基于神经网络的交通标志识别方法

• 作者: 杨斐 王坤明 许忠仁
• 来源期刊: 抚顺石油学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 智能运输系统 交通标志识别 神经网络 BP算法
• 年，卷（期）: 2003,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动化
• 页码范围: 76-79
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 1900字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6952.2003.01.021

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许忠仁	辽宁石油化工大学信息工程学院	31	326	9.0	17.0
2	王坤明	辽宁石油化工大学信息工程学院	3	220	3.0	3.0
3	杨斐	辽宁石油化工大学信息工程学院	3	184	3.0	3.0