【摘 要】
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该论文的研究重点主要包括车辆特征值的选取和提取以及基子BP神经网络的车辆类型识别三个部分.从提高整个系统的可靠性出发,提出以下解决方案:选取比例车辆特征值;利用Canny
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该论文的研究重点主要包括车辆特征值的选取和提取以及基子BP神经网络的车辆类型识别三个部分.从提高整个系统的可靠性出发,提出以下解决方案:选取比例车辆特征值;利用Canny边缘检测算法实现特征值的提取; BP网络模型的构建及BP算法的应用.该文算法基本实现了对常见车辆类型的初步分类.经系统测试对客车识别率达到96.34﹪,轿车识别率达到91. 21﹪,货车识别率也达到了94.87﹪,各方面指标已经基本达到实用水平.
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