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应用BP神经网络分类器识别交通标志被引量：25: 1; 作者杨斐王坤明 +1 位作者马欣朱双东《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第10期120-121,共2页; 介绍了神经网络特性和BP神经网络分类器的一般原理。针对交通标志识别需要处理的信息量大以及受天气道路等外界条件的影响存在噪声干扰的情况，提出了一种应用BP神经网络分类器识别交通标志的方法。识别分为图像数字处理、BP神经网络的... 展开更多; 关键词 bp神经网络分类器图像识别道路交通标志; 在线阅读下载PDF 职称材料

BP神经网络分类器在储粮害虫图像检索中的应用研究被引量：9: 2; 作者许振伟《中国粮油学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期103-106,共4页; 针对储粮害虫图像检索特点,将BP神经网络分类器技术应用于储粮害虫图像检测和识别,成为近年来的一个研究热点。对采集到的包含储粮害虫的图像使用基于BP神经网络分类器的图像的储粮害虫图像检索方法,可以在线将储粮害虫从图像背景中分... 展开更多; 关键词图像检索 bp神经网络分类器储粮害虫; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于BP神经网络的车牌字符分类识别方法被引量：21: 3; 作者杨凡赵建民朱信忠《计算机科学》 CSCD 北大核心 2005年第8期192-195,共4页; 目前,车牌字符识别算法主要是基于模板匹配、特征匹配或神经网络的方法。本文根据车牌字符的特殊性,提出一种采用特征提取与BP神经网络学习算法相结合的分类识别技术,选取字符的粗网格特征作为字符的识别特征,以改进后的归一化字符原始... 展开更多; 关键词车牌识别字符识别 bp神经网络字符提取 bp神经网络分类器车牌字符识别字符分类识别方法网络学习算法车牌识别系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于字符组合特征及BP神经网络的车牌汉字识别被引量：3: 4; 作者刘艳红高丽清王连明《东北师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2012年第3期60-64,共5页; 提出了一种车牌汉字识别方法.该方法基于统计特征中的投影特征将车牌汉字根据结构特征进行粗分类,对于粗分类结果建立不同的BP神经网络分类器,训练完毕后,以MATLAB为软件平台,利用网络参数对车牌汉字进行分类识别.结果表明,该方法对车... 展开更多; 关键词投影特征结构特征 bp神经网络分类器 MATLAB; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多分类器组合的红外目标识别方法被引量：3: 5; 作者王正国罗来邦 +2 位作者董卫斌郑少超吴徐谦《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2012年第2期61-66,共6页; 针对以往的红外目标模式识别方法无法区分坦克与铁板假目标的缺点,提出了基于多分类器组合的红外目标模式识别方法。该方法对红外图像的每行像素使用线性分类器和BP神经网络分类器进行识别,用与规则对两分类器的识别结果进行决策融合,... 展开更多; 关键词红外探测模式识别多分类器组合bp神经网络决策融合; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于灰度共生矩阵的金属断口图像的分类研究被引量：12: 6; 作者苏静黎明《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第9期223-225,234,共4页; 灰度共生矩阵在图像的纹理分析中是一个很重要的方法,但是其参数的选择现在还没有确定的方法。论文计算了灰度共生矩阵的13个特征参数,根据不同步长、不同灰度压缩级时特征值的变化曲线确定步长和灰度级别,然后根据相关系数分析选择其中... 展开更多; 关键词金属断口纹理分析 bp神经网络分类器灰度共生矩阵; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于小波矩的图像识别方法被引量：11: 7; 作者张虹陈文楷《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2004年第4期427-431,共5页; 研究了一种基于小波矩的图像目标平移、缩放和旋转不变特征提取算法,将不变特征提取算法与BP神经网络结合,组成一个图像识别系统.目的在于提高图像处理的质量,这种方法有更好的实用性.在这个系统中,利用小波矩不变量不仅可以得到图像的... 展开更多; 关键词小波矩平移缩放和旋转不变性 bp神经网络分类器; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于双目视觉的振动筛运行状态在线检测方法被引量：5: 8; 作者杨硕佟建楠《工矿自动化》北大核心 2018年第6期92-97,共6页; 针对现有振动筛运行状态检测方法仅能对振动筛局部运行状态进行检测,且存在精度低、时效性差等问题,提出了一种基于双目视觉的振动筛运行状态在线检测方法。首先通过双目视觉检测装置对振动筛的运动图像进行采集;然后对图像进行灰度化处... 展开更多; 关键词选煤振动筛运动图像采集双目视觉多尺度角点检测光流估计 bp神经网络分类器; 在线阅读下载PDF 职称材料

电气设备局部放电灰度图象的矩特征提取研究被引量：2: 9; 作者李新成小瑛孟小红《矿业安全与环保》 2003年第6期17-18,31,共3页; 从图象识别角度研究了电气设备局部放电的模式识别。对电气设备局部放电灰度图象的矩特征进行了深入研究。制作了3种绝缘缺陷模型,在双层屏蔽室中对这3种模型进行了实验,取得了大量的放电样本数据。用BP人工神经网络分类器进行识别,结... 展开更多; 关键词局部放电灰度图象矩特征图象识别 bp人工神经网络分类器; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名应用BP神经网络分类器识别交通标志被引量：25: 1; 作者杨斐王坤明马欣朱双东; 机构辽宁石油化工大学信息工程分院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第10期120-121,共2页; 文摘介绍了神经网络特性和BP神经网络分类器的一般原理。针对交通标志识别需要处理的信息量大以及受天气道路等外界条件的影响存在噪声干扰的情况，提出了一种应用BP神经网络分类器识别交通标志的方法。识别分为图像数字处理、BP神经网络的训练、测试与对加入噪声图像进行识别3个步骤，经实验取得了良好的识别效果。; 关键词 bp神经网络分类器图像识别道路交通标志; Keywords bp neural network classifier Image recognition Road traffic sign; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名BP神经网络分类器在储粮害虫图像检索中的应用研究被引量：9: 2; 作者许振伟; 机构浙江工商大学信息与电子工程学院; 出处《中国粮油学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期103-106,共4页; 基金浙江省自然科学基金项目(Y106669); 文摘针对储粮害虫图像检索特点,将BP神经网络分类器技术应用于储粮害虫图像检测和识别,成为近年来的一个研究热点。对采集到的包含储粮害虫的图像使用基于BP神经网络分类器的图像的储粮害虫图像检索方法,可以在线将储粮害虫从图像背景中分离出来,很好地保留了储粮害虫各个部分的纹理特征,并将信息分类存储以备查询。试验和仿真结果证明该算法不仅在线计算量小、便于实时控制,而且能够快速、高效地检测到储粮害虫的有效特征,同时进行分类检索。; 关键词图像检索 bp神经网络分类器储粮害虫; Keywords image retrieval, bp neural network, stored- grain pest; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于BP神经网络的车牌字符分类识别方法被引量：21: 3; 作者杨凡赵建民朱信忠; 机构浙江师范大学信息科学与工程学院; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2005年第8期192-195,共4页; 基金浙江省高校重点科技攻关计划项目(2005C21021)资助; 文摘目前,车牌字符识别算法主要是基于模板匹配、特征匹配或神经网络的方法。本文根据车牌字符的特殊性,提出一种采用特征提取与BP神经网络学习算法相结合的分类识别技术,选取字符的粗网格特征作为字符的识别特征,以改进后的归一化字符原始特征直接输入到BP神经网络分类器中进行车牌字符识别研究。对于易混淆和相似的字符、汉字笔划粘连、字符偏移现象等都提出了自己的解决方法。实验结果说明,本方法可大幅提高车牌识别系统的正确识别率和抗干扰能力。; 关键词车牌识别字符识别 bp神经网络字符提取 bp神经网络分类器车牌字符识别字符分类识别方法网络学习算法车牌识别系统; Keywords License plate recognition,Character recognition, bp neural network,Character distill; 分类号 TP24 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于字符组合特征及BP神经网络的车牌汉字识别被引量：3: 4; 作者刘艳红高丽清王连明; 机构东北师范大学应用电子技术研究所; 出处《东北师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2012年第3期60-64,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(50478007) 吉林省科技发展计划项目(20100458); 文摘提出了一种车牌汉字识别方法.该方法基于统计特征中的投影特征将车牌汉字根据结构特征进行粗分类,对于粗分类结果建立不同的BP神经网络分类器,训练完毕后,以MATLAB为软件平台,利用网络参数对车牌汉字进行分类识别.结果表明,该方法对车牌汉字识别有效,识别率高.; 关键词投影特征结构特征 bp神经网络分类器 MATLAB; Keywords projection characteristic； structure characteristic； bp neural network classifier； MATLAB; 分类号 TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多分类器组合的红外目标识别方法被引量：3: 5; 作者王正国罗来邦董卫斌郑少超吴徐谦; 机构西安机电信息技术研究所; 出处《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2012年第2期61-66,共6页; 文摘针对以往的红外目标模式识别方法无法区分坦克与铁板假目标的缺点,提出了基于多分类器组合的红外目标模式识别方法。该方法对红外图像的每行像素使用线性分类器和BP神经网络分类器进行识别,用与规则对两分类器的识别结果进行决策融合,得到每行像素的识别结果,然后对多行像素的识别结果使用多数票规则及或规则进行决策融合,得到最终识别结果,完成对坦克、背景和铁板假目标的区分。仿真结果表明:组合使用BP神经网络分类器和线性分类器,可提高系统识别能力,能较好地完成目标识别。; 关键词红外探测模式识别多分类器组合bp神经网络决策融合; Keywords infrared detection pattern recognition classifiers combination bp neural network decision fusion; 分类号 TJ431.6 [兵器科学与技术—火炮、自动武器与弹药工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于灰度共生矩阵的金属断口图像的分类研究被引量：12: 6; 作者苏静黎明; 机构南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第9期223-225,234,共4页; 基金国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60475002) 无损检测技术教育部重点实验室开放基金; 文摘灰度共生矩阵在图像的纹理分析中是一个很重要的方法,但是其参数的选择现在还没有确定的方法。论文计算了灰度共生矩阵的13个特征参数,根据不同步长、不同灰度压缩级时特征值的变化曲线确定步长和灰度级别,然后根据相关系数分析选择其中的7个特征,利用加权欧式距离分类器将金属断口图像分为4类。与常用的5个特征进行分类相比,根据该方法选择的7个特征分类效果明显更好。; 关键词金属断口纹理分析 bp神经网络分类器灰度共生矩阵; Keywords metal fracture texture analysis bp neural network classifier Gray Level Cooceurrenee Matrix（GLCM）; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于小波矩的图像识别方法被引量：11: 7; 作者张虹陈文楷; 机构北京工业大学电子信息与控制工程学院; 出处《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2004年第4期427-431,共5页; 文摘研究了一种基于小波矩的图像目标平移、缩放和旋转不变特征提取算法,将不变特征提取算法与BP神经网络结合,组成一个图像识别系统.目的在于提高图像处理的质量,这种方法有更好的实用性.在这个系统中,利用小波矩不变量不仅可以得到图像的局部特征,还增加了对图像结构精细特征的把握能力强的优点,把提取的图像目标平移、缩放和旋转不变特征馈人BP神经网络,完成有监督的不变性模式识别.在实验中,利用该方法对无噪、有噪图像,特别是相似物体图像进行识别,可获得98％的正确识别率;并且将其与一般不变矩特征的算法获得的实验数据进行了对比分析.实验结果表明,该方法在图像识别准确率和抗噪性能上都有较大的提高.; 关键词小波矩平移缩放和旋转不变性 bp神经网络分类器; Keywords wavelet moment translation scaling and rotation invariant bp neural network'classifier; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于双目视觉的振动筛运行状态在线检测方法被引量：5: 8; 作者杨硕佟建楠; 机构煤炭科学研究总院唐山研究院天津大学电气自动化与信息工程学院唐山学院土木工程学院; 出处《工矿自动化》北大核心 2018年第6期92-97,共6页; 基金煤炭科学研究总院科技创新基金项目(2016ZYMS017); 文摘针对现有振动筛运行状态检测方法仅能对振动筛局部运行状态进行检测,且存在精度低、时效性差等问题,提出了一种基于双目视觉的振动筛运行状态在线检测方法。首先通过双目视觉检测装置对振动筛的运动图像进行采集;然后对图像进行灰度化处理,利用多尺度Harris角点检测算法获取图像的特征点,引入图像金字塔理论改进Lucas-Kanade光流估计算法,提高图像特征点运动轨迹的在线追踪性能;最后设计BP神经网络分类器,完成对特征点运动轨迹的分析与辨识,实现对振动筛整体运行状态的检测。试验结果表明,该检测方法准确性高、时效性好,可对振动筛运动轨迹进行全方位、多角度的追踪和辨识,实现了振动筛整体运行状态的在线检测和分析。振动筛在停止、正常、疑似故障和故障4种状态下,该方法的准确率分别达到了97.917%、90.667%、96.431%和93.181%。; 关键词选煤振动筛运动图像采集双目视觉多尺度角点检测光流估计 bp神经网络分类器; Keywords coal preparation vibrating screen movement image acquisition binocular vision multi-scale corner detection optical flow estimation bp neural network classifier; 分类号 TD948 [矿业工程—选矿]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名电气设备局部放电灰度图象的矩特征提取研究被引量：2: 9; 作者李新成小瑛孟小红; 机构重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室煤炭科学研究总院重庆分院; 出处《矿业安全与环保》 2003年第6期17-18,31,共3页; 文摘从图象识别角度研究了电气设备局部放电的模式识别。对电气设备局部放电灰度图象的矩特征进行了深入研究。制作了3种绝缘缺陷模型,在双层屏蔽室中对这3种模型进行了实验,取得了大量的放电样本数据。用BP人工神经网络分类器进行识别,结果表明矩特征的识别率较高,说明该方法具有良好的应用效果。; 关键词局部放电灰度图象矩特征图象识别 bp人工神经网络分类器; 分类号 TD608 [矿业工程—矿山机电]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	应用BP神经网络分类器识别交通标志	杨斐王坤明马欣朱双东	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2003	25	在线阅读下载PDF 职称材料
2	BP神经网络分类器在储粮害虫图像检索中的应用研究	许振伟	《中国粮油学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2010	9	在线阅读下载PDF 职称材料
3	一种基于BP神经网络的车牌字符分类识别方法	杨凡赵建民朱信忠	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2005	21	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于字符组合特征及BP神经网络的车牌汉字识别	刘艳红高丽清王连明	《东北师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2012	3	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于多分类器组合的红外目标识别方法	王正国罗来邦董卫斌郑少超吴徐谦	《探测与控制学报》 CSCD 北大核心	2012	3	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于灰度共生矩阵的金属断口图像的分类研究	苏静黎明	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2008	12	在线阅读下载PDF 职称材料
7	一种基于小波矩的图像识别方法	张虹陈文楷	《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2004	11	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于双目视觉的振动筛运行状态在线检测方法	杨硕佟建楠	《工矿自动化》北大核心	2018	5	在线阅读下载PDF 职称材料
9	电气设备局部放电灰度图象的矩特征提取研究	李新成小瑛孟小红	《矿业安全与环保》	2003	2	在线阅读下载PDF 职称材料