项目(201310531002);湖南省大学生研究性学习和创新性实验计划资助项目(201310531002);吉首大学大学生研究性学习与创新性实验计划资助项目(JSU-CX-2013-08)

Algorithm of  Vehicle Classification Based on Traffic Video Surveillance System

 SHEN  Ying, YANG  Huan-Zhi, ZHANG  Zhen-Bin, ZENG  Qing-Huan-Li-Ping, CHEN  Bing-Quan, ZHANG  Bang-Ying   

  1. (1.College of Information Science and Engineering,Jishou University,Jishou 416000,Hunan China;2.College of Physics and Electromechanical Engineering,Jishou University,Jishou 416000,Hunan China)
  • Online:2015-03-25 Published:2015-04-28

摘要:视频监控系统是智能交通监控系统的重要组成部分.通过监视区域车辆视频图像的预处理、检测,完成车辆的实时分类,并根据分类结果实时确定交通灯控制系统红黄绿灯的放行时间.采用活动轮廓跟踪模型对运动车辆视频图像实现检测,由模糊型支持向量机方法实现运动车辆的分类.Matlab软件仿真结果表明,大中小型车辆的平均正确识别率达96.49%,提高了车辆通行效率.

关键词: 差分图像, 活动轮廊模型, 模糊型, 支持向量机

Abstract: Video surveillance system is a component of intelligent transportation system.Through preprocessing and detecting the video image of vehicles in monitoring area,and real-time classification,the release time of traffic lights can be confirmed in real time according to the size of the vehicle flow.By using the method of the active contour tracking model and fuzzy support vector machine,the intelligent traffic video surveillance system provides real-time detection and classification of vehicles.Matlab simulation results show that the average correct recognition rate of large,medium and small sized vehicle is  8 9.8%,so the method can improve the efficiency of traffic.

Key words: difference image, active contour tracking model, fuzzy, support vector machine

公众号 电子书橱 超星期刊 手机浏览 在线QQ