基于KNN算法的大型汽车模拟隧道行驶项目压线评判

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基于KNN算法的公路施工风险判别

基于ＫＮＮ算法的公路施工风险判别作者简介：杨延新（１９６８－），男，山东聊城人，硕士，主要从事公路设计施工管理工作㊂杨延新（聊城市公路工程总公司，山东聊城２５２０００）摘㊀要：通过准确判定施工过程中的风险，采取有效预防措施，是保证施工安全的基础㊂采用ＫＮＮ算法，对公路施工风险进行定量判别时，选择Ｐｙｔｈｏｎ为计算工具，首先对样本进行划分，通过训练数据计算模型参数，以测试模型的准确性，通过优化参数确定算法模型后，运用模型对公路施工风险进行定量判别，为制定预防措施提供参考㊂关键词：公路施工；风险判别；ＫＮＮ算法中图分类号：Ｕ４１５文献标识码：Ａ文章编号：２０９６－２３３９（２０１９）０２－０１３７－０２㊀㊀随着我国基础建设的规模迅速扩大，施工安全事故常有发生㊂据统计，自２００７年起截至２０１７年上半年，全国共发生６３７１起建筑施工安全事故，造成７８０４人死亡，给建筑行业以及人民群众的生命财产带来了巨大损失的同时，也不利于社会的和谐稳定发展㊂因此，基础建设施工过程中的安全管理是一项极其重要的工作，是施工管理中的头号工作和高压线㊂安全管理的核心在于对事故的预防，而预防的核心在于对事故的风险源有着准确的认识和判定，从而采取有效防御措施㊂本文正是在这一背景下，采用ＫＮＮ算法，对公路施工过程中的风险进行准确的定量判别，从而为事故的预防提供参考㊂１㊀ＫＮＮ算法ＫＮＮ算法，即Ｋ最近邻算法（Ｋ⁃ＮｅａｒｅｓｔＮｅｉｇｈｂｏｒ），是一种机器学习算法，既可以用于分类，也可以用于回归㊂ＫＮＮ算法用于分类的基本思想是：对于ｎ维空间中的集合Ｘ中的一个对象ｘ，以ａｒ（ｘ）表示它的第ｒ个属性，以ｄ（ｘｉ，ｘｊ）表示对象ｘｉ与对象ｘｊ之间的距离，则：ｄ（ｘｉ，ｘｊ）＝ðｎｒ＝１（ａｒ（ｘｉ）－ａｒ（ｘｊ））２（１）㊀㊀对于侍分类对象ｘｐ，首先根据公式（１）计算ｘｐ与集合Ｘ中所有对象的距离，取出距离最小的Ｋ个元素，统计这Ｋ个元素中，隶属于哪个类别的元素最多，则将ｘｐ也分入此类㊂根据ＫＮＮ算法的基本思想可知，该算法执行过程中，最关键的三个因素是：Ｋ值的选择，距离的计算以及分类决策规则㊂在实际工作中，Ｋ值的选择可通过交叉验证来进行优化，距离的计算在欧氏距离的基础上，也可以采用其它距离计算方式，而在分类决策规则的设置上，则可以采用平权法或其他权重设置规则来调配㊂２㊀数据的处理ＫＮＮ的计算依赖前期样本数据，且样本数据应包含属性和标签，在前期数据的处理过程中，可以使用Ｐｙｔｈｏｎ及其相应的库㊂在ＫＮＮ的数据处理中，需要使用到的Ｐｙｔｈｏｎ库包括Ｎｕｍｐｙ和Ｍａｔｐｌｏｔｌｉｂ㊂ＫＮＮ所使用的基础样本数据包括两部分内容，一是对象元素的属性，二是对象元素的标签（即标注对象元素所属的类别），其形式如表１所示㊂表１㊀样本数据形式风险观测点号属性１值属性２值属性３值属性４值风险等级１００１１２８０００Ⅲ１００２６６７００Ⅱ１００３１７８８００Ⅳ１００４２６２００Ⅰ１５６５５６８００Ⅱ由于不同属性的量纲不同，因此各属性的绝对数量差距较大，在距离的计算中造成不同的影响，为统一不同量纲下的属性数据，首先要对数据进行归一化处理，归一化处理是指将数据归化至［０，１］范围内，使数据成为无量纲的标量，采用公式（２）对样本数据进行归一化处理㊂ａｒｘᶄ＝ａｒｘ－ｍｉｎｍａｘ－ｍｉｎ（２）㊀㊀在Ｎｕｍｐｙ中根据公式（２）即可将样本数据进行归一化处理，归一化处理完毕后，即可将样本数据利用Ｎｕｍｐｙ的读入文件功能将归一化处理完毕的样本数据读入到系统中㊂读入完毕后可用Ｍａｔｐｌｏｔｌｉｂ的绘图功能对数据进行可视化㊂３㊀模型计算本研究的ＫＮＮ模型计算和执行也是在Ｐｙｔｈｏｎ环境中实现，主要用到的库是Ｓｃｉｋｉｔ⁃ｌｅａｒｎ，Ｓｃｉｋｉｔ⁃ｌｅａｒｎ是Ｐｙｔｈｏｎ的一个用于机器学习的库，它能够完成分类㊁回归㊁聚类㊁降维等多种机器学习的计算和处理㊂当在７３１Ｐｙｔｈｏｎ中引入Ｓｃｉｋｉｔ⁃ｌｅａｒｎ后，首先要对基础样本数据进行剖分，以７０％的数据作为训练数据，以３０％的数据作为检测数据，当检测数据得到的检测结果精度合格时，即可对待分类数据进行分类以得到风险的等级判别㊂Ｓｃｉｋｉｔ⁃ｌｅａｒｎ实现ＫＮＮ分类的函数是ＫＮｅｉｇｈｂｏｒｓＣｌａｓｓｉｆｉｅｒ，该函数几个重要的参数分别是：ｎ＿ｎｅｉｇｈｂｏｒｓ，此参数就是ＫＮＮ算法中的Ｋ，默认值为５；ｗｅｉｇｈｔｓ是在进行分类判断时给最近邻附上的权重，默认值ｕｎｉｆｏｒｍ是等权加权，可选的ｄｉｓｔａｎｃｅ选项是按照距离的倒数进行加权；ａｌｇｏｒｉｔｈｍ是分类时采取的算法，根据样本量的大小和特征的维度数量，不同的算法有各自的优势㊂默认值ａｕｔｏ选项会在学习时自动选择最合适的算法，所以一般来讲选择ａｕｔｏ即可㊂在Ｐｙｔｈｏｎ中调用ＫＮｅｉｇｈｂｏｒｓＣｌａｓｓｉｆｉｅｒ的主要代码命令如下：ｆｒｏｍｓｋｌｅａｒｎｉｍｐｏｒｔｎｅｉｇｈｂｏｒｓｋｎｎ＝ｎｅｉｇｈｂｏｒｓ．ＫＮｅｉｇｈｂｏｒｓＣｌａｓｓｉｆｉｅｒ（）＃取得ｋｎｎ分类器ｄａｔａ＝ｎｐ．ａｒｒａｙ（［［１２，８００，］，［６，６７００］，，［７，６２００］］）ｌａｂｅｌｓ＝ｎｐ．ａｒｒａｙ（［１，１，１，２，２，２］）ｋｎｎ．ｆｉｔ（ｄａｔａ，ｌａｂｅｌｓ）ｐｒｉｎｔ（ｋｎｎ．ｐｒｅｄｉｃｔ（［１８，１２０，］））ｓｃｏｒｅ＝ｃｌｆ．ｓｃｏｒｅ（ｘｙ＿ｔｅｓｔ＿ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ，ｌａｂｅｌｓ＿ｔｅｓｔ）算法执行的结果如图１所示㊂图１㊀风险分类统计图由图１可见，算法实现了风险等级的分类，分类结果能够作为风险预防与救援处理的决策参考，使风险处理更具科学性，减少决策的时间损耗㊂４㊀结论与展望ＫＮＮ算法是一种优秀易用的分类算法，能够较好的对分类对象进行精确的分类，采用Ｐｙｔｈｏｎ作为工具来计算后，解决了ＫＮＮ算法计算量偏大弱点，使ＫＮＮ算法能够很好的应用在公路施工风险的判别中，利用这种方法对公路施工风险进行准确的定量判别后，能为施工安全管理提供有效帮助㊂同时，ＫＮＮ算法精准度的进一步提高有赖于更好的Ｋ值选择以及判定准则中权重的设置，这需要大量的基础资料作为参考，在后期的工作中，可以从这一方面入手进行算法的进一步优化，以更好地实现公路施工风险的判别㊂参考文献：［１］㊀李朋丽．基于智能算法的陕西省公路边坡稳定性评价［Ｄ］．西安：长安大学，２０１５．［２］㊀万良勇，刘开云．公路隧道交通量预测的粒子群高斯过程耦合模型［Ｊ］．北京交通大学学报，２０１５（１）：３３－３９．［３］㊀汪㊀琴．基于多Ａｇｅｎｔ的大跨连续梁桥施工控制系统及其关键技术研究［Ｄ］．武汉：武汉大学，２０１３．［４］㊀尹惠杰．基于多智能体的高速公路的控制与管理应用研究［Ｄ］．广州：华南理工大学，２０１２．［５］㊀刘㊀妍．高速公路建设期安全风险智能管理研究［Ｄ］．大连：大连理工大学，２０１１．［６］㊀李希胜．高速公路工程全风险造价确定与控制研究［Ｄ］．南京：南京林业大学，２００９．［７］㊀史小丽，姚玉玲，付浩然，等．公路隧道施工安全重大风险源风险等级评估方法研究［Ｊ］．武汉理工大学学报（交通科学与工程版），２０１８（６）：９０６－９１０．［８］㊀隋㊀琦，王㊀瑛，李㊀婷，等．多源信息结合的雪灾交通风险评估研究［Ｊ］．地球信息科学学报，２０１８（１１）：１５７１－１５７８．［９］㊀桂志敬，吴忠广，严㊀琼，等．公路隧道施工安全风险评估方法优化研究［Ｊ］．中国安全生产科学技术，２０１８（９）：１３６－１４３．［１０］㊀何㊀必，范玉红．山东省工业用地量多元回归预测［Ｊ］．资源信息与工程，２０１８（６）：１１６－１１７．［１１］㊀董㊀治，王㊀欢，董小林，等．基于熵权可拓物元模型的公路项目社会稳定风险评估方法［Ｊ］．中国公路学报，２０１８（９）：１９１－１９８．［１２］㊀李彦婕，杨丽琼，黄㊀霞．２００７２０１７我国建筑施工安全事故统计分析［Ｊ］．科学技术创新，２０１７（２２）：１３２－１３３．８３１。

【CN110082429A】一种结合机器学习的隧道衬砌无损检测的辅助判定方法【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910317985.3(22)申请日 2019.04.19(71)申请人四川升拓检测技术股份有限公司地址 643000 四川省自贡市高新区板仓孵化大楼三楼301室(72)发明人吴佳晔　罗技明　李科　黄伯太　张远军　刘秀娟　华容如　(74)专利代理机构成都行之专利代理事务所(普通合伙) 51220代理人伍星(51)Int.Cl.G01N 29/04(2006.01)G06F 17/18(2006.01)G06N 20/00(2019.01)(54)发明名称一种结合机器学习的隧道衬砌无损检测的辅助判定方法(57)摘要本发明公开了一种结合机器学习的隧道衬砌无损检测的辅助判定方法：从采集的击振信号内提取特征参数；对特征参数内的反射时间进行回归拟合，得到标定值；以得到的特征参数表示原始信号，对此组特征值进行标记，记录其缺陷情况，以此作为一条训练集；在不同的测试对象上重复步骤上述步骤，增加训练集数量；利用模型训练软件进行模型训练；通过建好的模型，对未知检测结果的数据进行解析。

本发明消减了由于厚度、材质变化产生的不利影响，增加了衬砌背面的反射时间作为缺陷判定参数，可以较好地反映缺陷特征，解决了现有的检测方法受工作人员主观因素影响较大，检测准确性较差的问题，实现了提高检测精度、降低人员主观干扰，确保检测结果客观准确的效果。

权利要求书1页说明书6页附图2页CN 110082429 A 2019.08.02C N 110082429A1.一种结合机器学习的隧道衬砌无损检测的辅助判定方法，其特征在于，包括以下步骤：(a)将传感器固定到测试对象上并进行击振，采集击振信号；(b)从采集的击振信号内提取特征参数，所述特征参数包括反射时间；其中对特征参数内的反射时间进行回归拟合，得到标定值；(c)以得到的特征参数表示原始信号，并根据实际情况，对此组特征值进行标记，记录其缺陷情况，以此作为一条训练集；(d)在不同的测试对象上重复步骤(a)～(d)，增加训练集数量；(e)利用模型训练软件进行模型训练：首先读入所有训练集，然后选择对应的分类器，并设置好分类器参数，进行建模；(f)通过建好的模型，对未知检测结果的数据进行解析。

基于KNN算法的汽车故障诊断系统设计与优化研究

基于KNN算法的汽车故障诊断系统设计与优化研究随着汽车行业的不断发展，汽车越来越成为人们生活中不可或缺的一部分。

然而，汽车故障也时常发生，对驾驶者的生命安全和日常行驶造成了很大的影响。

因此，对于汽车故障的诊断和修复变得越来越重要。

近年来，随着人工智能和机器学习的发展，许多研究人员开始使用这些技术来设计和优化汽车故障诊断系统，以提高故障诊断的准确性和效率。

其中一个常用的机器学习算法是KNN算法，它可以通过对训练数据的分类和分析来预测和诊断新的数据。

本文旨在介绍如何利用KNN算法来设计和优化汽车故障诊断系统。

一、数据采集和准备首先，我们需要准备一些数据集来训练和测试我们的KNN算法。

可以从汽车厂家或维修员处获得本车型的故障数据，包括故障类型、故障代码、车辆信息、检测时间等。

这些数据应该经过清洗、排序和转换为机器可读的格式。

同时，我们还需要将数据分成两部分，即训练集和测试集，以便评估算法的准确性。

二、KNN算法的实现KNN算法是一种机器学习算法，其全称为“最近邻居算法”（K-Nearest Neighbor Algorithm）。

该算法可以根据某个数据的邻居来预测它的类别。

KNN算法的基本思路是将新数据与已有的数据集中最相似的K个样本进行比对，然后根据这K个样本的分类来推断新数据的分类。

在汽车故障诊断中，KNN算法可以根据检测车辆的故障代码和车辆信息等数据来判断故障类型。

以下是KNN算法的具体实现步骤：1. 计算测试样本与所有训练样本之间的距离，并选取距离最近的K个样本。

2. 对于这K个样本，利用它们的标签进行多数投票，选出票数最多的标签为样本的预测类别。

3. 重复上述步骤，直到所有测试样本的类别都被预测完成。

三、KNN算法的优化尽管KNN算法已经被证明是一种有效的汽车故障诊断算法，但仍有一些优化方法可以改进它的性能。

以下是一些KNN算法的优化技术：1. 特征选择：在训练数据集中选择最重要的特征，能够提高算法的准确性。

基于KNN算法的交通拥堵预测技术研究

基于KNN算法的交通拥堵预测技术研究近年来，随着城市化的不断深入和汽车数量的不断增加，城市交通越来越拥堵。

在这种背景下，交通拥堵预测技术成为了一项非常热门的研究领域，它可以帮助交通管理人员更好地规划城市道路，缓解交通拥堵。

基于KNN算法的交通拥堵预测技术成为了近年来研究的热点之一。

一、KNN算法简介KNN算法，即k-nearest neighbors，是一种常见的分类算法，最早由Cover和Hart于1967年提出。

该算法的核心思想是将待处理的事物的分类归为离它最近的已知分类的类别。

KNN算法基于实例，即模型代表整个训练集，每个实例都是整个实例空间的一个数据点，并且这些数据点之间都有距离（相似度）的概念。

在应用KNN算法进行交通拥堵预测时，我们需要在训练集中选取一些车辆以及它们所在时段、地点等信息，利用KNN算法对其进行分类，从而得出当前交通拥堵情况。

二、KNN算法在交通拥堵预测中的应用使用KNN算法进行交通拥堵预测，需要先进行数据采集和预处理。

通常情况下，我们可以使用传感器或者卫星定位系统（GPS）等设备，采集每辆车的实时位置、速度、行驶路线等信息，并将其存储在数据库中。

接下来，我们需要对采集到的数据进行清洗、噪声处理等操作，以便保证数据的准确性和可用性。

预处理完成后，我们需要对数据进行特征提取。

交通拥堵预测中的特征提取主要是针对车辆移动轨迹的特征进行提取，比如速度、加速度、方向等。

在提取完特征之后，我们需要对数据进行分类，这就需要使用KNN算法了。

具体来说，我们需要将训练集中的数据进行标注，即分类。

常用的分类方法有两种：一种是根据速度和车辆的标准加速度来分类，另一种是根据车辆的行驶路线和行驶时间来分类。

然后，我们可以使用KNN算法对未分类的数据进行分类，从而得出当前交通拥堵情况。

三、KNN算法在交通拥堵预测中的优势和不足之处KNN算法在交通拥堵预测中有着不可忽视的优势。

首先，该算法不需要对数据进行训练，而是直接利用已有的数据进行分类，因此可以快速得出当前交通拥堵情况。

基于支持向量机和隐马模型的路面压实质量评价方法

基于支持向量机和隐马模型的路面压实质量评价方法下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。

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基于机器学习的车辆道路安全评价技术研究

基于机器学习的车辆道路安全评价技术研究随着城市化的加速和汽车数量的增多，道路交通安全问题日益突出，车辆行驶在道路上的速度、行驶轨迹、车辆之间的距离等都会对行车安全带来重要的影响。

如何对车辆的行驶状态进行及时、准确地评估和预测，防止交通事故的发生，成为了道路交通安全研究的重要课题。

基于机器学习的车辆道路安全评价技术就是应运而生的一种新型技术。

它通过收集车辆行车状态、车道状态、道路信息等数据，运用机器学习算法进行分析、处理，从而得出行车安全评价结果。

一、机器学习在车辆道路安全评价中的应用机器学习是一种从能够进行自动学习的电脑程序中发展出来的人工智能领域。

它能够自动学习和不断优化，使得算法能够更加贴近实际世界中的数据，从而取得更加准确的结果。

在车辆道路安全领域，机器学习可以用于车辆行驶状态分析、交通事故预测、交通拥堵预测等方面。

车辆道路安全评价的目的是为了评估车辆在当前道路环境下的安全状况。

通过搜集车辆行驶状态和环境信息，机器学习算法可以建立数学模型，预测出车辆在当前路况下的安全性。

例如，根据车辆在公路和城市街道等行驶中的数据，可以训练机器模型，预测出车辆在道路变化、交通量变化下的安全性。

二、机器学习在车辆道路安全评价中的算法机器学习是个广大领域，其中包含了多个子领域和算法。

在车辆道路安全领域，应用的机器学习算法也是多种多样的，其中包括：1. 决策树算法。

决策树算法是一种基于一系列判断的分类算法。

它的主要思想是将问题转化为树形结构，通过不断的递归判断，得到最终的答案。

在车辆道路安全评价中，决策树算法可以通过对车辆行驶状态和环境信息建立树形结构，进行分类和预测。

2. 神经网络算法。

神经网络算法是一种模拟人类大脑神经元的学习和自适应能力的算法。

在车辆道路安全领域中，神经网络算法可以通过对车辆行驶状态和交通环境信息建立神经元网络，进行车辆行驶状态预测和交通事故分析等。

3. 支持向量机算法。

支持向量机算法是一种非线性分类算法，它将输入数据投影到高维空间，通过寻找最优分割平面，从而实现分类和预测。

基于改进卷积神经网络模型的车道线检测方法

基于改进卷积神经网络模型的车道线检测方法作者：任禹潞王大殿齐智暄来源：《现代信息科技》2023年第21期收稿日期：2023-04-05基金项目：江苏省大学生创新创业项目（202211463065Y）DOI：10.19850/ki.2096-4706.2023.21.032摘要：文章基于卷积神经网络的车道线检测方法，提出了一种优化的车道检测方案，利用残差网络与简化的Transformer优化神经网络，首先将Transformer模型用作编码器或解码器，学习输入序列之间的关系，提高神经网络的性能，然后在编码器中增加残差层，用以更好地处理边缘与相似信息并提取低分辨率特征，最后设计一个主干架构用于整合优化内容并对优化后的模型进行训练。

实验结果表明，优化后的模型在TuSimple验证集中的预测一致性超过了90%，并对多种干扰状况表现出良好的适应性。

关键词：残差网络；神经网络；车道检测中图分类号：TP391.4；TP18 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2023）21-0140-05Lane Detection Method Based on Improved Convolutional Neural Network ModelREN Yulu， WANG Dadian， QI Zhixuan（School of Computer Engineering， Jiangsu University of Technology， Changzhou 213001，China）Abstract： This paper proposes an optimized lane detection scheme based on convolutional neural networks， which utilizes residual networks and simplified Transformers to optimize the neural network. Firstly， the Transformer model is used as an encoder or decoder to learn the relationships between input sequences and improve the performance of the neural network. Then， a residual layer is added to the encoder to better process edge and similar information and extract low resolution features. Finally， design a backbone architecture to integrate optimized content and train the optimized model. The experimental results show that the predicted consistency of the optimized model in the TuSimple validation set exceeds 90% and exhibits good adaptability to various interference situations.Keywords： residual network; neural network; lane detection0 引言日益嚴峻的交通安全状况，促使着一系列辅助驾驶系统的研发与落地，越来越多的辅助设备被用于交通工具上[1，2]。

基于图像处理技术的隧道病害检测与评估方法

基于图像处理技术的隧道病害检测与评估方法在现代交通体系中，隧道作为重要的基础设施，其安全性和可靠性至关重要。

然而，由于隧道所处环境的复杂性和长期使用的影响，隧道容易出现各种病害，如裂缝、渗漏水、衬砌剥落等。

这些病害如果不能及时发现和处理，可能会导致严重的安全事故，影响隧道的正常使用。

因此，研究高效、准确的隧道病害检测与评估方法具有重要的现实意义。

图像处理技术作为一种非接触式的检测手段，具有快速、准确、自动化程度高等优点，为隧道病害的检测与评估提供了新的思路和方法。

一、图像处理技术在隧道病害检测中的应用原理图像处理技术主要是通过对采集到的隧道图像进行分析和处理，提取出病害的特征信息，从而实现病害的检测和识别。

其基本流程包括图像采集、图像预处理、特征提取和病害识别四个环节。

图像采集是整个流程的第一步，通常采用相机、摄像机等设备对隧道进行拍摄，获取隧道表面的图像。

为了保证图像的质量，需要选择合适的拍摄角度、距离和光照条件，并尽量减少拍摄过程中的抖动和噪声。

图像预处理是对采集到的原始图像进行去噪、增强、几何校正等操作，以提高图像的质量和清晰度，为后续的特征提取和病害识别打下基础。

常用的预处理方法包括中值滤波、均值滤波、直方图均衡化、仿射变换等。

特征提取是从预处理后的图像中提取出能够反映病害特征的信息，如形状、大小、颜色、纹理等。

常用的特征提取方法包括边缘检测、区域分割、特征点提取等。

病害识别是根据提取到的特征信息，采用模式识别、机器学习等方法对病害进行分类和识别。

常用的病害识别方法包括支持向量机、决策树、神经网络等。

二、隧道病害的类型及特征隧道病害的类型多种多样，常见的有裂缝、渗漏水、衬砌剥落、空洞等。

不同类型的病害具有不同的特征，需要采用不同的检测方法和评估指标。

裂缝是隧道中最常见的病害之一，其特征主要表现为线性的、宽窄不一的裂缝痕迹。

根据裂缝的宽度和长度，可以将其分为微观裂缝、宏观裂缝等不同类型。

裂缝的存在会削弱隧道结构的承载能力，严重时可能导致隧道坍塌。

基于Pony边缘检测算法的隧道车辆识别研究

基于Pony边缘检测算法的隧道车辆识别研究基于Pony边缘检测算法的隧道车辆识别研究一、引言随着城市规模的扩大和交通流量的增加，隧道的重要性也逐渐显现出来。

隧道作为现代城市交通系统的重要组成部分，不仅能够减少城市交通拥堵，还能提高交通效率。

但是，由于隧道环境的特殊性，车辆行驶在隧道中的时候，会面临一些特殊的问题，如光照条件不稳定、能见度低、视角变化大等。

这给车辆的识别带来了很大的挑战。

因此，开展基于Pony边缘检测算法的隧道车辆识别研究意义重大。

二、Pony边缘检测算法的原理Pony边缘检测算法是一种基于深度学习的边缘检测算法。

它利用了深度卷积神经网络（DCNN）的特性，通过学习图片的特征，从而准确地检测出边缘。

相比于传统的边缘检测算法，Pony算法在准确性和鲁棒性方面有了较大的提升。

因此，将Pony边缘检测算法应用于隧道车辆识别具有广阔的发展前景。

三、隧道车辆识别的挑战1. 光照条件不稳定：由于隧道内部照明设施的不一致性，车辆照明存在不均匀的问题，使得车辆的特征难以提取和识别。

2. 能见度低：由于隧道内光照不足，车辆的细节难以观察和分辨，使得车辆的识别任务更加复杂。

3. 视角变化大：由于隧道的曲线和坡道等因素，车辆的视角会发生较大的变化，这也给车辆的识别带来了一定的困难。

四、基于Pony边缘检测算法的隧道车辆识别方法1. 数据集采集：首先，需要在真实的隧道环境中采集车辆图像数据集，以用于算法的训练和测试。

2. 数据预处理：对采集到的车辆图像进行预处理，包括灰度化、尺寸归一化等操作，以便于后续的边缘检测。

3. 基于Pony边缘检测算法的车辆边缘提取：将预处理后的图像输入到Pony边缘检测算法中，通过学习图像的边缘特征，准确地提取出车辆的边缘信息。

4. 车辆轮廓精化：根据提取出的车辆边缘，对车辆的轮廓进行精细化处理，去除干扰信息，获得更准确的车辆轮廓。

5. 车辆特征提取：从车辆的轮廓中提取出关键的特征点，如车辆的尺寸、形状、颜色等，用于车辆的分类和识别。

基于KNN算法的乘用车类型识别研究

基于KNN算法的乘用车类型识别研究
刘彦楠
【期刊名称】《移动信息》
【年(卷),期】2022()4
【摘要】乘用车类型一般根据车辆的长度、宽度、高度和轴距等参数来划分,由人工判断车辆的上述参数分别属于哪类车型的参数区间,如果车辆的这些参数都属于同一车型,则可以直接确定车辆类型,否则需要结合个人经验来综合评定,将会导致不同的人对同一车辆的评判结果未必一致。

KNN(K—近邻)算法属于监督学习算法,既可以用于分类,也可以用于回归。

文章利用 Python 语言的 sklearn 库,用程序实现KNN 算法,提取已知类型车辆的长度、宽度、高度和轴距等特征形成特征向量,通过训练得到 KNN 模型,使用该模型对测试集进行分类识别,识别准确率高,可以消除由人工判定乘用车类型带来的分歧,实现了利用 KNN 算法进行乘用车类型的自动识别。

【总页数】3页(P0184-0186)
【作者】刘彦楠
【作者单位】河南牧业经济学院信息工程学院(软件学院)
【正文语种】中文
【中图分类】U468
【相关文献】
1.基于改进KNN算法的动态手势识别研究
2.基于PSO-KNN算法的人脸识别优化研究
3.基于KNN算法手写数字识别技术的研究与实现
4.基于KNN算法的手写数字识别技术研究
5.基于kNN算法的电力系统设备隐患在线识别方法研究
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坎尼

坎尼（Canny）算法检测阶跃边缘的基本思想是在图像中找出具有局部最大梯度幅值的像素点。

而canny算子边缘检测算法则是既能滤去噪声又保持边缘特性的边缘检测的一阶微分算法中的最佳选择方法。

其Matlab程序编写如下：（第一部分图）I=imread('lena.bmp'); imshow(I); title('原始图像');BW1= edge(I,'Canny',0.00) %edge调用Canny为检测算子判别阈值为0.00figure,imshow(BW1);title( '阈值为0.00的Canny算子边缘检测图像 ');BW2= edge(I,'Canny',0.05) %edge调用Canny为检测算子判别阈值为0.05figure,imshow(BW2);title( '阈值为0.05的Canny算子边缘检测图像');BW20= edge(I,'Canny',0.1) %edge调用Canny为检测算子判别阈值为0.1figure,imshow(BW20);title( '阈值为0.1的Canny算子边缘检测图像');BW21= edge(I,'Canny',0.2) %edge调用Canny为检测算子判别阈值为0.2figure,imshow(BW21);title( '阈值为0.2的Canny算子边缘检测图像 ');BW22= edge(I,'Canny',0.3) %edge调用Canny为检测算子判别阈值为0.3figure,imshow(BW22);title( '阈值为0.3的Canny算子边缘检测图像 '); （第二部分图）I=imread('lena.bmp'); imshow(I); title('原始图像');BW1= edge(I,'Canny',0.01) %edge调用Canny为检测算子判别阈值为0.01figure,imshow(BW1);title( '阈值为0.01的Canny算子边缘检测图像 ');BW11= edge(I,'Canny',0.001) %edge调用Canny为检测算子判别阈值为0.001figure,imshow(BW11);title( '阈值为0.001的Canny算子边缘检测图像 ');BW2= edge(I,'Canny',0.005) ; %edge调用Canny为检测算子判别阈值为0.005figure,imshow(BW2);title( '阈值为0.005的Canny算子边缘检测图像');BW20= edge(I,'Canny',0.007) %edge调用Canny为检测算子判别阈值为0.007figure,imshow(BW20);title( '阈值为0.007的Canny算子边缘检测图像');BW21= edge(I,'Canny',0.009) %edge调用Canny为检测算子判别阈值为0.009figure,imshow(BW21);title( '阈值为0.009的Canny算子边缘检测图像 ');BW22= edge(I,'Canny',0.0001 ); %edge调用Canny为检测算子判别阈值为0.0001figure,imshow(BW22);title( '阈值为0.0001的Canny算子边缘检测图像 ');高斯—拉普拉斯（Log）算法首先建立函数，在Log边缘算子中，对边缘的检测技术采用的是二阶导数的零交叉点来检测边缘点的算法：其Matlab程序编写如下：（第一部分图） I=imread ('lena.bmp'); BW1=edge(I,'log',0.00); figure,imshow(BW1);title('阈值为0.00的LOG算子边缘检测图像'); BW11=edge(I,'log',0.05);figure,imshow(BW11);title('阈值为0.05的LOG算子边缘检测图像'); BW2= edge(I,'log',0.1); figure,imshow(BW2); title('阈值为0.1的LOG算子边缘检测图像'); BW21= edge(I,'log',0.2);figure,imshow(BW21);title('阈值为0.2的LOG算子边缘检测图像'); BW22= edge(I,'log',0.3); figure,imshow(BW22); title('阈值为0.3的LOG算子边缘检测图像'); （第二部分图） I=imread ('lena.bmp'); BW1=edge(I,'log',0.01); figure,imshow(BW1);title('阈值为0.01的LOG算子边缘检测图像'); BW11=edge(I,'log',0.001); figure,imshow(BW11); title('阈值为0.001的LOG算子边缘检测图像'); BW2= edge(I,'log',0.005); figure,imshow(BW2); title('阈值为0.005的LOG算子边缘检测图像'); BW20= edge(I,'log',0.007); figure,imshow(BW20);title('阈值为0.007的LOG算子边缘检测图像'); BW22= edge(I,'log',0.009); figure,imshow(BW22);title('阈值为0.009的LOG算子边缘检测图像'); BW23= edge(I,'log',0.0001); figure,imshow(BW23);title('阈值为0.0001的LOG算子边缘检测图像');试验结果的分析、比较及存在的问题两种算法都分别实现了对bmp格式的数字图像的边缘提取，但实现方法不同，Canny算法采用二维高斯函数的任意方向上的一阶方向导数为噪声滤波器，通过与图像卷积进行滤波；然后对滤波后的图像寻找图像梯度的局部最大值，以此来确定图像边缘。