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基于深度學(xué)習(xí)的車型識(shí)別方法研究與應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2021-08-05 00:07
  隨著科技的飛速發(fā)展,中國(guó)正在逐步進(jìn)入創(chuàng)新型國(guó)家行列,同時(shí)人們生活質(zhì)量不斷提高,人民對(duì)于出行的需求也越來越高,因此汽車成為越來越廣泛的交通工具,如同手機(jī)一般逐漸成為人們?nèi)粘I钪胁豢苫蛉钡囊徊糠。近年?私人汽車的數(shù)量不斷增加,且其增長(zhǎng)的速率遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過城市道路建設(shè),這一結(jié)果引發(fā)了一系列的連鎖反應(yīng)。比如,日益嚴(yán)重的交通堵塞、交通事故的多發(fā)、假牌套牌車、肇事逃逸、高速公路收費(fèi)時(shí)間過長(zhǎng)等使得各城市各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展以及整個(gè)社會(huì)的前進(jìn)受到了較大的阻礙。雖然經(jīng)過一定時(shí)間的研究和發(fā)展,我國(guó)的車型以及車牌識(shí)別技術(shù)也達(dá)到了一定的高度,能夠?qū)④囕v大致分為小型車(轎車等類別)、中型車(面包車、SUV等)以及大型車(公交車、卡車、客運(yùn)車等),能解決較為簡(jiǎn)單的場(chǎng)景下的車牌識(shí)別問題,比如居民小區(qū)門禁以及停車場(chǎng)等場(chǎng)景。但對(duì)于車輛的具體型號(hào)(如奧迪A4L)以及現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景下車牌的扭曲變形、光照變化以及低分辨率等情況無能為力,不能準(zhǔn)確的識(shí)別車輛的具體型號(hào)以及車牌號(hào)碼。為了解決這一愈發(fā)嚴(yán)重的問題,智能交通系統(tǒng)(ITS)應(yīng)運(yùn)而生。其中,細(xì)粒度的車型識(shí)別以及車牌識(shí)別是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分。深度學(xué)習(xí)能自動(dòng)的提取原始圖像數(shù)據(jù)中的特征... 

【文章來源】:西南石油大學(xué)四川省

【文章頁(yè)數(shù)】:88 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于深度學(xué)習(xí)的車型識(shí)別方法研究與應(yīng)用


圖1-1?2013-2017年機(jī)動(dòng)車新注冊(cè)登記情況??汽車保有量的不斷増加表明了我國(guó)人民對(duì)于快捷出行的需要,也反映出人們的生??

基于深度學(xué)習(xí)的車型識(shí)別方法研究與應(yīng)用


圖1-2技術(shù)路線圖??

基于深度學(xué)習(xí)的車型識(shí)別方法研究與應(yīng)用


圖2-1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)圖??(1)卷積層是構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心單元,整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的大部分計(jì)算也是在該層??


本文編號(hào):3322660

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