基于机器学习反馈的车辆自动路况识别.pdf

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1、第29卷第l期计算机仿真2012年1月文章编号：1006—9348(2012)Ol一0339一05基于机器学习反馈的车辆自动路况识别刘志鑫．王志海(北京交通大学计算机与信息技术学院，北京1000“)摘妻：研究车辆路况自动识别的问题，提高识别的准确率和鲁棒性。针对车辆的路况自动识别系统极易受外界环境的影响，传统的基于PcA的路况识另q方法在提取路况信息时无法避免恶劣天气等环境的影响，造成最终的识别不准确和鲁棒性不高的问题。为了克服这一难题，提出了基于机器学习的车辆路况自动识别系统。首先采用Hw小波特征提取方法，将受

2、环境影响的路况图像中的有效特征准确提取并降维。然后利用支持向量机选择合适的特征参数，将特征参数输入到AdaBoost分类器中进行分类识别后就完成了最终的车辆路况自动识别，避免了传统方法自动识别受恶劣环境影响的问题。实验证明，这种方法能够有效克服外界环境的影响，准确完成车辆路况的自动识别，并且识别结果具有较好的鲁棒性和满意的效果。关键词：机器学习：自动识别：路况特征中圈分类号：TB24文献标识码：B。MachineLearningFeedbackBasedVellicleAutomatedRoadConditiq璐

3、RecogIlitionLIUZhi—xinl．WANGZhi—hai2(BeijingJiaot∞gUnivers畸，SchoolofComputerandInfomationTechnology，Beijing100044，China)ABSTRACT：ResearchtlIepn)blem0fmadvehicl髓跏tomaticidem浓cation，andenhallcetherecogIlitionaccuracy锄dmbustness．AccordingtotlIetra匝cvellicle锄toma

4、ticidentificationsysteme鹪ilybyextemalenvironment，山etmditionalPcAb鹊edroadconditiomidentificationmetlIodinextractingfbaturescannotavoid山einnuencesofbadweather蚰denvim砌emon呐伍c，causinginaccuratefinalrecogniti伽明dlowrobustlless．Inordertoovercomethisproblem，weputfbnr

5、ardamachinele帅ingb鹊edroadvehiclesaut帆aticidentificationsystem．Fi碍dy，H粕rwaveletfbatureexmlctionmeth(，dw船usedtoext豫ctthee任bctivefb砒u陀sintlleroadconditionimageswhichwereinnuencedbytheen、rimnment蚰dreducethedimensiom．Byusingsupportvectormachinetochoosethe印pmpriate

6、characteristicpammeters，thefeatuTep眦mete糟wereinputtoAdaBoostc1鹅sifierofclassificationafterthe6nalmadvehiclescompletedautomaticidentification，avoidingthebadimpactontheenvironmentasin协lditionalautomatici—dentificati咖metIlod．Experimentsshowtllattllemethodcan硪bct

7、ivelyovercometlIeinfluenceoftheextemalenvi-ronment蚰daccuratelycompletevehicletra蛳cautomaticidentmc砒ion，andtheresultshas900dmbustnessandsatis—f如toryresultswe陀obt8ined．KEYWO砌粥：Machi弛le帅ing；Automaticidemification；Tramccharact商stics1引言近年来，随着汽车的普及，马路上行驶的汽车越来越多，随之带

8、来的大量交通事故危害也成为了当今社会的一个焦点问题。经研究表明，在这些交通事故中80％是由于驾驶员不专心或驾驶技能不熟练对道路情况不能准确把握等人为的因素造成的‘¨。所以，人们提出采用传感器技术等手段，帮助驾驶员获取和分析路面状况，并通过车辆的路况图像信收稿日期：2011一ll一09息处理得出当前的具体行车路况。将分析结果显示给驾驶员以作出提醒和警示操作辅助驾驶过程。这样