發(fā)布時間：2018-10-14 10:16

【摘要】：為提高高速公路車輛超寬、超高治理工作效率,智能車輛寬高檢測系統(tǒng)的應(yīng)用也越來越廣泛。由于檢測系統(tǒng)對車輛后視鏡最寬值的誤判斷,導(dǎo)致人工復(fù)測頻繁、超限站車輛通行緩慢。針對上述缺陷,提出了利用廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擬合能力判斷產(chǎn)生最寬值原因的方法。經(jīng)實驗證明:該方法能有效去除檢測過程中由后視鏡產(chǎn)生的最寬值,提高準確度與過車效率。
[Abstract]:In order to improve the efficiency of ultra-wide and super-high treatment, the intelligent vehicle width-height detection system is more and more widely used. Due to the misjudgment of the maximum width of the vehicle rearview mirror by the detection system, the manual re-test is frequent and the traffic of the vehicle in the over-limit station is slow. In view of the above defects, a method is proposed to judge the cause of the widest value by using the fitting ability of the generalized regression neural network. Experimental results show that the method can effectively remove the widest value generated by the rearview mirror and improve the accuracy and efficiency.
【作者單位】： 太原理工大學(xué);
【分類號】：U492.32;TP212.9

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2270155