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随着城市轨道交通的发展，地铁闸机及与其配套的识别检测系统的发挥着越来越重要的作用。特定数目传感器的布置方法是一个优化问题。本文旨在利用遗传算法解决次问题。受他人的工作启发，本论文提出一种利用仿真软件结合遗传算法进行传感器布置优化的方法。主要的工作是将图像处理、识别算法和遗传算法结合起来解决问题的方法。在遗传算法在具体的问题上做出调整。可以让用户得到针对自己的识别算法的传感器优化结果。而且可以通过试用不同的遗传计算方法和相关参数，以改进优化的结果。5402
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关键词 地铁闸机识别系统 智能算法 遗传算法
毕业设计说明书（论文）外文摘要
Title The arrangement method on sensors of a certain number in the subway gate detection system
Abstract
With the development of city track traffic, the subway gate and its detection system become more and more important. The arrangement method on sensors of a certain number is an optimization problem. The paper aims at making use of genetic algorithm to solve the problem. Inspired by others, I put forward a method that combines the simulation software with genetic algorithm. My major achievement is to solve the optimization problem with the help of genetic algorithm, image processing and recognition algorithm. And adjust genetic algorithm to special problem. It allows users getting their optimization result on a certain recognition algorithm. Besides,It can improve the optimization result by trying different genetic algorithms and parameters.
Keywords subway gate detection system intelligent algorithm genetic algorithm
目 次
目次 Ⅰ
1 绪论 1
1.1 课题研究的背景和意义1
1.2 国内外研究现状 1
1.3 本文主要内容及结构2
2 地铁闸机检测系统简介3
2.1 闸机简介3
2.2 检测识别系统简介5
3 传感器布置优化软件的构成7
3.1 软件构成7
3.2 各部分的相互关系9
4 优化算法部分 12
4.1 遗传算法简介 12
4.2 闸机检测系统传感器布局优化中的遗传算法 16
5 其他事项 30
结论 31
致谢 32
参考文献33
1 绪论
1.1 课题研究的背景和意义
随着中国城市化进程的加快，城市轨道交通已经证明是解决人们工作、出行等的合适手段。国内许多城市已经有一条或数条地铁线路在运行。作为地铁交通系统的重要组成部分就是自动检票闸机系统。此系统主要负责保证地铁检票的正常进行以及在出现特殊情况时作出相应的策略。其中，闸机的识别部分是闸机检票系统研究的重点，国内外也围绕闸机的识别系统作出了不少成果。识别部分的主要研究焦点在于识别方法上，采用不同的方法产生的识别效果差异很大，这一点已经有许多人做了研究，并开发了许多方法。而传感器的设置布局是非常依赖识别算法的。这就造成了传感器的优化布局主要靠开发人员的经验和推理进行，这样做可想而知不一定能使得识别算法发挥最大的性能。现阶段，地铁闸机检票系统的传感器布局在依赖算法确定区域的情况下，具体位置的设置主要依靠人体工学的统计数据或者人的一些运动特征。又因为传感器布局对识别方法有极大的依赖性，而现阶段识别方法日新月异，各式各样。使得在传感器布局优化方面的研究相对较少。对于设计人员，如果有一种能调整传感器布局的软件，使得设计人员可以根据不同的识别算法得出传感器的优化布局，那将会大大减少闸机识别系统的制造成本并提高识别系统的效率。