基于超声波传感器阵列的车辆周围目标物识别
辛喆 邹若冰 李升波 俞佳莹 戴一凡 陈海亮 · 2017
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期刊名称:
清华大学学报(自然科学版)   2017 年 12 期
摘要:
为了对车辆环境信息进行探测与识别,提高道路交通安全,该文研究了利用超声波传感器阵列识别车辆环境目标类型的方法:以分类器为核心,搭载目标物区分算法,实现对目标物的实时探测与区分。首先根据车辆周围环境信息提取了具有一定形状特征的典型目标物,分别为平板、圆柱和角形3种类型,以支持向量机(support vector machine,SVM)为分类器建立分类模型,根据目标物形状不同构造与优选分类特征指标集;依托分类结果建立目标物的类型区分算法,得到每一时刻各类目标物的概率值。仿真结果表明:分类模型的分类准确...
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