本文關(guān)鍵詞：基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車型識別研究

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【摘要】：近年來,深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)廣泛運用于圖像識別領(lǐng)域,它不僅顯著提升了識別準確率,同時在特征提取速度方面也優(yōu)于許多傳統(tǒng)方法。針對高速公路環(huán)境下的車型識別問題,引入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNs)理論,設(shè)計相應(yīng)特征提取算法,并結(jié)合SVM分類器構(gòu)建識別系統(tǒng)。通過對高速公路上主要三種車型(小車、客車、貨車)的分類實驗顯示,該方法在識別精度及速度上均取得了較顯著的提高。
【作者單位】： 西南交通大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 深度學(xué)習(xí) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 支持向量機 高速公路 車型識別
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61003143) 四川省科技支撐計劃資助項目(2012FZ0004)
【分類號】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最早的應(yīng)用可以追溯到20世紀80年代末,美國紐約0引言大學(xué)教授LeC un等人[1]將CNNs用于手寫數(shù)字識別作為美國隨著現(xiàn)代社會生活水平的不斷提高,汽車數(shù)量高速增長,銀行識別票據(jù)的工具。2012年,加拿大多倫多大學(xué)教授深度學(xué)習(xí)領(lǐng)軍人物Hinton[2]利用深層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在大

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本文編號：770174