基于最小風(fēng)險(xiǎn)的Ｂａｙｅｓ決策方法在交通檢測中的應(yīng)用

摘要： 提出了一種在智能交通系統(tǒng)中實(shí)時(shí)檢測交通參數(shù)時(shí)更新路況背景的新方法，即基于最小風(fēng)險(xiǎn)的Bayes決策分類的背景提取方法。通過比較在不同類別路況模式下的期望風(fēng)險(xiǎn)值，找到最小風(fēng)險(xiǎn)值所對應(yīng)的決策方案，相應(yīng)地采取不同的策略替換路面背景。這種方法可達(dá)到精確地檢測車輛的目的，并將其應(yīng)用于智能交通參數(shù)的視覺檢測過程中。其結(jié)果滿足實(shí)時(shí)性檢測的要求，可作為智能交通系統(tǒng)中高層控制管理的基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞：Bayes決策； 最小風(fēng)險(xiǎn)； 視覺檢測； 智能交通系統(tǒng)

中圖法分類號：TP39

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1001-3695(2005)12-0204-02