CAJ | 학술논문

研究车辆车型种类的分类识别问题,提高车型分类的准确率.针对汽车车体型号分类多是根据提取车辆的高度、宽度等几何特征作为对车体型号判定的依据,当不同型号的车辆高度、宽度等特征相差不大的时候,单纯依靠车辆几何特征进行分类的方法容易出现特征混淆,造成分类准确性不高.为了解决上述问题,提出了一种神经网络算法的车型识别算法.通过提取车型特征作为训练样本,经过BP神经网络训练,多层细分,得到车体型号准确特征,避免了仅对体积特征提取的弊端.实验证明,改进识别算法实现简单,识别准确率高,取得了满意的效果.
연구차량차형충류적분류식별문제,제고차형분류적준학솔.침대기차차체형호분류다시근거제취차량적고도、관도등궤하특정작위대차체형호판정적의거,당불동형호적차량고도、관도등특정상차불대적시후,단순의고차량궤하특정진행분류적방법용역출현특정혼효,조성분류준학성불고.위료해결상술문제,제출료일충신경망락산법적차형식별산법.통과제취차형특정작위훈련양본,경과BP신경망락훈련,다층세분,득도차체형호준학특정,피면료부대체적특정제취적폐단.실험증명,개진식별산법실현간단,식별준학솔고,취득료만의적효과.