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基于图像不变矩特征和BP神经网络的车型分类

放大字体  缩小字体 更新日期:2018-11-26  浏览次数:10
摘 要:为实现车型的有效分类,文中提出了一种基于图像分析的车型分类方法.首先,根据视频序列图像建立了路面背景,利用背景差分将图像中的车辆区域分割出来,计算车辆区域的不变矩特征量.为了加快特征的提取,利用Can
  • 【题 名】基于图像不变矩特征和BP神经网络的车型分类
  • 【作 者】秦钟
  • 【机 构】华南理工大学土木与交通学院 广东广州510640
  • 【刊 名】《华南理工大学学报:自然科学版》2009年 第2期 87-91页 共5页
  • 【关键词】车型分类 不变矩 神经网络 图像分割 边缘检测
  • 【文 摘】为实现车型的有效分类,文中提出了一种基于图像分析的车型分类方法.首先,根据视频序列图像建立了路面背景,利用背景差分将图像中的车辆区域分割出来,计算车辆区域的不变矩特征量.为了加快特征的提取,利用Canny算子检测车辆区域的边缘,提取车辆轮廓,直接计算车辆轮廓的矩不变量,将其作为车型分类的特征量.然后建立具有3层结构的BP神经网络,将不变矩特征量作为神经网络的输入,根据神经网络的输出实现车型的分类.试验证实了该方法的有效性.
 
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  • (1) 车型分类,不变矩,神经网络,图像分割,边缘检测
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