基于动态时间弯曲的多模板匹配车型分类

摘要

针对环形感应线圈采集数据的特点.讨论一种基于动态时间弯曲(DTW)算法的车型分类新方法。由于采样波形与车速、车辆自身结构以及其通过线罔时的相对位置有关,导致实际同类车辆波形存在伸长、压缩,甚至波形残缺不全或局部振荡等复杂情况。为此,本方法首先对样本数据进行降噪滤波,补齐不完整信号等预处理；然后结合DTW方法和最优聚类分析原理选取同类车型的多个模板。综合考虑误纳与误拒情况,可降低单模板匹配存在的误拒率；最后利用DTW算法和多个分类区分度指标进行多模板匹配,得出分类结论。论文仿真部分以一类车型为例,分析了本文方法与其他方法比较存在的优势。