基于图像特征分类和RBF网络的两轴车辆动态称重技术

以确定汽车类型。根据实际情况，将汽车分为大、
中、小３种类型。
图３去除背景后的图像
２ ＲＢＦ网络训练
ＲＢＦ是具有单隐层的３层前馈网络，由输入 层、隐含层和输出层组成，结构如图４所示。输入层 节点只传递输入信号到隐含层，隐含层采用径向基 函数作为激励函数，该径向基函数一般为高斯函 数，它具有形式简单、径向对称、光滑和任意阶导数 存在的优点。而输出层节点是线性函数。隐含层节 点中的作用函数（基函数）对输入信号将在局部产 生响应，当输入信号靠近基函数的中央范围时，隐 含层节点将产生较大的输出，故具有局部逼近的能 力＂］。
第３９卷第１期 ２００７年２月
南 京 航 空航天大学学报
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｎａｎｊｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ａｅｒｏｎａｕｔｉｃｓ ８Ｌ Ａｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓ
Ｖ０１．３９ Ｎｏ．１ Ｆｅｂ．２００７
基于图像特征分类和ＲＢＦ网络的两轴车辆 动态称重技术
姚恩涛 张君 倪国芬 季 娟
（南京航空航天大学自 动化学院，南京，２１００１６）
婚车的发展
自行车、拖拉机、大客车、桑塔纳、凯迪拉克……不同时代流行不 同的婚车。 几十年来婚车的变化，折射的是百姓幸福生活的变迁史。
60年代 接新娘得用自行车 流行婚车：自行车 /
时代的车轮迈入了上个世纪 70 年代，婚车的轮子也发生了质的 变化，在马达轰鸣声中，拖拉机成为了无数年轻人的流行婚车。
图４ ＲＢＦ网络拓扑结构图
图１汽车背景图像
对于输入层，只负责信息的传输，其输入与输 出相同；对于隐含层，每个神经元将自己和输入层 神经元相连的连接权值矢量硼，，（也称为第ｉ个隐 含层神经元的基函数中心）与第ｑ个输入矢量ｘ９ （Ｆ一（ｚ１９，ｚ２Ｖ，…，ｚ，９，…，ｚ。。）之间的距离乘以本 身的阈值６。。作为自己的输入，如图５所示。
Ｃ—Ａ一曰
（１）
图１为背景图像，图２为汽车与背景的组合图
像，图３为去除背景后的图像。计算灰度矩阵ｃ中
大于某设定下限阈值的单元个数，经反复试验比
较，阈值设为３可以较好去除噪声的干扰，再根据
像素点的数目即可以区分汽车的类型。也可以将ｃ
图像向道路及其垂直方向投影，得到尺寸以，６。令Ｓ
一日·６为汽车俯视投影面积，利用该特征值也可
过程直到均方误差下降到目标误差以下或隐含层 神经元个数达到设定的最大隐含层神经元个数为
止。函数Ｎｅｗｒｂ的调用形式为 Ｎｅｔ—Ｎｅｗｒｂ（Ｐ，ｒ，ＧｏＡＬ，ＳＰＲＥＡＤ，ＭＮ，
ＤＦ）
其中：Ｎｅｔ为返回径向基函数网络对象；Ｐ为网络 输入样本矢量；丁为目标矢量；ＧＯＡＬ为网络的均 方误差性能指标，缺省值为ｏ；ＳＰＲＥＡＤ为扩展常 数，与６，ｉ有关；ＭＮ为最大神经元个数；缺省值为 输入样本矢量的个数；ＤＦ为训练过程的显示频 率，缺省值为２５。
2000 年 豪华婚车 PK 个性婚车 流行婚车：凯迪拉克、奔驰、个性
婚车 从杭州汽车租赁公司了解到，凯迪拉克、奔驰等仍是众多年轻 人结婚时头车的首选。 除了豪华车型，时下，部分个性的年轻消费 者在结婚时也动足了心思，目的就是希望自己的婚礼能与众不同。2004 年结婚的杜先生没有选择大奔，而是借了一辆跑车，自己开车把新娘接 回了家。
ｅｘｐ Ｉ一
ｆ厂：＿————一 ｌ√蚤ｃ吼ｉ一，咿×
“］）
对于输出层而言：输出为各隐含层神经元输出 的加权求和，激励函数采用纯线性函数，对应输入
层第ｇ个输入产生的输出层神经元输出为
∞
ｙ９一∑ｒｉ。×叫２。
（４）
ｌ一１
在人工神经网络的功能实现上，直接应用
Ｍａｔｌａｂ的神经网络工具箱简便易行。Ｍａｔｌａｂ提供
的ＲＢＦ网络工具箱函数为Ｎｅｗｒｂ。函数Ｎｅｗｒｂ利
用迭代方法设计径向基函数网络，初次训练网络隐 含层的神经元个数为零，然后每迭代一次就增加一
个神经元。每次迭代中，网络首先进行仿真并找到 对应于最大输出误差的输入样本矢量，然后将该输
入样本矢量作为权值向量，产生一个新的隐含层神 经元，然后重新计算，并检查新网络的误差，重复此
图２汽车与背景的组合图像
万方数据
图５ ＲＢＦ网络隐含层神经元的输入与输出
第１期
姚恩涛，等：基于图像特征分类和ＲＢＦ网络的两轴车辆动态称重技术
１０１
对应输入层第ｇ个输入产生的隐含层第ｉ个
神经元的输入为
厂＝＿—————一
志．９一
√蚤沏Ⅶ一，９２Ｘ
６ １。
（２）
隐含层第ｉ个神 经元的输出为
ｒ，９一ｅｘｐ（一 （志，９）２）一
摘要：汽车在行驶过程中的总重信号通常由各轴重信号确定，各轴重信号的测试精度取决于对车辆运动参数和
振动信号等的精确分析。本文采用径向基函数（Ｒａｄｉａｌ ｂａｓｉｓ ｆｕｎｃｔｉｏｎ，ＲＢＦ）网络处理轴重信号，针对该网络的泛
化能力与拟合精度的矛盾，将车辆按照重量分为大、中、小３种类型，并进行整车建模和网络训练；实际测试过程
中，利用汽车俯视图像提取类型特征，然后根据汽车的类型将测试参数输入不同的神经网络进行处理，以静态测
量结果为相对真值。仿真结果表明，分类建模比单一混合建模具有更高的测试精度。
关键词：汽车动态称重；轴重；径向基函数网络；图像处理
中图分类号：ＴＰ２７４．２；ＴＮ９１１．７２
文献标识码：Ａ
文章编号：１００５—２６１５（２００７）０１一００９９一０４
数据仿真函数为：ｙ—ｓｉｍ（ｎｅｔ，Ｐ—ｔｅｓｔ）。其中： Ｐ—ｔｅｓｔ为样本的输入矢量；ｙ为仿真结果。
网络的训练分为两步： （１）在一定区间内用函数Ｎｅｗｒｂ以较小的步 距两维搜索ｓＰＲＥＡＤ和ＧＯＡＬ，求得最小均方误 差，即：Ｐｅｒｆ—ｍｉｎ（ｍｓｅ（ｒ—ｙ））； （２）将优选的ＳＰＲＥＡＤ和ＧＯＡＬ代入网络训 练函数训练网络。
Ｓｉｇｎａｌ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｆｏｒ Ｔｗｏ—Ａｘｌｅ Ｖｅｈｉｃｌｅ Ｗｅｉｇｈ—ｉｎ—Ｍｏｔｉｏｎ Ｂａｓｅｄ ｏｎ
ＲＢＦ ａｎｄ Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ
Ｙｎ０ Ｅｎｔａｏ，Ｚｈａｎｇ Ｊ“舱，Ｎｉ ＧＨ钌０ｎ，。】ｉ ＪＨｎｎ （Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｎａｎｊｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ａｅｒｏｎａｕｔｉｃｓ
70 年代 接新娘有了“机动车” 流行婚车：拖拉机、卡车 从自行 车到拖拉机，婚车的轮子在发生变化的同时，也预示着美好的生活在提 速，而这种速度提升得越来越快。 上世纪 70 年代末 80 年代初，随 着改革开放的步伐加快，拖拉机作为婚车已经退出了历史舞台，而大客 和面包则取而代之。
80 年代 接新娘流行大客车 流行婚车：大客车、面包 当时，除 了大客，面包车也开始作为婚车出现，不过，由于比较少，想借一辆面 包车作婚车也是一件比较困难的事情。 上世纪在 80 年代后期，私 家轿车和出租车则代替大客成为了流行婚车。 上世纪在 80 年代末， 轿车进入了中国市场，年轻人结婚时也不约而同瞄准了桑塔纳、拉达等 私家车。
＆Ａｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓ，Ｎａｎｊｉｎｇ，２１００１６，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ ｖｅｈｉｃｌｅ ｗｅｉｇｈｔ ｉｎ ｍｏｔｉｏｎ ｉｓ ｄｅｃｉｄｅｄ ｂｙ ｔｈｅ ｗｅｉｇｈｔ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｔｏ ｅｖｅｒｙ ａｘｉｓ．Ｔｈｅ ｍｅａｓｕｒｅ— ｍｅｎｔ ａｃｃｕｒａｃｙ ｉｓ ｒｅｌａｔｅｄ ｔｏ ｔｈｅ ａｃｃｕｒａｔｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｎ ｍｏｔｉ。ｎ ａｎｄ ｖｉｂｒａｔｉｏｎ ｆａｃｔｏｒｓ． Ｔｈｅ ｒａｄｉａｌ ｂａｓｉｓ ｆｕｎｃ— ｔｉｏｎ（ＲＢＦ）ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｉｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔ ｔｈｅ ｎｏｎｌｉｎｅａｒ ｍｏｄｅＩ ｏｆ ｔｈｅ ｗｅｉｇｈｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ ｔｈｅ ｔｏｐｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ａｎｄ ｔｈｅ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ＲＢＦ ｃｅｎｔｅｒ． Ｉｎ ａｌｌｕｓｉｏｎ ｔｏ ｔｈｅ ｃｏｎｔｒａｖｅｎｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ｗｉｄｅ ａｄａｐｔａｔｉｏｎ ａｎｄ ｉｍｉｔａｔｉｎｇ ａｃｃｕｒａｃｙ，ｖｅｈｉｃｌｅｓ ａｒｅ ｄｉｖｉｄｅｄ ｉｎｔｏ ｂｉｇ，ｍｅｄｉｕｍ ａｎｄ ｓｍａｌｌ ｔｈｒｅｅ ｔｙｐｅｓ． Ｔｈｅ ｍｏｄｅｌ ｉｓ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ ｉｎ ｗｈｏｌｅ ｖｅｈｉｃｌｅ． Ｔｈｅ ｔｙｐｅ ｏｆ ｔｈｅ ｖｅｈｉｃｌｅ ｉｓ ａｃｈｉｅｖｅｄ ｂｙ ｉｍａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｉｎ ｗｈｉｃｈ ｔｈｅ ＣＣＤ ｃａｍｅｒａ ｉｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ｇｅｔ ｔｈｅ ｐｌａｔｆｏｒｍ ｏｆ ｔｈｅ ｖｅｈｉｃｌｅ．Ｔｈｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｔｙｐｅｓ ｏｆ ｖｅｈｉｃｌｅ ｕｓｅ ｃｏｒｒｅ— ｓｐｏｎｄｉｎｇ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ． Ｔｈｅ ｗｅｉｇｈｔ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｔｏ ｅｖｅｒｙ ａｘｉｓ ｏｆ ｖｅｈｉｃｌｅ ｔｈａｔ ｐａｓｓｅｓ ａｃｒｏｓｓ ｔｈｅ ｂｅｄ— ｐｌａｔｅ ｉｎ ｅｖｅｎ ｓｐｅｅｄ ｉｓ ａｌｓｏ ａｎａｌｙｚｅｄ． Ｔｈｅ ｓｔａｔｉｃ ｗｅｉｇｈｔ ｓｉｇｎａｌｓ ａｒｅ ｕｓｅｄ ａｓ ｔｈｅ ｒｅｌａｔｉｖｅ ｒｅａｌ ｖａｌｕｅ． Ｓｉｍｕｌａ— ｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔ ｓｈｏｗｓ ｔｈａｔ ｈｉｇｈｅｒ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ ｏｆ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｃａｎ ｂｅ ａｃｈｉｅｖｅｄ ａｓ ｌｏｎｇ ａｓ ｔｈｅ ｖｅｈｉｃｌｅ ａｃｒｏｓｓ ｔｈｅ ｂｅｄ—ｐｌａｔｅ ｉｎ ｌｏｎｇｅｒ ｔｉｍｅ ａｎｄ ｔｈｅ ｔｙｐｅ ｃａｎ ｂｅ ａｃｈｉｅｖｅｄ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：Ｖｅｈｉｃｌｅ ｗｅｉｇｈ—ｉｎ—ｍｏｔｉｏｎ；ａｘｌｅ—ｗｅｉｇｈｔ；ｒａｄｉａｌ ｂａｓｉｓ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｎｅｔｗｏｒｋ；ｉｍａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ
收稿日期：２００６—０４—２６；修订日期：２００６一０６—１５ 作者简介：姚恩涛，男，副教授，１９６５年１２月生，Ｅ—ｍａｉｌ：ｙａｏｅｎｔａｏ＠ｙａｈｏｏ．ｃｏｍ．ｃｎ。
万方数据
对于新人们来说，一辆装饰着鲜花和彩带的漂亮婚车是结婚过程中 必不可少的，而气派大、空间大的豪华婚车阵容则更能一圆渴望的梦想。 在这个追求个性化的年代，选择什么样的婚车，不仅渠道多，价格差异 也大，就看新人们以怎样的经济实力和巧妙心思来勾画新生活的开始 了。
１ 图像处理
由于高速公路收费站皆为多车道，故只有将摄
像头安置在公路相应车道的对称轴线上方，拍摄汽
车的俯视图。在无车的情况下拍摄图像为背景，背
景图像应在无车辆通过时经常更新，以跟踪天气和
时间变化的影响，当检测到汽车进入拍摄区后，拍
摄背景与汽车的组合图像。设背景图像的矩阵为
Ａ，组合图像的矩阵为Ｂ，计算两矩阵之差，即
引
吉目
目前车辆动态称重普遍使用的方法是通过称 量轴重计算整车重量。传感器多使用应变式，由于 汽车与称重系统的简化模型已经是高阶系统，测量
精度受到载荷作用时间、机械振动、电磁场干扰和 称重台尺寸的影响，因此数据处理是提高动态称重 精度的一个重要技术环节。
车辆动态称重方法主要有以下几种：滤波法、 积分法、参数估计、经验模分解和神经网络等ｍ ３｜。
杭州租车 90 年代 接新娘流行私家车 流行婚车：桑塔纳、拉达、奥迪 100 上 世纪 80 年代末和 90 年代初，用拉达作婚车已经是很普遍的事情了，而 高档一点的则选择了桑塔纳。而在 90 年代后期，老奥迪等高档私家车 也进入了婚车市场，并受到年轻人的追捧。 社会在变，观念在变， 人们对生活的追求也在变。如今，普通的私家车已经不能满足现代人对 于婚车的要求，除了“流动车展”般的豪门车队和以量取胜的“一水儿车 型”之外，花轿、自行车、公交车卷土重来，成为“婚车”的另一道风景线。
１００
南京航空航天大学学报
第３９卷
在此之前文献［４—５］已经利用ＥＭＤ方法进行了该 领域的研究，进行两轴重信号的合成时使用了线性 模型，即将汽车简化为刚体，利用车轮驶上和离开 称重台时的信号中包含的速度和加速度信息对总 重进行修正。该方法针对变速运动状态，可以提高 测量的精度，但建立的模型过于简单，神经网络存 在泛化能力与拟合精度的矛盾。为此，本文提出对 汽车按照大小分类进行神经网络建模，通过汽车的 俯视图的特征值提取对汽车进行类型判别，再计算 相应的输人参数并输入给神经网络，最后比较了分 类建模和混合建模方法的精度。