基于模糊神经网络的遥感图像道路通行情况分析方法

摘要

基于模糊神经网络的遥感图像道路通行情况分析方法，本发明涉及遥感图像道路通行情况分析方法。本发明是为了解决现有的方法中人工干预过多造成的准确性下降及无法进行大范围区域内道路通行情况分析的问题。本发明步骤为：一：确定输入参数并对输入参数进行归一化处理；二：确定道路通行情况；三：确定输入参数与道路通行情况间的规则；四：构建用于道路通行情况分析的模糊神经网络系统；五、收集训练样本和测试样本，对所有训练样本进行聚类，对神经网络系统进行训练；六：获得所需要的道路属性信息；七：将道路属性信息输入网络进行通行情况分析，与图像中实际的通行情况比较，验证网络的可靠性。本发明应用于高分辨率遥感图像分析领域。

主权项

基于模糊神经网络的遥感图像道路通行情况分析方法，其特征在于，所述遥感图像道路通行情况分析方法包括以下步骤：步骤一：确定输入参数为车道数目、车辆类型、车辆密度和车辆速度，并对输入参数进行归一化处理；步骤二：确定道路通行情况为畅通、轻度拥挤、拥挤和严重拥挤四种情况；步骤三：确定输入参数与道路通行情况间的规则；步骤四：构建用于道路通行情况分析的模糊神经网络系统；步骤五、根据步骤一确定的输入参数，收集训练样本和测试样本，根据步骤二确定的道路通行情况对所有训练样本进行聚类，并用包含输入和输出数据的分类后的训练样本对神经网络系统进行训练；步骤六：通过对路段的遥感图像进行道路信息提取和车辆检测，获得所需要的道路属性信息；步骤七：将步骤六中的道路属性信息输入网络进行通行情况分析，并与图像中实际的通行情况进行比较，验证网络的可靠性。