基于改进BP神经网络车型识别的研究  

Study on automatic vehicle recognition system based on improved BP network

作　　者：王智文[1] 刘美珍[2] 黄秋凤 蔡启先[1] 

机构地区：[1]广西工学院计算机工程系,广西柳州545006 [2]广西工学院图书馆,广西柳州545006 [3]柳州市政工程有限责任公司,广西柳州510056

出　　处：《广西工学院学报》2008年第3期23-26,共4页Journal of Guangxi University of Technology

基　　金：广西教育厅科研项目(编号200707LX196);广西工学院自然科学基金项目(院科自0704102)

摘　　要：在分析了BP网络学习算法的缺陷基础上,引入动量项和遗传算法对BP网络学习算法进行改进。利用小波多尺度边缘检测对汽车车型图像进行分割和特征提取,利用矩不变量特征和改进BP神经网络对汽车车型进行自动识别和分类。提高了汽车车型自动识别和分类的速度和正确率。BP network is improved by introducing momentum and genetic algorithm based on analyzing its demerits. We divide up image of automatic vehicle and pick up its characteristics with wavelet multi-scale edge detecting, and use the invariant quadratures and improved BP network to extract the features of image of Automatic vehicle. The study can improve automatic vehicle recognition, classifying speed and preciseness.

关 键 词：BP网络 动量项 遗传算法 矩不变量 汽车车型自动识别 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]