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题名基于蚁群聚类的路面识别分析方法
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作者
刘庆华
翟刘佳
江燕燕
张利敏
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机构
江苏科技大学计算机科学与工程学院
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出处
《江苏科技大学学报(自然科学版)》
CAS
2014年第5期496-499,504,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51008143)
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文摘
道路是城市的重要基础设施.路面状况的鉴定与评价直接关系到公路的养护决策,是一项至关重要的工作.本研究将蚁群聚类算法应用于路面识别领域,提出一种基于蚁群聚类优化的路面识别分析方法,将此方法运用于路面识别系统.该系统由数据采集、数据预处理和蚁群聚类优化3个模块组成,其中蚁群聚类主要提取了纵轴方向的3个特征属性,通过不断更新聚类中心产生的信息素矩阵,并通过分类器进行路面分类.实验结果表明:蚁群聚类优化具有全局收敛以及启发式学习等优点,运算效率高,路面识别准确率达到95.3%,验证了此方法的有效性.
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关键词
蚁群聚类
信息素矩阵
路面分级
特征提取
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Keywords
ant colony clustering
pheromone matrix
road classification
feature extraction
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分类号
U416.217
[交通运输工程—道路与铁道工程]
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