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针对传统的道路检测方法存在流程繁杂,容易被干扰,检测效果不令人满意等问题,本文依据有车辆通过的位置为路这一思想,利用识别运动物体实现识别静态物体的思想,在此基础之上引入改进的神经网络作为分类器,提出一种神经网络和帧差技术相结合的道路位置识别算法。利用改进神经网络的学习能力,提高了道路位置检测的准确率。