基于卷积神经网络的非法营运车辆识别

发布时间：2017-08-27 00:25

  本文关键词：基于卷积神经网络的非法营运车辆识别

  更多相关文章： 非法营运车辆 卷积神经网络 轨迹特征图 仿真实验

【摘要】：针对非法营运车辆在实际执法中遇到的识别和查处难,并且仅凭法律手段无法得到很好的解决的问题,提出了一种基于卷积神经网络的非法营运车辆识别方法。首先,分析非法营运车辆的特点,制定车辆轨迹生成规则,并通过仿真实验,随机生成包含6 000辆车的轨迹数据集,非法营运车辆和正常车辆各占一半;其次,通过实验验证,确定了适用于该研究的卷积神经网络结构;最后,将车辆轨迹数据处理成大小为112×112的二维轨迹特征图,作为卷积神经网络的输入,对非法营运车辆进行识别研究。仿真实验表明,重复训练12次后,该方法对非法营运车辆的识别正确率能达到90.75%,并且平均耗时的增幅较小。该方法将卷积神经网络运用到了新的领域,也为实际非法营运车辆的识别研究提供了新思路。
【作者单位】： 武汉理工大学计算机科学与技术学院;交通物联网湖北省重点实验室(武汉理工大学);
【关键词】： 非法营运车辆 卷积神经网络 轨迹特征图 仿真实验
【基金】：湖北省重点基金资助项目(2015CFA059) 湖北省科技支撑计划项目(2014BAA146) 交通物联网技术湖北省重点实验室项目(2015III 015-B03) 塞尔网络下一代互联网技术创新项目(NGII20151006)
【分类号】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 0引言非法营运车辆,俗称“黑车”,目前对“黑车”的界定有很多种说法,刘宏玉[1]认为是指未获得道路运输许可,以盈利为目的,进行持续性或经常性营运行为的车辆;李正刚等[2]认为“黑车”是指未经行业主管部门批准,非法运营的各类车辆的统称。虽然界定的说法不同,但都旨在说明“

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