本文關(guān)鍵詞：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車輛品牌和型號識別　出處：《東華大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2017年04期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 車型識別 細(xì)粒度分類 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 區(qū)域分割 圖像處理

【摘要】：車輛品牌和型號的識別屬于細(xì)粒度分類領(lǐng)域的一類問題,與只針對不同物體的圖像識別相比,待分類的車輛品牌和型號之間差異較小,分類較困難.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在靜態(tài)圖像上具有強大的特征發(fā)現(xiàn)能力,近年來在圖像分類問題中成果顯著.結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和開源的大量標(biāo)注數(shù)據(jù)集設(shè)計出了完整的車型識別模型,引入?yún)^(qū)域分割從而提高了識別的準(zhǔn)確率,同時根據(jù)移動互聯(lián)網(wǎng)的特性設(shè)計了交互方式.通過試驗驗證,該方法可以有效地解決查詢圖片識別具體車輛品牌及型號的問題.
[Abstract]:The recognition of vehicle brand and model belongs to a class of problems in the field of fine-grained classification. Compared with the image recognition of only different objects, the difference between the brands and models of vehicles to be classified is smaller. It is difficult to classify. Convolutional neural networks have powerful feature discovery ability in static images. In recent years, there are significant achievements in image classification. Combined with convolution neural network and a large number of open source annotated data sets, a complete vehicle recognition model is designed, and region segmentation is introduced to improve the accuracy of recognition. At the same time, the interactive mode is designed according to the characteristics of mobile Internet, and it is proved by experiments that this method can effectively solve the problem of querying pictures to identify specific vehicle brands and models.
【作者單位】： 上海交通大學(xué)軟件學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61373030,71171132)
【分類號】：TP183;TP391.41
【正文快照】： 車型識別有著廣泛的應(yīng)用前景,如,在智能交通領(lǐng)域能夠利用車型識別對道路交通情況進(jìn)行統(tǒng)計,在汽車銷售領(lǐng)域可幫助潛在購車用戶更好地了解感興趣的車輛信息.車型識別的范圍較廣,不僅僅局限于數(shù)字和字母,而且由于無法對固定的區(qū)域進(jìn)行特征提取,因此面臨著較大的挑戰(zhàn).在車輛圖片識

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