《基于传感器的机器学习车辆分类》最新170页

精确的车辆分类在民用交通管理系统与国防安全措施等领域至关重要。许多机构长期依赖传统频域信号处理方法完成基于传感器的车辆分类任务。近年来，随着机器学习与深度学习的突破，各机构开始重新评估现役传感器系统。通过将机器学习模型与神经网络集成到现役传感器系统中，这些机构希望提升车辆分类器的准确性。本研究收集了"重型"与"轻型"车辆的地震、声学与磁力数据。利用频域数据训练机器学习模型进行二元分类，同时使用时序数据训练神经网络。结果显示，两种方法在区分车辆类型时均表现出高精度，平衡准确率超过90%。尽管频域数据平均展现出更高平衡准确率，但神经网络使用时序传感器信号所体现的分类能力表明，需深入研究深度学习替代传统频域信号处理的潜力。

国防机构与情报组织长期关注如何通过隐蔽方式识别、追踪并分类目标车辆。此类系统在边境安全与预警防御领域尤为重要。由于部署机构通常无法直接接触传感器系统所针对的目标车辆，缺乏预采集数据导致算法设计与分类模型训练面临困难。现有数据集常存在类别不平衡且缺乏准确的地面真实标签。

某对远程传感器车辆分类系统有重大利益关系的机构已识别多个现役传感器系统，认为其可能受益于机器学习或深度学习方法的整合。该机构特别关注其当前车辆分类信号处理技术是否可通过前沿深度学习框架实现显著提升。

本研究利用为期多天的车辆部署活动中采集的传感器数据。传感器收集了地震、声学与磁力现象数据，专用于车辆分类任务。数据包含必要的标注信息，如部署传感器的GPS坐标与测试车辆类型。需分类的目标车辆分为重型与轻型两类，其中"重型"类别车辆在公共道路罕见，故公开数据集中通常无此类样本。

尽管本研究的动机源于单一机构需求，但所提出的研究问题对相关应用领域研究者具有普遍价值。当前基于传感器的车辆分类系统应用场景涵盖民用收费道路系统至国家边境防御措施。

本研究核心目标是分析经典机器学习模型与现代深度学习网络的分类能力。利用赞助方传感器提供的地震、声学与磁力原始数据执行车辆分类任务，随后通过模型性能分析为相关方提供支持新产品采购或未来研发决策的依据。

本文结构如下：第二章概述相关背景知识；第三章详述选定模型与网络的训练验证流程及评估方法；第四章展示测试数据上的模型性能；第五章总结研究结论并提出未来研究方向。