基于遗传BP算法的车型识别技术在智能交通中的应用

• 作者: 刘富强 王正勤
• 来源期刊: 工业控制计算机
• 学科: 工学
• 关键词: 智能交通 BP神经网络 特征提取 遗传算法
• 年，卷（期）: 2007,（9）
• 所属期刊栏目: 交通智能化
• 页码范围: 77-79
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 3995字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-182X.2007.09.038

摘要

车型识别技术作为智能交通系统中关键技术,特征识别法具有较高的识别精度、鲁棒性、实时性,是车型分类技术的主要方法.但是该方法存在两个主要问题:车型分类网络需要优化,目标特征提取算法性能与工程应用要求尚有差距.针对上述问题展开研究,引入遗传算法、动量项等对BP算法优化车型分类网络、采用耗时低的Surendra背景提取算法、迭代阈值分割算法改善目标特征提取工作的实时性,仿真结果表明,基于遗传BP算法构建的车型识别系统的精确性、鲁棒性等关键性能达到系统设计要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王正勤	安徽商贸职业技术学院计算机系	21	82	4.0	8.0
2	刘富强	同济大学电子与信息工程学院	74	866	15.0	27.0