基于AR模型的车型自动分类技术

吉林大学学报(工学版)

基于AR模型的车型自动分类技术

陈强¹，李江²，王双维³，赵丽华³，魏洪峰³，杜丽萍³

1.军事交通学院，天津 300161； 2.吉林大学交通学院，长春 130022； 3.东北师范大学物理学院，长春 130024

收稿日期:2006-01-10 修回日期:2006-05-04 出版日期:2007-03-01 发布日期:2007-03-01
通讯作者: 李江

Automatic vehicle classification by radiated noise of
vehicles based on AR model

Chen Qiang¹，Li Jiang²，Wang Shuang-wei³，Zhao Li-hua³，Wei Hong-feng³，Du Li-ping³

1.Military Traffic Institute, Tianjin 300161, China; 2.College of Transportation, Jilin University, Changchun 130022, China； 3.Faculty of Physics, Northeast Normal University, Changchun 130024, China

Received:2006-01-10 Revised:2006-05-04 Online:2007-03-01 Published:2007-03-01
Contact: Li Jiang

摘要/Abstract

摘要： 利用AR参数模型提取采集到的车辆行驶时产生的车外噪声信号的特征，再用假设检验进行特征选择，并设计了BP神经网络进行分类识别。本文对道路现场采集到的两种车型共计74个信号进行分析，实验结果表明：通过AR参数模型提取车辆车外噪声特征实现车型自动分类是可行的，其分类的正确率达80% 以上。

关键词: 交通运输工程, 车型自动分类, AR模型, 车外噪声, BP神经网络

Abstract: The features of collected radiated noise of driving vehicles were extracted by means of the AR parametric model. They were selected by the hypothesis test and classified by the designed BP neural network. 74 signals of two types of vehicle collected on road in situ were analyzed. The results show that it is feasible to realize the automatic vehicle classification by the features of radiated noise extracted by the AR model, and the correctness rate of the classification is higher than 80%.

Key words: engineering of communications and transportation, automatic vehicle classification, AR model, radiated noise, BP neural network

中图分类号:

U491

陈强，李江，王双维，赵丽华，魏洪峰，杜丽萍 . 基于AR模型的车型自动分类技术[J]. 吉林大学学报(工学版), 2007, 37(02): 325-0328.

Chen Qiang，Li Jiang，Wang Shuang-wei，Zhao Li-hua，Wei Hong-feng，Du Li-ping . Automatic vehicle classification by radiated noise of
vehicles based on AR model[J]. 吉林大学学报(工学版), 2007, 37(02): 325-0328.

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