利用类神经网路追踪高速公路路面灰阶之即时分析系统

摘要

本发明之系统提供一可于高速公路上侦测物体移动的方法，其具有即时的特性与可安装于一般常见的 IBM PC相容的机种上而达成低价位效益者。本系统利用双触发线的方式来降低系统的计算时间，且为了克服受天候因素影响所产生的照度变化（如昼夜间的照度差异和云层所造成的阴影），系统乃以触发线上的路面灰阶来训练适应性非监督式类神经网路ＦＳＣＬ（Frequency-Sensitive Competitive Learning），使之能找出路面的正确灰阶，并且根据本发明系统之灰阶追踪策略，使系统达到即时之特性者。

主权项

1. 一种利用类神经网路的车辆侦测方法,其特征为具备影像侦测器装设于车道路之上方,及影像处理卡插于个人电脑之扩充槽上接收前述侦测器送出之影像讯号,且前述个人电脑训练具有一个神经元的输入层及n个神经元的输出层之适应性非监督式类神网路FSCL架构,其包含之步骤为: 将1n的加权矩阵加上介于0到1的随机値,即0 W1,其中1 n ,每个输出神经元的计数器启始设定为0,即U =0,其中1 ; 由影像处理卡上取得触发线上的平均灰阶g,并将之正规化(normalize)为数値X; 将步骤2得到的训练资料X放到FSCL之输入层,训练FSCL类神经网路; 不断重覆步骤与;于前述步骤中取出胜利次数最多之输出神经元,并使相连之加权値W@ssi转换回灰阶値g',可藉以获得FSCL所找出之正确路面灰阶値并追踪路面灰阶者。2. 如申请专利范围第1项所记载之车辆侦测方法,其中影像侦测器系可用以撷取预设触发线上之路面灰阶影像者。3. 如申请专利范围第2项所记载之车辆侦测方法,其中追踪灰阶系将FSCL与系统程式平行作业,在不正常之压线状态下,系统便与FSCL之路面灰阶比较,并校正系统所保持的灰阶资料。4. 如申请专利范围第1项所记载之车辆侦测方法,其中影像处理卡具有转换影灰阶値供电脑存取者。5. 如申请专利范围第1项所记载之车辆侦测方法,其中类神经网路FSCL架构中n个神经元之输出层中系以八个为最适宜者。图示简单说明:图一系习知统计式图形辨识架构。图二系本发明之结构式图形辨识架构。图三(a)系本发明之侦测原理。图三(b)系本发明之硬体架构。图四系本发明所使用于追踪灰阶之类神经FSCL架构。