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摘要: 内容预览:提出以道路图像矩阵的局部奇异值向量作为特征输入,以BP 神经网络作为分类器的道路导航方法。首先将图像分割成若干子图像,然后分别对子图像进行奇异值分解,提取子图像的代数特征向量,子图像的特征奇异值组成整个图像的局部奇异值向量,作为分类器的输入,再利用BP神经网络分类器对道路图像进行训练及识别,实验中处理了三类道路图像(偏左、偏右、正确方向),每类用20 幅图像作为训练样本,30幅用作测试,
型号 | 厂商 | 价格 |
---|---|---|
EPCOS | 爱普科斯 | / |
STM32F103RCT6 | ST | ¥461.23 |
STM32F103C8T6 | ST | ¥84 |
STM32F103VET6 | ST | ¥426.57 |
STM32F103RET6 | ST | ¥780.82 |
STM8S003F3P6 | ST | ¥10.62 |
STM32F103VCT6 | ST | ¥275.84 |
STM32F103CBT6 | ST | ¥130.66 |
STM32F030C8T6 | ST | ¥18.11 |
N76E003AT20 | NUVOTON | ¥9.67 |