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基于圖像局部奇異值向量和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的道路導(dǎo)航方法

發(fā)布時間:2010-3-8 15:15    發(fā)布者:irobot
內(nèi)容預(yù)覽:提出以道路圖像矩陣的局部奇異值向量作為特征輸入,以BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類器的道路導(dǎo)航方法。首先將圖像分割成若干子圖像,然后分別對子圖像進(jìn)行奇異值分解,提取子圖像的代數(shù)特征向量,子圖像的特征奇異值組成整個圖像的局部奇異值向量,作為分類器的輸入,再利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器對道路圖像進(jìn)行訓(xùn)練及識別,實(shí)驗(yàn)中處理了三類道路圖像(偏左、偏右、正確方向),每類用20 幅圖像作為訓(xùn)練樣本,30幅用作測試,結(jié)果表明,這種道路導(dǎo)航方法的識別率達(dá)到了100%。


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