本文作者：王伟智；刘秉瀚；成功正常投稿发表论文到《福州大学学报(自然科学版)》2014年03期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：根据交通安全状态视频图像的特点,把交通安全状态分为安全和危险二大类,通过对智能视频处理方法的比较,提出一种依据原型模式的直接检测模型和算法,直接检测方法可有效提高交通安全状态识别算法的实时性和准确性.实验表明,本方法交通安全状态的分类识别正确率达87.5%,识别速度比传统神经网络方法提高了16.2%.
【论文正文预览】：0引言交通安全状态的直接检测方法是指使用人工智能和图像处理等方面的理论和技术来识别交通参数及安全状态的方法.基本原理是通过图像采集设备(如高清彩色摄像机和图像采集卡等)将视频图像转化成可处理的数据,再由计算机进行交通安全状态的检测识别,它是一种最复杂、最多样、
【文章分类号】：TP391.41
【稿件关键词】：智能分析交通安全状态自动识别协同神经网络
【参考文献】:

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【稿件标题】：交通安全设施检测|高速公路交通安全状态直接检测方法
【作者单位】：福州大学土木工程学院;福州大学数学与计算机科学学院;
【发表期刊期数】：《福州大学学报(自然科学版)》2014年03期
【期刊简介】：0......更多福州大学学报(自然科学版)杂志社(http://www.400qikan.com/qk/12202/)投稿信息
【版权所有人】：王伟智；刘秉瀚；

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