基于RBF神经网络的地磁车位检测优化算法

• 作者: 何德峰 彭明洋 郭海锋 顾夫挺
• 来源期刊: 高技术通讯
• 关键词: 地磁检测算法 基线漂移 径向基函数(RBF) 车位检测
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机与通信技术
• 页码范围: 227-232
• 页数: 6页
• 字数: 3514字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3772/j.issn.1002-0470.2018.03.006

摘要

研究了汽车车位的地磁法检测.针对车辆在长时间停放下出现了基线漂移的现象,致使传统的地磁检测算法在车辆长时间停放时容易出现漏检、误检等情况,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的地磁车位检测优化算法,该算法对长时间停车状态下的基线进行补偿,以获得更加准确的基线值从而提高检测的精度.实验结果表明,通过该算法得到的基线值能快速逼近真实值,对基线漂移有较好的补偿效果,经过RBF神经网络对基线进行补偿后,漏检率降低了6.65%,准确率提高了7.31%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何德峰	浙江工业大学信息工程学院	62	294	9.0	15.0
2	郭海锋	浙江工业大学信息工程学院	30	258	7.0	15.0
3	顾夫挺	浙江工业大学信息工程学院	2	4	1.0	2.0
4	彭明洋	浙江工业大学信息工程学院	1	1	1.0	1.0