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基于神经网络的交通标志识别方法 [推广有奖]

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论文库 在职认证  发表于 2018-1-9 00:39:59 |AI写论文

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摘要:介绍了神经网络分类器的基本原理,针对3类交通标志,即禁止标志、警告标志和指示标志,提出了应用神经网络分类器进行交通标志自动识别的基本方法.神经网络分类器由两层网络联结而成,前层网络由单个BP网络完成交通标志的粗分工作,后层由3个BP网络将粗分结果分别进行细分,完成识别任务.此设计结构与传统的单层分类器相比,在训练速度和识别正确率方面都有较大的提高;显然,这与神经网络在解决小规模问题时正确率高、训练速度快相符合.同时,增加新的训练样本时,只要对相应网络进行训练即可,而不必对整个网络进行重新训练.实验结果表明,基于神经网络的交通标志自动识别方法,具有很好的识别效果.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/98572X/200301/7583818.html

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关键词:交通标志 识别方法 神经网络 神经网 cqvip 智能运输系统 交通标志识别 神经网络 BP算法

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