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為了在各種智能交通管理系統中對車型進行準確的識別，通過對高速公路上以地感線
圈為傳感器而采集到的大量車輛樣本行數據分析和特征提取，提出以數據中的某些特征值作為識別依據，用隸屬度函數充當知識庫的識別方法，建立了車型識別專家系統,通過實驗獲得了較滿意的識別率。隨著經濟的發展，汽車的普及程度越來越高，而道路建設速度相對較慢，兩者之間的矛盾日益突出。因此目前階段緩解上述矛盾的最有效的方法就是采用智能交通管理系統，在現有交通設施的基礎上提高交通運輸能力。在智能交通管理系統中，無論是在監控還是不停車收費系統方面，對車型進行識別都非常重要，因此車型識別是近年來的一個研究熱點。
目前常采用的車型識別設備有紅外、微波、超聲波、感應線圈、視頻等。視頻檢測設備遇到大霧、大雨等能見度低的天氣及夜晚無燈光時,可能會因無法完全捕捉測量信號而無法正常工作。同時當需要實現高靈敏度時就得提高功率,這樣會降低可靠性。當早晨和傍晚太陽位置很低時,視頻圖像系統易出現運行問題等等,而且所有基于鏡頭工作的設備都需要時常地擦拭和維護。對于利用超聲波、微波的設備都是依靠反射回波原理工作的,非車輛物體經過檢測區域時很可能產生干擾,對于應用超聲波的檢測設備,當外界溫度、氣流改變時將影響其性能。環形線圈相對于這些設備來說具有成本較低、使用方便,同時線圈檢測的發展也很成熟,應用十分廣泛，本文將專家系統與之結合起來，以憑借專家系統特有的優勢，可以大幅度提高車型識別的精度和智能化程度。
圈為傳感器而采集到的大量車輛樣本行數據分析和特征提取，提出以數據中的某些特征值作為識別依據，用隸屬度函數充當知識庫的識別方法，建立了車型識別專家系統,通過實驗獲得了較滿意的識別率。隨著經濟的發展，汽車的普及程度越來越高，而道路建設速度相對較慢，兩者之間的矛盾日益突出。因此目前階段緩解上述矛盾的最有效的方法就是采用智能交通管理系統，在現有交通設施的基礎上提高交通運輸能力。在智能交通管理系統中，無論是在監控還是不停車收費系統方面，對車型進行識別都非常重要，因此車型識別是近年來的一個研究熱點。
目前常采用的車型識別設備有紅外、微波、超聲波、感應線圈、視頻等。視頻檢測設備遇到大霧、大雨等能見度低的天氣及夜晚無燈光時,可能會因無法完全捕捉測量信號而無法正常工作。同時當需要實現高靈敏度時就得提高功率,這樣會降低可靠性。當早晨和傍晚太陽位置很低時,視頻圖像系統易出現運行問題等等,而且所有基于鏡頭工作的設備都需要時常地擦拭和維護。對于利用超聲波、微波的設備都是依靠反射回波原理工作的,非車輛物體經過檢測區域時很可能產生干擾,對于應用超聲波的檢測設備,當外界溫度、氣流改變時將影響其性能。環形線圈相對于這些設備來說具有成本較低、使用方便,同時線圈檢測的發展也很成熟,應用十分廣泛，本文將專家系統與之結合起來，以憑借專家系統特有的優勢，可以大幅度提高車型識別的精度和智能化程度。
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