10.3969/j.issn.2095-6835.2010.19.072
基于贝叶斯网络的车辆身份识别系统的研究
在高速公路收费站实现电子不停车收费(Electronic Toll Collection,简称ETC)是发展智能交通(Intelligent Transportation)的关键,而车辆身份判别的准确度又是实现电子不停车收费的决定性因素.为此,本文采用贝叶斯网络的推理算法,对采集到的多通道车辆信息进行融合,根据融合结果识别车辆身份.当某一通道数据信息缺失时,用EM算法修补出完整数据信息.仿真结果表明,该方法极大的提高了车辆身份识别的精确度,在智能交通领域有较强的实用性.
信息融合、贝叶斯网络、缺失数据、EM算法、车辆身份识别
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TP274(自动化技术及设备)
基金申请人:张元:项目名称:基于ETC不停车收费背景下的信息融合模型及算法研究:基金颁发部门:国家自然科学基金委60673108
2014-07-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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