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基于PCA与BP神经网络的危险化学品车辆识别
| 论文题名： | 基于PCA与BP神经网络的危险化学品车辆识别 |
| 关键词： | 危险化学品车辆;交通运输安全;危险化学品运输;车辆识别;BP神经网络 |
| 摘要： | 随着我国经济的发展，危险化学品运输量逐年增加，利用罐车等工具运输危险化学品在交通运输中占有重要地位。危险化学品运输车辆在经过城市或乡镇街区时，一旦发生事故，后果影响很大。为了减少危险化学品车辆运输事故及其造成的损失，在重点保护目标和人员密集的敏感路段，采取特定时期禁止危险化学品车辆的通行措施是十分必要的，要实施上述措施，首先要解决的就是危险化学品车辆识别的问题。 本文在分析危罐车运输车辆特征的基础上，探讨了图像预处理、边缘检测、PCA特征提取以及BP神经网络算法的原理、结构和初始值的选取等问题，研究了基于PCA和BP神经网络算法的罐车识别模式、过程和图像处理方法。应用VB和MATLAB编写了计算机程序，形成了基于罐车PCA特征和BP神经网络算法的识别系统。该系统能够完成罐车图像的预处理、PCA特征提取、BP神经网络训练以及基于BP神经网络的识别等功能。 |
| 作者： | 王战魁 |
| 专业： | 劳动卫生与环境卫生 |
| 导师： | 张兴凯;郭建中 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 首都经济贸易大学 |
| 学位年度： | 2006 |
| 正文语种： | 中文 |
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