資料介紹
利用多目標(biāo)交通測速雷達(dá)進(jìn)行交通執(zhí)法時,只有正確地判斷出車輛所在的車道,抓拍照片才能作為交通執(zhí)法的依據(jù)。傳統(tǒng)的分車道方法主要通過人工測量的固定閾值以及坐標(biāo)系旋轉(zhuǎn)的方法來達(dá)到車道劃分的目的,但這種方法誤差較大并且不易于操作。基于統(tǒng)計和密度特征的核聚類算法( K-CSDF)分兩步進(jìn)行:首先對雷達(dá)獲取的車輛數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,包括基于統(tǒng)計特征的閾值處理和基于密度特征的動態(tài)半徑提取;然后引入基于核的相似性的動態(tài)聚類算法對篩選出的有效點進(jìn)行聚類。通過和高斯混合模型( GMM)算法以及自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SOM)算法進(jìn)行仿真對比表明:當(dāng)只取100個有效點進(jìn)行聚類時,K-CSDF和SOM算法能達(dá)到90%以上的分車道正確率,而CMM算法不能給出車道中心線;在算法用時上,當(dāng)取1000個有效點時,K-CSDF和GMM算法用時均小于Is,可以保證實時性,而SOM算法則需要2.5 s左右;在算法魯棒性上,K-CSDF對不均勻樣本的適應(yīng)性優(yōu)于這兩種算法。當(dāng)取不同數(shù)量的有效點進(jìn)行聚類時,K-CSDF可以達(dá)到95%以上的平均分車道正確率。
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