摘要：基于室外场景中移动目标的形状特征,提出了一种利用多级神经网络进行运动目标实时分类的方法。在对人、人群、自行车、大汽车与小汽车5种常见运动目标的形状特征分析基础上,将七阶矩、分散度、长宽比、离散度作为分类特征向量,利用多级神经网络进行了目标分类。实验结果表明该方法误判率低、分类精度高,能较好地实现单人、人群、自行车、汽车的分类。

关键词：人车识别 运动检测 神经网络 目标识别 

单位：浙江科技学院自动化与电气工程学院 杭州310023