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在复杂环境下提高地铁闸机智能识别系统的识别率是一项极其困难的工作。针对地铁闸机通行中各种事件 的不同情况, 提出了一种基于支持向量机的智能识别方法, 并设计了基于双CPU 控制和红外传感器的智能检测识别系 统,通过合理安排红外传感器的位置,获取通行乘客经过闸机通道时的运动序列,结合图像识别等辅助功能,最终判断通 行乘客情况。大量样本数据表明,通过SVM 的方法使控制系统精度和处理能力得到提高,识别率超过90%,较好地满足了 市场需求。  相似文献   
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