【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2012年第29卷第6期 312-315页,共4页

【作 者】： 冯巧娟 ; 姜建

【摘 要】 研究车辆车型种类的分类识别问题，提高车型分类的准确率。针对汽车车体型号分类多是根据提取车辆的高度、宽度等几何特征作为对车体型号判定的依据，当不同型号的车辆高度、宽度等特征相差不大的时候，单纯依靠车辆几何特征进行分类的方法容易出现特征混淆，造成分类准确性不高。为了解决上述问题，提出了一种神经网络算法的车型识别算法。通过提取车型特征作为训练样本，经过BP神经网络训练，多层细分，得到车体型号准确特征，避免了仅对体积特征提取的弊端。实验证明，改进识别算法实现简单，识别准确率高，取得了满意的效果。