發(fā)布時(shí)間：2017-07-06 00:03

  本文關(guān)鍵詞：深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽車車型識(shí)別方法

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【摘要】：針對(duì)現(xiàn)有汽車車型識(shí)別方法計(jì)算量大、提取特征復(fù)雜等問題,提出一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽車車型識(shí)別方法。該方法借助于深度學(xué)習(xí),對(duì)經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做出改進(jìn)并得到由多個(gè)卷積層和次抽樣層構(gòu)成的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。根據(jù)五種車型的分類結(jié)果,表明該方法在識(shí)別率方面較傳統(tǒng)方法有明顯的提高。實(shí)驗(yàn)還研究了網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、卷積核大小、特征維數(shù)對(duì)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能和識(shí)別率的影響。
【作者單位】： 天津大學(xué)電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院;天津市過程檢測(cè)與控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 深度學(xué)習(xí) 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 汽車車型識(shí)別 特征提取
【基金】：天津市科技計(jì)劃基金資助項(xiàng)目(13ZXCXGX40400)
【分類號(hào)】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 0引言隨著人民生活水平的不斷提高,汽車數(shù)量日益增多,道路承載狀況與汽車增長量之間的矛盾愈發(fā)突出,由此產(chǎn)生的道路堵塞、交通環(huán)境惡化等問題,進(jìn)一步加劇了交通壓力[1]。汽車車型識(shí)別問題作為模式識(shí)別領(lǐng)域在智能交通系統(tǒng)方向的重要應(yīng)用,在交通監(jiān)控和管制、交通事故責(zé)任判定等

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