基于模糊神经网络的交通标志识别方法研究

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对交通标志进行实时、正确的识别,是智能交通系统中一个重要方面。文章提出了一种基于模糊神经网络的交通标志识别方法。该人工神经网络的激活函数由模糊逻辑来实现,容易由硬件实现,同时增加基于IF-THEN规则的神经网络的解释性,提高了模糊神经网络作为分类器进行实时识别和分类的可行性。实验证明,该方法具有较高的识别精度和速度,在智能交通系统中具有较高的应用价值。 Real-time, accurate identification of traffic signs is an important aspect of ITS. This paper presents a traffic sign recognition method based on fuzzy neural network. The activation function of the artificial neural network is realized by fuzzy logic, which is easy to implement by hardware. At the same time, the explanatory of neural network based on IF-THEN rule is increased, and the feasibility of using fuzzy neural network as real-time classifier for recognition and classification is improved. Experiments show that this method has higher recognition accuracy and speed, and has higher application value in intelligent transportation system.
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