基于图像分析的路面湿滑状态特征提取与识别

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道路湿滑图像的检测分类能为制定合理的车速控制和交通诱导策略,减少交通安全事故提供有力的理论依据.采用主成分分析(PCA)和Tabu搜索算法对道路湿滑图像进行特征提取、选择,生成适于图像识别的特征向量,利用设计的径向基函数神经网络(RBF)分类器和概率神经网络(PNN)分类器对道路湿滑图像进行分类实验.分类结果说明在多维输入多类输出的分类器ANN设计中,PNN的性能较优,其泛化性能力和分类准确率占有较大优势.而RBF网络虽然训练误差小,但是其分类准确性和泛化能力均不如PNN.
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