基于动态贝叶斯网络的障碍物辨识研究

• 作者: 刘述民 刘顺林 黄影平
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 动态贝叶斯网络 特征提取 障碍物辨识
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 25-27
• 页数: 3页
• 分类号: TP301
• 字数: 1942字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.172656

摘要

依据对样本的统计学习和对事物的先验知识,在数据缺失或没有样本数据的情况下依然可以建立有效的分类器.从图像中提取特征,筛选出所需特征,构建贝叶斯网络模型,并计算各节点的条件概率.将所需数据传入建好的网络系统中,通过一系列推理判断得到所需答案.实验结果表明,利用动态贝叶斯网络建立的障碍物辨识系统,能有效实现人和车辆等障碍物的辨识.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄影平	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	24	117	5.0	10.0
2	刘述民	江西理工大学软件学院	7	5	2.0	2.0
3	刘顺林	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	1	2	1.0	1.0