公开(公告)号：CN110491141B

公开(公告)日：2021-03-23

申请号：CN201910780670.2

申请日：2019-08-22

Applicant: 长安大学

Inventor： 雷旭 ,  候亚虹 ,  张帅 ,  杨雅麟 ,  冯斌 ,  赵熙 ,  陈毅

IPC: G08G1/042 ,  G08G1/015 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种车辆信息识别系统及识别方法，上位机对相邻两个地磁传感器的预处理后的数据消除时间差距，并采用DTW算法对消除时间差距后的数据进行特征点对齐；上位机采用自适应加权融合方法对特征点对齐后的数据进行融合；上位机根据融合后的数据采用FWOA‑GA‑BP神经网络算法对车辆类型进行分类。采用DTW算法对车辆数据中的特征点进行对齐，并利用相关函数的自适应加权融合的方法对传感器三轴数据进行融合，融合后的数据采用FWOA‑GA‑BP神经网络算法对车辆类型进行分类，提高了系统的检测精度和车辆类型分类的精度。

公开(公告)号：CN110491141A

公开(公告)日：2019-11-22

申请号：CN201910780670.2

申请日：2019-08-22

Applicant: 长安大学

Inventor： 雷旭 ,  候亚虹 ,  张帅 ,  杨雅麟 ,  冯斌 ,  赵熙 ,  陈毅

IPC: G08G1/042 ,  G08G1/015 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种车辆信息识别系统及识别方法，上位机对相邻两个地磁传感器的预处理后的数据消除时间差距，并采用DTW算法对消除时间差距后的数据进行特征点对齐；上位机采用自适应加权融合方法对特征点对齐后的数据进行融合；上位机根据融合后的数据采用FWOA-GA-BP神经网络算法对车辆类型进行分类。采用DTW算法对车辆数据中的特征点进行对齐，并利用相关函数的自适应加权融合的方法对传感器三轴数据进行融合，融合后的数据采用FWOA-GA-BP神经网络算法对车辆类型进行分类，提高了系统的检测精度和车辆类型分类的精度。