I detta arbete, en kompletterande metalloxid halvledare (CMOS) baserad transceiver med en känslighet tid kontroll antenn framgångsrikt implementeras för avancerad trafik signalbehandling. De insamlade signalerna från CMOS-radarsystemet bearbetas med optimeringsalgoritmer för klassificering av fordonstyp och hastighetsbestämning. Den höga igenkänningsgraden optimeringsalgoritmer bygger främst på information om kort installationstid och olika miljöinstallationer av varje sensor. I samband med optimeringen antas en videoigenkänningsmodul ytterligare som handledare för stödvektormaskin och stöd för vektorregression. Jämfört med konventionella kretsbaserade detektorsystem integrerar den utvecklade CMOS-radarn submikron halvledarenheter och har därför inte bara låg stand-by-effekt utan är också redo för produktion. Under tiden optimerar den utvecklade algoritmen i denna studie samtidigt klassificeringen och hastighetsbestämningen av fordonstypen på ett beräkningsmässigt kostnadseffektivt sätt, vilket gynnar intelligenta transportsystem i realtid.
En videoigenkänningsmodell baserad på användning av en stödvektormaskin föreslogs för att klassificera fordonstyper och bestämma fordonets hastigheter REF.
A support vector machine approach to CMOS-based radar signal processing for vehicle classification and speed estimation
{'venue': 'Math. Comput. Model.', 'journal': 'Math. Comput. Model.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}