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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 被引量：5
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作者 万剑 赵恺 王维锋 《交通信息与安全》 2013年第2期32-35,共4页
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... 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%。 展开更多
关键词 湿滑道路图像 图像模式识别 图像特征 RBF神经网络
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