基于优化神经网络模型的交通环境识别方法、装置、设备及介质

AITNT-国内领先的一站式人工智能新闻资讯网站
# 热门搜索 #
基于优化神经网络模型的交通环境识别方法、装置、设备及介质
申请号:CN202511217683
申请日期:2025-08-28
公开号:CN120747923B
公开日期:2025-11-25
类型:发明专利
摘要
本申请公开了一种基于优化神经网络模型的交通环境识别方法、装置、设备及介质,涉及图像处理技术领域,包括:通过获取交通环境图像数据,对交通环境图像数据进行预处理,得到处理后的图像数据,将处理后的图像数据输入预设深度分类模型中,得到交通环境类别标签,基于交通环境类别标签和预设分类表进行匹配,得到交通环境图像类别。通过构建预设深度分类模型并引入粒子群优化机制,结合协同神经动力学优化算法,在训练中动态调整参数以最小化锐度指标,从而提高神经网络对于复杂交通环境进行识别的准确性和泛化能力,实现对交通环境图像的高效准确识别。
技术关键词
优化神经网络模型 环境图像数据 交通 环境识别方法 图像数据集合 标签 引入粒子群优化 环境识别设备 环境识别装置 指标 传播算法 图像处理技术 图像类别 生成参数 程序