灰度直方图与LDA的路况分类

• 作者: 何为 史晓鹏 韩力群
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 路况分类 灰度直方图 LDA K-近邻分类器
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 页码范围: 328-332
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3022字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.2011.04.008

摘要

道路路况实时分类研究,是路况信息诱导系统的基础.通过对大量路况图像进行研究,提出使用路况图像中道路区域统计灰度直方图作为表征路况信息的特征向量,采用LDA( linear discriminat analysis)算法对高维特征向量进行降维,采用改进的K-近邻分类器实现对道路路况实时分类,并给出实际分类结果.实验结果表明,采用上述方法进行路况分类,其结果与交通管理部门给出的结果一致率达91.7％,对路况实时分类具有较高的实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩力群	北京工商大学计算机与信息工程学院	51	679	14.0	24.0
2	何为	北京工商大学计算机与信息工程学院	22	286	8.0	16.0
3	史晓鹏	北京工商大学计算机与信息工程学院	2	23	2.0	2.0