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针对复杂背景下的车辆自动分类问题,提出了一种新的车型识别方法.该方法是首先采用自适应高斯混合模型进行背景抽取,然后以背景抽取后的车辆侧面图像作为特征图像,设计了顶长比、顶高比和前后比3种参数对车型进行表达,最后通过训练—BP神经网络分类器对车型进行自动分类.对9个样本进行分类测试时,取得了均方误差小于0.0023、识别率达到100%的测试结果,表明笔者设计的车型分类系统可有效地实现车型的自动分类.