轮胎印痕识别算法及实例分析

• 作者: 吴想 李江 闫松申 陈强
• 来源期刊: 吉林大学学报（工学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 交通信息工程及控制 轮胎印痕 神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2005,（1）
• 页码范围: 39-43
• 页数: 5页
• 分类号: U491
• 字数: 2281字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-5497.2005.01.008

摘要

为了更好地进行轮胎印痕识别,首先利用MATLAB建立的用户图形界面将轮胎印痕图像标准化,然后利用补偿模糊神经网络模型根据轮胎与地面接触的宽度来推算标准轮胎宽度,既可以粗略判断车型,又能同时得到伸缩因子,为轮胎的进一步匹配提供了重要的参数.为了解决轮胎印痕图像的点匹配问题,采用遗传算法并引入初步匹配算法来缩小搜索空间,有效地提高了匹配速度.该算法不依赖于轮胎印痕图像的中心区域,并能很好地抵抗轮胎印痕图像的噪声与非线性变形,且能识别残缺的轮胎印痕.同时,给出了应用实例并进行了分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李江	吉林大学交通学院	84	717	14.0	21.0
2	陈强	吉林大学交通学院	89	362	11.0	15.0
3	吴想	吉林大学交通学院	2	21	2.0	2.0
4	闫松申		2	25	2.0	2.0