多功能神经识别及虚拟神经网络系统研究

本项目研究多功能神经网络理论及融合技术，应用于运动目标的智能识别。多功能神经网络及融合技术包括：CNN形态滤波、运动模糊图象的复原等预处理；基于小波帧包分析的子波网络、基于模型及局部极值的二值化网络、融合模糊逻辑与ARTMAP网络等实现目标的分割：基于径向矢量的不变性形状分类器及基于边缘方向信息的主动轮廓提取算法等目标的表征和描述；多级分类器集成及具有选择性特性的模式匹配等模型，实现目标分类与识别。这些创新的技术成功地应用于运动目标号码自动识别，得到发明奖，已取得专利授予权。5篇论文被国际《EI》收录，该项成果已应用于上海黄浦江隧道过江车辆自动收费系统及柳州铁路局货物列车编号自动识别系统。