車輛音頻特征分析及車型識別研究.pdf

1、在信息化飛速發(fā)展的今天，交通信息的采集對于交通智能化的管理扮演著越來越重要的角色。交通信息采集系統(tǒng)的核心是交通流檢測技術，而交通流檢測的關鍵在于車輛檢測、車速判斷和車型識別，作為智能化交通的重要組成部分，它廣泛應用于收費系統(tǒng)、交通數(shù)據(jù)統(tǒng)計等相關工作中，特別是在高速公路自動收費系統(tǒng)上，車型的自動識別更是占有極其重要的位置，因為它不僅是決定高速公路運營效率的主要因素，而且還是收費站決定收取費用的重要標準之一。由于目前傳統(tǒng)上最主要的方法是在公

2、路上埋設電纜線及感應線圈，通過攝像頭裝置，抓拍進入視線的車輛的照片進行車型識別，其它的如超聲波檢測方法、微波檢測方法、紅外線檢測方法等在車型識別上都有不同程度的應用，雖然這些方法已經(jīng)相當成熟，但由于這些方法不是對路段有破壞性，設備后期維護要求高，就是不適合沿道路大量鋪設。而隨著音頻信號識別技術的發(fā)展，這些問題將被逐漸解決，聲音音頻信號識別技術包括語音識別，車輛聲音識別，機械噪聲識別，水聲識別等等，雖然它設備簡單，使用方便，但由于技術原因

3、還未達到令人滿意的程度，因此與其他方式結合使用能夠取得更好的效果。本文以車輛行駛時產(chǎn)生的聲音音頻信號為基礎，主要對車輛音頻信號的特征進行分析，在此基礎上提出了基于車輛音頻信號對車型進行識別的方案的理論研究。 本文首先查閱了國內(nèi)外相關研究的進展，概述了車型識別技術的發(fā)展狀況及車輛音頻信號的產(chǎn)生機理，對車輛音頻信號和語音信號做了比較，分析了利用語音信號處理的方法對車輛音頻信號進行處理的可行性，對車輛音頻信號的特征參數(shù)的提取做了研究。

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