%0 Journal Article
%A 岳昊;邵春福;赵熠
%T 基于BP神经网络的行人和自行车交通识别方法
%D 2008
%R 
%J 星空电竞app2026最新版学报
%P 46-49
%V 32
%N 3
%X 研究了基于BP神经网络的行人和自行车识别方法.首先对图像提取4个特征,形成特征向量作为BP神经网络的输入;然后设计BP神经网络的结构,网络输出为对行人和自行车的识别;为了确定BP神经网络合理的隐层神经元数目,分别对不同隐层神经元数目的神经网络进行了实验分析.最后利用实测的数据对BP神经网络进行训练、仿真实验,并对实验结果进行分析;结果表明:最佳网络的正确识别率为84;,行人和自行车的正确识别率分别为89;和71;.
%U https://jdxb.bjtu.edu.cn/CN/abstract/article_1473.shtml