基于BP神经网络的行人和自行车交通识别方法

• 作者: 岳昊 赵熠 邵春福
• 来源期刊: 北京交通大学学报（自然科学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 交通工程 模式识别 行人识别 自行车识别 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 交通运输工程
• 页码范围: 46-49
• 页数: 4页
• 分类号: U491.116
• 字数: 3401字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-0291.2008.03.010

摘要

研究了基于BP神经网络的行人和自行车识别方法.首先对图像提取4个特征,形成特征向量作为BP神经网络的输入;然后设计BP神经网络的结构,网络输出为对行人和自行车的识别;为了确定BP神经网络合理的隐层神经元数目,分别对不同隐层神经元数目的神经网络进行了实验分析.最后利用实测的数据对BP神经网络进行训练、仿真实验,并对实验结果进行分析;结果表明:最佳网络的正确识别率为84%,行人和自行车的正确识别率分别为89%和71%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邵春福	北京交通大学交通运输学院	184	3507	34.0	48.0
2	岳昊	北京交通大学交通运输学院	26	465	11.0	21.0
3	赵熠	北京交通大学交通运输学院	9	209	6.0	9.0