基于支持向量机的轿车车型识别附视频

被引：11

作者：

冯超 ^{[1
]}

贺俊吉 ^{[1
]}

史立 ^{[2
]}

机构：

[1] 上海海事大学物流工程学院

[2] 上海海事大学科学研究院

来源：

上海海事大学学报 | 2011年 / 03期

关键词：

支持向量机; 轿车; 识别; 特征;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; TP391.41 [];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

为了从轿车图像中快速、准确地识别出轿车车型,采用支持向量机(Support Vector Ma-chine,SVM)方法作为分类器,以轿车的长、宽、高和轴距等4个特征参数作为输入特征向量,并根据这些特征向量对不同车型进行分类和识别.实验结果表明,对11个品牌15种车型的识别准确率达100%.本研究表明,在正确选取轿车的特征参数基础上,采用SVM方法识别轿车车型可以达到很好的效果,SVM方法在智能交通管理系统等领域具有较高的应用价值.

引用

页码：85 / 89

页数：5

共 8 条

[1]

基于SVM分类器的集装箱箱号识别法 [J].