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基于高维特征和RBF神经网络的湿滑道路图像判别方法

来源 :交通信息与安全 | 被引量 : 0次 | 上传用户：ygs850723

【摘 要】

：

建立湿滑道路图像模式识别的分类模型,以J判据对图像高维复杂特征进行降维,按照优化后的特征和不同的样本数量建立多个测试条件,采用RBF神经网络进行8类不同湿滑道路图像的判

【作 者】

：

万剑  赵恺  王维锋 

【机 构】

：

江苏省交通规划设计院股份有限公司,武汉理工大学智能交通系统研究中心

【出 处】

：

交通信息与安全

【发表日期】

：

2013年2期

【关键词】

：

湿滑道路图像 图像模式识别 图像特征 RBF神经网络 

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(批准号:51208394)资助

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建立湿滑道路图像模式识别的分类模型,以J判据对图像高维复杂特征进行降维,按照优化后的特征和不同的样本数量建立多个测试条件,采用RBF神经网络进行8类不同湿滑道路图像的判别实验,分析RBF神经网络用于湿滑道路图像分类的优劣、影响因素以及性能改善方法.分析表明:通过图像特征降维后,采用RBF神经网络对不同道路湿滑状况进行判别,正确率约可达78.4％.

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