基于支持向量机方法的车型分类

• 作者: 徐海祥 朱光喜 葛威 谢磊 陶平安
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 车型分类 统计学习理论 支持向量机 神经网络
• 年，卷（期）: 2006,（21）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 210-213
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 4878字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.21.063

摘要

车型分类是交通流检测系统的子功能,也是智能交通系统(ITS)中的重要环节.支持向量机方法被看作是对传统学习分类方法的一个好的替代,特别在小样本、非线性情况下,具有较好的泛化性能.论文基于视频检测技术,采用支持向量机方法对车型分类进行了研究.实验表明,支持向量机方法能获得比神经网络方法更好的车型分类性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱光喜	华中科技大学电子与信息工程系	420	2897	22.0	35.0
2	葛威	华中科技大学电子与信息工程系	1	6	1.0	1.0
3	徐海祥	华中科技大学电子与信息工程系	5	102	5.0	5.0
4	谢磊	华中科技大学电子与信息工程系	12	156	7.0	12.0
5	陶平安		1	6	1.0	1.0