基于图像不变矩特征和BP神经网络的车型分类

摘要：

为实现车型的有效分类,文中提出了一种基于图像分析的车型分类方法.首先,根据视频序列图像建立了路面背景,利用背景差分将图像中的车辆区域分割出来,计算车辆区域的不变矩特征量.为了加快特征的提取,利用Canny算子检测车辆区域的边缘,提取车辆轮廓,直接计算车辆轮廓的矩不变量,将其作为车型分类的特征量.然后建立具有3层结构的BP神经网络,将不变矩特征量作为神经网络的输入,根据神经网络的输出实现车型的分类.试验证实了该方法的有效性.

关键词：车型分类、不变矩、神经网络、图像分割、边缘检测

所属期刊栏目：37

分类号：U116;TP391.4(综合运输体制与结构)

资助基金：建设部软科学研究项目2008-K5-6

在线出版日期：2009-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：87-91