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| 基于动态贝叶斯网络的障碍物辨识研究 | |
| 引用本文： | 刘顺林,黄影平,刘述民.基于动态贝叶斯网络的障碍物辨识研究[J].教育技术导刊,2018,17(4):25-27. |
| 作者姓名： | 刘顺林 黄影平 刘述民 |
| 作者单位： | 1.上海理工大学 光电信息与计算机工程学院，上海 200093；2.江西理工大学 软件学院，江西 南昌 330013 |
| 摘 要： | 依据对样本的统计学习和对事物的先验知识，在数据缺失或没有样本数据的情况下依然可以建立有效的分类器。从图像中提取特征，筛选出所需特征，构建贝叶斯网络模型，并计算各节点的条件概率。将所需数据传入建好的网络系统中，通过一系列推理判断得到所需答案。实验结果表明，利用动态贝叶斯网络建立的障碍物辨识系统，能有效实现人和车辆等障碍物的辨识。 |
| 关 键 词： | 动态贝叶斯网络 特征提取 障碍物辨识 |
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