[发明专利]一种基于小波熵与人工神经网络的福特汽车检测方法在审
| 申请号： | 201710130212.5 | 申请日： | 2017-03-07 |
| 公开（公告）号： | CN106919925A | 公开（公告）日： | 2017-07-04 |
| 发明（设计）人： | 刘方园;张煜东;王水花;贾文娟;杨蒙蒙 | 申请（专利权）人： | 南京师范大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司32200 | 代理人： | 姜慧勤 |
| 地址： | 210023 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于小波熵与人工神经网络的福特汽车检测方法，该方法包括获取各个品牌的汽车样本图像，对汽车样本图像进行图像处理，得到汽车车身图像；对每个汽车车身图像，进行灰度变换并利用二级小波变换方法提取经灰度变换后汽车车身图像上的七个特征；将所有特征集合在一起并利用K折交叉验证方法对BP神经网络进行训练，得到训练好的BP神经网络；获取新的汽车样本图像，并进行图像处理，利用训练好的BP神经网络对新的汽车样本图像进行分类，得到分类结果。本发明的应用范围较广泛，可以应用于各个汽车公司对其品牌汽车的检测，相当于对售后汽车的使用情况进行“跟踪”，有利于各汽车公司改进产品性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 小波熵 人工 神经网络 福特 汽车 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于小波熵与人工神经网络的福特汽车检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，获取各个品牌的汽车样本图像，对汽车样本图像进行图像处理，得到汽车车身图像；步骤2，对每个汽车车身图像，进行灰度变换并利用二级小波变换方法提取经灰度变换后汽车车身图像上的七个特征；步骤3，将所有特征集合在一起并利用K折交叉验证方法对BP神经网络进行训练，得到训练好的BP神经网络；步骤4，获取新的汽车样本图像，并进行图像处理，利用训练好的BP神经网络对新的汽车样本图像进行分类，得到分类结果。
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