[发明专利]一种用于自动驾驶的野生动物图像识别方法有效
| 申请号： | 201610055926.X | 申请日： | 2016-01-27 |
| 公开（公告）号： | CN105608444B | 公开（公告）日： | 2018-12-28 |
| 发明（设计）人： | 田雨农;范玉涛;周秀田;于维双;陆振波 | 申请（专利权）人： | 大连楼兰科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 沈阳科苑专利商标代理有限公司 21002 | 代理人： | 许宗富 |
| 地址： | 116023 辽宁省大*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种用于自动驾驶的野生动物图像识别方法，包括以下步骤：采用LLE算法对采集图像进行流形学习，得到图像特征；通过图像特征对神经网络进行训练；将实时采集的图像代入神经网络进行识别，得到野生动物种类标签，并将该标签对应的野生动物种类通知驾驶员。本发明融入了流形学习的思想，通过获取数据的低维表达，从而更好的代表数据原始的特征。采用K‑means算法求取神经网络的隐层节点，并且由于设定的c类的初始中心，使K‑means算法的迭代次数大幅减少，减小算法时间消耗，运算速度快。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 自动 驾驶 野生动物 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种用于自动驾驶的野生动物图像识别方法，其特征在于包括以下步骤：采用LLE算法对采集图像进行流形学习，得到图像特征；通过图像特征对神经网络进行训练；将实时采集的图像代入神经网络进行识别，得到野生动物种类标签，并将该标签对应的野生动物种类通知驾驶员；所述将实时采集的图像代入神经网络进行识别包括以下步骤：将实时采集的图像采用LLE算法对采集图像进行流形学习，得到图像特征；将图像特征和权重代入神经网络，得到野生动物种类标签：![]()
YN为野生动物种类标签，W为权重，DN为当前样本与各聚类中心的距离矩阵，D为所有聚类中心之间的距离矩阵，p为隐层节点个数。
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