基于贝叶斯网络的车辆身份识别系统的研究

• 作者: 吕运朋 廉飞宇 张元 裴银肖
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 信息融合 贝叶斯网络 缺失数据 EM算法 车辆身份识别
• 年，卷（期）: 2010,（19）
• 页码范围: 178-179
• 分类号: TP274
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-6835.2010.19.072

摘要

在高速公路收费站实现电子不停车收费(Electronic Toll Collection,简称ETC)是发展智能交通(Intelligent Transportation)的关键,而车辆身份判别的准确度又是实现电子不停车收费的决定性因素.为此,本文采用贝叶斯网络的推理算法,对采集到的多通道车辆信息进行融合,根据融合结果识别车辆身份.当某一通道数据信息缺失时,用EM算法修补出完整数据信息.仿真结果表明,该方法极大的提高了车辆身份识别的精确度,在智能交通领域有较强的实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张元		124	666	13.0	21.0
2	廉飞宇		80	489	11.0	19.0
3	吕运朋	郑州大学物理工程学院	48	342	10.0	16.0
4	裴银肖	郑州大学物理工程学院	1	1	1.0	1.0