基于支持向量机的轿车车型识别

• 作者: 冯超 史立 贺俊吉
• 来源期刊: 上海海事大学学报
• 关键词: 支持向量机 轿车 识别 特征
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 页码范围: 85-89
• 分类号: U469.11|TP391.4|TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9498.2011.03.017

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 Machine,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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	史立	上海海事大学科学研究院	12	39	5.0	6.0
2	贺俊吉	上海海事大学物流工程学院	21	59	5.0	6.0
3	冯超	上海海事大学物流工程学院	1	11	1.0	1.0