基于动态时间弯曲的多模板匹配车型分类

感应线圈采集到的频率变化曲线,取决于车速、车辆自身结构及其通过感应线圈时的相对位置.针对同类车辆的频率变化曲线存在伸长或压缩情况,研究一种基于动态时间弯曲(DTW)的车型分类新方法.首先对采集到的车辆频率变化数据序列进行预处理;其次,结合DTW方法和最优聚类分析原理,选取同类车型的多个频率变化特征曲线作为分类模板,以改善单模板匹配方法的分类正确率;再次,确定同类车型的局部区分度指标,并优化调整局部区分度指标范围;最后对考察车辆的采样曲线进行多模板匹配分析,得出车型分类结论.仿真实验分析了本文方法与其他方法比较存在的优势.