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基於優化BP神經網路的車型分類識別技術的研究（簡體書）
- ISBN13：9787122198082
- 出版社：化學工業出版社
- 裝訂：平裝
- 出版日：2014/04/01
人民幣定價：28 元
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目次
書摘/試閱
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《基于優化BP神經網絡的車型分類識別技術的研究》可供研究智能交通系統的人員參考。
目次
第1章緒論
1.1城市交通問題的現狀
1.2智能交通關鍵技術研究的意義
1.3運動目標檢測的研究現狀
1.4BP神經網絡優化研究的現狀
1.5車型分類技術的現狀
1.6內容安排
第2章基于BP網絡車型分類系統
2.1車型分類系統的研究方法
2.2車型分類系統的工作流程
2.3車型分類系統的網絡結構
2.3.1系統分類網絡層數
2.3.2系統分類網絡變量
2.4系統的目標分類識別
2.4.1目標特征提取
2.4.2目標分類識別
2.5系統改進的方向
2.6本章小結
第3章BP網絡算法的改進
3.1BP神經網絡
3.1.1BP神經網絡
3.1.2BP算法原理
3.1.3BP網絡存在的問題
3.2BP神經網絡優化
3.2.1局部最小化問題的優化
3.2.2網絡收斂速度的優化
3.2.3隱含層節點數選擇方法的改進
3.3基于遺傳BP網絡的車型分類算法
3.3.1GA&BP混合學習算法理論基礎
3.3.2GA&BP混合學習算法結構
3.3.3GA&BP混合學習算法
3.4優化前后BP算法的仿真比較
3.4.1選擇測試函數
3.4.2選擇仿真比較算法
3.4.3仿真實驗結果
3.5本章小結
第4章目標特征信息提取算法
4.1目標檢測與提取方法
4.2目標圖像的分割
4.2.1實時交通背景的提取算法
4.2.2圖像自適應閾值分割算法
4.3二值圖像處理
4.4目標信息的提取
4.4.1斑塊分析過程
4.4.2兩種斑塊算法的分析
4.4.3目標區域信息提取
4.5本章小結
第5章車型分類識別系統的應用
5.1系統軟件設計界面與檢測
5.1.1系統主界面
5.1.2系統檢測
5.2車型分類系統仿真
5.2.1系統網絡的仿真參數
5.2.2系統仿真結果
5.3本章小結
第6章總結與展望
6.1總結
6.2下一步的工作方向
參考文獻
后記
1.1城市交通問題的現狀
1.2智能交通關鍵技術研究的意義
1.3運動目標檢測的研究現狀
1.4BP神經網絡優化研究的現狀
1.5車型分類技術的現狀
1.6內容安排
第2章基于BP網絡車型分類系統
2.1車型分類系統的研究方法
2.2車型分類系統的工作流程
2.3車型分類系統的網絡結構
2.3.1系統分類網絡層數
2.3.2系統分類網絡變量
2.4系統的目標分類識別
2.4.1目標特征提取
2.4.2目標分類識別
2.5系統改進的方向
2.6本章小結
第3章BP網絡算法的改進
3.1BP神經網絡
3.1.1BP神經網絡
3.1.2BP算法原理
3.1.3BP網絡存在的問題
3.2BP神經網絡優化
3.2.1局部最小化問題的優化
3.2.2網絡收斂速度的優化
3.2.3隱含層節點數選擇方法的改進
3.3基于遺傳BP網絡的車型分類算法
3.3.1GA&BP混合學習算法理論基礎
3.3.2GA&BP混合學習算法結構
3.3.3GA&BP混合學習算法
3.4優化前后BP算法的仿真比較
3.4.1選擇測試函數
3.4.2選擇仿真比較算法
3.4.3仿真實驗結果
3.5本章小結
第4章目標特征信息提取算法
4.1目標檢測與提取方法
4.2目標圖像的分割
4.2.1實時交通背景的提取算法
4.2.2圖像自適應閾值分割算法
4.3二值圖像處理
4.4目標信息的提取
4.4.1斑塊分析過程
4.4.2兩種斑塊算法的分析
4.4.3目標區域信息提取
4.5本章小結
第5章車型分類識別系統的應用
5.1系統軟件設計界面與檢測
5.1.1系統主界面
5.1.2系統檢測
5.2車型分類系統仿真
5.2.1系統網絡的仿真參數
5.2.2系統仿真結果
5.3本章小結
第6章總結與展望
6.1總結
6.2下一步的工作方向
參考文獻
后記
書摘/試閱
（3）自適應閾值分割方法比較
可以從試驗結果（圖4.6～圖4.9）中看出，兩種方法都可以實現對前景的分割，而且效果還是比較令人滿意的，兩者在效果上沒有太大的差別。從運算的時間復雜度上來說兩者是相當的，但是在實際使用中需要對智能門限加以限制。因為很多時候路面上沒有車輛，如果依靠自適應門限就會出現很多因為抖動而產生的噪聲，門限會很低，所以需要將門限的最小值加以限制，如果低于下限，用最小值加以代替。本書選擇迭代分割法，主要因為該算法結構簡單、運行快速，符合系統實時性要求。
4.3二值圖像處理
圖像分割后的二值圖像存在較突出的問題就是使原來屬于同一個目標的區域變得分散，同時圖像分割行為受到噪聲的干擾而產生很多細小的噪聲斑點，這些分散的區域和噪聲斑點對于下一步的圖像斑塊處理造成較大的干擾，因此需要對二值圖像進行相應的處理。
具體處理方法如下。
（1）二值圖像濾波、去噪
圖像濾波基本運算有四種：膨脹（或擴展）運算、濾波（或侵蝕）運算、開運算和閉運算。下面簡要描述四種運算的原理。
①圖像的擴展運算和收縮運算是互逆的。擴展運算使一些背景像素點變成1，收縮運算使某些像素點為1的地方變成0。簡單的擴展與收縮實現方法如下：
擴展，如果相鄰點是1，則將該點從0變為1；
收縮，如果相鄰點是0，則將該點從1變為0。
這樣，收縮可以看作是擴展背景。擴展和收縮這樣簡單的運算可以完成非常有用而又形似很復雜的運算。
②圖像的開運算和閉運算也是互逆的。開操作一般使對象的輪廓變得光滑，斷開狹窄的間斷，消除細的突出物。閉操作同樣使輪廓線更為光滑，但與開操作相反的是，它通常消弭狹窄的間斷和長細的鴻溝，消除小的空洞，并填補輪廓線中的裂痕。
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