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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％．