[發明專利]一種基于多維矢量相關性的車型分類方法及裝置

有效

• 申請號: 201710723810.3
• 申請日: 2017-08-22
• 公開（公告）號: CN107578625B
• 公開（公告）日: 2020-11-10
• 發明（設計）人: 張冬兵;季德鈞;楊洪福;房建宏;唐少玉;韓志星;張衛國
• 申請（專利權）人: 青海省交通科學研究院;江西省交通運輸科學研究院有限公司
• 主分類號: G08G1/015
• 分類號: G08G1/015
• 代理公司: 北京華旭智信知識產權代理事務所(普通合伙) 11583
• 代理人: 馮云

1.一種基于多維矢量相關性的車型分類方法，其特征在于，該方法包括：

建立車型特征矢量數據庫，其中，所述數據庫包括車型特征參數，所述車型特征參數包括軸數ZS、軸組ZZ、軸距ZJ、車長CC、輪距LJ和額定載重ME；其中將道路使用車輛分類為小汽車A1、2軸客車A2、2軸貨車A3、2輪摩托車A4、3軸客車B1、3軸貨車B2、4軸貨車C、5軸貨車D、6軸及6軸以上貨車E共9種類型車型；將車輛個體的零散信息關聯成鏈，擬合得到表征車輛類型的多維特征矢量a_i＝(ZS_i ZZ_i ZJ_i CC_i LJ_i ME_i)；所述數據庫表達為如下矩陣形式Φ＝[A1；A2；A3；A4；B1；B2；C；D；E]^T，其中，

與A1一樣，A2、A3、A4、B1、B2、C、D、E也表達為上述形式；

獲取未知車輛的特征矢量，所述未知車輛的特征矢量為從實際道路的測試數據中提取的擬合未知車輛的特征矢量a₀＝(ZS₀ ZZ₀ ZJ₀ CC₀ LJ₀ ME₀)；

根據車型特征參數的可靠性和重要性，增大該車型特征參數的權重系數，權重系數設置為α＝(ξ₁ ξ₂ ξ₃ ξ₄ ξ₅ ξ₆)，權重系數的添加通過如下方式實現，從而得到A1′、a′₀：

根據增大權重系數后的車型特征矢量數據庫和未知車輛特征矢量，獲得相關性系數，分別計算未知車輛的特征矢量與數據庫中所有已知車型的特征矢量的相關性系數，根據相關性的強弱程度實現最終的車型分類：

相關性系數

判斷相關性系數最大值對應的行向量為歸屬車型。

2.一種基于多維矢量相關性的車型分類裝置，其特征在于：該裝置包括：

建立模塊，用于建立車型特征矢量數據庫，其中，數據庫包括車型特征參數，所述車型特征參數包括軸數ZS、軸組ZZ、軸距ZJ、車長CC、輪距LJ和額定載重ME；其中將道路使用車輛分類為小汽車A1、2軸客車A2、2軸貨車A3、2輪摩托車A4、3軸客車B1、3軸貨車B2、4軸貨車C、5軸貨車D、6軸及6軸以上貨車E共9種類型車型；將車輛個體的零散信息關聯成鏈，擬合得到表征車輛類型的多維特征矢量a_i＝(ZS_i ZZ_i ZJ_i CC_i LJ_i ME_i)；所述數據庫表達為如下矩陣形式Φ＝[A1；A2；A3；A4；B1；B2；C；D；E]^T，其中，

與A1一樣，A2、A3、A4、B1、B2、C、D、E也表達為上述形式；

獲取模塊，用于獲取未知車輛的特征矢量，所述未知車輛的特征矢量為從實際道路的測試數據中提取的擬合未知車輛的特征矢量a₀＝(ZS₀ ZZ₀ ZJ₀ CC₀ LJ₀ ME₀)；

增大模塊，用于根據車型特征參數的可靠性和重要性，增大該車型特征參數的權重系數，權重系數設置為α＝(ξ₁ ξ₂ ξ₃ ξ₄ ξ₅ ξ₆)，權重系數的添加通過如下方式實現，從而得到A1′、a′₀：

運算模塊，用于根據增大權重系數后的車型特征矢量數據庫和未知車輛特征矢量，獲得相關性系數，分別計算未知車輛的特征矢量與數據庫中所有已知車型的特征矢量的相關性系數，根據相關性的強弱程度實現最終的車型分類：

相關性系數

判斷模塊，用于判斷相關性系數最大值對應的行向量為歸屬車型。