基于神经网络的交通标志识别方法

摘要：

介绍了神经网络分类器的基本原理,针对3类交通标志,即禁止标志、警告标志和指示标志,提出了应用神经网络分类器进行交通标志自动识别的基本方法.神经网络分类器由两层网络联结而成,前层网络由单个BP网络完成交通标志的粗分工作,后层由3个BP网络将粗分结果分别进行细分,完成识别任务.此设计结构与传统的单层分类器相比,在训练速度和识别正确率方面都有较大的提高;显然,这与神经网络在解决小规模问题时正确率高、训练速度快相符合.同时,增加新的训练样本时,只要对相应网络进行训练即可,而不必对整个网络进行重新训练.实验结果表明,基于神经网络的交通标志自动识别方法,具有很好的识别效果.

关键词：智能运输系统、交通标志识别、神经网络、BP算法

所属期刊栏目：23

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：76-79