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基于BP神经网络的行人和自行车交通识别方法  
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【英文篇名】 A Study on Pedestrian and Cyclist Recognition Based on BP Neural Network
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【作者】 岳昊; 邵春福; 赵熠;
【英文作者】 YUE Hao; SHAO Chunfu; ZHAO Yi(School of Traffic and Transportation; Beijing Jiaotong University; Beijing 100044; China);
【作者单位】 北京交通大学交通运输学院; 北京交通大学交通运输学院 北京;
【文献出处】 北京交通大学学报 , Journal of Beijing Jiaotong University, 编辑部邮箱 2008年 03期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 交通工程; 模式识别; 行人识别; 自行车识别; BP神经网络;
【英文关键词】 traffic engineering; pattern recognition; pedestrian recognition; cyclist recognition; BP neural network;
【摘要】 研究了基于BP神经网络的行人和自行车识别方法.首先对图像提取4个特征,形成特征向量作为BP神经网络的输入;然后设计BP神经网络的结构,网络输出为对行人和自行车的识别;为了确定BP神经网络合理的隐层神经元数目,分别对不同隐层神经元数目的神经网络进行了实验分析.最后利用实测的数据对BP神经网络进行训练、仿真实验,并对实验结果进行分析;结果表明:最佳网络的正确识别率为84%,行人和自行车的正确识别率分别为89%和71%.
【英文摘要】 A study on the pedestrian and cyclist recognition based on the backpropagation(BP) neural network is presented in this paper.The binary image of moving object contour is processed by the method presented here.The method first draws four features from the binary image and forms the feature vector as the input of BP neural network.The output of BP neural network is the recognition of pedestrians and cyclists.Secondly,the structure of BP neural network is designed.In order to obtain the reasonable number of th...
【基金】 国家“十五”攻关项目(2005BA414B02); 北京交通大学校科技基金资助项目(2005SM085)
【更新日期】 2008-07-24
【分类号】 U491.116
【正文快照】 随着智能交通系统的发展,行人和自行车视频检测在交通运输领域得到越来越多的重视和发展.行人和自行车识别属于模式识别的范畴,模式识别一般的处理过程为:数据获取、数据的预处理、特征提取和选择、分类器的设计、分类决策等[1].在行人识别方面,已经有大量的研究工作.文献[2]给

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