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为了在各种智能交通管理系统中对车型进行准确的识别，通过对高速公路上以地感线
圈为传感器而采集到的大量车辆样本行数据分析和特征提取，提出以数据中的某些特征值作为识别依据，用隶属度函数充当知识库的识别方法，建立了车型识别专家系统,通过实验获得了较满意的识别率。随着经济的发展，汽车的普及程度越来越高，而道路建设速度相对较慢，两者之间的矛盾日益突出。因此目前阶段缓解上述矛盾的最有效的方法就是采用智能交通管理系统，在现有交通设施的基础上提高交通运输能力。在智能交通管理系统中，无论是在监控还是不停车收费系统方面，对车型进行识别都非常重要，因此车型识别是近年来的一个研究热点。
目前常采用的车型识别设备有红外、微波、超声波、感应线圈、视频等。视频检测设备遇到大雾、大雨等能见度低的天气及夜晚无灯光时,可能会因无法完全捕捉测量信号而无法正常工作。同时当需要实现高灵敏度时就得提高功率,这样会降低可靠性。当早晨和傍晚太阳位置很低时,视频图像系统易出现运行问题等等,而且所有基于镜头工作的设备都需要时常地擦拭和维护。对于利用超声波、微波的设备都是依靠反射回波原理工作的,非车辆物体经过检测区域时很可能产生干扰,对于应用超声波的检测设备,当外界温度、气流改变时将影响其性能。环形线圈相对于这些设备来说具有成本较低、使用方便,同时线圈检测的发展也很成熟,应用十分广泛，本文将专家系统与之结合起来，以凭借专家系统特有的优势，可以大幅度提高车型识别的精度和智能化程度。
圈为传感器而采集到的大量车辆样本行数据分析和特征提取，提出以数据中的某些特征值作为识别依据，用隶属度函数充当知识库的识别方法，建立了车型识别专家系统,通过实验获得了较满意的识别率。随着经济的发展，汽车的普及程度越来越高，而道路建设速度相对较慢，两者之间的矛盾日益突出。因此目前阶段缓解上述矛盾的最有效的方法就是采用智能交通管理系统，在现有交通设施的基础上提高交通运输能力。在智能交通管理系统中，无论是在监控还是不停车收费系统方面，对车型进行识别都非常重要，因此车型识别是近年来的一个研究热点。
目前常采用的车型识别设备有红外、微波、超声波、感应线圈、视频等。视频检测设备遇到大雾、大雨等能见度低的天气及夜晚无灯光时,可能会因无法完全捕捉测量信号而无法正常工作。同时当需要实现高灵敏度时就得提高功率,这样会降低可靠性。当早晨和傍晚太阳位置很低时,视频图像系统易出现运行问题等等,而且所有基于镜头工作的设备都需要时常地擦拭和维护。对于利用超声波、微波的设备都是依靠反射回波原理工作的,非车辆物体经过检测区域时很可能产生干扰,对于应用超声波的检测设备,当外界温度、气流改变时将影响其性能。环形线圈相对于这些设备来说具有成本较低、使用方便,同时线圈检测的发展也很成熟,应用十分广泛，本文将专家系统与之结合起来，以凭借专家系统特有的优势，可以大幅度提高车型识别的精度和智能化程度。
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