基于深度卷积神经网络的车型识别研究

发布时间：2017-09-01 05:18

  本文关键词：基于深度卷积神经网络的车型识别研究

  更多相关文章： 深度学习 卷积神经网络 支持向量机 高速公路 车型识别

【摘要】：近年来,深度学习中的卷积神经网络已经广泛运用于图像识别领域,它不仅显著提升了识别准确率,同时在特征提取速度方面也优于许多传统方法。针对高速公路环境下的车型识别问题,引入卷积神经网络(CNNs)理论,设计相应特征提取算法,并结合SVM分类器构建识别系统。通过对高速公路上主要三种车型(小车、客车、货车)的分类实验显示,该方法在识别精度及速度上均取得了较显著的提高。
【作者单位】： 西南交通大学信息科学与技术学院;
【关键词】： 深度学习 卷积神经网络 支持向量机 高速公路 车型识别
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61003143) 四川省科技支撑计划资助项目(2012FZ0004)
【分类号】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 神经网络最早的应用可以追溯到20世纪80年代末,美国纽约0引言大学教授LeC un等人[1]将CNNs用于手写数字识别作为美国随着现代社会生活水平的不断提高,汽车数量高速增长,银行识别票据的工具。2012年,加拿大多伦多大学教授深度学习领军人物Hinton[2]利用深层的卷积神经网络在大

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本文编号：770174