車輛音頻特征分析及車型識(shí)別研究.pdf

1、在信息化飛速發(fā)展的今天，交通信息的采集對(duì)于交通智能化的管理扮演著越來(lái)越重要的角色。交通信息采集系統(tǒng)的核心是交通流檢測(cè)技術(shù)，而交通流檢測(cè)的關(guān)鍵在于車輛檢測(cè)、車速判斷和車型識(shí)別，作為智能化交通的重要組成部分，它廣泛應(yīng)用于收費(fèi)系統(tǒng)、交通數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)等相關(guān)工作中，特別是在高速公路自動(dòng)收費(fèi)系統(tǒng)上，車型的自動(dòng)識(shí)別更是占有極其重要的位置，因?yàn)樗粌H是決定高速公路運(yùn)營(yíng)效率的主要因素，而且還是收費(fèi)站決定收取費(fèi)用的重要標(biāo)準(zhǔn)之一。由于目前傳統(tǒng)上最主要的方法是在公

2、路上埋設(shè)電纜線及感應(yīng)線圈，通過攝像頭裝置，抓拍進(jìn)入視線的車輛的照片進(jìn)行車型識(shí)別，其它的如超聲波檢測(cè)方法、微波檢測(cè)方法、紅外線檢測(cè)方法等在車型識(shí)別上都有不同程度的應(yīng)用，雖然這些方法已經(jīng)相當(dāng)成熟，但由于這些方法不是對(duì)路段有破壞性，設(shè)備后期維護(hù)要求高，就是不適合沿道路大量鋪設(shè)。而隨著音頻信號(hào)識(shí)別技術(shù)的發(fā)展，這些問題將被逐漸解決，聲音音頻信號(hào)識(shí)別技術(shù)包括語(yǔ)音識(shí)別，車輛聲音識(shí)別，機(jī)械噪聲識(shí)別，水聲識(shí)別等等，雖然它設(shè)備簡(jiǎn)單，使用方便，但由于技術(shù)原因

3、還未達(dá)到令人滿意的程度，因此與其他方式結(jié)合使用能夠取得更好的效果。本文以車輛行駛時(shí)產(chǎn)生的聲音音頻信號(hào)為基礎(chǔ)，主要對(duì)車輛音頻信號(hào)的特征進(jìn)行分析，在此基礎(chǔ)上提出了基于車輛音頻信號(hào)對(duì)車型進(jìn)行識(shí)別的方案的理論研究。 本文首先查閱了國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究的進(jìn)展，概述了車型識(shí)別技術(shù)的發(fā)展?fàn)顩r及車輛音頻信號(hào)的產(chǎn)生機(jī)理，對(duì)車輛音頻信號(hào)和語(yǔ)音信號(hào)做了比較，分析了利用語(yǔ)音信號(hào)處理的方法對(duì)車輛音頻信號(hào)進(jìn)行處理的可行性，對(duì)車輛音頻信號(hào)的特征參數(shù)的提取做了研究。

4、識(shí)別過程中先做了理論研究，選用隱馬爾可夫模型作為識(shí)別系統(tǒng)的基礎(chǔ)，闡述了HMM模型的基本原理，簡(jiǎn)述了該模型的三個(gè)問題和基本算法，提出了基于車輛音頻信號(hào)進(jìn)行車型識(shí)別的方案流程，闡述了線性預(yù)測(cè)倒譜系數(shù)和美爾倒譜系數(shù)的Matlab提取實(shí)現(xiàn)，在此基礎(chǔ)上，對(duì)車型識(shí)別研究方案進(jìn)行了理論上的探討，而在最后的識(shí)別過程中是采用車輛音頻信號(hào)的短時(shí)能量、過零率和基音周期等特征參數(shù)進(jìn)行初步識(shí)別。由于本文的重點(diǎn)主要在于分析車輛音頻信號(hào)的特征，是為將來(lái)的車型識(shí)別研究