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基于RBF神经网络的地磁车位检测优化算法

作者:顾夫挺; 郭海锋; 何德峰; 彭明洋地磁检测算法基线漂移车位检测

摘要:研究了汽车车位的地磁法检测。针对车辆在长时间停放下出现了基线漂移的现象,致使传统的地磁检测算法在车辆长时间停放时容易出现漏检、误检等情况,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的地磁车位检测优化算法,该算法对长时间停车状态下的基线进行补偿,以获得更加准确的基线值从而提高检测的精度。实验结果表明,通过该算法得到的基线值能快速逼近真实值,对基线漂移有较好的补偿效果,经过RBF神经网络对基线进行补偿后,漏检率降低了6.65%,准确率提高了7.31%。

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