基于深度学习的车型识别方法研究与应用

发布时间：2021-08-05 00:07

　　随着科技的飞速发展,中国正在逐步进入创新型国家行列,同时人们生活质量不断提高,人民对于出行的需求也越来越高,因此汽车成为越来越广泛的交通工具,如同手机一般逐渐成为人们日常生活中不可或缺的一部分。近年来,私人汽车的数量不断增加,且其增长的速率远远超过城市道路建设,这一结果引发了一系列的连锁反应。比如,日益严重的交通堵塞、交通事故的多发、假牌套牌车、肇事逃逸、高速公路收费时间过长等使得各城市各地区经济发展以及整个社会的前进受到了较大的阻碍。虽然经过一定时间的研究和发展,我国的车型以及车牌识别技术也达到了一定的高度,能够将车辆大致分为小型车（轿车等类别）、中型车（面包车、SUV等）以及大型车（公交车、卡车、客运车等）,能解决较为简单的场景下的车牌识别问题,比如居民小区门禁以及停车场等场景。但对于车辆的具体型号（如奥迪A4L）以及现实场景下车牌的扭曲变形、光照变化以及低分辨率等情况无能为力,不能准确的识别车辆的具体型号以及车牌号码。为了解决这一愈发严重的问题,智能交通系统（ITS）应运而生。其中,细粒度的车型识别以及车牌识别是智能交通系统的重要组成部分。深度学习能自动的提取原始图像数据中的特征... 

【文章来源】：西南石油大学四川省

【文章页数】：88 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１－１?２０１３－２０１７年机动车新注册登记情况??汽车保有量的不断増加表明了我国人民对于快捷出行的需要，也反映出人们的生??

图１－２技术路线图??

图２－１卷积神经网络基本结构图??（１）卷积层是构建卷积神经网络的核心单元，整个网络的大部分计算也是在该层??


本文编号：3322660