基于多特征融合的绿色通道车辆检测判定

为了保证对高速公路绿色通道车辆进行快速、高效的计算机检测,本文提出了一种基于多特征融合的绿色通道车辆检测判定方法 PGM-OCSVM。该方法首先利用主成分分析法(Principal component analysis,PCA)对学习样本的属性进行特征过滤,然后利用遗传算法(Genetic algorithm,GA)对one-class SVM的两个重要参数——函数核带宽σ和错误接受率v进行自适应调整,增强方法的易用性,最后构建one-class SVM模型学习样本,并对结果进行分类。通过对大数据样本分析,PGM-OCSVM可以有效地完成绿色通道车辆判定任务。目前该方法已经应用于绿色通道车辆检测系统中,取得了良好效果。