本文關(guān)鍵詞：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車輛檢索方法研究

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【摘要】：為了解決傳統(tǒng)車輛檢索方法中準(zhǔn)確性和區(qū)分度較低的問(wèn)題,本文提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的車輛檢索方法。該方法利用CNN稀疏連接和權(quán)值共享的優(yōu)點(diǎn),針對(duì)車輛前臉圖像關(guān)鍵特征位置的相對(duì)不變性,設(shè)計(jì)了一個(gè)七層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),可以合理提取車輛的有效特征,并將低級(jí)結(jié)構(gòu)特征組合成為高一級(jí)的特征,既簡(jiǎn)化了模型的復(fù)雜度,也克服了旋轉(zhuǎn)平移等因素對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響。該方法最終通過(guò)相似度排序的方法得到檢索結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文所提出的方法相對(duì)于基于局部不變特征方法具有更高的準(zhǔn)確度。
【作者單位】： 天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué)電子工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 車輛檢測(cè) 圖像檢索 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【基金】：天津市高等學(xué)�？萍及l(fā)展基金計(jì)劃項(xiàng)目(2011710)
【分類號(hào)】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 1 引言 隨著生活水平和工業(yè)水平的提高,機(jī)動(dòng)車數(shù)量迅速增長(zhǎng),車輛的品牌也有所增加,傳統(tǒng)的人工基于視頻圖像對(duì)交通信息的判斷工作已經(jīng)無(wú)法滿足當(dāng)前的發(fā)展?fàn)顩r,有效判別某一輛汽車具體品牌型號(hào)對(duì)于交通管理領(lǐng)域,特別是對(duì)車輛違章、無(wú)牌照車輛等公安稽查領(lǐng)域有著非常重要的意義[

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