高速公路收费系统的车型自动分类

吉林大学学报(工学版) ›› 2002, Vol. ›› Issue (3): 6-9.

高速公路收费系统的车型自动分类

杨兆升¹, 杨志宏², 赵丹华³

1. 吉林大学交通学院, 吉林, 长春, 130025;
2. 吉林省宝路集团, 吉林, 长春, 130022;
3. 长春大学计算机学院, 吉林, 长春, 130022

收稿日期:2002-01-17
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(50078025)

Research on Vehicle Auto-classification of Freeway Toll Collection System

YANG Zhao-sheng¹, YANG Zhi-hong², ZHAO Dan-hua³

1. College of Transportation, Jilin University, Changchun 130025, China;
2. Jilin Baolu Group, Changchun 130022, China;
3. College of Computer, Changchun University, Changchun 130022, China

Received:2002-01-17

摘要/Abstract

摘要： 通过对目前高速公路收费系统中车型分类存在的问题分析,提出了车型分类应综合考虑道路经营者、对高速公路通行能力的影响、道路使用者三方面因素。最后提出利用高斯径向基神经网络对车型自动分类。该网络经过训练后,通过训练样本和测试样本测试证明这种方法较好地实现了车型自动分类。

关键词: 收费系统, 车型分类, 神经网络

Abstract: By analyzing the problem about vehicle classification on freeway toll collection system,this article put forward that vehicle should be classified by integration of road operators,influence on traffic capability in freeway and road user.In the end,vehicle are auto-classification by use of Gauss radical neural network.The network can preferably carry out vehicle auto-classification by training samples and testing samples.

Key words: toll collection system, vehicle classification, neural network

中图分类号:

U491

杨兆升, 杨志宏, 赵丹华. 高速公路收费系统的车型自动分类[J]. 吉林大学学报(工学版), 2002, (3): 6-9.

YANG Zhao-sheng, YANG Zhi-hong, ZHAO Dan-hua. Research on Vehicle Auto-classification of Freeway Toll Collection System[J]. 吉林大学学报(工学版), 2002, (3): 6-9.

参考文献

[1] 翁小雄.高速公路机电系统［M］.北京:人民交通出版社,1999.
[2] 刘伟铭,王哲人,郑白涛.高速公路收费系统理论与方法［M］.北京:人民交通出版社,2000.
[3] 张乃尧,阎平凡.神经网络与模糊控制［M］.北京:清华大学出版社,1996.

相关文章 15

[1]	席利贺,张欣,孙传扬,王泽兴,姜涛. 增程式电动汽车自适应能量管理策略[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1636-1644.
[2]	江涛,林学东,李德刚,杨淼,汤雪林. 基于人工神经网络的放热规律的量化预测[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1747-1754.
[3]	徐岩,孙美双. 基于卷积神经网络的水下图像增强方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1895-1903.
[4]	李雄飞, 冯婷婷, 骆实, 张小利. 基于递归神经网络的自动作曲算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 866-873.
[5]	底晓强, 王英政, 李锦青, 从立钢, 祁晖. 基于量子细胞神经网络超混沌的视频加密方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 919-928.
[6]	王方石, 王坚, 李兵, 王博. 基于深度属性学习的交通标志检测[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(1): 319-329.
[7]	刘东亮, 王秋爽. 基于NGSIM数据的车辆瞬时速度获取方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(1): 330-335.
[8]	谢志江, 吴小勇, 范乃吉, 郭宗环, 袁岳军, 王康. 神光-III精密装校平台运动学分析[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(5): 1504-1511.
[9]	马淼, 李贻斌. 基于多级图像序列和卷积神经网络的人体行为识别[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(4): 1244-1252.
[10]	王德军, 吕志超, 王启明, 张贤达, 王子健. 基于汽缸压力辨识的发动机失火故障诊断[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(3): 917-923.
[11]	黄璇, 郭立红, 李姜, 于洋. 改进粒子群优化BP神经网络的目标威胁估计[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(3): 996-1002.
[12]	李琳辉, 伦智梅, 连静, 袁鲁山, 周雅夫, 麻笑艺. 基于卷积神经网络的道路车辆检测方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(2): 384-391.
[13]	王庆年, 段本明, 王鹏宇, 拱印生, 朱庆林. 插电式混合动力汽车动力传动系参数优化[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(1): 1-7.
[14]	郭应时, 付锐, 赵凯, 马勇, 袁伟. 驾驶人换道意图实时识别模型评价及测试[J]. 吉林大学学报(工学版), 2016, 46(6): 1836-1844.
[15]	孙大许, 兰凤崇, 何幸福, 陈吉清. 双电机四驱电动汽车自适应复合防抱死控制[J]. 吉林大学学报(工学版), 2016, 46(5): 1405-1413.

Metrics

Viewed

Full text

Abstract

Cited

Shared

Discussed